Ngày nay, nhờ sự trợ giúp đắc lực c

Ngày nay, nhờ sự trợ giúp đắc lực của máy tính, với tốc độ tính toán lớn, ta có thể tính toán được các sai số trung bình bình phương (MSE) của công thức thực nghiệm, khi lần lượt cho từng tham số biến đổi trong những khoảng giá trị khác nhau và so sánh chúng để tìm ra bộ tham số tối ưu (cho sai số MSE gần như nhỏ nhất). Sau khi dự đoán được dạng công thức thực nghiệm ta tiến hành tính sai số ban đầu có thể dùng một bộ tham số bất kỳ với sai số MSE có thể là lớn. Tiếp theo ta cho 1 tham số biến đổi còn các tham số khác cố định và tính toán sai số trong suốt quá trình biến đổi một -nhiều của dải tham số đã chọn. Ta sẽ thấy sai số lúc đầu giảm nhưng sau lại tăng, cứ để sai số tăng nhưng tới khi bằng 1 phần của sai số ban đầu hoặc tăng tới biên độ thì dừng lại. Sau đó lại cho 1 tham số khác biến đổi, các thám số khác cố định và lặp lại các bước tính toán tương tự. Cứ như vậy quá trình tính toán được lặp đi lặp lại với từng tham số biến đổi, cho tới khi sai số ngừng giảm hoặc giảm không đáng kể thì dừng lại hoàn toàn, các vòng sau có bước biến đổi của tham số ngày tinh (nhỏ) hơn.

Kết quả (Anh) 1:

Today, thanks to the help of the computer, with large computing speed, we can calculate the average squared error (MSE) of the empirical formula, when in turn for each parameter variations in the range of different values and compare them to find the optimal parameter sets (for the error MSE smallest almost). After the predictable formula form experiment we conducted the initial error properties can use a set of parameters with any error of MSE can be large. We next give 1 variable parameters other parameters remaining fixed and error calculation during a change-many of the selected parameter. We will see the error at first but after the reduction increases, but increases uncertainty to when using part of the original number wrong or rise to the margin stop. Then back to 1, change the parameters for tracking fixed and others repeat the same calculation step. So the calculation process is repeated with each transformation parameter, until the error Stops falling or steady don't dramatically then stopped completely, the following round have stepped on their parameters change (small).

Kết quả (Anh) 2:

Today, thanks to the great help of the computer, with large computational speed, we can calculate the mean squared error (MSE) of the empirical formula, the turn of each parameter variables change in the different ranges of values ​​and compare them to find the optimal set of parameters (for error is almost the smallest MSE). After predicting empirical formulations we conducted initial miscalculation can use a set of parameters for any possible error MSE is large. Next we give 1 parameter change other parameters are fixed and the calculation error during a multiple-variable parameters of the selected range. We will see the error initially fell but then rose, but kept to the wrong number increased until by 1 part of the initial error or the amplitude increases to the stop. Then give one other parameter changes, other parameters fixed and repeat the same calculation steps. And so the calculation is repeated with each parameter change, until the errors stop falling or negligible reduction is stopped completely, the following steps within the parameters change day crystal ( smaller than.