A) Сума степенів усіх членів многочлена. B) Кількість членів у поліномі. C) Найбільший степінь змінної в поліномі. D) Коефіцієнт найвищого степеневого члена.
A) Ігнорування викидів даних для підвищення точності. B) Знаходження точних значень точок даних. C) Маніпулювання даними, щоб підігнати їх під певний шаблон. D) Оцінка значень між відомими точками даних.
A) Мінімізація суми квадратів різниць між точками даних та апроксимуючою функцією. B) Точна відповідність точкам даних. C) Використання медіани замість середнього значення. D) Максимізація викидів у даних.
A) Різниця між фактичною функцією та її апроксимацією. B) Відсутність помилок в апроксимації. C) Кількість точок даних в апроксимації. D) Сума всіх обчислених похибок в апроксимації.
A) Вони можуть обробляти функції декількох змінних і взаємодій. B) Вони обмежуються лише лінійними наближеннями. C) Вони менш обчислювально інтенсивні, ніж одновимірні методи. D) Для отримання точних результатів їм потрібна менша кількість даних.
A) Це запобігає надмірному припасуванню та покращує узагальнення апроксимації. B) Він надає більшої ваги викидам у даних. C) Це збільшує складність апроксимуючої моделі. D) Він вносить більше шуму в дані для підвищення точності.
A) Інтерполяція використовується для дискретних даних, а апроксимація - для неперервних даних. B) Апроксимація дає точні значення, тоді як інтерполяція - приблизні. C) Інтерполяція проходить через усі точки даних, а апроксимація - ні. D) Інтерполяція менш точна, ніж апроксимація.
A) Теорема про середнє значення Коші B) Теорема про апроксимацію Вейєрштрасса C) Теорема Больцано про проміжні значення D) Теорема Ролля
A) Це кусково-поліноміальні функції, які використовуються для інтерполяції. B) Це експоненціальні функції, які використовуються для апроксимації методом найменших квадратів. C) Це тригонометричні функції, які використовуються для згладжування даних. D) Це раціональні функції, які використовуються для аналізу помилок. |