PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  błąd aproksymacji
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Measures of growth and approximation of entire harmonic functions in n-dimensional space in some Banach spaces
Kumar Devendra
Journal of Mathematics and Applications
|
2021
|
Vol. 44
57--70
EN
The relationship between the classical order and type of an entire harmonic function in space Rn, n≥3, and the rate of its best harmonic polynomial approximation for some Banach spaces of functions harmonic in the ball of radius R has been studied.
2
Content available remote On approximation in generalized Zygmund class
Nigam Hare Krishna
Demonstratio Mathematica
|
2019
|
Vol. 52, nr 1
370--387
EN
Here, we estimate the degree of approximation of a conjugate function ğ and a derived conjugate function ğ′, of a 2 π-periodic function g ∈ Zλr, r ≥ 1, using Hausdorff means of CFS (conjugate Fourier series) and CDFS (conjugate derived Fourier series) respectively. Our main theorems generalize four previously known results. Some important corollaries are also deduced from our main theorems. We also partially review the earlier work of the authors in respect of order of the Euler-Hausdorff product method.
3
Content available Prediction of monthly averages of air pollutant concentrations for selected areas in Mazovian Voivodeship
Hoffman S., Filak M.
Inżynieria i Ochrona Środowiska
|
2018
|
T. 21, nr 4
321--333
EN
The study was carried out using long-term data, recorded at two air monitoring stations in Masovian Voivodeship. Hourly time series, obtained from the monitoring system, were averaged in calendar months to get monthly time series. The data sets, containing time series of monthly mean values from two different monitoring sites, were subjected to multivariate regression analysis. Models of multidimensional linear regression were built for the both sets of data. The obtained models describe statistical dependencies between concentrations of specified air pollutants and concentrations of other pollutants and meteorological parameters, recorded at the same monitoring station. The achieved regression equations were used to predict long-term courses of monthly concentrations. For visualization of prediction accuracy, the charts containing time series of actual and predicted monthly concentrations were prepared. The approximation precision was estimated by calculating modelling errors for each regression model. Three different measures of approximation error were applied: mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and Pearson correlation coefficient (r).
PL
Badania przeprowadzono, wykorzystując wieloletnie dane pomiarowe zarejestrowane na dwóch stacjach monitoringu powietrza w województwie mazowieckim. 1-godzinne serie czasowe uśredniono w okresach miesięcznych, uzyskując średniomiesięczne serie czasowe. Zbiory danych zawierających serie czasowe wartości średniomiesięcznych poddano analizie regresji wielowymiarowej. W obu zbiorach szukano modeli wielowymiarowej regresji liniowej, opisujących statystyczną zależność stężeń poszczególnych zanieczyszczeń powietrza od stężeń pozostałych zanieczyszczeń i od parametrów meteorologicznych. Otrzymane równania regresji wykorzystano do predykcji średniomiesięcznych stężeń zanieczyszczeń powietrza. Sporządzono wykresy zawierające serie czasowe rzeczywistych i przewidywanych stężeń średniomiesięcznych, które pozwoliły na wizualizację dokładności predykcji. Oszacowano również dokładność aproksymacji, obliczając błędy modelowania dla każdego z modeli regresyjnych. Zastosowano trzy różne miary błędu aproksymacji, obliczając dla modeli regresyjnych średni błąd bezwzględny (MAE), pierwiastek z błędu średniokwadratowego (RMSE), współczynnik korelacji Pearsona (r).
4
Growth and Lδ-approximation of solutions of the Helmholtz equation in a finite disk
Kumar D, Basu A.
Journal of Applied Analysis
|
2014
|
Vol. 20, nr 2
119--128
EN
In this paper we study the growth and Lδ-approximation, 1 ≤ δ ≤ ∞, of solutions (not necessarily entire) of Helmholtz-type equations. Moreover, we obtain the characterization of order and type of H ∈ HR, 0 < R < ∞, in terms of decay of approximation errors En(H,R0) and Ein,δ(H,R0), i = 1,2. Our results extend and improve the results obtained by McCoy [J. Approx. Theory 25 (1979), 153–168].
5
Determining of calibration equations for relative humidity sensors and modules
Majewski J., Malachivskyy P.
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2012
|
Vol. 53, nr 6
50-51
EN
For a few given RH sensors and modules, various regression methods for obtaining the calibration equations have been used, and the results have been compared to each other as well as to the results obtained using the minimax method of approximation by polynomial. The approximation error of each equation was estimated, and the conclusions concerning methods for determining of calibration equations of RH sensors and modules are presented.
PL
Dla wybranych sensorów i modułów wilgotności względnej zastosowano różne metody regresji w celu wyznaczenia równań kalibracyjnych, a otrzymane wyniki porównano ze sobą jak również z wynikami otrzymanymi metodą minimaksu za pomocą aproksymacji funkcją wielomianową. Dla każdego z równań oszacowano błąd aproksymacji i podano wnioski dotyczące metod wyznaczania równań kalibracyjnych dla sensorów i modułów wilgotności względnej.
6
Content available Funkcja przetrwania strumienia zagrożeń i jej aproksymacja
Popowska B., Andrzejczak K.
Problemy Eksploatacji
|
2011
|
nr 1
149-155
PL
W teorii niezawodności podstawowym zagadnieniem jest wyznaczenie funkcji przetrwania dla eksploatowanych obiektów, które są ciągle narażone na utratę zdatności ze względu na różnorakie zagrożenia. Przedstawione w tej pracy metody można zastosować do klasy obiektów, które są zdolne odparować zagrożenie i to wielokrotnie zanim utracą zdatność. Przyjmujemy, że zagrożenia systemu mogą się powtarzać, więc możemy mówić o strumieniach zagrożeń. Rozważamy zagadnienie aproksymacji rozkładu prawdopodobieństwa w oparciu o funkcję przetrwania obiektu technicznego narażonego na losowy strumień zagrożeń. Wprowadzamy ogólną postać funkcji przetrwania zagrożeń jak i dwa szczegółowe modele: Poissonowski i dwumianowy. W okresie eksploatacji obiektu często trudno jest określić jego czas zdatności, więc przedstawiamy aproksymację funkcji przetrwania i szacujemy błąd tej aproksymacji.
EN
In the theory of reliability, a basic topic is determining the survival function of exploited objects. We assume that these objects are constantly exposed to the loss of ability because of various dangers. Methods presented in this publication can be applied to an object that is able to repel the danger many times before it loses its usefulness. We suppose that the danger to the system can repeat many times, which is "the sequence of risks." The technical object is exposed to a random sequence of risks, and we consider the problem of the approximation of the lifetime probability distribution based on the survival function. We introduce a general form of the survival function in the context of a sequence of risks and two particular models: the Poisson and binomial model. In the time of exploitation the object, it is very difficult to find the lifetime distribution, so we introduce an approximation of the survival function, and we estimate the error of this approximation. It can be very useful in practice.
7
Content available remote Wpływ temperatury na dokładność oceny charakterystyk przetwarzania separatorów optoelektronicznych
Otomański P., Wilczyński G.
Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika
|
2005
|
z. 28 [223]
107-114
PL
W referacie zaprezentowano wyniki badań wybranego separatora optoelektronicznego. Doświadczalnie wyznaczono statyczne charakterystyki przetwarzania Ιo=f(Ι1) dla zadanego zakresu temperatur. Wykorzystując metodę regresji zamodelowano równania analityczne, liniowe oraz nieliniowe, wiążące sygnał wyjściowy Ιo z wielkością Ι1. Korzystając z metody najmniejszych kwadratów wyznaczono parametry tych równań. Na podstawie wyników pomiarów określono błędy aproksymacji badanego przetwornika dla wszystkich rozpatrywanych temperatur pracy.
EN
The paper includes discussion on the basic structures of analogue signal separators with optoelectronic optocouplers with particular focus on the features significant to provide the linearity of transformation characteristic. It also includes the evaluation of transformation characteristic linearity of a selected optoelectronic current signals separator. For static transformation characteristics, determined experimentally, Ιo=f(Ι1) the nonlinearity and approximation errors were compared. Upon comparison of the value of such errors, conclusions were formulated on determining the optimum use of the separator's transmission abilities.
8
Content available remote Investigation of the error temperature medium determination using for the measurement three element resistance sensor
Berngard F., Dorożowiec M., Dorożowiec N.
Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika
|
2002
|
z. 24 [200]
9-16
EN
In the article the mathematical model of the extrapolation error is proposed and investigated. The sensor construction error, measurement error and approximation error are the components of the extrapolation error. The results of the analytical and statistical investigation of the extrapolation error characteristics are shown. The requirements of the precision of the sensor element's construction making and of the measurement accuracy are determined.
PL
W artykule został zaproponowany model błędu ekstrapolacji temperatury, którego składowymi są: niedokładność konstrukcji czujnika, niedokładność pomiaru sygnałów wyjściowych elementów termoczułych oraz błąd aproksymacji. Przedstawiono wyniki analitycznej oraz statystycznej oceny charakterystyk błędu ekstrapolacji, na podstawie których zostały sformułowane wymagania dotyczące konstrukcji czujnika oraz dokładności pomiarów.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.