Уравнение идентифицируемое модельное

Уверен, что некоторые читатели захотят попробовать выполнить подобную аппроксимацию самостоятельно. Поэтому считаю необходимым дать им кое-какие советы прямо сейчас. Начальные значения ni = (in ]5 ni 2) модельных векторов могут быть выбраны случайным образом, и, поскольку эти величины изменяются при последовательных итерациях, необходимо идентифицировать как данные наблюдений, так и модельные вектора с помощью индекса t= 1, 2... Если рассматривать данные как временной ряд, то / будет представлять собой дискретно-временной индекс наблюдения. Процедуру аппроксимации (рис. 11.4) можно описать математически как следующую последовательность шагов. Начнем последовательно перебирать значения x(t) и найдем поправки для п , расстояние которых от in, не превосходит некоторой определенной величины, из следующего уравнения [c.224]