实验3 插值方法

实验3 插值方法
实验3 插值方法

0实验3 Matlab编程实现Lagrange插值算法

复习:

1、输出一个正整数,求该正整数的阶乘。

函数参考:

2、编写函数实现对任意输入一个向量的排序(向量里的元素从小到大)函数参考:

Lagrange 插值算法 一、理论知识:

1、线性插值

101001011)(y x x x x y x x x x x L ????

??--+???? ??--=

2、二次插值

2211002)()()()(y x l y x l y x l x L ++=

))(()

)(()(2010210x x x x x x x x x l ----=

,)

)(())(()(2101201x x x x x x x x x l ----=, ))(())(()(1202102x x x x x x x x x l ----=

3、n 次Lagrange 插值

∑==+++=n

k k k n n n y x l y x l y x l y x l x L 01100)()()()()(

)

())(())(()

())(())(()(111111n k k k k k k o k n k k o k x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x l ----------=

+-+-

∑∏=≠=????

?

?????--=n

k k

n k j j j k j n y x x x x x L 00)()()(

二、实验题目:

1、 已知11=,24=,39=,用线性和二次插值求5的近似值。

线性插值

你选择的节点是:

你的程序:

插值结果:

二次插值

你的程序:

插值结果:

2、编写函数,实现拉格朗日插值多项式求近似值,并用你的程序验证1题。要求:

1、程序具有验证插值节点互异的功能。

2、函数头如下:

function yi=Lagrange(x,y,xi)

%x为向量,全部的插值节点

%y为向量,插值节点处的函数值

%xi为被估计函数自变量,可以为单个值,也可以为向量。

%yi为xi处的函数估计值

end

3、可能会用的函数:length(x) % 向量x中分量的个数

4、 的实现:~=

你的函数:

function yi=Lagrange(x,y,xi)

%x?a?òá?£?è?2?μ?2??μ?úμ?

%y?a?òá?£?2??μ?úμ?′|μ?oˉêy?μ

%xi?a±?1à??oˉêy×?±?á?£??éò??aμ¥???μ£?ò2?éò??a?òá??£

%yi?axi′|μ?oˉêy1à???μ

n=length(x);

s=0;

for i=1:n

l=1;

for 1:n

if j~=k

l=l*(xi-x(j))/x(k)-x(j)

end

end

s=s+l*y(k);

end

yi=s;

end

调用你的函数运行1题的结果:

附:分组名单星期二下午5-6节

第1组组长:陈絮莹缪妃何贵堂刘钰马倩

第2组组长:李杰玉黎筱惠雷霞肖娴林碧珍朱元正第3组组长:陈静苏小丽李郑何淑楠田冬秀曾敬军第4组组长:杨欣王雪梅徐莉萍石小芳雷敏唐嘉第5组组长:杨佳悦郭滢李媛媛何可陈思露

第6组组长:王钰琪寇玠杨丹熊晨曦周丹

第7组组长:姚瑶高倩倩金杨周海宁杨琴

第8组组长:雷芳陈艳王玉娇余非张雪王海燕

星期三下午5-6节

第9组组长:刘超慧王玉利秦佳丽张青梅廖婷程思远第10组组长:杨琴冯康欣黄宜纯田晓东郑美艳

第11组组长:黄倩肖雪梅舒玉秀杨阳黄倩宋亚超第12组组长:乔欢曹人月万袁源刘学勤师小诚沈金勇第13组组长:张全兴程德超冯啸魏丹李茜罗凤菊第14组组长:张洋何婷婷刘云丹彭英萍马静

第15组组长:杨丽王书琪袁杰宋慧玲杨璐萍

星期三下午7-8节

第16组组长:李欢蒋书丽康斯梦王菊花李芝琴

第17组组长:杨梅郑雨来李维刘玉兰羊玲

第18组组长:左艳君古月黄文凤杨娟胡洲黄川第19组组长:吴星谭婷张欢向巧钱强陈虹弟第20组组长:曾大超胡敏马树述罗玉婷李琳玲

第21组组长:石章波拉吉石明岳榆川金小刚张泽松

第22组组长:贾孙鹏袁鹏颜冬芹陈诚张博

第23组组长:李自强黄金辉彭琦岳琪李宾李闯第24组组长:王文媛林小渝刘燕严英何思敏穆芦芸

插值法和拟合实验报告(数值计算)

插值法和拟合实验报告 一、 实验目的 1.通过进行不同类型的插值,比较各种插值的效果,明确各种插值的优越性; 2.通过比较不同次数的多项式拟合效果,了解多项式拟合的原理; 3.利用matlab 编程,学会matlab 命令; 4.掌握拉格朗日插值法; 5.掌握多项式拟合的特点和方法。 二、 实验题目 1.、插值法实验 将区间[-5,5]10等分,对下列函数分别计算插值节点 k x 的值,进行不同类型 的插值,作出插值函数的图形并与)(x f y =的图形进行比较: ;11)(2x x f += ;a r c t a n )(x x f = .1)(42 x x x f += (1) 做拉格朗日插值; (2) 做分段线性插值; (3) 做三次样条插值. 2、拟合实验 给定数据点如下表所示: 分别对上述数据作三次多项式和五次多项式拟合,并求平方误差,作出离散函数 ),(i i y x 和拟合函数的图形。 三、 实验原理 1.、插值法实验

∏∑∏∏∏∑∑≠==≠=≠=≠=+-==--= =-= ==-=-=----==++==j i j j i i i i i n i i n n j i j j n j i j j i i n j i j j n i i i n i i n n n o i n i i n x x x x x y x l x L x x c n i x x c x x x c x x x x x x x x c y x l x L y x l y x l y x l x L ,00 ,0,0,01100 00 )(l )()() (1 ,1,0, 1)()(l ) ()())(()()()()()()()(, 故, 得 再由,设 2、拟合实验

计算方法 课内实验 插值法与函数逼近

《计算方法》课内实验报告 学生姓名:张学阳1009300132 及学号: 学院: 理学院 班级: 数学101 课程名称:计算方法 实验题目:插值法与函数逼近 指导教师 宋云飞讲师 姓名及职称: 朱秀丽讲师 尚宝欣讲师 2012年10月15日

目录 一、实验题目.......................................................... 错误!未定义书签。 二、实验目的.......................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容.......................................................... 错误!未定义书签。 四、实现结果.......................................................... 错误!未定义书签。 五、实验体会或遇到问题 (6)

插值法与函数逼近 二、实验目的 1.熟悉matlab 编写及运行数值计算程序的方法。 2.进一步理解插值法及函数逼近方法的理论基础。 3.进一步掌握给定数据后应用插值法及函数逼近方法进行数据处理并给出图示结果的实际操作过程。 三、实验内容 1.已知函数在下列各点的值为 试用4次牛顿插值多项式)(4x P 及三次样条函数)(x S (自然边界条件)对数据进行插值。给出求解过程,并用图给出 (){},10,1,0),()(,08.02.0,,4 ===+=i x S y x P y i x y x i i i i i 及。 2.下列数据点的插值 可以得到平方根函数的近似。 (1)用这9个点作8次多项式插值)(8x L 。 (2)用三次样条(第一类边界条件)插值给出)(x S 。 给出求解过程,在区间[0,64]上作图,从得到的结果看,在区间[0,64]上哪种插值结果更精确?在区间[0,1]上两种插值哪个更精确? 3.由实验给出数据表 试求3次、4次多项式的曲线拟合,再根据数据曲线形状,求一个另外函数的拟合曲线。给出求解过程,用图表示实验数据曲线及三种拟合曲线。

三次样条插值、拉格朗日插值、herminte插值

三次样条插值: function s=spline(x0,y0,y2l,y2n,x) n=length(x0); km=length(x); a(1)=-0.5; b(1)=3*(y0(2)-y0(1))/(2*(x0(2)-x0(1))); for j=1:n-1 h(j)=x0(j+1)-x0(j); end for j=2:n-1 alpha(j)=h(j-1)/(h(j-1)+h(j)); beta(j)=3*((1-alpha(j))*y0(j)-y(j-1)/h(j-1)+alpha(j)*(y0(j+1)-y0(j))/h(j)); a(j)=-alpha(j)/(2+(1-alpha(j))*a(j-1)); b(j)=(beta(j)-(1-alpha(j))*b(j-1))/(2+(1-alpha(j))*a(j-1)); end m(n)=(3*(y0(n)-y0(n-1))/h(n-1)+y2n*h(n-1)/2-b(n-1))/(2+a(n-1)); for j=(n-1):-1:1 m(j)=a(j)*m(j+1)+b(j); end for k=1:km for j=1:(n-1) if ((x(k)>x0(j))&(x(k)

插值法实验报告

实验二插值法 1、实验目的: 1、掌握直接利用拉格郎日插值多项式计算函数在已知点的函数值;观察拉格郎日插值的龙格现象。 2、了解Hermite插值法、三次样条插值法原理,结合计算公式,确定函数值。 2、实验要求: 1)认真分析题目的条件和要求,复习相关的理论知识,选择适当的解决方案和算法; 2)编写上机实验程序,作好上机前的准备工作; 3)上机调试程序,并试算各种方案,记录计算的结果(包括必要的中间结果); 4)分析和解释计算结果; 5)按照要求书写实验报告; 3、实验内容: 1) 用拉格郎日插值公式确定函数值;对函数f(x)进行拉格郎日插值,并对f(x)与插值多项式的曲线作比较。 已知函数表:(0.56160,0.82741)、(0.56280,0.82659)、(0.56401,0.82577)、(0.56521,0.82495)用三次拉格朗日插值多项式求x=0.5635时函数近似值。 2) 求满足插值条件的插值多项式及余项 1) 4、题目:插值法 5、原理: 拉格郎日插值原理: n次拉格朗日插值多项式为:L n (x)=y l (x)+y 1 l 1 (x)+y 2 l 2 (x)+…+y n l n (x)

n=1时,称为线性插值, L 1(x)=y (x-x 1 )/(x -x 1 )+y 1 (x-x )/(x 1 -x )=y +(y 1 -x )(x-x )/(x 1 -x ) n=2时,称为二次插值或抛物线插值, L 2(x)=y (x-x 1 )(x-x 2 )/(x -x 1 )/(x -x 2 )+y 1 (x-x )(x-x 2 )/(x 1 -x )/(x 1 -x 2 )+y 2 (x -x 0)(x-x 1 )/(x 2 -x )/(x 2 -x 1 ) n=i时, Li= (X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n) (X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n) 6、设计思想: 拉格朗日插值法是根据n + 1个点x0, x1, ... x n(x0 < x1 < ... x n)的函数值f (x0), f (x1) , ... , f (x n)推出n次多項式p(x),然后n次多項式p (x)求出任意的点x对应的函数值f (x)的算法。 7、对应程序: 1 ) 三次拉格朗日插值多项式求x=0.5635时函数近似值 #include"stdio.h" #define n 5 void main() { int i,j; float x[n],y[n]; float x1; float a=1; float b=1; float lx=0; printf("\n请输入想要求解的X:\n x="); scanf("%f",&x1); printf("请输入所有点的横纵坐标:\n"); for(i=1;i

实验四插值法

实验四、插值法 插值法是函数逼近的一种重要方法,它是数值积分、微分方程数值解等数值计算的基础与工具,其中多项式插值是最常用和最基本的方法。拉格朗日插值多项式的优点是表达式简单明确,形式对称,便于记忆,它的缺点是如果想要增加插值节点,公式必须整个改变,这就增加了计算工作量。而牛顿插值多项式对此做了改进,当增加一个节点时只需在原牛顿插值多项式基础上增加一项,此时原有的项无需改变,从而达到节省计算次数、节约存储单元、应用较少节点达到应有精度的目的。 一、实验目的 1、理解插值的基本概念,掌握各种插值方法,包括拉格朗日插值和牛顿插值等,注意其不同特点; 2、通过实验进一步理解并掌握各种插值的基本算法。 二、Matlab命令和程序 命令poly:创建一个向量,其分量为一个多项式的系数,该多项式具有给定的根。 命令polyval:求多项式的值, 命令 conv: 创建一个向量,其分量为一个多项式的系数,该多项式是另外两个多项式的积 polyval(C,2> >> P=poly(2> P=1 -2

Q=poly(3> Q=1 -3 >> conv(P,Q> ans= 1 -5 6 >> polyval(P,2> ans= 1、拉格朗日插值( 基于N+1个点,计算拉格朗日多项式> function [C,L]=lagran(X,Y> %input --X is a vector that contains a list of abscissasb5E2RGbCAP % Y is a vector that contains a list of ordinatesp1EanqFDPw %output--C is a matrix that contains the coefficient of the lagraneDXDiTa9E3d % interplatory polynomial % -- L is a matrix that contains the Lagrange coefficent polynomialsRTCrpUDGiT w=length(X>。 n=w-1。

数值分析实验报告-插值、三次样条Word版

实验报告:牛顿差值多项式&三次样条 问题:在区间[-1,1]上分别取n=10、20用两组等距节点对龙格函数21()25f x x 作多项式插值及三次样条插值,对每个n 值,分别画出插值函数及()f x 的图形。 实验目的:通过编程实现牛顿插值方法和三次样条方法,加深对多项式插值的理解。应用所编程序解决实际算例。 实验要求: 1. 认真分析问题,深刻理解相关理论知识并能熟练应用; 2. 编写相关程序并进行实验; 3. 调试程序,得到最终结果; 4. 分析解释实验结果; 5. 按照要求完成实验报告。 实验原理: 详见《数值分析 第5版》第二章相关内容。 实验内容: (1)牛顿插值多项式 1.1 当n=10时: 在Matlab 下编写代码完成计算和画图。结果如下: 代码: clear all clc x1=-1:0.2:1; y1=1./(1+25.*x1.^2); n=length(x1); f=y1(:); for j=2:n for i=n:-1:j f(i)=(f(i)-f(i-1))/(x1(i)-x1(i-j+1)); end end syms F x p ; F(1)=1;p(1)=y1(1); for i=2:n F(i)=F(i-1)*(x-x1(i-1)); p(i)=f(i)*F(i); end

syms P P=sum(p); P10=vpa(expand(P),5); x0=-1:0.001:1; y0=subs(P,x,x0); y2=subs(1/(1+25*x^2),x,x0); plot(x0,y0,x0,y2) grid on xlabel('x') ylabel('y') P10即我们所求的牛顿插值多项式,其结果为:P10(x)=-220.94*x^10+494.91*x^8-9.5065e-14*x^7-381.43*x^6-8.504e-14*x^5+123.36*x^4+2.0 202e-14*x^3-16.855*x^2-6.6594e-16*x+1.0 并且这里也能得到该牛顿插值多项式的在[-1,1]上的图形,并和原函数进行对比(见Fig.1)。 Fig.1 牛顿插值多项式(n=10)函数和原函数图形 从图形中我们可以明显的观察出插值函数在两端点处发生了剧烈的波动,产生了极大的误差,即龙格现象,当n=20时,这一现象将更加明显。 1.2 当n=20时: 对n=10的代码进行修改就可以得到n=20时的代码。将“x1=-1:0.2:1;”改为“x1=-1:0.1:1;”即可。运行程序,我们得到n=20时的牛顿插值多项式,结果为:P20(x)= 260188.0*x^20 - 1.0121e6*x^18 + 2.6193e-12*x^17 + 1.6392e6*x^16 + 2.248e-11*x^15 - 1.4429e6*x^14 - 4.6331e-11*x^13 + 757299.0*x^12 + 1.7687e-11*x^11 - 245255.0*x^10 + 2.1019e-11*x^9 + 49318.0*x^8 + 3.5903e-12*x^7 - 6119.2*x^6 - 1.5935e-12*x^5 + 470.85*x^4 + 1.3597e-14*x^3 - 24.143*x^2 - 1.738e-14*x + 1.0 同样的,这里得到了该牛顿插值多项式的在[-1,1]上的图形,并和原函数进行对比(见Fig.2)。

实验3 插值方法

0实验3 Matlab编程实现Lagrange插值算法 复习: 1、输出一个正整数,求该正整数的阶乘。 函数参考: 2、编写函数实现对任意输入一个向量的排序(向量里的元素从小到大)函数参考:

Lagrange 插值算法 一、理论知识: 1、线性插值 101001011)(y x x x x y x x x x x L ???? ??--+???? ??--= 2、二次插值 2211002)()()()(y x l y x l y x l x L ++= ))(() )(()(2010210x x x x x x x x x l ----= ,) )(())(()(2101201x x x x x x x x x l ----=, ))(())(()(1202102x x x x x x x x x l ----= 3、n 次Lagrange 插值 ∑==+++=n k k k n n n y x l y x l y x l y x l x L 01100)()()()()( ) ())(())(() ())(())(()(111111n k k k k k k o k n k k o k x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x l ----------= +-+- ∑∏=≠=???? ? ?????--=n k k n k j j j k j n y x x x x x L 00)()()( 二、实验题目: 1、 已知11=,24=,39=,用线性和二次插值求5的近似值。 线性插值 你选择的节点是: 你的程序: 插值结果:

计算方法实验

算方法实验指导 姓名学号院系专业哈尔滨工业大学

计算方法实验指导 根据实际问题建立的数学模型,一般不能求出所谓的解析解,必须针对数学模型 的特点确定适当的计算方法,编制出计算机能够执行的计算程序,输入计算机,进行 调试,完成运算,如果计算结果存在问题或不知是否正确,还需要重新确定新的计算 方法,再编制出计算程序,输入计算机,重新调试,完成运算,直至获得正确的计算 结果,这就是数值计算的全部过程。 学生在学习“计算方法”和“高级语言”等课程时普遍存在的问题是:只会套用 教科书中的标准程序进行数值计算,很少有人能够独立地将学过的数值算法编制成计 算机程序,至于灵活应用已经掌握的算法求解综合性较大的课题,则更是困难的事情。 编写《计算方法实验指导》的目的是:突出数值计算程序结构化的思想。提高学 生的编程能力,加深对“计算方法”课程内容的理解和掌握,为”计算方法“课程的 教学服务,进一步奠定从事数值计算工作的基础。具体地 1. 根据“计算方法”课程内容的特点,给出五个典型算法的分析流程,学生可以 利用所掌握的 “高级语言”顺利地编制出计算机程序,上机实习,完成实验环节的教 学要求。 2. 所有的计算实习题目都经过任课教师逐一检验,准确无误。 3. 充分利用循环的思想、 迭代的思想, 给出算法结构描述和程序语言的对应关系, 有利于学生编 制相应的程序。 4. 结合实习题目,提出实验要求,要求学生按规范格式写出相应的实验报告,实 验报告成绩记入 期末总成绩。需要提醒学生:不能简单地套用现成的标准程序完成实 验题目,应当把重点放在对算法的理解、程序的优化设计、上机调试和计算结果分析 上,否则就失去实验课的目的啦。 5. 五个具体的实验题目是: 实验题目 实验题目 实验题目 实验题目 实验题目 要求必须完 成其中三个(如果全部完成更好) 。 1 拉格朗日 (Lagrange) 插值 2 龙贝格 (Romberg) 积分法 3 四阶龙格—库塔 (Runge — Kutta) 方法 4 牛顿 (Newton) 迭代法 5 高斯 (Gauss) 列主元消去法

计算方法-插值方法实验

实验一插值方法 一. 实验目的 (1)熟悉数值插值方法的基本思想,解决某些实际插值问题,加深对数值插值方法 的理解。 (2)熟悉Matlab 编程环境,利用Matlab 实现具体的插值算法,并进行可视化显示。 二. 实验要求 用Matlab 软件实现Lagrange 插值、分段线性插值、三次Hermite 插值、Aitken 逐步插值算法,并用实例在计算机上计算和作图。 三. 实验内容 1. 实验题目 (1 ) 已 知概 率积 分dx e y x x ?-= 2 2 π 的数据表 构造适合该数据表的一次、二次和三次Lagrange 插值公式,输出公式及其图形,并计算x =0.472时的积分值。 答: ①一次插值公式: 输入下面内容就可以得到一次插值结果 >> X=[0.47,0.48];Y=[0.4937452,0.5027498]; >> x=0.472; >> (x-X(2))/(X(1)-X(2))*Y(1)+(x-X(1))/(X(2)-X(1))*Y(2) ans =0.495546120000000 >> ②两次插值公式为: 输入下面内容就可以得到两次插值结果 >> X=[0.46,0.47,0.48];Y=[0.4846555,0.4937452,0.5027498]; >> x=0.472; >>(x-X(2))*(x-X(3))/((X(1)-X(2))*(X(1)-X(3)))*Y(1)+(x-X(1))*(x-X(3))/((X(2)-X(1))*(X(2)-X(3)))*Y(2)+(x-X(2))*(x-X(1))/((X(3)-X(2))*(X(3)-X(1)))*Y(3) i 0 1 2 3 x 0.46 047 0.48 0.49 y 0.4846555 0.4937452 0.5027498 0.5116683

数值分析(计算方法)实验一

《数值分析》 课程实验指导书 实验一 函数插值方法 一、问题提出 对于给定的一元函数)(x f y =的n+1个节点值(),0,1,,j j y f x j n == 。试用Lagrange 公式求其插值多项式或分段二次Lagrange 插值多项式。 数据如下: (1) j x 0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05 j y 0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382 求五次Lagrange 多项式5L ()x ,和分段三次插值多项式,计算(0.596)f ,(0.99)f 的值。(提示:结果为(0.596)0.625732f ≈, (0.99) 1.05423f ≈ ) (2) j x 1 2 3 4 5 6 7 j y 0.368 0.135 0.050 0.018 0.007 0.002 0.001 试构造Lagrange 多项式6L ()x ,计算的(1.8)f ,(6.15)f 值。(提示:结果为(1.8)0.164762f ≈, (6.15)0.001266f ≈ ) 二、要求 1、 利用Lagrange 插值公式 00,()n n i n k k i i k k i x x L x y x x ==≠??-= ?-??∑∏编写出插值多项式程序; 2、 给出插值多项式或分段三次插值多项式的表达式; 3、 根据节点选取原则,对问题(2)用三点插值或二点插值,其结果如何; 4、 对此插值问题用Newton 插值多项式其结果如何。

四、实验分析: Lagrange 插值多项式的表达式: 1,,2,1,)()()(, )()(1111+=--==∏∑+≠=+=n i x x x x x l x l y x L n i j j j i j i n i i i 。 其中)(x l i 被称为插值基函数,实际上是一个n 次多项式。)(x l i 的这种表示具有较好的对称性。公式具有两大优点:(1)求插值多项式,不需要求解线性方程组,当已知数据点较多时,此公式更能显示出优越性。(2)函数值可以用符号形式表示,数据点未确定的纵坐标可用多项式表示。 Newton 插值多项式如下: 10010,()()[,,]()k n n j k k j j k N x f x f x x x x -==≠=+?-∑∏ 其中: 00,0()()[,,]k i k i i j j j i k f x x x f x x ==≠-=∑∏ Newton 插值多项式的优点是:当每增加一个节点时,只增加一项多项式。 三、实验程序及注释 1、m 程序: function [c,l]=lagran(x,y) % x 为n 个节点的横坐标组成的向量,y 为纵坐标所组成的向量 % c 为所得插值函数的系数所组成的向量 w=length(x); n=w-1; l=zeros(w,w); for k=1:n+1 v=1; for j=1:n+1 if k~=j v=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j)); end end l(k,:)=v; end c=y*l; function fi=Lagran_(x,f,xi) fi=zeros(size(xi)); n=length(f); for i=1:n

实验5 插值方法

实验5 插值方法 一、实验目的及意义 [1] 了解插值的基本原理 [2] 了解拉格朗日插值、线性插值、样条插值的基本思想; [3] 了解三种网格节点数据的插值方法的基本思想; [4] 掌握用MATLAB 计算三种一维插值和两种二维插值的方法; [5] 通过范例展现求解实际问题的初步建模过程; 通过自己动手作实验学习如何用插值方法解决实际问题,提高探索和解决问题的能力。通过撰写实验报告,促使自己提炼思想,按逻辑顺序进行整理,并以他人能领会的方式表达自己思想形成的过程和理由。提高写作、文字处理、排版等方面的能力。二、实验内 容 1.编写拉格朗日插值方法的函数M 文件;2.用三种插值方法对已知函数进行插值计算,通过数值和图形输出,比较它们的效果;3.针对实际问题,试建立数学模型,并求解。 三、实验步骤 1.开启软件平台——MATLAB ,开启MATLAB 编辑窗口; 2.根据各种数值解法步骤编写M 文件 3.保存文件并运行; 4.观察运行结果(数值或图形); 5.写出实验报告,并浅谈学习心得体会。 四、实验要求与任务 根据实验内容和步骤,完成以下具体实验,要求写出实验报告(实验目的→问题→数学模型→算法与编程→计算结果→分析、检验和结论→心得体会) 基础实验 1. 一维插值 利用以下一些具体函数,考察分段线性插值、三次样条插值和拉格朗日多项式插值等三种插值方法的差异。 1) 2 11 x +,x ∈[-5,5]; 2)sin x , x ∈[0,2π]; 3)cos 10 x , x ∈[0,2π]. 注意:适当选取节点及插值点的个数;比较时可以采用插值点的函数值与真实函数值的 差异,或采用两个函数之间的某种距离。 2.高维插值 对于二维插值的几种方法:最邻近插值、分片线性插值、双线性插值、三次插值等,利用如下函数进行插值计算,观察其插值效果变化,得出什么结论? 1) ())(sin ),(px t t x f -=ω,参数p =1/2000~1/200;采样步长为:t =4ms~4s ;

计算方法实验报告 插值

实验名称:插值计算 1引言 在生产和科研中出现的函数是多种多样的。常常会遇到这样的情况:在某个实际问题中,虽然可以断定所考虑的函数f(x)在区间[a,b]上存在且连续,但却难以找到它的解析表达式,只能通过实验和观测得到在有限个点上的函数值。用这张函数表来直接求出其他点的函数值是非常困难的,在有些情况下,虽然可以写出f(x)的解析表达式,但由于结构十分复杂,使用起来很不方便。面对这些情况,构造函数P(x)作为f(x)的近似,插值法是解决此类问题比较古老却目前常用的方法,不仅直接广泛地应用与生产实际和科学研究中,而且是进一步学习数值计算方法的基础。 设函数y=f(x)在区间[a,b]上连续,且在n+1个不同的点a≤x0,x1……,xn≤b上分别取值y0,y1……,yn. 插值的目的就是要在一个性质优良、便于计算的函数φ中,求一简单函数P(x),使P(xi)=yi(i=0,1…,n)而在其他点x≠xi上,作为f(x)的近似。 通常,称区间[a,b]为插值区间,称点x0,x1,…,xn为插值节点,上式为插值条件,称函数类φ为插值函数类,称P(x)为函数f(x)在节点x0,x1,…,xn处的插值函数,求插值函数P(x)的方法称为插值法。 2实验目的和要求 用matlab定义分段线性插值函数、分段二次插值函数、拉格朗日插值函数,输入所给函 数表,并利用计算机选择在插值计算中所需的节点,计算f(0.15),f(0.31),f(0.47)的近似值。

3算法描述 1.分段线性插值流程图

2.分段二次插值流程图

3.拉格朗日插值流程图

4程序代码及注释 1.分段线性插值

计算方法--插值法与拟合实验

实验三 插值法与拟合实验 一、实验目的 1. 通过本实验学会利用程序画出插值函数,并和原图形相比较 2. 通过本实验学会拟合函数图形的画法,并会求平方误差 二、实验题目 1. 插值效果的比较 实验题目:区间[]5,5-10等分,对下列函数分别计算插值节点k x 的值,进行不同类型的插值,作出插值函数的图形并与)(x f y =的图形进行比较: 2 11)(x x f +=; x x f arctan )(=; 4 41)(x x x f += (1) 做拉格朗日插值; (2) 做三次样条插值. 2. 拟合多项式实验 实验题目:给定数据点如下表所示: 分别对上述数据作三次多项式和五次多项式拟合,并求平方误差,作出离散函数),(i i y x 和拟合函数的图形. 三、实验原理 本实验应用了拉格朗日插值程序、三次样条插值程序、多项式拟合程序等实验原理. 四、实验内容 1(1) figure x=-5:0.2:5; y=1./(1+x.^2); plot(x,y,'r'); hold on %拉格朗日插值 x1=-5:1:5; y1=1./(1+x1.^2); xx=-4.5:0.5:4.5; yy=malagr(x1,y1,xx); plot(xx,yy,'+') %三次样条插值 dy0=1./(1+25); dyn=1./(1+25);

m=maspline(x1,y1,dy0,dyn,xx); plot(xx,m,'ok') 1(2) x=-5:0.2:5; y=atan(x); plot(x,y,'r'); hold on %拉格朗日插值 x1=-5:1:5; y1=atan(x1); xx=-4.5:0.5:4.5; yy=malagr(x1,y1,xx); plot(xx,yy,'+') %三次样条插值 dy0=1./(1+25); dyn=1./(1+25); m=maspline(x1,y1,dy0,dyn,xx); plot(xx,m,'ok') 1(3) x=-5:0.2:5; y=x.^2./(1+x.^4); plot(x,y,'r'); hold on %拉格朗日插值 x1=-5:1:5; y1=x1.^2./(1+x1.^4); xx=-4.5:0.5:4.5; yy=malagr(x1,y1,xx); plot(xx,yy,'+') %三次样条插值 dy0=1./(1+25); dyn=1./(1+25); m=maspline(x1,y1,dy0,dyn,xx); plot(xx,m,'ok') 2. x=[-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5]'; y=[-4.45 -0.45 0.55 0.05 -0.44 0.54 4.55]'; plot(x,y,'or'); hold on %三次多项式拟合 p1=mafit(x,y,3);

三次样条插值方法的应用

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 数值分析实验报告

三次样条插值方法的应用 一、问题背景 分段低次插值函数往往具有很好的收敛性,计算过程简单,稳定性好,并且易于在在电子计算机上实现,但其光滑性较差,对于像高速飞机的机翼形线船体放样等型值线往往要求具有二阶光滑度,即有二阶连续导数,早期工程师制图时,把富有弹性的细长木条(即所谓的样条)用压铁固定在样点上,在其他地方让他自由弯曲,然后沿木条画下曲线,称为样条曲线。样条曲线实际上是由分段三次曲线并接而成,在连接点即样点上要求二阶导数连续,从数学上加以概括就得到数学样条这一概念。下面我们讨论最常用的三次样条函数及其应用。 二、数学模型 样条函数可以给出光滑的插值曲线(面),因此在数值逼近、常微分方程和偏微分方程的数值解及科学和工程的计算中起着重要的作用。 设区间[]b ,a 上给定有关划分b x x n =<<<= 10x a ,S 为[]b ,a 上满足下面条件的函数。 ● )(b a C S ,2∈; ● S 在每个子区间[]1,+i i x x 上是三次多项式。 则称S 为关于划分的三次样条函数。常用的三次样条函数的边界条件有三种类型: ● Ⅰ型 ()()n n n f x S f x S ''0'',==。 ● Ⅱ型 ()()n n n f x S f x S ''''0'''',==,其特殊情况为()()0''''==n n x S x S 。 ● Ⅲ型 ()() 3,2,1,0,0==j x S x S n j j ,此条件称为周期样条函数。 鉴于Ⅱ型三次样条插值函数在实际应用中的重要地位,在此主要对它进行详细介绍。 三、算法及流程 按照传统的编程方法,可将公式直接转换为MATLAB 可是别的语言即可;另一种是运用矩阵运算,发挥MATLAB 在矩阵运算上的优势。两种方法都可以方便地得到结果。方法二更直观,但计算系数时要特别注意。这里计算的是方法一的程序,采用的是Ⅱ型边界条件,取名为spline2.m 。 Matlab 代码如下: function s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %x0,y0 are existed points,x are insert points,y21,y2n are the second

数值计算方法实验报告

差值法实验日志 实验题目:插值法 实验目的: 1.掌握拉格朗日插值、牛顿插值、分段低次插值和样条插值的方法。 2.对四种插值结果进行初步分析。 实验要求: (1)写出算法设计思想; (2)程序清单; (3)运行的结果; (4)所得图形; (5)四种插值的比较; (6)对运行情况所作的分析以及本次调试程序所取的经验。如果程序未通过,应分析其原因。 实验主要步骤: 1.已知函数) f满足: (x x0.0 0.1 0.195 0.3 0.401 0.5 f(0.39894 0.39695 0.39142 0.38138 0.36812 x ) 0.35206 (1)用分段线性插值; 打开MATLAB,按以下程序输入: x0=-5:5; y0=1./(1+x0.^2); x=-5:0.1:5; y=1./(1+x.^2); y1=lagr(x0,y0,x); y2=interp1(x0,y0,x); y3=spline(x0,y0,x);

for k=1:11 xx(k)=x(46+5*k); yy(k)=y(46+5*k); yy1(k)=y1(46+5*k); yy2(k)=y2(46+5*k); yy3(k)=y3(46+5*k); end [xx;yy;yy2;yy3]' z=0*x; plot(x,z,x,y,'k--',x,y2,'r') plot(x,z,x,y,'k--',x,y1,'r') pause plot(x,z,x,y,'k--',x,y3,'r') 回车得以下图形:

(2) 拉格朗日插值。 创建M 文件,建立lagr 函数: function y=lagr1(x0,y0,x) n=length(x0);m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=p*y0(k)+s; end y(i)=s; end 新建一个M 文件,输入: x0=[0.0 0.1 0.195 0.3 0.401 0.5]; y0=[0.39894 0.39695 0.39142 0.38138 0.36812 0.35206]; x=0.0:0.01:0.5; y1=lagr1(x0,y0,x); 00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

实验四 Lagrange函数插值方法(新)

实验四 Lagrange函数插值方法 一、问题提出 对于给定的一元函数的n+1个节点值 。试用Lagrange公式求其插值多项式或分段二次Lagrange 插值多项式。 数据如下: 试构造Lagrange多项式L,计算和的值。 二、要求 1、利用Lagrange插值公式 编写出插值多项式程序; 2、给出插值多项式或分段三次插值多项式的表达式; 3、根据节点选取原则,对问题(2)用三点插值或二点插值,其结果如何; 4、对此插值问题用Newton插值多项式其结果如何。 三、目的和意义 1、学会常用的插值方法,求函数的近似表达式,以解决其它实际问题; 2、明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点; 3、熟悉插值方法的程序编制; 4、如果绘出插值函数的曲线,观察其光滑性。 四、实验源代码 #include #define N 7 float x[] = {1,2,3,4,5,6,7}; float y[] = {0.368,0.135,0.050,0.018,0.007,0.002,0.001}; float p(float xx)

{ int i,k; _______________ for( i=0; i

计算方法实验一

江苏科技大学 电子信息学院 实验报告 实验名称:插值方法 学号:姓名:班级: 完成日期:2014年10月20日

实验一 插值方法 一、实验目的及意义 [1] 了解插值的基本原理 [2] 了解拉格朗日插值、线性插值、样条插值的基本思想; [3] 了解三种网格节点数据的插值方法的基本思想; [4] 掌握用MATLAB 计算三种一维插值和两种二维插值的方法; [5] 通过范例展现求解实际问题的初步建模过程; 通过自己动手作实验学习如何用插值方法解决实际问题,提高探索和解决问题的能力。通过撰写实验报告,促使自己提炼思想,按逻辑顺序进行整理,并以他人能领会的方式表达自己思想形成的过程和理由。提高写作、文字处理、排版等方面的能力。 二、实验内容 1.用MATLAB 或Visual C++实现拉格朗日插值方法;2.用三种插值方法对已知函数进行插值计算,通过数值和图形输出,比较它们的效果;3.针对实际问题,试建立数学模型, 并求解。 三、实验步骤 1.开启软件平台——MATLAB 或Visual C++,开启其编辑窗口; 2.根据各种数值解法步骤编写成代码文件; 3.保存文件并运行; 4.观察运行结果(数值或图形); 5.写出实验报告,并浅谈学习心得体会。 四、实验要求与任务 根据实验内容和步骤,完成以下具体实验,要求写出实验报告(实验目的→问题→数学模型→算法与编程→计算结果→分析、检验和结论→心得体会) 基础实验 1. 一维插值 利用以下一些具体函数,考察分段线性插值、三次样条插值和拉格朗日多项式插值等三种插值方法的差异。 1) 2 11 x +,x ∈[-5,5]; 2)sin x , x ∈[0,2π]; 3)cos 10 x , x ∈[0,2π]. 注意:适当选取节点及插值点的个数;比较时可以采用插值点的函数值与真实函数值的 差异,或采用两个函数之间的某种距离。 附上你的源代码和比较结果。

数值分析拉格朗日插值法上机实验报告

课题一:拉格朗日插值法 1.实验目的 1.学习和掌握拉格朗日插值多项式。 2.运用拉格朗日插值多项式进行计算。 2.实验过程 作出插值点(,),(,),(,) 二、算法步骤 已知:某些点的坐标以及点数。 ( 输入:条件点数以及这些点的坐标。 输出:根据给定的点求出其对应的拉格朗日插值多项式的值。 3.程序流程: (1)输入已知点的个数; (2)分别输入已知点的X坐标; (3)分别输入已知点的Y坐标; 程序如下: #include #include <> #include <> float lagrange(float *x,float *y,float xx,int n) /*拉格朗日

插值算法*/ 《 { int i,j; float *a,yy=; /*a作为临时变量,记录拉格朗日插值多项*/ a=(float*)malloc(n*sizeof(float)); for(i=0;i<=n-1;i++) { a[i]=y[i]; for(j=0;j<=n-1;j++) if(j!=i) a[i]*=(xx-x[j])/(x[i]-x[j]); yy+=a[i]; } free(a); $ return yy; } int main() { int i; int n; float x[20],y[20],xx,yy;

printf("Input n:"); scanf("%d",&n); if(n<=0) { ( printf("Error! The value of n must in (0,20)."); getch();return 1; } for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("x[%d]:",i); scanf("%f",&x[i]); } printf("\n"); for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("y[%d]:",i);scanf("%f",&y[i]); } printf("\n"); printf("Input xx:"); ( scanf("%f",&xx); yy=lagrange(x,y,xx,n); printf("x=%f,y=%f\n",xx,yy); getch();

Matlab插值实验

Matlab插值实验 一、实验目的 1.熟悉MATLAB的运行环境. 2.学会使用MATLAB作图. 3.学会使用MATLAB编程. 二、实验内容 实验一:几何物理中的插值问题 1. 轮船的甲板成近似半椭圆面形,为了得到甲板的面积。首先测量得到横向最大相间8.534米;然后等间距地测得纵向高度,自左向右分别为: 0.914, 5.060, 7.772, 8.717, 9.083, 9.144, 9.083, 8.992, 8.687, 7.376, 2.073, 计算甲板的面积。 2. 物体受水平方向外力作用,在水平直线上运动。测得位移与受力如下表 X0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 F 20 21 21 20 19 18.5 18.0 13.5 9 4.5 0 求 (1) 物体从位移为0到0.4所做的功;(2) 位移为0.4时的速度是多少? 3.火车行驶的距离(路程)﹑速度数据如下,计算从静止开始20 分钟内走过的路程。 t(分) 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 v(km/h) 10 18 25 29 32 20 11 5 2 0 4. 确定地球与金星之间的距离 天文学家在1914年8月份的7次观测中,测得地球与金星之间距离(单位:米),并取其常用对数值,与日期的一组历史数据如下表: 日期 (号) 18 20 22 24 26 28 30 距离对数9.961772 4 9.954364 5 9.946806 9 9.939095 9.931224 5 9.923191 5 9.914992 5 由此推断何时金星与地球的距离(米)的对数值为9.9351799? 实验二 1.山区地貌图 在某山区(平面区域(0,2800) (0,2400)内,单位:米)测得一些地点的高程(单位:米)如表4.12所示,试作出该山区的地貌图和等高线图。 表4.12 2400 2000 1600 1430 1450 1470 1320 1280 1200 1080 940 1450 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200 1460 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600

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