統(tǒng)計(jì)推斷-第016組課程設(shè)計(jì)報(bào)告

組號(hào) ，Methodsand ysisofProcessingScientificInnovationProjectData:Inthispaper,onthebasisofyzingtheSIP(ScientificInnovationProject)data,wetryusingbrute-forcemethod,simulatedannealing,altogethertwomethodsofprocessingtheSIPdata.Simultaneouslywedrawtheconclusions,andyzethesolutionwithmathematicalmethods.:brute-forcemethod,simulated引自1840年英國(guó)資產(chǎn)工業(yè)以來(lái)，整個(gè)世界逐步進(jìn)入了工業(yè)化進(jìn)程中。工業(yè)化和量、產(chǎn)量的提高和成本的降低。在這一過程中，生產(chǎn)者著這樣的難題：隨著生產(chǎn)規(guī)模集成在一塊電集成在一塊電PMW占空比D

電壓

1DC-DC

x,

7三次多項(xiàng)式擬合法：將整條曲線用所選出的七個(gè)點(diǎn)利用進(jìn)行擬合得出三次函QQ Ck

CkNn

nn

n

Tfitting

*7Q’與Qmin賦為Qmin循環(huán)結(jié)束后所得Qmin值即為所求的Q*7

N3(N21,47）；N4(N31,4N7(N61,51）

1/0.1時(shí)約4，Q（i+1））將p與一個(gè)01的隨機(jī)數(shù)作比較，若p大，仍認(rèn)可新解。可以看出，27warning，大意為無(wú)法得到精確的解，polyfit3.0*10^-4。7正態(tài)分布是自然界中應(yīng)用最廣泛的分布形式。生產(chǎn)與科學(xué)實(shí)驗(yàn)中很多隨量的32Q解的指導(dǎo)意義根據(jù)大數(shù)定律：設(shè)u是n重試驗(yàn)中事件A出現(xiàn)的次數(shù)，而p是事件P Pn

p unun由于試驗(yàn)中nupn結(jié)3101625364150”最具有代表性，其對(duì)應(yīng)的Q值為：2.7663e-004另，控制Q為變量，通過驗(yàn)證，得出結(jié)[1]交通大學(xué)電子工程系.統(tǒng)計(jì)推斷講座2：課題由來(lái)和基本問題的提出2010年9[2]交通大學(xué)電子工程系.統(tǒng)計(jì)推斷講座3：?jiǎn)栴}的求解[I]基本任務(wù)框架下問題的求解201010月[3]概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第二版）交通大學(xué)數(shù)學(xué)系[4]文附頁(yè)模擬退火算法取functionchoice%?￡?aí??e??·¨x0=sort(xdata(R0));y0=sort(ydata(R0));ydata1=a(1)*xdata.^3+a(2)*xdata.^2+a(3)*xdata+a(4);while(t>0. while(z==0)fornn=1:7if(num==R(nn))zz=0;

if(zz==1)z=1;x0=sort(xdata(R));y0=sort(ydata(R));ydata1=a(1)*xdata.^3+a(2)*xdata.^2+a(3)*xdata+a(4);functioncalQ(R模擬退火算法fornum=2:2:760x0=xdata(R);y0=ydata(R);ydata1=a(1)*xdata.^3+a(2)*xdata.^2+a(3)*xdata+a(4);functioninsert(R,n)%R為所取的7個(gè)點(diǎn)的位置，n表示第nholdon;plot(x0,y0,'o')樣本點(diǎn)holdon;a=polyfit(x0(1:3),y0(1:3),2);%1~2holdon;a=polyfit(x0(1:4),y0(1:4),3);%2~3holdon;a=polyfit(x0(2:5),y0(2:5),3);%3~4holdon;a=polyfit(x0(3:6),y0(3:6),3);%4~5h