یہ بلاگ اس بات کی وضاحت کرنے جا رہا ہے کہ کس طرح MATLAB میں بہترین فٹ لائن کا استعمال کرتے ہوئے پلاٹ کیا جائے۔ پولی فٹ() فنکشن
MATLAB میں بہترین فٹ لائن کیسے پلاٹ کی جائے؟
بلٹ ان کا استعمال کرتے ہوئے MATLAB میں بہترین فٹ لائن کی منصوبہ بندی آسانی سے کی جا سکتی ہے۔ پولی فٹ() فنکشن یہ فنکشن دیے گئے ڈیٹا پوائنٹس میں منحنی خطوط کو فٹ کر کے ڈیٹا کے تخمینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ فنکشن متعدد دلائل لیتا ہے، بشمول ڈیٹا پوائنٹس اور کثیر الثانی کی ڈگری۔ دی پولی فٹ() فنکشن ایک عدد ویکٹر پیدا کرتا ہے جو کسی بھی مقام پر کثیر الثانی کی تشخیص کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
اگر ہمارے پاس n ڈیٹا پوائنٹس ہیں، تو یہ ممکن ہو جاتا ہے کہ n-1 سے کم ڈگری والی کثیر الثانی لکھی جائے جو کہ تمام ڈیٹا پوائنٹس سے گزرے یا نہ گزرے۔ پولی فٹ() فنکشن
نحو
دی پولی فٹ() فنکشن میں کئی نحو ہیں جو MATLAB میں وکر فٹنگ کے کاموں کو انجام دینے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں:
p = پولی فٹ ( x,y,n )
[ پی، ایس ] = پولی فٹ ( x,y,n )
[ p,S,mu ] = پولی فٹ ( x,y,n )
یہاں:
فنکشن p = polyfit(x,y,n) کے لیے گتانک فراہم کرتا ہے۔ متعدد p(x) ڈگری n ہونا جو y میں ڈیٹا کے لیے کم سے کم مربع طریقہ استعمال کرتے ہوئے بہترین فٹ لائن حاصل کرتا ہے۔ p کی لمبائی n+1 ہے، اور p کے گتانک کو نزولی ترتیب میں اختیارات حاصل ہیں۔
فنکشن [p,S] = polyfit(x,y,n) ڈھانچہ S دیتا ہے، جسے میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ polyval() غلطی کا تخمینہ حاصل کرنے کی دلیل کے طور پر کام کریں۔
فنکشن [ p , S , in ] = polyfit ( x , y , n ) mu کو ایک ویکٹر کے طور پر لوٹاتا ہے جس میں دو عناصر سینٹرنگ اور اسکیلنگ کی قدر رکھتے ہیں۔ دی (1) میں کے برابر ہے مطلب(x) ، جبکہ (2) میں مساوی ہے std(x) . ان اختیارات کے ساتھ، پولی فٹ() x کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ اس کی صفر ویلیو آؤٹ پٹ میں یونٹ معیاری انحراف ہو۔
مثالیں
کے کام کو سمجھنے کے لیے دی گئی مثالوں پر عمل کریں۔ پولی فٹ() MATLAB میں بہترین فٹ لائن پلاٹ کرنے کا فنکشن۔
مثال 1: پولی فٹ(x, y, n) فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے MATLAB میں بہترین فٹ لائن کیسے پلاٹ کی جائے؟
یہ مثال پہلے ایک ویکٹر x بناتی ہے جس میں وقفہ [0، 20] میں 11 یکساں فاصلہ والے عناصر ہوتے ہیں۔ پھر یہ ایرر فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے تمام x کے مساوی y کی قدریں تلاش کرتا ہے۔ یارڈ(x) . اس کے بعد، یہ استعمال کرتا ہے پولی فٹ() دیئے گئے ڈیٹا پوائنٹس میں 9ویں ڈگری کے کثیر نام کو فٹ کرنے کے لیے فنکشن۔ آخر میں، یہ ایک باریک گرڈ کے ساتھ کثیر الجہتی تشخیص کے نتائج کو پلاٹ کرتا ہے۔
x = [ 0 : 2 : بیس ] ';y = وراثت (x)؛
p = polyfit(x,y,9);
f = polyval(p،x)؛
پلاٹ(x,y,' اے ',x,f,' - ')
مثال 2: [p, S]= polyfit(x, y, n) فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے MATLAB میں بہترین فٹ لائن کیسے پلاٹ کی جائے؟
یہ MATLAB کوڈ سب سے پہلے وقفہ [0, 20] میں موجود 11 یکساں فاصلہ والے عناصر کے ساتھ ایک ویکٹر x بناتا ہے۔ پھر یہ y کی قدریں تلاش کرتا ہے جو تمام x کے استعمال سے مماثل ہے۔ گناہ (x) فنکشن اس کے بعد، یہ استعمال کرتا ہے پولی فٹ() دیئے گئے ڈیٹا پوائنٹس میں 10 ویں ڈگری کے کثیر نام کو فٹ کرنے کے لیے فنکشن۔ آخر میں، یہ ایک باریک گرڈ کے ساتھ کثیر الجہتی تشخیص کے نتائج کو پلاٹ کرتا ہے۔
x = [ 0 : 2 : بیس ] ';y = گناہ (x)؛
[p,S] = polyfit(x,y,10)
f = polyval(p،x)؛
پلاٹ(x,y,' اے ',x,f,' - ')
نتیجہ
MATLAB میں ایک بلٹ ان شامل ہے۔ پولی فٹ() بہترین فٹ لائن پلاٹ کرنے کے لیے فنکشن۔ یہ فنکشن ہمیں دیے گئے ڈیٹا پوائنٹس میں وکر کو فٹ کر کے ڈیٹا کا تخمینہ لگانے کی اجازت دیتا ہے۔ اگر ہمارے پاس n ڈیٹا پوائنٹس ہیں تو، n-1 سے کم ڈگری رکھنے والا کثیر نام دیئے گئے n ڈیٹا پوائنٹس کے لیے بہترین تخمینہ دے سکتا ہے۔ اس گائیڈ نے ہمیں کریو فٹنگ کے بارے میں معلومات فراہم کی ہیں اور یہ سمجھنے میں ہماری مدد کی ہے کہ MATLAB میں بہترین فٹ لائن کیسے پلاٹ کی جائے۔