A) Współczynnik wyrażenia o najwyższej mocy. B) Najwyższa potęga zmiennej w wielomianie. C) Liczba wyrazów w wielomianie. D) Suma potęg wszystkich wyrazów wielomianu.
A) Szacowanie wartości między znanymi punktami danych. B) Znajdowanie dokładnych wartości punktów danych. C) Manipulowanie danymi w celu dopasowania ich do określonego wzorca. D) Ignorowanie wartości odstających dla lepszej dokładności.
A) Dokładne dopasowanie punktów danych. B) Używanie mediany zamiast średniej. C) Maksymalizacja wartości odstających w danych. D) Minimalizacja sumy kwadratów różnic między punktami danych a funkcją aproksymującą.
A) Stosuje większą wagę do wartości odstających w danych. B) Wprowadza to więcej szumu do danych w celu uzyskania lepszej dokładności. C) Zwiększa to złożoność modelu aproksymacyjnego. D) Zapobiega to nadmiernemu dopasowaniu i poprawia uogólnienie aproksymacji.
A) Są to cząstkowe funkcje wielomianowe używane do interpolacji. B) Są to funkcje wykładnicze używane do aproksymacji metodą najmniejszych kwadratów. C) Są to funkcje trygonometryczne używane do wygładzania danych. D) Są to racjonalne funkcje używane do analizy błędów.
A) Suma wszystkich obliczonych błędów w aproksymacji. B) Liczba punktów danych w aproksymacji. C) Brak błędów w aproksymacji. D) Różnica między rzeczywistą funkcją a jej przybliżeniem.
A) Są one mniej wymagające obliczeniowo niż techniki jednowymiarowe. B) Mogą obsługiwać funkcje wielu zmiennych i interakcji. C) Są one ograniczone tylko do liniowych przybliżeń. D) Wymagają one mniejszej liczby punktów danych do uzyskania dokładnych wyników.
A) Twierdzenie Rolle'a B) Twierdzenie Cauchy'ego o wartości średniej C) Twierdzenie Weierstrassa o aproksymacji D) Twierdzenie Bolzano o wartości pośredniej
A) Interpolacja jest mniej dokładna niż aproksymacja. B) Przybliżenie zapewnia dokładne wartości, podczas gdy interpolacja zapewnia szacunki. C) Interpolacja jest stosowana w przypadku danych dyskretnych, podczas gdy aproksymacja jest stosowana w przypadku danych ciągłych. D) Interpolacja przechodzi przez wszystkie punkty danych, podczas gdy aproksymacja nie. |