Сообщений в теме: 29

[Алексей С.]

Жаль, что надо смотреть для каждой лодки отдельно, а нельзя всё сразу как у LYS. Было бы проще сравнивать. Но ничего, буду потихоньку вносить. Даже интересно, что получится.

 

А нет, нашёл как вывести, криво конечно, но всяко лучше.

Я сравнивал так:

 

                            LYS                                             SRS 

Albin Vega           1                                                0.827

Swede 38            1.21                                              1

 

                                                      LYS                                                     SRS

На 10 часов: Albin Vega          10 часов                                  8.27 ч (8ч 16 мин)

На 8 часов: Swede 38                 9.68 ч (9 ч 41 мин )                    8 часов

Исправлено время на:                  19 мин                                      16 мин

[Toni Basilio]

Сообщения БАРа и Алексея С. #19 и #20 соответственно навели таки на мысль сравнить две системы гандикапа LYS и SRS. Учитывая, что обе системы полуэмпирические, и коэффициенты там изменяются волевым решением судьи, когда захочется, то сравнивать придётся ужа с ежом. Дело не самое благодарное, но приступим!

LYS возьмём от сюда.

SRS от сюда (а заодно прихватим ширину и длину лодки, вдруг пригодится?). С этим придётся повозиться, но ничего.

И того, мы имеем 712 лодок по LYS и 618 по SRS. Копируем в эксель, применяем функцию =ВПР, получаем общих лодок 368. Вполне приличная выборка с диапазоном LYS от 0,76 до 1,40. Пересечений на самом деле больше, так как при копировании буквы с умляутами превратились в кракозябры. Ну да ладно, нам и этого хватит.

Сортируем массив сначала по LYS (Рисунок 1), потом по SRS (Рисунок 2) и строим графики (ось абсцисс – порядковый номер лодки, ординат – значение коэффициента). И тут две новости: хорошая и плохая. Хорошая – кривые выглядят довольно параллельными, плохая – увы, одна из кривых будет всегда пилообразной. Вычтем коэффициенты одной системы из другой и сдвинем графики на среднее значение разницы (0,185). Ну вроде более-менее.

Попробуем избавится от пилы, отсортировав лодки по длине. Не, тут ещё всё хуже (Рисунок 3), в этом копаться я не буду, поэтому будем жить с пилой.

Оценим погрешности при переходе из одной системы в другую (относительная погрешность по модулю):

При переходе из SRS в LYS среднее отклонение 1,79%, максимальное 10,58%.

При переходе из LYS в SRS среднее отклонение 2,14%, максимальное 12,28%.

Вроде и прилично, и обусловлено пилой. Но при LYS<1,0 и LYS>1,1 графики расходятся в разные стороны. Как бы это скорректировать? Отдалённо это напоминает центральную симметрию у функции. Ну значит возьмём саму простую – кубическую: a*x^3+b*x^2+c*x+d. Где x будет при переходе из LYS равен среднее значение SRS минус текущее LYS. И наоборот. Средние значения у нас получились 0,918 для SRS и 1,104 для LYS. Осталось только откуда-то взять коэффициенты. Благо под рукой у нас имеется проверенный математический справочник – Потолок. С него и возьмём.

Получаем значения SRS^3 (Рисунок 4) и LYS^3 (Рисунок 5).

К сожалению, на краях сходимость вышла так себе, так что отбросим лодки Monark 44 с LYS 0,76 снизу и Wasa Atlantic (1,34), X-442 MKII (1,36), X-482 (1,40), X-512 (1,40). В итоге, у нас получилась очень приличная сходимость, как видно на рисунках. Не думаю, что можно этот результат как-то улучшить, ибо тут он обусловлен уже исключительно пилой. Корень причины зарыт в полуэмпирической модели этих систем, и отрыть его не представляется возможным.

Как заключение, формулы перехода из одной системы в другую:

LYS=-0.5*(1.1036-SRS)^3-0.135*(1.1036-SRS)^2-0.205*(1.1036-SRS)-0.18455

SRS=4.5*(0.9182-LYS)^3+0.135*(0.9182-LYS)^2+0.205*(0.9182-LYS)+0.1845

 

Прикрепленные изображения

• 
• 
• 
• 
• 

[Toni Basilio]

Предыдущий пост прекрасно демонстрирует, что можно найти абсолютно любую зависимость одно от другого, было бы желание. Есть одна проблема, что иногда всё гораздо проще. Если вывести зависимость LYS от SRS, то будет сразу заметно, что зависимость у них линейная. И пропорциональна она 1,202. При этом получается, что среднее отклонение 1,13%, а максимальное 5,8%. Причем во всём диапазоне.

Всем спасибо за внимание!

   

[БАР]

То, что получилось по-научному называется кривые эквидистантны.

А по нашему, по простому: те же то же самое, но со сдвигом.  

Работа сделана полезная. Спасибо.

[Алексей С.]

Сообщения БАРа и Алексея С. #19 и #20 соответственно навели таки на мысль сравнить две системы гандикапа LYS и SRS. Учитывая, что обе системы полуэмпирические, и коэффициенты там изменяются волевым решением судьи, когда захочется, то сравнивать придётся ужа с ежом. Дело не самое благодарное, но приступим!

Огромное спасибо! Когда я задавал свой вопрос я как раз и надеялся что кто-то уже проделал такое сравнение и мне не надо будет это делать самому. Ещё раз спасибо! А то я уже хотел сам считать - а с учётом того что я лицо заинтересованное, то лучше если выводы о степени  корректности перевода коэфф. из LYS в SRS сделаю не я. Посмотрим что будет на практике.