Лінеаризація даних може бути корисною в інженерії даних з кількох причин: Моделювання даних: багато статистичних моделей і моделей машинного навчання передбачають лінійний зв’язок між змінними. Лінеаризуючи дані, ми можемо зробити ці моделі більш застосовними та ефективними.
При вивченні динамічних систем лінеаризація є метод оцінки локальної стійкості точки рівноваги системи нелінійних диференціальних рівнянь або дискретних динамічних систем.. Цей метод використовується в таких галузях, як інженерія, фізика, економіка та екологія.
лінеаризації мають сенс для програм, де точність не настільки важлива, але швидке отримання здійсненного рішення є важливим (наприклад, певні проблеми контролю). лінеаризація має сенс, якщо ви знаєте, що в даних мало шуму. Інакше неможливо сказати, наскільки хорошим є рішення лінеаризації.
Лінеаризація — це процес, у якому нелінійна система перетворюється на простішу лінійну систему. Це виконується за рахунок того, що з лінійними системами зазвичай легше працювати, ніж з нелінійними. Для цього курсу процес лінеаризації можна виконати за допомогою Mathematica.
Лінеаризація корисна для аналізу моделей і програм керування. Точна лінеаризація зазначеної нелінійної моделі Simulink® створює лінійні рівняння простору станів, передавальної функції або рівняння нульового полюсу посилення які ви можете використовувати для: Побудувати відповідь Боде моделі Simulink.