  |
|
| ° Forum ° Rejestracja ° Szukaj ° | |
| Remonty ° sztabka złota ° Drukarnia ° Auto giełda ° wnętrzowe stacje transformatowe |
|
|
| ° Forum ° Rejestracja ° Szukaj ° | |
| Remonty ° sztabka złota ° Drukarnia ° Auto giełda ° wnętrzowe stacje transformatowe |
 |
Matma / dosc specyficzny uklad rowan ??? |
| << . 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 . 7 . |
| Autor | Wiadomość |
| Wit Jakuczun
|
Posted: 1 Lis 2008 06:12:59 Macierz "z życia" - co prawda 5x5, nie 6x6, ale mam nadzieję, że mi
Na pierwszy rzut oka to jakaś macierz sztywności... :) wybaczysz - prawe strony spod dużego palca: Rozwiąż Ax=b1,
Ax=b2, gdzie A= 1198.722168 143.726303 132.953323 292.513123 103.783913 143.726303 17.443651 15.915784 34.874706 12.391707 132.953323 15.915784 14.759689 32.454014 11.513182 292.513123 34.874706 32.454014 71.580566 25.379198 103.783913 12.391707 11.513182 25.379198 9.000000 b1=[1,2,3,4,5], b2=[1,2.01,3,4,5]. Skomentuj i powiedz, w którym miejscu twój program mówi ci, że "obliczenia idą w złym kierunku", i co to znaczy. Przecież Gik już się odniósł do tego problemu. On dla obydwu prawych stron uzyska rozwiązanie i z obu będzie zadowolony. To jakbyś głuchego pytał, którym uchem lepiej słuchać... Pozdrawiam -- Wit Jakuczun - http://wlogsolutions.com |
| AMX
|
Posted: 1 Lis 2008 11:18:33 On Fri, 31 Oct 2008 23:59:18 +0100, Macierz "z życia" - co prawda 5x5, nie 6x6, ale mam nadzieję, że mi
wybaczysz - prawe strony spod dużego palca: Rozwiąż Ax=b1, Ax=b2, gdzie A= 1198.722168 143.726303 132.953323 292.513123 103.783913 143.726303 17.443651 15.915784 34.874706 12.391707 132.953323 15.915784 14.759689 32.454014 11.513182 292.513123 34.874706 32.454014 71.580566 25.379198 103.783913 12.391707 11.513182 25.379198 9.000000 b1=[1,2,3,4,5], b2=[1,2.01,3,4,5]. Skomentuj i powiedz, w którym miejscu twój program mówi ci, że "obliczenia idą w złym kierunku", i co to znaczy. Na marginesie, w jaki sposób mogę oszacować wskaźnik uwarunkowania bez liczenia wartości własnych? W mądrych książkach piszą, że jeśli dokonuję wyboru elementu widącego to one szacują wskaźnik. W macierzy j.w. można zastosować LLT, który nie wymaga wyboru, więc jak to oszacować? Ktoś to może skomentować? AMX |
| Michal Przybylek
|
Posted: 1 Lis 2008 11:53:48 Ja sie zupelnie z Panem zgadzam, tylko wie Pan ja kiedys robilem
analize regresyjna pewnych danych (poboru gazu naturalnego, konkretnie), gdzie dane byly bardzo silnie skorelowane, i wystarczylo usunac jeden punkt, albo go troszhe zmienic, aby jakosciowo rozwiazanie stawalo na glowie. Podobnie stawalo na glowie jak sie zmienilo kolejnosc jakichs-tam obliczen w methodzoe eliminacji, co w ogole nie powinno meic wplywu, albo inaczej porozstawialo nawiasy. Okazalo sie ze macierz jest potwornie zle uwarunkowana i wszelkie "normalne" metody zawodza, A tych parametrow bylo tylko 8 sztuk, wiec macierz tez byla 8 na 8 ( a wlasciwie 9 na 9).. W statystyce to jest dosyc znany problem, dlatego czesto problem regresji rozwiazuje sie nie poprzez sprowadzenie do uklad rownan liniowych i rozwiazywania metoda eliminacji Gaussa a posluguje sie metodami optymalizacji (zmiennej metryki glownie) ktora nie sa take wrazliwe na uwarunkowanie. Ale ja się nie zgadzam. Tzn. nie z tym co piszesz, tylko z tym jak to się ma do powyżej dyskutowanego problemu. Jedyne na co zwracałem uwagę to to, że uwarunkowanie jest własnością _zagadnienia_, a nie metody rozwiązywania. Jeżeli w problemie źle uwarunkowanym zaburzysz dane wejściowe, to dostaniesz _mocno_ zaburzony wynik niezależnie od metody uzytej do rozwiązania tego problemu (stabilność metody, to inna para kaloszy). Gik pokazał, że dla pewnego problemu dostaje dokładne rozwiązanie (zaburzenia spowodowane skończoną reprezentacją są zbyt małe, aby zachwiać wynik). Wy natomiast każecie mu zaburzać prawą stronę równania o jakiś odczapowy współczynnik. Co to ma do rzeczy? |
| A.L.
|
Posted: 1 Lis 2008 16:34:31 On Sat, 01 Nov 2008 12:53:48 +0100, "Michal Przybylek" Ja sie zupelnie z Panem zgadzam, tylko wie Pan ja kiedys robilem
analize regresyjna pewnych danych (poboru gazu naturalnego, konkretnie), gdzie dane byly bardzo silnie skorelowane, i wystarczylo usunac jeden punkt, albo go troszhe zmienic, aby jakosciowo rozwiazanie stawalo na glowie. Podobnie stawalo na glowie jak sie zmienilo kolejnosc jakichs-tam obliczen w methodzoe eliminacji, co w ogole nie powinno meic wplywu, albo inaczej porozstawialo nawiasy. Okazalo sie ze macierz jest potwornie zle uwarunkowana i wszelkie "normalne" metody zawodza, A tych parametrow bylo tylko 8 sztuk, wiec macierz tez byla 8 na 8 ( a wlasciwie 9 na 9).. W statystyce to jest dosyc znany problem, dlatego czesto problem regresji rozwiazuje sie nie poprzez sprowadzenie do uklad rownan liniowych i rozwiazywania metoda eliminacji Gaussa a posluguje sie metodami optymalizacji (zmiennej metryki glownie) ktora nie sa take wrazliwe na uwarunkowanie. Ale ja się nie zgadzam. Tzn. nie z tym co piszesz, tylko z tym jak to się ma do powyżej dyskutowanego problemu. Jedyne na co zwracałem uwagę to to, że uwarunkowanie jest własnością _zagadnienia_, a nie metody rozwiązywania. A... No oczywiscie ze to jest prawda A.L. |
| << . 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 . 7 . |