微分積分学，どのようにすることができます見え方程式から数字のシリーズ?

Question

私の分析財務データのような、変曲点ます。思いることができ用デリバティブ、ずいが必要な方程式です。があるので、生成する方程式をベースに、シリーズです。っていなければいけないと考えているこprogrammaticly.

Answer 1

スプライン補間は、おそらく多項式補間よりもあなたのためのより有用である：あなたが多項式に合うならば、それは必然的にあなたのデータ範囲外の無限大を+/-ためにオフに向かう必要があります。

また、少し緩いフィットを可能にする方法をお勧めします：財務データは、あなたがまさにそれに合うようにしようとすると非常に奇妙な曲線に生じる可能性があることが多い少しうるさいです。

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Answer 2

が設立手続き、設定の既存のデータとポーラン多項式;これを 多項式補間.この記事をWikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_interpolation 説明で数学的モデル化を行っている。できるのではないでしょうかGoogleのためのアルゴリズムを簡単に十分です。

値が示されたポイントは、多項式をカナダマギル大学モントリオールオリジナル、未知の機能を合理的にも、その多項式の転換点はほぼ一致ピークとトローフのデータです。

一方、かしいじゃないでしょう機後の金融データです。った場合はすみやすいスキャンされるようになっていポイントやポートする小さな値をアピールするとともに、することを宣言しますが、対察した。 力フィットデータへの架空の機能がなくなるわけではありませんのでより便利です。

更新: トム-スミスへの助言するスプライン補間を優先す多項式補間のためにこのようなことがいえるでしょう、Wikipedia負た。いや、での強気の彼の答えです。

Answer 3

あなたが考えていることは、分析計算は...離散データ（例えばポイント）を有するとき、あなたは数値的にそれをしなければなりません。さて、ラインは、通常、変曲点を持っていないので、私はあなたがカーブを考えていると思います。あなたはより良いが依存し、その後一次微分を計算し、ポイントを介してのいくつかの種類を補間（も数値が、ポイントをより多くの場合）、またはあなただけになりますあなたが持っているポイントから最初の導出を（計算することができますすることができますいずれかどのように多くのポイントあなたが実際に持っている）。

しかし、実際に、これは我々がデータの性質、または言語または何も知らないので、単なる理論である。

主題検索の詳細について：、およびそこから行きます。

Answer 4

私は、カーブフィッティングはこのケースであなたを助けるかもしれないと思います。ここでは便利かもしれませんnoreferrer">議論をrel="nofollow href="http://www.physicsforums.com/archive/index.php/t-93623.html"

歓声