Kurs:Mathematische Modellbildung/Themen/Erneuerbare Energien/Mathematische Grundlagen Uni
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Gradientenabstiegsverfahren
[Bearbeiten]- Lösen allgemeiner Optimierungsprobleme in der Numerik: Gradientenabstiegsverfahren
- einsetztbar für reellwertige differenzierbare Funktionen
- mithilfe negativen Gradienten (stärksten Abstieg)
lineare Regression
[Bearbeiten]- Lineare Regression
- beschreibt linearen Zusammenhang zwischen zwei Größen x und y durch verschiedene Punkte (Punktwolke) mithilfe einer Geraden
Partielle Ableitung
[Bearbeiten]- Partielle Ableitung, falls der Grenzwert existiert für eine skalare Funktion
und und
- Änderungsrate von f an der Stelle a, wenn lokal variiert und anderen Variablen konstant
Strahlensätze [1]
[Bearbeiten]- befässt sich mit Streckenverhältnisse
1. Strahlensatz
[Bearbeiten]- Voraussetzung: 2 sich schneidende Geraden, die von weiteren 2 parallelen Geraden geschnitten werden
- Vergleich von Abschnitten auf sich schneidenden Geraden
2. Strahlensatz
[Bearbeiten]- Voraussetzung: 2 sich schneidende Geraden, die von weiteren 2 parallelen Geraden geschnitten werden
- Vergleich des Verhältnis der Abschnitte auf sich schneidenden Geraden und der Abschnitte der Parallelen
3. Strahlensatz
[Bearbeiten]- Voraussetzung: 3 sich schneidende Geraden, die von weiteren 2 parallelen Geraden geschnitten werden
- Vergleich Verhältnisse von Parallelenabschnitte
Mittlere quadratische Abweichung
[Bearbeiten]- Mittlere quadratische Abweichung
- Berechnung, inwieweit eine Punktschätzer um den zu schätzenden Wert streut
- Für die Daten ergibt sich folgende Funktion:
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