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Moin moin Freunde der Mathematik, ich habe ein kleines Problem mit der Aufgabe, da ich nichtmal weiß wie ich anfangen soll...

Screenshot (156).png

Text erkannt:

Die Warmeleitfahigkeit eines Materials wird in Abhängigkeit von der Temperatur gemessen. In einem ersten Modellansatz wird von einem linearen Zusammenhang zwische gemessenen Warmeleitfahigkeit und der Temperatur ausgegangen:
\( \lambda(T)=C_{0}+C_{1} \cdot T \)
Die folgende Tabelle zeigt die gemessenen Werte, Warmeleitfahigkeit in \( \frac{W}{m \cdot K}, \) Temperatur in Celsius.
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}
\hline Temperatur (C) & 20 & 100 & 200 & 400 & 600 \\
\hline Wärmeleitfahigkeit (W/mK) & \( \mathbf{3 . 1 6} \) & \( \mathbf{3 . 3 5} \) & \( \mathbf{3 . 4 3} \) & \( \mathbf{3 . 8} \) & \( \mathbf{4 . 2 6} \) \\
\hline
\end{tabular}
Berechnen Sie mit der Methode der kleinsten Quadrate (Genauigkeit 5 Stellen gerundet nach dem Komma) die Parameter

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Hallo,

Die Aufgabe oben lautete zunächst mal:

Berechnen Sie mit der Methode der kleinsten Quadrate (Genauigkeit 5 Stellen gerundet nach dem Komma) die Parameter

Die sind \(C_0= 3,11440\,\text{W/(mK)}\) und \(C_1= 0,00184\,\text{W/m} \). Das sieht so aus

~plot~ {20|3.16};{100|3.35};{200|3.43};{400|3.8};{600|4.26};[[-50|700|-0.5|5]];0.00184x+3.11440 ~plot~

wie ermittle ich dann die summe der fehlerquadrate? Also die formel dafür kenne ich, aber was setze ich für "y_i" ein?

Die \(y_i\) sind hier die gemessenen Werte für die Wärmeleitfähigkeit. Und die Fehler sind jeweils die Abweichung des Wertes der Wärmeleitfähigkeit aus der Regressionsgeraden \(\lambda_i = C_0+C_1 T_i\) zum gemessenen Wert \(y_i\)$$S = \sum ( C_0 + C_1T_i - y_i)^2 \approx 0,00976$$

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okay danke, soweit so klar. Also ist das erste lediglich die gerade.


Jetzt gehts aber noch weiter: wenn die dinger jetzt gewichtet werden, kann ich ja keine steigung mehr im sinne von m=(y1-y2)/(x1-x2) berechnen... wie muss ich dann vorgehen?Screenshot (157).png

Text erkannt:

Wenn aufgrund unterschiedlicher Genauigkeit die Messwerte fur den Fit gewichtet werden (zu minimierende Funktion: \( \sum \limits_{i=1}^{10} w_{i}\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right)^{2} \) ) andert sich der Fit. Berechnen Sie fur mit den Wichtungsfaktoren der folgenden Tabelle die Fit-Funktion! \begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}
\hline Temperatur (C) & 20 & 100 & 200 & 400 & 600 \\
\hline Warmeleitfahigkeit (W/mK) & 3.16 & 3.35 & 3.43 & 3.8 & 4.26 \\
\hline Wichtung (-) & 1 & 1 & 0.5 & 0.5 & 0.5 \\
\hline
\end{tabular}
Die Parameter(Genauigkeit 4 Stellen gerundet nach dem Komma) lauten dann:

kann ich ja keine steigung mehr im sinne von m=(y1-y2)/(x1-x2) berechnen... wie muss ich dann vorgehen?

Es bleibt dabei, dass die Fehlerquadrate miniert werden sollen, diesmal gewichtet: $$S = \sum w_i(y_i - C_0 - C_1T_i)^2 \to \min$$Dazu leite nach \(C_0\) und \(C_1\) ab und setze die Ableitungen zu 0:$$\begin{aligned} \frac{\partial S}{\partial C_0} &= -2\sum w_i(y_i - C_0 - C_1T_i) = 0 \\ \frac{\partial S}{\partial C_1} &= -2\sum w_i(y_i - C_0 - C_1T_i)T_i = 0 \\ \end{aligned}$$Das ist ein LGS mit zwei Unbekannten, was in Matrixform so aussieht:$$\begin{pmatrix} \sum w_i & \sum w_iT_i \\ \sum w_iT_i & \sum w_iT_i^2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} C_0\\C_1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \sum w_iy_i\\ \sum w_iy_iT_i \end{pmatrix}$$Setze die Zahlen ein, und löse das LGS. Ich bekomme \(C_0=3.14239\) und \(C_1=0.00168\). Dazu der Plot:

~plot~ {20|3,16};{100|3,35};{200|3,43};{400|3,8};{600|4,26};[[-150|800|3|4.5]];0,00184x+3,11440;0.00181x+3.12817 ~plot~

wenn man genau hinsieht, hat die rote (gewichtete) Gerade eine etwas geringere Steigung, weil der Messpunkt bei 100° jetzt etwas mehr gewichtet ist, als z.B. der Messpunkt bei 600°.

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Das ist doch nur die Bestimmung einer Ausgleichsgeraden. Kann man überall nachlesen oder steht in Deinem Skript. Wo ist also das Problem?

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okay und wenn ich dann diese gerade habe, wie ermittle ich dann die summe der fehlerquadrate? Also die formel dafür kenne ich, aber was setze ich für "y_i" ein?

\( x_i \) sind die gegebenen Temperaturen und die \( y_i \) die Wärmeleitfähigkeiten.

ah okay und für yfit(x) setze ich meine ausgleichsgerade mit dem dazugehörigen x-wert ein?

Du hast ja dann die Parameter \( C_0 \) und \( C_1 \) bestimmt. Dann gilt

$$ \lambda_{fit}(x) = C_0 + C_1 x $$

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Aloha :)

Stelle aus der Funktionsgleichung$$\lambda(T)=C_0+C_1\cdot T$$und den Messwerten ein Gleichungssystem für die Unbekannten \(C_0\) und \(C_1\) auf, indem du die Werte für \(T\) und \(\lambda(T)\) einsetzt:$$\begin{array}{rrr}C_0 & C_1 & =\\\hline 1 & 20 & 3,16\\1 & 100 & 3,35\\1 & 200 & 3,43\\1 & 400 & 3,80\\1 & 600 & 4,26\end{array}$$Darin steht z.B. die dritte Zeile für die Gleichung \(1\cdot C_0+200\cdot C_1=3,43\). Dieses Gleichungssystem kannst du in die Matrixschreibweise überführen:$$\left(\begin{array}{rrr}1 & 20\\1 & 100\\1 & 200\\1 & 400\\1 & 600\end{array}\right)\cdot\binom{C_0}{C_1}=\left(\begin{array}{rrr}3,16\\3,35\\3,43\\3,80\\4,26\end{array}\right)$$Du hast nun viel mehr Gleichungen als Variablen. Nach der Methode der Gauß'schen Fehlerquadrate findest du die am "besten" passende Lösung, wenn du beide Seiten der Gleichung mit der transponierten Koeffizenten-Matrix multiplizierst

$$\left(\begin{array}{rrrrr}1 & 1 & 1 & 1 & 1\\20 & 100 & 200 & 400 & 600\end{array}\right)\cdot\left(\begin{array}{rrr}1 & 20\\1 & 100\\1 & 200\\1 & 400\\1 & 600\end{array}\right)=\left(\begin{array}{rr}5 & 1320\\1320 & 570\,400\end{array}\right)$$$$\left(\begin{array}{rrrrr}1 & 1 & 1 & 1 & 1\\20 & 100 & 200 & 400 & 600\end{array}\right)\cdot\left(\begin{array}{r}3,16\\3,35\\3,43\\3,80\\4,26\end{array}\right)=\binom{18}{5160,2}$$

Damit reduziert sich das Problem auf das LGS:$$\left(\begin{array}{rr}5 & 1320\\1320 & 570\,400\end{array}\right)\binom{C_0}{C_1}=\binom{18}{5160,2}$$mit der Lösung:$$\binom{C_0}{C_1}=\binom{3,11440}{0,00184}$$$$\boxed{\lambda(T)=3,11440+0,00184\cdot T}$$

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$$c=(T^TT)^{-1}T^Tλ$$

Mit

$$T=\begin{pmatrix} 1 & 20 \\1  & 100\\1&200\\1&400\\1&600 \end{pmatrix} λ= \begin{pmatrix} 3,16 \\ 3,35\\3,43\\3,8\\4,26\end{pmatrix} $$

$$c=\begin{pmatrix}C_0 \\C_1 \end{pmatrix} $$

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