Ähnliche Simulationen
Machen Sie mit verwandten Themen in dieser Kategorie weiter — oder alle 85 in „Mathematische Visualisierung“.
Methode der kleinsten Quadrate
Verrauschte Punkte und die Gerade y = ax + b, die die Summe der quadrierten vertikalen Residuen minimiert. Ändern Sie Steigung, Achsenabschnitt und Rauschen — Residuen und Summe der Fehlerquadrate werden sichtbar.
Lineare Regression: KQ, Ridge, Lasso und R²
Punkte in der Ebene und das Modell y = β₀ + β₁x: gewöhnliche kleinste Quadrate, Ridge (L₂-Strafterm nur auf die Steigung) oder Lasso (L₁-Strafterm). Die Verschiebung Δy am Punkt mit größtem |x| ist ein Ausreißer mit starker Hebelwirkung; verglichen werden SSE und R².
Kalman-Filter: 2D-Verfolgung
Vierdimensionaler Filter konstanter Geschwindigkeit: verrauschte Messungen (x,y), Beschleunigungsrauschen Q, Messvarianz R und mitlaufende Kovarianzellipse ≈2σ.
Kalman-Filter (1D)
Rekursive optimale Schätzung: verrauschte Messungen, verborgene Wahrheit, Prädiktion und Korrektur mit Q und R; Zufallsbewegung oder konstante Geschwindigkeit, Band ±2σ und Innovationen.
Einheitskreis
Einheitskreis: sin θ, cos θ und tan θ als Koordinaten und Verhältnis, während der Punkt wandert.
Adaptives Filter LMS / NLMS
Primärkanal p = s + v, wobei v ein unbekanntes FIR des weißen Referenzrauschens x[n] ist. Adaptives FIR mit L Abgriffen nach LMS oder NLMS: der Fehler e = p − wᵀx strebt gegen das Nutzsignal s.