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Teoria dell'approssimazione
Con il contributo di: Mancini
  • 1. La teoria dell'approssimazione è una branca della matematica che si occupa di trovare funzioni semplici che approssimano funzioni complesse. Si occupa di rappresentare le funzioni con funzioni più semplici, spesso attraverso l'uso di polinomi o altri costrutti matematici. L'obiettivo della teoria dell'approssimazione è quello di trovare un equilibrio tra precisione e semplicità, consentendo un calcolo efficiente e la comprensione di fenomeni complessi. Questo campo ha applicazioni in vari settori come l'analisi numerica, l'elaborazione dei segnali e l'apprendimento automatico, dove la capacità di approssimare funzioni complesse è fondamentale per le soluzioni pratiche.

    Qual è il grado di un'approssimazione polinomiale?
A) Il coefficiente del termine di massima potenza.
B) Il numero di termini del polinomio.
C) La somma delle potenze di tutti i termini del polinomio.
D) La massima potenza della variabile nel polinomio.
  • 2. Che cos'è l'interpolazione nel contesto della teoria dell'approssimazione?
A) Manipolazione dei dati per adattarli a un modello specifico.
B) Trovare i valori esatti dei punti dati.
C) Ignorare gli outlier dei dati per una maggiore precisione.
D) Stima dei valori tra punti dati noti.
  • 3. Qual è l'idea principale dell'approssimazione ai minimi quadrati?
A) Massimizzazione degli outlier nei dati.
B) Adattamento esatto dei punti dati.
C) Usare la mediana invece della media.
D) Minimizzazione della somma delle differenze al quadrato tra i punti dati e la funzione di approssimazione.
  • 4. Quale teorema garantisce l'esistenza di un polinomio interpolante?
A) Teorema dei valori intermedi di Bolzano
B) Teorema di approssimazione di Weierstrass
C) Teorema del valore medio di Cauchy
D) Teorema di Rolle
  • 5. Qual è la principale differenza tra interpolazione e approssimazione?
A) L'interpolazione viene utilizzata per i dati discreti, mentre l'approssimazione per i dati continui.
B) L'approssimazione fornisce valori esatti, mentre l'interpolazione fornisce stime.
C) L'interpolazione passa attraverso tutti i punti dati, mentre l'approssimazione non lo fa.
D) L'interpolazione è meno accurata dell'approssimazione.
  • 6. Come si utilizzano le spline nella teoria dell'approssimazione?
A) Sono funzioni trigonometriche utilizzate per lo smoothing dei dati.
B) Sono funzioni esponenziali utilizzate per l'approssimazione ai minimi quadrati.
C) Sono funzioni razionali utilizzate per l'analisi degli errori.
D) Sono funzioni polinomiali piecewise utilizzate per l'interpolazione.
  • 7. Cosa rappresenta il termine "errore di approssimazione" nell'approssimazione matematica?
A) La differenza tra la funzione reale e la sua approssimazione.
B) L'assenza di errori nell'approssimazione.
C) Il numero di punti dati nell'approssimazione.
D) La somma di tutti gli errori calcolati nell'approssimazione.
  • 8. In che modo la regolarizzazione è utile nei problemi di approssimazione?
A) Introduce più rumore nei dati per una maggiore precisione.
B) Questo previene l'overfitting e migliora la generalizzazione dell'approssimazione.
C) Applica un peso maggiore ai valori anomali dei dati.
D) Aumenta la complessità del modello di approssimazione.
  • 9. Qual è il principale vantaggio dell'utilizzo di tecniche di approssimazione multivariata?
A) Sono meno impegnative dal punto di vista computazionale rispetto alle tecniche univariate.
B) Possono gestire funzioni con più variabili e interazioni.
C) Sono limitati alle sole approssimazioni lineari.
D) Richiedono un minor numero di punti dati per ottenere risultati accurati.
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