Компютерное моделирование при обработке опытных данных

Любому специалисту в своей практической деятельности приходится изучать зависимости между различными параметрами исследуемых объектов, процессов и систем.
Из всех способов задания зависимостей наиболее удобным является аналитический способ задания зависимости в виде функции n=f(Мкр.), P=f(t), y=f(t).
Однако на практике специалист чаще всего получает зависимости между исследуемыми параметрами экспериментально. В этом случае ставится натурный эксперимент, изменяются значения параметров на входе системы, измеряются значения параметров на выходе системы. Результаты измерений заносятся в таблицу.
Таким образом, в результате проведения натурного эксперимента получаем зависимости между исследуемыми параметрами в виде таблицы, т.е. получаем, так называемую, табличную функцию.
Далее с этой табличной функцией необходимо вести научно-исследовательские расчеты. Например, необходимо проинтегрировать или продифференцировать табличную функцию и т.д.
Рассмотрим две задачи по обработке опытных данных:
1. задачу интерполирования,
2. задачу аппроксимации.

Введение 3
Интерполирование функций 3
Построение интерполяционного многочлена в явном виде 5
Интерполяция по Лагранжу 6
Программирование формулы Лагранжа 7
Интерполяция по Ньютону 8
Разделенные разности 9
Программирование формулы Ньютона 10
Пример интерполяции по Ньютону 11
Сплайн-интерполяция 12
Аппроксимация опытных данных 13
Сглаживание опытных данных методом наименьших квадратов 14
Программирование метода наименьших квадратов (МНК) 17
Алгоритм задачи: 17
Список литературы 21