For the lazy: http://postimg.org/image/mu68pqcl1/

C a * exp(b * x), думаю сам дальше разберёшся.

Я подозреваю здесь скорее квадратный корень, чем exp. И да, я с этой последовательностью минут 15 уже люблюсь, пока никак.

y = 19072.0945141486 - 4698.76359565508*log(1.34372145908955 + N)

Устроит?

Если нет:

y = 19158.8610959615 + 212.572534656767*N + 1.92113758202907*N^2 - 4373.07901767011*sqrt(N)

Ну, или просто:

y = 20020.5869184788 + 366.961584686416*N - 5078.61647655241*sqrt(N)

А как вы это получили? (просто интересно)

интерполяцией наверное.

Генетикой: http://www.nutonian.com/products/eureqa/

Вот ещё вариантик красивый:

y = 23.6367387047272*N + 990777.264580147/(52.3296379918632 + 4.49449116676136*N) - 2797.49916040759

y = 183885.160789653/(10.397499469825 + N) - 1394.38465601982

А причем здесь интерполяция?

Что-то уровень совпадения как-то маловат, +-300. Построил в либре по формулам, как-то не очень оно совпадает(

Какая ошибка устроит? Вот с Max Error 1.4303323:

x = 96.8640910566672/<row> + 665.319309772118*sqrt(<row>) + 1115012.14869592/(52.412224761695 + 4.51386911269824*<row>) - 5690.09926007587 - 23.0972907290558*<row>

Еще бы класно знать откуда последовательность.

О. Спасибо большое. Теперь мне надо принять побольше веществ тобы математически хоть как-то эти результаты обосновать)

Таблица поправок квадратного корня для шестнадцатирично-основанной схемы вычисления. Достаточно?

тьфу, аппроксимация.

Тогда и формула уже известна, если с математической стороны посмотреть.

Не известна. Пытаюсь вывести.

А как же

err(x) = Sqrt_true(x) - Sqrt_with_error(x)

Ведь алгоритм вычисляющий корень есть?

Это не та поправка. Это поправка для значений тетрады X в 0xAABX, при уже построенной таблице для arr[AA] = sqrt((AA << 4) | B) * 16777216.0;

А если я всю таблицу дам, ваша генетика сможет по ней сделать?

Зависит от сложности требуемой модели =) Можно попробовать.

Генетика, если задать нулевой Error вам просто всю таблицу в параметры функции вынесет, если не найдет простого решения.

http://paste.org.ru/?roccwu

Вот. Я ее эмпирически получил, около 10% удалось автоматически интерполяцией получить, часть ячеек пришлось руками считать, часть удалось подбором. Так что в ней возможны неточности (по крайней мере из 1048575 тестов проваливаются 479). Могу даже указать номера ячеек, в которых проваливаются тесты.

Генетика, если задать нулевой Error вам просто всю таблицу в параметры функции вынесет, если не найдет простого решения.

Потому все решения сравниваются только с другими решениями такой же или большей сложности. Если решение меньшей сложности лучше решения большей сложности, все решения большей сложности уничтожаются.

Здесь *должно* быть простое решение. Значения ячеек может колбасить в некоторых пределах (Баст знает в каких), я могу только сказать когда начнут проваливаться тесты, см. объяснение в сообщении Формула последовательности (комментарий)

В таблице ясно видно, что разница по X линейна. Это можно использовать для получения более точного значения для столбца - усреднить разницы всей строки и взять это значение).

А вообще экспоненциально вроде ок http://zunzun.com/temp/LRP_2242_1413917399_41.pdf (Классная страница, можно любую функцию онлайн к данным адаптировать)

Least squares в зубы и апроксимировать. Позожа на exp, но может быть и полином. (При проверке log'ом выходит почти прямая.)

Так, уже, приложил апроксимированое и со всем рапортом :) Абсолютные ошибки в районе 10-20 единиц

Relative error так вообще на уровне доли процента

Очевидно же

Wo-wo-wo, погодите. Есть набор точек, можно подобрать максимально близкую к ним экспоненту, можно подобрать максимально близкую степенную функцию, можно хоть прямую прочертить. Можно даже пытаться подобрать сумму экспоненты и степенной функции. Чего хотите то и получите.

После нескольких попыток получилось такое:

A + B + C + D + E + F + G + H + I + J + K + L + M + N + O + P = sqrt(247391204388310/(15.019702168223 + <row>))

«Correlation Coefficient» 0.99999988

То есть, если переменные линейно зависимы, далее достаточно лишь знать соотношения переменных, чтобы выразить нужную. Сорри, у меня уже глубокая ночь, не могу сейчас нормально этим заниматься.

Спасибо вам большое.

Простите, но эта функция как то не совпадает с данными, или я что то не понял?

http://fooplot.com/#W3sidHlwZSI6MCwiZXEiOiIoMjQ3MzkxMjA0Mzg4MzEwLygxNS4wMTk3M... А моя таки весьма http://fooplot.com/#W3sidHlwZSI6MywiZXEiOltbIjEiLCIgMTQ2MzYiXSxbIjIiLCIgMTM0M...

Опять? Уж лучше бы про тян писал. На стакэксчейндж тебе дорога.

На стакэксчейндж тебе дорога.

Хотел привести цитату модератора оттуда, но тред уже потерли. Короче там ненавидят треды по которым никто другой ему-то не может научиться. Оптимизация конкретной функции, вопрос на узкоспециализированную тему и пр.

Вбиваешь значения в один массив и делаешь аппроксимацию. На английском языке это называется curve fitting. Собствено, так и сможешь найти в подходящем тебе математическом пакете эту функцию.

Загоняешь числа в октаву. Делаешь plot. Видишь, что похоже на экспоненту с минусовым аргументом. Делаешь plot(log(Y)), видишь, что это не так — все равно остается квадратичная зависимость. ОК, аппроксимируешь log(Y) параболой, а потом вычисляешь более-менее точную зависимость.

Не, там не совсем экспонента: логарифм этой шняги тоже кривой. Проще туда либо полином 4-6 порядка впихнуть, либо степенной функцией аппроксимировать. В зависимости от пожеланий ТСа.

Если бы он еще сказал природу этих данных...

Формула: 15273. - 445.563 x + 8.19037 x^2 - 1696.21 Log[x]

Говнокод

data = {14636, 13401, 12331, 11395, 10572, 9844, 9196, 8616, 8094, 
   7622, 7196, 6807, 6452, 6128, 5828, 5554, 5299, 5064, 4846, 4643, 
   4452, 4276, 4112, 3955, 3810, 3674, 3545, 3422};
func = Fit[Table[{i, data[[i]]}, {i, 1, Length[data]}], {1, x, x^2, Log[x]}, x]
Show[ListPlot[data, PlotStyle -> Red], Plot[func, {x, 1, Length[data]}]]

Но так ты же вбросы делаешь. Вот тебе уже сделали кучу вариантов решений, ты ща переберёшь, никого не научишь, да и самому не поможет, потому что не знаешь, что тебе нужно конкретно.

надеюсь ты понимаешь, что это можно сделать бесконечным количеством способов?