data = pd.read_csv (’data. csv’)
# Предположим, что у вас есть столбцы с параметрами a, b, c и столбец SSWI
# Шаг 3: Применение статистических методов
# Корреляционный анализ
correlation_matrix = data.corr ()
sns. heatmap (correlation_matrix, annot=True)
plt.show ()
# Регрессионный анализ
X = data [[’a’, ’b’, ’c’]]
y = data [«SSWI»]
model = LinearRegression ()
model.fit(X, y)
# Шаг 4: Оценка степени влияния параметров на SSWI
coefficients = pd. DataFrame ({«Parameter’: X.columns, «Coefficient’: model.coef_})
print(coefficients)
# Шаг 5: Анализ результатов и выводы
# Анализируйте коэффициенты корреляции и регрессии для определения степени влияния каждого параметра на SSWI
Обратите внимание, что вам может потребоваться настроить код в соответствии с вашими данными и требованиями исследования.
Формула расчета SSWI на основе параметров α, β, γ, δ, ε
«Формула расчета SSWI на основе параметров α, β, γ, δ, ε» представляет собой математическое выражение, которое позволяет оценить SSWI в ядерных реакциях с обменом тяжелыми ионами на основе входных параметров α, β, γ, δ, ε. Эти алгоритмы предоставляют возможности для более широкого использования формулы SSWI, позволяя учитывать различные варианты и модификации формулы и применять ее для прогнозирования и анализа данных.
Использование этой формулы позволяет исследовать и понимать взаимодействия и влияние различных параметров α, β, γ, δ, ε на SSWI в ядрах атомов. Это помогает оптимизировать процессы и определить оптимальные условия для достижения желаемых результатов. Благодаря возможности прогнозирования и анализа данных на основе данной формулы, полученные результаты могут быть использованы для принятия решений и планирования дальнейших исследований и разработок в области ядерной физики.
Алгоритм применения формулы SSWI для прогнозирования и анализа:
– Собрать исходные данные, включающие значения параметров α, β, γ, δ, ε и известные значения SSWI.
– Использовать методы прогнозирования, такие как временные ряды, регрессионные модели или нейронные сети, для построения модели предсказания SSWI на основе входных параметров.
– Проверить точность и надежность модели на проверочной выборке или с помощью кросс-валидации.
– Применить обученную модель для прогнозирования SSWI на новых данных и произвести анализ результатов для понимания и принятия решений на основе результатов прогнозирования.
Алгоритм применения формулы SSWI для прогнозирования и анализа
1. Собрать исходные данные
– Загрузить данные, содержащие значения параметров α, β, γ, δ, ε и известные значения SSWI.
2. Построение модели предсказания SSWI
– Разделить данные на обучающий набор и проверочный набор.
– Выбрать метод прогнозирования, такой как временные ряды, регрессионные модели или нейронные сети.
– Обучить модель на обучающем наборе данных, используя значения параметров α, β, γ, δ, ε в качестве входных данных и известные значения SSWI в качестве целевых значений.
3. Проверка точности и надежности модели
– Оценить производительность модели на проверочном наборе данных или с помощью кросс-валидации.
– Использовать метрики оценки, такие как средняя абсолютная ошибка (MAE) или коэффициент детерминации (R^2), для оценки точности модели.
4. Прогнозирование SSWI и анализ результатов
– Применить обученную модель для прогнозирования SSWI на новых данных, используя значения параметров α, β, γ, δ, ε в качестве входных данных.
