如何用數學方法計算參數

㈠ 高一數學:如何用參數分離法解含參數函數

拜託,人家要參數分離法!

f(x)=x^2+mx+3>=m成立

所以 (1-x)m<=x^2+3

分類討論: 當-2<=x<1時:

m<=(x^2+3)/(1-x) 求出右邊式子的最小值,即為m的最大值

當x=1時 該式恆成立

當1<x<=2時,

m>=(x^2+3)/(1-x) 求出右邊式子的最大值,即為m的最小值

這才叫參數分離法……

㈡ 高等數學中已知極限值，求參數值的方法

上面是個例子。說明兩點：(1).當x→5時分母→0，而分式的極限存在，因此

用x=5代入分子，必有分子=0，得第一個等式；

(2).既然x→5時出現0/0，因此可用洛必達法則，得第二個等式。

兩式聯立求解，即可把參數求出。

此類問題，一般都離不開這些手段。

㈢ 參數估計

參數估計是統計推斷的一種。

根據從總體中抽取的隨機樣本來估計總體分布中未知參數的過程，從估計形式看，區分為點估計與區間估計：從構造估計量的方法講，有矩法估計、最小二乘估計、似然估計、貝葉斯估計等。

它是統計推斷的一種基本形式，是數理統計學的一個重要分支，分為點估計和區間估計兩部分。在已知系統模型結構時，用系統的輸入和輸出數據計算系統模型參數的過程。18世紀末德國數學家CF高斯首先提出參數估計的方法，他用最小二乘法計算天體運行的軌道。

㈣ 矩估計法怎麼求參數的最大似然估計

學過概率論的小夥伴知道要計算矩估計值需要跟原點矩和中心矩打交道。其中原點矩和中心距在概率論書中都有相應的公式我們會套用即可

其中一階原點矩就是數學期望，而用二階樣本中心距是來計算總體的方差的矩估計法 計算
設總體服從正態分布X1.X2...Xn是來自總體的一個樣本，求μ，σ平方的矩估計量。

二階中心矩才是方差 而二階原點矩表示的則是隨機變數x平方的期望
而要求兩個參數的矩估計 需要列出兩個方程 一個是v1=Ex=μ 另一個是v2=E(x^2)=Dx加(Ex)^2=σ^2加μ^2

㈤ 如何根據實驗數據利用非線性最小二乘法優化求解wilson方程的模型參數

用最小二乘法計算，可藉助matlab工具。最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。

㈥ 數學利用極值求參數方法

給個題目，我幫你做下吧

㈦ 如何根據傳遞函數計算pid參數

PID控制器的參數整定是控制系統設計的核心內容。它是根據被控過程的特性確定PID控制器的比例系數、積分時間和微分時間的大小。PID控制器參數整定的方法很多，概括起來有兩大類：一是理論計算整定法。它主要是依據系統的數學模型，經過理論計算確定控制器參數。這種方法所得到的計算數據未必可以直接用，還必須通過工程實際進行調整和修改。二是工程整定方法，它主要依賴工程經驗，直接在控制系統的試驗中進行，且方法簡單、易於掌握，在工程實際中被廣泛採用。PID控制器參數的工程整定方法，主要有臨界比例法、反應曲線法和衰減法。三種方法各有其特點，其共同點都是通過試驗，然後按照工程經驗公式對控制器參數進行整定。但無論採用哪一種方法所得到的控制器參數，都需要在實際運行中進行最後調整與完善。現在一般採用的是臨界比例法。利用該方法進行 PID控制器參數的整定步驟如下：(1)首先預選擇一個足夠短的采樣周期讓系統工作；(2)僅加入比例控制環節，直到系統對輸入的階躍響應出現臨界振盪，記下這時的比例放大系數和臨界振盪周期；(3)在一定的控制度下通過公式計算得到PID控制器的參數。

PID參數的設定：是靠經驗及工藝的熟悉，參考測量值跟蹤與設定值曲線，從而調整P\I\D的大小。
比例I/微分D=2，具體值可根據儀表定，再調整比例帶P，P過頭，到達穩定的時間長，P太短，會震盪，永遠也打不到設定要求。
PID控制器參數的工程整定,各種調節系統中P.I.D參數經驗數據以下可參照：
溫度T: P=20~60%,T=180~600s,D=3-180s
壓力P: P=30~70%,T=24~180s,
液位L: P=20~80%,T=60~300s,
流量L: P=40~100%,T=6~60s。
常用口訣：

參數整定找最佳，從小到大順序查
先是比例後積分，最後再把微分加
曲線振盪很頻繁，比例度盤要放大
曲線漂浮繞大灣，比例度盤往小扳
曲線偏離回復慢，積分時間往下降
曲線波動周期長，積分時間再加長
曲線振盪頻率快，先把微分降下來
動差大來波動慢。微分時間應加長
理想曲線兩個波，前高後低4比1
一看二調多分析，調節質量不會低

可以用MATLAB仿仿，感受一下參數對典型對象動態特性影響
請參考「先進PID控制及其MATLAB模擬」，劉金琨編，電子工業出版社2003年1月版
控制電動閥的開度來達到控制溫度是可以的，我個人認為用比例電磁閥替代電動閥完全可以實現PID的控制。因為比例電磁閥有標準的模擬量輸入信號和反饋信號而且具有PID調節功能。經過多年的工作經驗，我個人認為PID參數的設置的大小，一方面是要根據控制對象的具體情況而定；另一方面是經驗。P是解決幅值震盪，P大了會出現幅值震盪的幅度大，但震盪頻率小，系統達到穩定時間長；I是解決動作響應的速度快慢的，I大了響應速度慢，反之則快；D是消除靜態誤差的，一般D設置都比較小，而且對系統影響比較小。對於溫度控制系統P在5-10%之間；I在180-240s之間；D在30以下。對於壓力控制系統P在30-60%之間；I在30-90s之間；D在30以下。

㈧ 如何用概率密度求解未知參數

數學期望你會算吧。三道大題計算量太大了。我說一下怎麼做算了。一階矩估計就是求數學期望。，一個參數時求一下期望就能得到了。最後的那個期望改寫成x拔，那個x拔=一個含預估參數的表達式，反過來用x拔表達參數就是據估計值如果是兩個參數，必須求完期望，也就是1階矩估計之後再求二階據估計，一般用的是求方差。兩個矩估計裡面都含有參數，或者哪個不含某一個參數。然後兩個矩估計方程聯立解出來參數。就實現了用1、2階矩估計表達參數。