Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://www.astronomy.ru/forum/index.php/topic,20702.0.html
Дата изменения: Sun Apr 10 05:06:12 2016
Дата индексирования: Sun Apr 10 05:06:12 2016
Кодировка: Windows-1251

Поисковые слова: http astrokuban.info astrokuban
Скандальоз с оптимизацией многих параметров? - Горизонты науки о Вселенной

A A A A Автор Тема: Скандальоз с оптимизацией многих параметров?  (Прочитано 823 раз)

0 Пользователей и 1 Гость просматривают эту тему.

Оффлайн newfizАвтор темы

  • ***
  • Сообщений: 244
  • Рейтинг: +2/-2
  • Мне нравится этот форум!
 Это настолько невероятно, что я, скорее всего, ошибаюсь.
Тем более, что - не специалист по математике. Оптимизация
многих параметров широко применяется в астрометрии, и на этом
форуме должна быть куча людей, которые хорошо знакомы с этим
методом. Покажите, что неверно подозрение о том, что этот
метод позволяет научно доказывать наличие эффектов, которых
в действительности не существует!
 Смотрите: пусть расстояние от Земли до какого-нибудь
космического тела выражается, в первом приближении, квадратичной
функцией от времени (три параметра), и пусть, по теории, на эту
кривую должна быть наложена синусоида (из-за обращения Земли
вокруг барицентра Земля-Луна) - это еще три параметра: амплитуда,
период, фаза. И вот дали вам ряд дискретных данных, с некоторым
разбросом, а синусоиды в нем не просматривается - ее амплитуда
должна была быть больше этого разброса. Не все потеряно - тут-то
и сработает оптимизация многих параметров!
 Берется ожидаемая кривая, т.е. сумма квадратичной функции и
синусоиды, у которой ЗАФИКСИРОВАНЫ требуемые по теории параметры.
И делается прогон этой конструкции по данным - на предмет
оптимизации трех параметров квадратичной кривой. Эти параметры,
конечно, находятся, и они мало отличаются от тех, которые
получились бы без синусоиды. После этого говорится: глядите-ка,
мы учитывали синусоиду и получили классную вещь. Значит, мы
учитывали ее правильно! Ну, и - пробки в потолок.
 А сделайте-ка проверочку: зафиксируйте полученные параметры
квадратичной кривой, и сделайте прогон по тем же данным - на
предмет оптимизации параметров синусоиды! Догадываетесь, какую
амплитуду получите, если синусоиды НЕТ?
 И вот что интересно. Реальные физические эффекты
обнаруживаются разными методами, но в том числе и напрямую,
безо всяких заморочек с оптимизациями. А есть эффекты, которые
обнаруживаются только через оптимизацию. По-другому
не получается. Нет ли тут чего-нибудь этакого? За что потом
будет стыдно всю оставшуюся жизнь?

Оффлайн Дмитрий Вибе

  • Модератор
  • *****
  • Сообщений: 16 698
  • Рейтинг: +446/-53
  • Дети любят бутерброд с маргарином!
    • Персональная страница
Что-то я ничего не понял. Вы хотите сказать, что в набор дискретных данных, которые по жизни описываются только параболой, можно вписать сумму параболы и синусоиды и получить результат лучше, чем при вписывании только параболы? Как-то я слабо представляю, что можно вписать в данные синусоиду с большой (по сравнению с разбросом) амплитудой и получить "классные" результаты, если реально этой синусоиды в данных нет.
И кто-то, как всегда, нес мне чушь о "тарелках", и кто-то, как всегда, проповедовал дзен... (с) Зоопарк

Оффлайн newfizАвтор темы

  • ***
  • Сообщений: 244
  • Рейтинг: +2/-2
  • Мне нравится этот форум!
 Дмитрий Вибе ,
оптимизация делается по методу наименьших квадратов. Ищется минимум - и он находится
как в том случае, когда синусоиды нет, так и в том, когда она, типа, есть. Значения
этих минимумов в этих двух случаях - конечно, разные. Но если минимум найден -
задача успешно решена.

Оффлайн Дмитрий Вибе

  • Модератор
  • *****
  • Сообщений: 16 698
  • Рейтинг: +446/-53
  • Дети любят бутерброд с маргарином!
    • Персональная страница
Но если минимум найден - задача успешно решена.

Ну, это что понимать под успехом. Если так рассуждать, так можно не заморачиваться параболами и синусоидами, а аппроксимировать данные прямой линией. Минимум тоже будет найден. Формально МНК позволяет вписать в любой набор данных любую функцию. Но он ведь позволяет оценить не только параметры, но и их ошибки. Если синусоиды нет, а ее насильственно вписать, ошибки определения параметров квадратичной зависимости будут гораздо больше, чем если вписывать одну параболу, без синусоиды.
И кто-то, как всегда, нес мне чушь о "тарелках", и кто-то, как всегда, проповедовал дзен... (с) Зоопарк

Оффлайн Mikola

  • *****
  • Сообщений: 3 565
  • Рейтинг: +53/-4
  • Ошибкой было бы думать...
    • Instagram: https://www.instagram.com/nik.starchenko/
Нет ли тут чего-нибудь этакого? За что потом
будет стыдно всю оставшуюся жизнь?

Это зависит исключительно от личности исследователя.
Ежу понятно, что шестипараметрическая функция пройдет через дискретный набор точек в любом случае лучше, чем трехпараметрическая. В этом ничего особенного нет. Ну а дальше надо смотреть действительно ли была необходимость вводить синусоиду в конкретной задаче и насколько велика опасность подгонки параметров.

ЗЫ. Что-то есть у меня сомнения в использовании МНК для многокритериальной оптимизации. Там скорее какие-нибудь градиентные спуски.

Оффлайн tcaplin

  • *****
  • Сообщений: 2 758
  • Рейтинг: +20/-1
  • "Необъяснимое" - это необъясненное.
    • А.Цаплин. Персональный сайт.
 Как мне кажется, Вы сами ответили на свой вопрос:
Цитировать
Значения
этих минимумов в этих двух случаях - конечно, разные. Но если минимум найден -
задача успешно решена.
Раз значения разные, то один из минимумов - "минимальнее" другого...
Исхожу из предпосылки, что все высказывания на форуме - личное мнение их авторов. В том числе и мои.
С уважением. Александр Цаплин.