Как решить задачу многомерной аппроксимации?

оптимизация матан аппроксимация нейросети многомерная

Есть ~600 экспериментов описывающих характеристики ступеней центробежного компрессора с различными геометрическими параметрам. Соотвественно имеются максимальные(лучшие) значения параметров для каждой ступени (эксперимента), коэффициент характеризующий "пологость характеристик"(степень отличия параметров в некоторой точке от максимальных значений) и т.п.
Хотелось бы:
1) Построить n-мерную зависимость определяемых параметров от геометрии.
2) Аппроксимировать эти точки поверхностью в n-мерном пространстве
3) Иметь возможность проводить анализ поверхностей: например, влияние какой-то геометрии на определяемые параметры при постоянных значениях другой геометрии, поиск максимума(оптимума) определяемых параметров при заданных ограничениях на геометрию, но при наличии некоторой степени свободы по незафиксированной геометрии с выводом незафиксированной геометрии отвечающей оптимуму.
4) При наличии обобщенных функциональных зависимостей между определяемыми параметрами и геометрическими( например: Мах_КПД = f(ln(геометрический параметр))) иметь возможность описать n-мерную поверхность аналитической функцией(формулой)

Примечание:
Я обладаю математической моделью компрессора и сам являюсь инженером. Хотелось бы выйти на зацепки, чтобы разобраться во всем.
Ответы:
Однако сказал Иполит Матвеивич
ПЕРВЫЕ две задачи можно решать обычным способом -- многомерной интерполяцией.
линейной или полиномиальной
зы. такие задачи похожи на исследовательские
для эффективн и результативного решения их нужно решать инженеру / инженеру, владеющему матметодами и программированием/. тогда будет РЕЗУЛЬТАТ.
Если решать вместе с программистом, то если он не сможет или не захочет влезть в задачу, хорош результ не будет
добавл. естественно,  инженеру-специалисту по профилю задачи


15 лет назад

RPI.su - самая большая русскоязычная база вопросов и ответов. Наш проект был реализован как продолжение популярного сервиса otvety.google.ru, который был закрыт и удален 30 апреля 2015 года. Мы решили воскресить полезный сервис Ответы Гугл, чтобы любой человек смог публично узнать ответ на свой вопрос у интернет сообщества.

Все вопросы, добавленные на сайт ответов Google, мы скопировали и сохранили здесь. Имена старых пользователей также отображены в том виде, в котором они существовали ранее. Только нужно заново пройти регистрацию, чтобы иметь возможность задавать вопросы, или отвечать другим.

Чтобы связаться с нами по любому вопросу О САЙТЕ (реклама, сотрудничество, отзыв о сервисе), пишите на почту [email protected]. Только все общие вопросы размещайте на сайте, на них ответ по почте не предоставляется.