Fonctionnement de la recherche d'approximation
La recherche d'approximation, semblable à la recherche binaire, permet l'approximation efficace de valeurs ou de paramètres dans un domaine réel spécifié. Contrairement à la recherche binaire, elle fonctionne indépendamment des restrictions de fonctions monotones.
Algorithme :
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Sondez les points uniformément dispersés : Calculez la distance/ erreur pour chaque point dans l'intervalle de recherche.
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Identifier l'erreur minimale point : Déterminez le point avec l'erreur la plus faible.
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Augmentez de manière récursive la précision : Ajustez l'intervalle de recherche autour du point d'erreur minimal et affinez la taille de l'étape de recherche.
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Solution finale : Répétez jusqu'à ce que la précision souhaitée soit atteint.
Applicabilité :
La recherche d'approximation trouve des applications dans divers scénarios, notamment :
- Solutions approximatives aux équations transcendantales
- Ajustement de polynômes ou de fonctions paramétriques
- Résolution équations difficiles lorsque les fonctions inverses ne sont pas disponibles
- approximations de valeurs non monotones ou non fonctionnelles
Implémentation :
Le code C fourni implémente la recherche d'approximation algorithme :
class approx { ... };
...
for (aa.init(0.0,10.0,0.1,6,&ee); !aa.done; aa.step()) { ... }
Utilisation :
- Définir un objet approximatif (aa).
- Initialisez-le avec les paramètres a0, a1, da, n et un pointeur vers la variable d'erreur ee.
- Parcourez la boucle pour effectuer le recherche d'approximation. La solution finale est stockée dans aa.a.
Points clés :
- Une sélection minutieuse des intervalles et de la taille des pas est cruciale.
- L'algorithme explore la possibilité de solutions multiples pour les ajustements non fonctionnels grâce à la subdivision récursive.
- Ajustements multidimensionnels imbriqués nécessitent un examen attentif des performances.
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