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Mínimos quadrados
Pontos ruidosos e a reta y = ax + b que minimiza a soma dos quadrados dos resíduos verticais. Mude a inclinação, o intercepto e o ruído — aparecem os resíduos e a soma dos quadrados dos erros.
Regressão linear: MQO, ridge, lasso e R²
Pontos no plano e o modelo y = β₀ + β₁x: MQO usual, ridge (penalização L₂ na inclinação) ou lasso (penalização L₁). O deslocamento Δy no ponto de maior |x| é um valor atípico de grande alavancagem; comparam-se SSE e R².
Filtro de Kalman: rastreamento 2D
Filtro de velocidade constante em quatro dimensões: medições ruidosas (x,y), ruído de aceleração de processo Q, variância de medição R e elipse de covariância ao vivo ≈2σ.
Filtro de Kalman (1D)
Estimação ótima recursiva: medições ruidosas, verdade oculta, previsão e correção com Q e R; passeio aleatório ou velocidade constante, faixa ±2σ e inovações.
Círculo trigonométrico
Circunferência unitária: sen θ, cos θ e tg θ como coordenadas e razão no movimento do ponto.
Filtro adaptativo LMS
Canal primário p = s + v, em que v é um FIR desconhecido do ruído branco de referência x[n]. FIR adaptativo de L taps com LMS ou NLMS: o erro e = p − wᵀx tende ao sinal útil s.