Математическая обработка экспериментальных данных нейтронного рассеяния в физике низких энергий. Злоказов В.Б. - 4 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГУ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Лекция 7. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИЙ.
РОБАСТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ............................................................................27
Альтернативные методы анализа регрессий. "Выбросы" и робастное
оценивание. Метрика модулей. Задача деконволюции. Метод
регуляризации Тихонова.
Лекция 8. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ МИНИМИЗАЦИИ.................................................29
Геометрическая иллюстрация. Методы минимизации: Ньютона, Гаусса-
Ньютона, градиентно-подобные, стохастические. Шаг, демпфер.
Проблема обрыва процесса.
Лекция 9. АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ И УСЛОВНАЯ МИНИМИЗАЦИЯ...............34
Проекторы. Метод Лагранжа. Метод штрафных функций.
Лекция 10. ФИЛЬТРАЦИЯ....................................................................................................35
Дискретное преобразование Фурье. Интерполяция, сплайны.
Дифференцирование, интегрирование. Сглаживание. Подавление
плавных компонент. Пико-усиливающие фильтры.
Лекция 11. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ
СПЕКТРОВ..........................................................................................................43
Пиковый анализ. Rietveld анализ. Powder Match. Автоматическая
индексация поликристалла. Синтез Фурье.
Приложение. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ МИНИМУМ ...........................................................53
ЛИТЕРАТУРА.........................................................................................................................60
4
Лекция 7. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИЙ.
               РОБАСТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ............................................................................27
Альтернативные методы анализа регрессий. "Выбросы" и робастное
оценивание. Метрика модулей. Задача деконволюции. Метод
регуляризации Тихонова.

Лекция 8. МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ МИНИМИЗАЦИИ.................................................29
Геометрическая иллюстрация. Методы минимизации: Ньютона, Гаусса-
Ньютона, градиентно-подобные, стохастические. Шаг, демпфер.
Проблема обрыва процесса.

Лекция 9. АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ И УСЛОВНАЯ МИНИМИЗАЦИЯ...............34
Проекторы. Метод Лагранжа. Метод штрафных функций.


Лекция 10. ФИЛЬТРАЦИЯ....................................................................................................35
Дискретное   преобразование    Фурье.  Интерполяция, сплайны.
Дифференцирование, интегрирование. Сглаживание. Подавление
плавных компонент. Пико-усиливающие фильтры.

Лекция 11. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ
                 СПЕКТРОВ..........................................................................................................43
Пиковый анализ. Rietveld анализ. Powder Match. Автоматическая
индексация поликристалла. Синтез Фурье.

Приложение. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ МИНИМУМ ...........................................................53

ЛИТЕРАТУРА.........................................................................................................................60




                                                                 4

Страницы