Aufgaben:Aufgabe 4.11Z: C-Programm „akf2”: Unterschied zwischen den Versionen
Aus LNTwww
Zeile 35: | Zeile 35: | ||
− | {Welche der | + | {Welche der folgenden Aussagen sind richtig? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ Die Rechenzeit steigt linear mit $l + 1$, also mit der Anzahl der zu berechnenden AKF-Werte. | + Die Rechenzeit steigt linear mit $l + 1$, also mit der Anzahl der zu berechnenden AKF-Werte. | ||
Zeile 43: | Zeile 43: | ||
− | {Welche der | + | {Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ Je stärker die inneren statistischen Bindungen des Prozesses sind, desto <u>ungenauer</u> ist bei gegebenem $N$ das AKF-Ergebnis. | + Je stärker die inneren statistischen Bindungen des Prozesses sind, desto <u>ungenauer</u> ist bei gegebenem $N$ das AKF-Ergebnis. | ||
- Je stärker die inneren statistischen Bindungen des Prozesses sind, desto <u>genauer</u> ist bei gegebenem $N$ das AKF-Ergebnis. | - Je stärker die inneren statistischen Bindungen des Prozesses sind, desto <u>genauer</u> ist bei gegebenem $N$ das AKF-Ergebnis. | ||
− | + Besitzt der Prozess statistische Bindungen, so sind die Fehler der numerischen AKF-Berechnung ebenfalls korreliert. <i>Beispiel:</i | + | + Besitzt der Prozess statistische Bindungen, so sind die Fehler der numerischen AKF-Berechnung ebenfalls korreliert. <br> <i>Beispiel:</i> Ist der Wert $\varphi_x(k=5)$ zu groß, so werden mit großer Wahrscheinlichkeit auch $\varphi_x(k=4)$ und $\varphi_x(k=6)$ zu groß sein. |
Zeile 56: | Zeile 56: | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
'''(1)''' Zur Berechnung des AKF-Wertes $\varphi_x(0)$ wird über $\underline{N =10000}$ Summanden gemittelt, für $\varphi_x(10)$ nur über $\underline{N = 9990}$. | '''(1)''' Zur Berechnung des AKF-Wertes $\varphi_x(0)$ wird über $\underline{N =10000}$ Summanden gemittelt, für $\varphi_x(10)$ nur über $\underline{N = 9990}$. | ||
+ | |||
'''(2)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>: | '''(2)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>: | ||
− | *Die Rechenzeit steigt mit $N$ und $l + 1$ näherungsweise linear an, wie aus der rot hervorgehobenen AKF-Berechnung hervorgeht. Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden. | + | *Die Rechenzeit steigt mit $N$ und $l + 1$ näherungsweise linear an, wie aus der rot hervorgehobenen AKF-Berechnung hervorgeht. |
− | *Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer. Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm „akf1” von Aufgabe 4.11 – allerdings auf Kosten des erforderlichen Speicherbedarfs. Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte. | + | * Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden. |
+ | *Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer. | ||
+ | *Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm „akf1” von Aufgabe 4.11 – allerdings auf Kosten des erforderlichen Speicherbedarfs. | ||
+ | *Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte. | ||
+ | |||
'''(3)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>: | '''(3)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 3</u>: | ||
*Je stärker die statistischen Bindungen innerhalb des Zufallsprozesses sind, desto ungenauer ist bei gegebenem $N$ die AKF-Berechnung. | *Je stärker die statistischen Bindungen innerhalb des Zufallsprozesses sind, desto ungenauer ist bei gegebenem $N$ die AKF-Berechnung. | ||
− | *Diesen Sachverhalt kann man sich beispielsweise anhand der Leistungsberechnung (AKF-Wert bei $k=0$) verdeutlichen: Sind alle <i>N</i> Abtastwerte statistisch unabhängig, so liefern alle Beiträge die maximale Information über den AKF–Wert $\varphi_x(k=0)$. | + | *Diesen Sachverhalt kann man sich beispielsweise anhand der Leistungsberechnung (AKF-Wert bei $k=0$) verdeutlichen: |
− | *Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen. | + | **Sind alle <i>N</i> Abtastwerte statistisch unabhängig, so liefern alle Beiträge die maximale Information über den AKF–Wert $\varphi_x(k=0)$. |
+ | **Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen. | ||
*Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden. | *Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden. | ||
*Die letzte Aussage trifft ebenfalls zu, wie auf der Seite „Genauigkeit der numerischen AKF-Berechnung” im Theorieteil ausführlich erläutert wird. | *Die letzte Aussage trifft ebenfalls zu, wie auf der Seite „Genauigkeit der numerischen AKF-Berechnung” im Theorieteil ausführlich erläutert wird. |
Version vom 18. August 2018, 16:30 Uhr
Sie sehen rechts das C-Programm „akf2” zur Berechnung der diskreten AKF-Werte $\varphi_x(k)$ mit Index $k = 0$, ... , $l$.
Im Gegensatz zum Programm „akf1” aus Aufgabe 4.11 wird hier der im Theorieteil beschriebene Algorithmus direkt angewendet. Dabei ist zu beachten:
- Der an das Programm übergebene Long-Wert sei hier $l=10$.
- Die berechneten AKF-Werte $\varphi_x(0)$, ... , $\varphi_x(10)$ werden mit dem Float-Feld $\rm AKF[ \ ]$ an das Hauptprogramm zurückgegeben. In den Zeilen 7 und 8 wird dieses Feld mit Nullen vorbelegt.
- Die Zufallsgröße $x( \ )$ ist als Float-Funktion in Zeile 4 definiert, ebenso ein Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$, in das die $N = 10000$ Abtastwerte $x_\nu$ eingetragen werden (Zeile 9 und 10).
- Die Bezeichnungen der Laufvariablen in Zeile 6 sind an den angegebenen Algorithmus angepasst.
- Die eigentliche AKF-Berechnung erfolgt ab Zeile 11. Dieser Programmteil ist im Programmcode rot gekennzeichnet.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Autokorrelationsfunktion.
- Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten
Fragebogen
Musterlösung
(1) Zur Berechnung des AKF-Wertes $\varphi_x(0)$ wird über $\underline{N =10000}$ Summanden gemittelt, für $\varphi_x(10)$ nur über $\underline{N = 9990}$.
(2) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4:
- Die Rechenzeit steigt mit $N$ und $l + 1$ näherungsweise linear an, wie aus der rot hervorgehobenen AKF-Berechnung hervorgeht.
- Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden.
- Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer.
- Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm „akf1” von Aufgabe 4.11 – allerdings auf Kosten des erforderlichen Speicherbedarfs.
- Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte.
(3) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 3:
- Je stärker die statistischen Bindungen innerhalb des Zufallsprozesses sind, desto ungenauer ist bei gegebenem $N$ die AKF-Berechnung.
- Diesen Sachverhalt kann man sich beispielsweise anhand der Leistungsberechnung (AKF-Wert bei $k=0$) verdeutlichen:
- Sind alle N Abtastwerte statistisch unabhängig, so liefern alle Beiträge die maximale Information über den AKF–Wert $\varphi_x(k=0)$.
- Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen.
- Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden.
- Die letzte Aussage trifft ebenfalls zu, wie auf der Seite „Genauigkeit der numerischen AKF-Berechnung” im Theorieteil ausführlich erläutert wird.