D>Дальше планируется ее использовать: вставлять новые (ранее не встречавшиеся или похожие) значения и получать выход.
D>Наверное, deep learning с TensorFlow бы помог, но я пока не силен в нем

Да какой тут дип ленинг. Многочленами приблизьте и все. Ну или спланами.
https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D1%87%D0%BB%D0%B5%D0%BD_%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B6%D0%B0

D>от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
D>от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
D>потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
D>и т.д.
Вот тут список простых и типичных https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_periodic_functions. Может что и подойдет тебе.
А так умножай синус на еще что-то подобное периодическое, может и подберешь то, что тебя удовлетворит.
Другой вариант описать сам процесс в дифурах и решить их аналитически (но это уже УМФ и дифуры).

Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>извиняюсь, не художник, вот так:

D>[url=https://a.radikal.ru/a01/2110/b6/05e1e93c0aa1.jpg]Image: 05e1e93c0aa1.jpg[/url]

Например:
y = 50.21891 + (2.51499 — 50.21891)/(1 + (x/2.90818)^10.6694)
https://mycurvefit.com/

Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:

N>Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>>Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

D>>от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
D>>от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
D>>потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
D>>и т.д.

N>Синусоида же

Она не «сильнее» начинает падать при приближении к экстремумам , а медленнее

Здравствуйте, danilla, Вы писали:

Я бы посмотрел в сторону комбинации из wavelet:

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82

Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

D>от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
D>от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
D>потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
D>и т.д.

Чем больше точек — тем лучше.
Лагранж, Фурье, аппроксимация сплайнами.

Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

D>от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
D>от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
D>потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
D>и т.д.

Синусоида же

Здравствуйте, Homunculus, Вы писали:

N>>Синусоида же

H>Она не «сильнее» начинает падать при приближении к экстремумам , а медленнее

Тогда циклоида

f(x) = {x^2, при 0<x<sqrt(50), 50 при x>sqrt(5)}

Функции можно составлять из разных, задавая область действия аргумента.

Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
и т.д.

Здравствуйте, danilla, Вы писали:
D>от 1 до 10 она падает, но не до нуля, причем падает нелинейно, а чем ближе к 10, тем сильнее падает
D>от 10 до 20 начинает расти, тоже нелинейно, к концу сильнее растет
D>потом от 20 до 30 падает по схожим законам от 1 до 10
D>и т.д.
а смысл в одной функции? хочется непрерывно? тогда можно смешивать/блендить их, будет непрерывно

а вообще между фразами "тем сильнее падает" и "начинает расти" по хорожему должна быть "стоит на месте", иначе получаетя разрыв производной и она все равно кусочно-хреновой будет и никакой из элементарных

D>Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

Что дальше планируется делать с этой функцией? В зависимосити от этого, можно предложить разные подходы к аппроксимации функции.

Здравствуйте, Максим, Вы писали:

D>>Подскажите, пожалуйста, наиболее близко стоящую функцию:

М>Что дальше планируется делать с этой функцией? В зависимосити от этого, можно предложить разные подходы к аппроксимации функции.


Дальше планируется ее использовать: вставлять новые (ранее не встречавшиеся или похожие) значения и получать выход.
Наверное, deep learning с TensorFlow бы помог, но я пока не силен в нем

Здравствуйте, Максим, Вы писали:


D>>Дальше планируется ее использовать: вставлять новые (ранее не встречавшиеся или похожие) значения и получать выход.
D>>Наверное, deep learning с TensorFlow бы помог, но я пока не силен в нем

М>Да какой тут дип ленинг. Многочленами приблизьте и все. Ну или спланами.
М>https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D1%87%D0%BB%D0%B5%D0%BD_%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B6%D0%B0


Ребята, еще раз прошу помощи.
На какую функцию больше похоже следующее:

от 0 до 50 растет, но нелинейно (чем дальше, тем быстрее), а начиная с 45 происходит взрывной рост. Экстремум в точке 50, затем — бесконечное плато

Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>Ребята, еще раз прошу помощи.
D>На какую функцию больше похоже следующее:

D>от 0 до 50 растет, но нелинейно (чем дальше, тем быстрее), а начиная с 45 происходит взрывной рост. Экстремум в точке 50, затем — бесконечное плато

Подожди, но откуда бесконечное плато? Ты же в исходном сообщении своим и т.д. описал совсем другое. Нарисуй от руки, что ты хочешь

Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:

N>Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>>Ребята, еще раз прошу помощи.
D>>На какую функцию больше похоже следующее:

D>>от 0 до 50 растет, но нелинейно (чем дальше, тем быстрее), а начиная с 45 происходит взрывной рост. Экстремум в точке 50, затем — бесконечное плато

N>Подожди, но откуда бесконечное плато? Ты же в исходном сообщении своим и т.д. описал совсем другое. Нарисуй от руки, что ты хочешь


извиняюсь, не художник, вот так:

D>извиняюсь, не художник, вот так:

double fun(double x) {
    if (x < threshold)
        return k*x^2;
    return 50;
}

Здравствуйте, Mr.Delphist, Вы писали:

MD>Здравствуйте, danilla, Вы писали:

D>>извиняюсь, не художник, вот так:

D>>[url=https://a.radikal.ru/a01/2110/b6/05e1e93c0aa1.jpg]Image: 05e1e93c0aa1.jpg[/url]

MD>Например:
MD>y = 50.21891 + (2.51499 — 50.21891)/(1 + (x/2.90818)^10.6694)
MD>https://mycurvefit.com/


очень интересная ссылка, спасибо