用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值

用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值
用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值

用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值

1、实验内容:

用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值。

2、实验目的:

1)学会使用MATLAB软件;

2)会使用MATLAB软件进行拉格朗日插值算法和分段线性

差值算法;

3、实验原理:

利用拉格朗日插值方法进行多项式插值,并将图形显式出来。

4、实验步骤及运行结果

(1)实现lagrange插值

1)定义函数:f = 1/(x^2+1) 将其保存在f.m 文件中,具体程序

如下:

function y = f1(x)

y = 1./(x.^2+1);

2)定义拉格朗日插值函数:将其保存在lagrange.m 文件中,

具体实现程序编程如下:

function y = lagrange(x0,y0,x)

m = length(x); /区间长度/

n = length(x0);

for i = 1:n

l(i) = 1;

end

for i = 1:m

for j = 1:n

for k = 1:n

if j == k

continue;

end

l(j) = ( x(i) -x0(k))/( x0(j) - x0(k) )*l(j);

end

end

end

y = 0;

for i = 1:n

y = y0(i) * l(i) + y;

end

3)建立测试程序,保存在text.m文件中,实现画图:

x=-5:0.001:5;

y=(1+x.^2).^-1;

p=polyfit(x,y,n);

py=vpa(poly2sym(p),10)

plot_x=-5:0.001:5;

f1=polyval(p,plot_x);

figure

plo t(x,y,‘r',plot_x,f1)

输入n=6,出现下面的图形:

通过上图可以看到当n=6是没有很好的模拟。

于是重新运行text.M并选择n=11

由此可见n=11时的图像是可以很好的实现模拟

(2)分段线性插值:

建立div_linear.m文件。具体编程如下

/*分段线性插值函数:div_linear.m 文件*/

function y = div_linear(x0,y0,x,n)

%for j = 1:length(x)

for i = 1:n-1

if (x >= x0(i)) && (x <= x0(i+1))

y = (x - x0(i+1))/(x0(i) - x0(i+1))*y0(i) + ( x - x0(i))/(x0(i+1) -

x0(i))*y0(i+1);

else

continue;

end

end

%end

测试程序(text2.m):

n = input(‘输入n =:’);

x0 = linspace( -5,5,n);

for x = -5:0.01:5

y = div_linear(x0,f(x0),x,n);

hold on;

plot(x,y,'r');

plot(x,f(x),'b');

end

2)运行测试程序,这是会出现:

输入n=:

2)输入n=6,并按Enter键,出现:

4)关掉图形界面后,重新运行程序,输入n=11,并按enter键后

出现:

5)再次关掉图形界面,输入n=100,并按enter键,出现:

此时。图形将于原函数图形基本吻合,说明分割区间越多,图像接近

真实的图像。

(3)用lagrange插值观察y = |sin(k*π*x)|的误差分析:

1)编写函数文件,保存在f2.m 中

x=0:0.01:1;

k= input('输入k:')

n= input('输入n:');

y=abs(sin(k*pi*x));

p=polyfit(x,y,n-1);

py=vpa(poly2sym(p),8);

plot_x=0:0.01:1;

f1=polyval(p,plot_x);

plot(x,y,plot_x,f1);

2)运行该程序:

输入k=:1

输入n=:2

出现如下图形界面:

关掉图形界面后重新运行f2.m,输入k=:1,n=:3

出现如下界面:

再次关掉图形界面,

输入k=:1,n=:6 后出现:此时图形基本吻合。

类推,

输入k=2,n=3后出现:

k =2, n =11,出现如下图形:k =2,n =15,这时出现:

k =2,n =19,出现:

当k=2,n=21时,图形如下:

此时基本吻合。

5、实验总结:

通过本次课程设计,我初步掌握了MATLAB运用,加深了对于各种线性插值的理解;培养了独立工作能力和创造力;综合运用专业及基础知识,解决实际数学问题的能力;在本次课程设计中,在老师的精心指导下,收益匪浅。同时对数学的研究有了更深入的认识。

三次样条插值---matlab实现

计算方法实验—三次样条插值 机电学院075094-19 苏建加 20091002764 题目:求压紧三次样条曲线,经过点(-3,2),(-2,0),(1,3),(4,1),而且一阶导 数边界条件S'(-3)=-1;S'(4)=1。 解:首先计算下面的值: 记 1--=j j j x x h ; 1++=j j j j h h h u ;1=+j j u λ ; ?? ????????---+=-++++-j j j j j j j j j j j h y y h y y h h x x x f 1111 111],,[ ;M j =)(''j x s ;],,[611+-=j j j j x x x f d ; h1=-2-(-3)=1;h2=1-(-2)=3;h3=4-1=3; u1=1/4;u2=3/6; d1=6/4*(3/3-(-2)/1)=4.5;d2=6/6*(-2/3-3/3)=-5/3; 由于边界条件S'(-3)=-1;S'(4)=1,得到如下 式子: d0=6/1*(-2/1-(-1))=-6; d3=6/3*(1-(-2)/3)=10/3; 所以得到4个含参数m0~m3 的线性代数方程组为: 2.0000 1.0000 0 0 m0 0.2500 2.0000 0.7500 0 m1 0 0.5000 2.0000 0.5000 m2 0 0 1.0000 2.0000 m3 利用matlab 求解方程得: m = -4.9032 3.8065 -2.5161 2.9247 所以 S1(x)=-0.8172*(-2-x)^3+ 0.6344*(x+3)^3+2.8172*(-2-x)-0.6344*(x+3) x ∈[-3,-2] S2(x)=0.2115*(1-x)^3 -0.1398*(x+2)^3- 1.9032*(1-x)+ 2.2581*(x+2) x ∈[-2,1] S3(x)=-0.1398*(4-x)^3+0.1625(x-1)^3+ 2.2581*(4-x)-1.1290*(x-1) x ∈[1,4] 化简后得:S1(x)=1.4516*x^3 + 10.6128*x^2 + 23.4836*x + 16.1288 x ∈[-3,-2] S2(x)=-0.3513x^3-0.2043x^2+1.8492x+1.7061 x ∈[-2,1] S3(x)=0.3023x^3-2.1651x^2+3.8108x+1.0517 x ∈[1,4] 画图验证:

lagrange插值分段线性插值matlab代码

Lagrange插值: x=0:3; y=[-5,-6,-1,16]; n=length(x); syms q; for k=1:n fenmu=1; p=1; for j=1:n if(j~=k) fenmu=fenmu*(x(k)-x(j)) p=conv(p,poly(x(j))) end end c(k,:)=p*y(k)/fenmu end a=zeros(1,n); for i=1:n for j=1:n a(i)=a(i)+c(j,i) end end 输出结果: fenmu = -1 p = 1 -1 fenmu = 2 p = 1 -3 2 fenmu = -6 p = 1 -6 11 -6 c = 0.8333 -5.0000 9.1667 -5.0000 fenmu = 1 p = 1 0 fenmu =

-1 p = 1 - 2 0 fenmu = 2 p = 1 -5 6 0 c = 0.8333 -5.0000 9.1667 -5.0000 -3.0000 15.0000 -18.0000 0 fenmu = 2 p = 1 0 fenmu = 2 p = 1 -1 0 fenmu = -2 p = 1 -4 3 0 c = 0.8333 -5.0000 9.1667 -5.0000 -3.0000 15.0000 -18.0000 0 0.5000 -2.0000 1.5000 0 fenmu = 3 p = 1 0 fenmu = 6 p = 1 -1 0 fenmu = 6 p = 1 -3 2 0 c = 0.8333 -5.0000 9.1667 -5.0000 -3.0000 15.0000 -18.0000 0 0.5000 -2.0000 1.5000 0 2.6667 -8.0000 5.3333 0 a =

拉格朗日插值法_matlab

MATLAB结课作业 姓名:郭海阳 班级:机械093 学号:2009111006 成绩: 时间:2012/6/8

一.任务。用matlab编写拉格朗日插值算法的程序并且以 (x=-2.00,f(x)=17.00 x=0.00,f(x)=1.00 x=1.00,f(x)=2.00 x=2.00,f (x)=17.00)为数据基础,在整个插值区间上采用拉格朗日插值算法计算f(x=0.6),写出程序源代码,输出计算结果 二.算法。x0=-2.00;x1=0.00;x2=1.00;x3=2.00; y0=17.00;y1=1.00;y2=2.00;y3=17.00; x=0.6 y=(x-x1).*(x-x2).*(x-x3)/((x0-x1).*(x0-x2).*(x0-x3))*y0+(x-x0).*(x-x2 ).*(x-x3)/((x1-x0).*(x1-x2).*(x1-x3))*y1+(x-x0).*(x-x1).*(x-x3)/((x2-x0).*(x2-x1).*(x2-x3))*y2+(x-x0).*(x-x1).*(x-x2)/((x3-x0).*(x3-x1).*( x3-x2))*y3; disp('y=');disp(y); 结果为:x = 0.6000 y= 0.2560 三.程序。function s=Lagrange(x,y,x0) %lagrange插值,x,y为已知的插值点及其函数值 %x0为要求的插值点的x值 nx=length(x); ny=length(y); if nx~=ny warning('矢量x与y的长度应该相等') return end m=length(x0); %按照公式,对要求的插值点矢量x0的每个元素进行计算 for i=1:m t=0.0; for j=1:nx u=1.0; for k=1:nx if k~=j u=u*(x0(i)-x(k))/(x(j)-x(k)); end end t=t+u*y(j); end

运用matlab建立三次样条插值函数

(1)编写三条样条插值函数程序如下: x=[1 4 9 16 25 36 49 64 81]; y=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; n=length(x); lamda(1)=1; miu(n)=1; h=diff(x); df=diff(y)./diff(x); d(1)=6*(df(1)-1/2)/h(1); d(n)=6*(0.5*81^-0.5-df(n-1))/h(n-1); for j=2:n-1 lamda(j)=h(j)/(h(j-1)+h(j)); miu(j)=h(j-1)/(h(j-1)+h(j)); d(j)=6*(df(j)-df(j-1))/(h(j-1)+h(j)); end miu=miu(2:end); u=diag(miu,-1);r=diag(lamda,1);a=diag(2*ones(1,n)); A=u+r+a; %求出矩阵形式的线性方程组 M=inv(A)*d'; %求出M值 syms g for j=1:n-1 s(j)=M(j)*(x(j+1)-g)^3/(6*h(j))+M(j+1)*((g-x(j))^3/(6*h(j)))+(y(j)-M( j)*h(j)^2/6)*(x(j+1)-g)/h(j)+(y(j+1)-M(j+1)*h(j)^2/6)*(g-x(j))/h(j); end format rat for j=1:n-1 S(j,:)=sym2poly(s(j)); %三条样条插值函数 end %生成三次样条插值函数图象 for j=1:n-1 x1=x(j):0.01:x(j+1); y1=polyval(S(j,:),x1); plot(x1,y1,x,y,'o'); title('spline 三次样条插值函数图象'); xlabel('x'); ylabel('y'); grid on; hold on; end

插值算法与matlab代码

Matlab中插值函数汇总和使用说明 MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量,'method'表示采用的插值方法,MA TLAB提供的插值方法有几种:'method'是最邻近插值,'linear'线性插值;'spline'三次样条插值;'cubic'立方插值.缺省时表示线性插值 注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。 例如:在一天24小时内,从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为12,9,9,10,18 ,24,28,27,25,20,18,15,13, 推测中午12点(即13点)时的温度. x=0:2:24; y=[12 9 9 10 18 24 28 27 25 20 18 15 13]; a=13; y1=interp1(x,y,a,'spline') 结果为:27.8725 若要得到一天24小时的温度曲线,则: xi=0:1/3600:24; yi=interp1(x,y,xi, 'spline'); plot(x,y,'o' ,xi,yi) 命令1 interp1 功能一维数据插值(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x:原始数据点 Y:原始数据点

xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。 (2)yi = interp1(Y,xi) 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3)yi = interp1(x,Y,xi,method) 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式),直接完成计算; ’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数pchip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4)yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap') 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5)yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval) 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。 例1 1. 2.>>x = 0:10; y = x.*sin(x); 3.>>xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx); 4.>>plot(x,y,'kd',xx,yy) 复制代码 例2 1. 2.>> year = 1900:10:2010; 3.>> product = [75.995 91.972 105.711 123.203 131.669 150.697 179.323 203.212 226.505 4.249.633 256.344 267.893 ]; 5.>>p1995 = interp1(year,product,1995) 6.>>x = 1900:1:2010; 7.>>y = interp1(year,product,x,'pchip'); 8.>>plot(year,product,'o',x,y) 复制代码 插值结果为: 1.

MATLAB三次样条插值之三弯矩法

MATLAB三次样条插值之三弯矩法 首先说这个程序并不完善,为了实现通用(1,2,…,n)格式解题,以及为调用追赶法程序,没有针对节点数在三个以下的情况进行分类讨论。希望能有朋友给出更好的方法。 首先,通过函数 sanwanj得到方程的系数矩阵,即追赶法方程的四个向量参数,接下来调用 追赶法(在intersanwj函数中),得到三次样条分段函数系数因子,然后进行多项式合并得 到分段函数的解析式,程序最后部分通过判断输入值的区间自动选择对应的分段函数并计算改 点的值。附:追赶法程序 chase %%%%%%%%%%%%%% function [newv,w,newu,newd]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三弯矩样条插值 % 将插值点分两次输入,x0 y0 单独输入 % 边值条件a的二阶导数 y1a 和b的二阶导数 y1b,这里建议将y1a和y1b换成y2a和 y2b,以便于和三转角代码相区别 n=length(x);m=length(y); if m~=n error('x or y 输入有误,再来'); end v=ones(n-1,1);u=ones(n-1,1);d=zeros(n-1,1); w=2*ones(n+1); h0=x(1)-x0; h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1 h(k)=x(k+1)-x(k); end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=6*((y(2)-y(1))/h(1)-(y(1)-y0)/h0)/(h0+h(1)); % for k=2:n-1 v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k)); u(k)=1-v(k); d(k)=6*((y(k+1)-y(k))/h(k)-(y(k)-y(k-1))/h(k-1))/(h(k-1)+h(k)); end newv=[v;1]; newu=[1;u]; d0=6*((y(1)-y0)/h0-y1a)/h0;

MATLAB实现拉格朗日插值

数值分析上机报告 题目:插值法 学号:201014924 姓名:靳会有

一、调用MATLAB内带函数插值 1、MATLAB内带插值函数列举如下: 2、取其中的一维数据内插函数()为例,程序如下:其调用格式为: yi=interp1(x, y, xi) yi=interp1(x, y, xi, method) 举例如下: x=0:10:100 y=[40 44 46 52 65 76 80 82 88 92 110]; xi=0:1:100 yi=interp1(x,y,xi,'spline') 3、其他内带函数调用格式为: Interpft函数: y=interpft(x,n) y=interpft(x,n,dim) interp2函数: ZI=interp2(X, Y, Z, XI, YI),ZI=imerp2(Z, ntimes)

ZI=interp2(Z, XI, YI) ,ZI=interp2(X, Y, Z, XI, YI, method) interp3函数: VI=interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI) VI=interp3(V, ntimes) VI=interp3(V,XI,YI,ZI) VI=interp3(…, method) Interpn函数: VI=interpn(X1, X2, X3, …, V, Y1, Y2, Y3, …) VI=interpn(V, ntimes) VI=interpn(V, Yl, Y2, Y3, …) VI=interpn(…, method) Spline函数: yi=spline(x,y,xi) pp=spline(x,y) meshgrid函数: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x) [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z) Ndgrid函数: [X1, X2, X3, …]=ndgrid(x1, x2, x3, …) [X1, X2, X3, …]=ndgrid(x) Griddata函数: ZI=griddata(x, y, z, XI, YI) [XI, YI, ZI]=griddata(x, y, z, xi, yi) […]=griddata(… method) 二、自编函数插值 1、拉格朗日插值法: 建立M 文件: function f = Language(x,y,x0) syms t l; if(length(x) == length(y)) n = length(x); else disp('x和y的维数不相等!'); return; %检错

三次样条插值的MATLAB实现

MATLAB 程序设计期中考查 在许多问题中,通常根据实验、观测或经验得到的函数表或离散点上的信息,去研究分析函数的有关特性。其中插值法是一种最基本的方法,以下给出最基本的插值问题——三次样条插值的基本提法: 对插值区间[]b a ,进行划分:b x x x a n ≤

三次样条插值的Matlab实现(自然边界和第一边界条件)

(第一边界条件)源代码:function y=yt1(x0,y0,f_0,f_n,x)_____________(1) %第一类边界条件下三次样条插值; %xi所求点; %yi所求点函数值; %x已知插值点; %y已知插值点函数值; %f_0左端点一次导数值; %f_n右端点一次导数值; n = length(x0); z = length(y0); h = zeros(n-1,1); k=zeros(n-2,1); l=zeros(n-2,1); S=2*eye(n); fori=1:n-1 h(i)= x0(i+1)-x0(i); end fori=1:n-2 k(i)= h(i+1)/(h(i+1)+h(i)); l(i)= 1-k(i);

end %对于第一种边界条件: k = [1;k];_______________________(2) l = [l;1];_______________________(3) %构建系数矩阵S: fori = 1:n-1 S(i,i+1) = k(i); S(i+1,i) = l(i); end %建立均差表: F=zeros(n-1,2); fori = 1:n-1 F(i,1) = (y0(i+1)-y0(i))/(x0(i+1)-x0(i)); end D = zeros(n-2,1); fori = 1:n-2 F(i,2) = (F(i+1,1)-F(i,1))/(x0(i+2)-x0(i)); D(i,1) = 6 * F(i,2); end %构建函数D: d0 = 6*(F(1,2)-f_0)/h(1);___________(4)

matlab计算拉格朗日牛顿及分段线性插值的程序

《工程常用算法》综合实践作业二 完成日期: 2013年 4月 14 日 班级 学号 姓名 主要工作说明 自评成绩 0718 2010071826 崔洪亮 算式与程序的编写 18 0718 2010071815 侯闰上 流程图的编辑,程序的审查 0718 2010071809 赵化川 报告的整理汇总 一.作业题目:三次样条插值与分段插值 已知飞机下轮廓线数据如下: x 3 5 7 9 11 12 13 14 15 y 0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6 飞机下轮廓线形状大致如下图所示: 要求分别用拉格朗日插值法、Newton 插值法、分段线性插值法和三次样条插值法计算x 每改变0.5时y 的值,即x 取 0.5, 1, 1.5, … , 14.5 时对应的y 值。比较采用不同方法的计算工作量、计算结果和优缺点。 二.程序流程图及图形 1.拉格朗日插值法 开始 x,y,x0 Length (x)==l Ength (y)? n=length (x) i=1:n,l=1。 j=1:i-1&j=i+1:n l=l.*(x0-x(j)/x(i)-x(j) f=f+l*y(i) 结束 否 是 机翼 下轮廓线

2.牛顿插值法 开始 x,y,xi Length(x)==l ength(y)? n=length(x)Y=zeros (n),Y (:1)=y,f=0 a=1:n-1,b=1:n-a,Y(b,a+1)=(Y (b+1,a)-Y(b,a))/(x (b+a)-x(b)) i=1:n,z=1 结束 j=1:i-1,z=z.*(xi-x(j)) f=f+Y(1,i)*z 否 是 3.分段线性插值法 开始 x ,y ,x0 length (x )==length(y)? k=1:n-1 x(k)<=x0&x0《=x(k+1) temp=x(k)-x(k+1) f=(x0-x(k+1))/temp*y(k)+(x0-x(k))/(-temp)*y(k+1) 结束 否否 是 是 三.matlab 程序及简要的注释(m 文件) 1.拉格朗日插值法 2.牛顿插值法 function f=newdun(x,y,xi) %x 为已知数据点的x 坐标向量 %y 为已知数据点的y 坐标向量 function f=lang(x,y,x0) %x 为已知数据点的x 坐标向量 %y 为已知数据点的y 坐标向量

MATLAB三次样条插值之三转角法

非常类似前面的三弯矩法,这里的sanzhj函数和intersanzhj作用相当于前面的sanwanj和intersanwj,追赶法程序通用,代码如下。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [newu,w,newv,d]=sanzhj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三转角样条插值 % 将插值点分两次输入,x0 y0 单独输入 % 边值条件a的一阶导数 y1a 和b的一阶导数 y1b n=length(x);m=length(y); if m~=n error('x or y 输入有误,再来'); end v=ones(n-1,1); u=ones(n-1,1); d=zeros(n-1,1); w=2*ones(n-1,1); h0=x(1)-x0; h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1 h(k)=x(k+1)-x(k); end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=3*(v(1)*(y(2)-y(1))/h(1)+u(1)*((y(1)-y0))/h0); % for k=2:n-1 v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k)); u(k)=1-v(k); d(k)=3*(v(k)*(y(k+1)-y(k))/h(k)+u(k)*(y(k)-y(k-1))/h(k-1)); end d(1)=d(1)-u(1)*y1a; d(n-1)=d(n-1)-v(n-1)*y1b; newv=v(1:n-2,:); newu=u(2:n-1,:); %%%%%%%%%%%% function intersanzhj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) % 三转角样条插值

用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值

用M A T L A B实现拉格朗 日插值和分段线性插值 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值 1、实验内容: 用MATLAB实现拉格朗日插值和分段线性插值。 2、实验目的: 1)学会使用MATLAB软件; 2)会使用MATLAB软件进行拉格朗日插值算法和分段线性 差值算法; 3、实验原理: 利用拉格朗日插值方法进行多项式插值,并将图形显式出来。 4、实验步骤及运行结果 (1)实现lagrange插值 1)定义函数: f = 1/(x^2+1) 将其保存在文件中,具体程序如 下: function y = f1(x) y = 1./(x.^2+1); 2)定义拉格朗日插值函数:将其保存在文件中,具体实现程序 编程如下: function y = lagrange(x0,y0,x) m = length(x); /区间长度/

n = length(x0); for i = 1:n l(i) = 1; end for i = 1:m for j = 1:n for k = 1:n if j == k continue; end l(j) = ( x(i) -x0(k))/( x0(j) - x0(k) )*l(j); end end end y = 0; for i = 1:n y = y0(i) * l(i) + y; end 3)建立测试程序,保存在文件中,实现画图: x=-5::5; y=(1+x.^2).^-1; p=polyfit(x,y,n); py=vpa(poly2sym(p),10) plot_x=-5::5; f1=polyval(p,plot_x); figure pl ot(x,y,‘r',plot_x,f1) 输入n=6,出现下面的图形:

三次样条插值的Matlab实现(自然边界和第一边界条件)(精)

(第一边界条件源代码: function y=yt1(x0,y0,f_0,f_n,x _____________(1 %第一类边界条件下三次样条插值; %xi 所求点; %yi所求点函数值; %x 已知插值点; %y 已知插值点函数值; %f_0左端点一次导数值; %f_n右端点一次导数值; n = length(x0; z = length(y0; h = zeros(n-1,1; k=zeros(n-2,1; l=zeros(n-2,1; S=2*eye(n; fori=1:n-1 h(i= x0(i+1-x0(i; end fori=1:n-2

k(i= h(i+1/(h(i+1+h(i; l(i= 1-k(i; end %对于第一种边界条件: k = [1;k]; _______________________(2 l = [l;1]; _______________________(3 %构建系数矩阵 S : fori = 1:n-1 S(i,i+1 = k(i; S(i+1,i = l(i; end %建立均差表: F=zeros(n-1,2; fori = 1:n-1 F(i,1 = (y0(i+1-y0(i/(x0(i+1-x0(i; end D = zeros(n-2,1; fori = 1:n-2 F(i,2 = (F(i+1,1-F(i,1/(x0(i+2-x0(i; D(i,1 = 6 * F(i,2;

end %构建函数 D : d0 = 6*(F(1,2-f_0/h(1; ___________(4 dn = 6*(f_n-F(n-1,2/h(n-1; ___________(5 D = [d0;D;dn]; ______________(6 m= S\D; %寻找 x 所在位置,并求出对应插值: fori = 1:length(x for j = 1:n-1 if (x(i<=x0(j+1&(x(i>=x0(j y(i =( m(j*(x0(j+1-x(i^3/(6*h(j+... (m(j+1*(x(i-x0(j^3/(6*h(j+... (y0(j-(m(j*h(j^2/6*(x0(j+1-x(i/h(j+... (y0(j+1-(m(j+1*h(j^2/6*(x(i-x0(j/h(j ; break; else continue; end end end (2 (自然边界条件源代码: 仅仅需要对上面部分标注的位置做如下修改 :

matlab实现插值法和曲线拟合电子教案

m a t l a b实现插值法和 曲线拟合

插值法和曲线拟合 电子科技大学 摘要:理解拉格朗日多项式插值、分段线性插值、牛顿前插,曲线拟合,用matlab编程求解函数,用插值法和分段线性插值求解同一函数,比较插值余项;用牛顿前插公式计算函数,计算函数值;对于曲线拟 合,用不同曲线拟合数据。 关键字:拉格朗日插值多项式;分段线性插值;牛顿前插;曲线拟合 引言: 在数学物理方程中,当给定数据是不同散点时,无法确定函数表达式,求解函数就需要很大的计算量,我们有多种方法对给定的表格函数进行求解,我们这里,利用插值法和曲线拟合对函数进行求解,进一步了解函数性质,两种方法各有利弊,适合我们进行不同的散点函数求解。 正文: 一、插值法和分段线性插值 1拉格朗日多项式原理 对某个多项式函数,已知有给定的k + 1个取值点: 其中对应着自变量的位置,而对应着函数在这个位置的取值。 假设任意两个不同的x j都互不相同,那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为: 其中每个为拉格朗日基本多项式(或称插值基函数),其表达式为: [3] 拉格朗日基本多项式的特点是在上取值为1,在其它的点 上取值为0。 2分段线性插值原理 给定区间[a,b], 将其分割成a=x 0

用matlab编写拉格朗日插值算法的程序

用matlab编写拉格朗日插值算法的程序 10 [ 标签:matlab,插值算法,程序] 用matlab编写拉格朗日插值算法的程序,并以下面给出的函数表为数据基础,在整个插值区间上采用拉格朗日插值法计算f(0.6),写出程序源代码,输出计算结果 x -2.15 -1.00 0.01 1.02 2.03 3. 25 y 17.03 7.24 1.05 2.03 17.06 23.05 匿名回答:1 人气:6 解决时间:2011-05-24 19:58 满意答案 好评率:83% 做了一个测试,希望有所帮助。 代码: % 用matlab编写拉格朗日插值算法的程序,并以下面给出的函数表为数据基础,% 在整个插值区间上采用拉格朗日插值法计算f(0.6),写出程序源代码,输出计算结果 % x -2.15 -1.00 0.01 1.02 2.03 3. 25 % y 17.03 7.24 1.05 2.03 17.06 23.05 function main() clc; x = [-2.15 -1.00 0.01 1.02 2.03 3.25]; y = [17.03 7.24 1.05 2.03 17.06 23.05 ]; x0 = 0.6; f = Language(x,y,x0) function f = Language(x,y,x0) %求已知数据点的拉格朗日插值多项式 %已知数据点的x坐标向量: x %已知数据点的y坐标向量: y %插值点的x坐标: x0 %求得的拉格朗日插值多项式或在x0处的插值: f

syms t l; if(length(x) == length(y)) n = length(x); else disp('x和y的维数不相等!'); return; %检错 end h=sym(0); for (i=1:n) l=sym(y(i)); for(j=1:i-1) l=l*(t-x(j))/(x(i)-x(j)); end; for(j=i+1:n) l=l*(t-x(j))/(x(i)-x(j)); end; h=h+l; end simplify(h); if(nargin == 3) f = subs (h,'t',x0); %计算插值点的函数值 else f=collect(h); f = vpa(f,6); %将插值多项式的系数化成6位精度的小数 end 结果: f = 0.0201 >> 如何用MATLAB编写的拉格朗日插值算法的程序、二阶龙格-库塔方法的程序和SOR迭代法的程序,要能运行的 ∮初夏戀雨¢回答:2 人气:29 解决时间:2009-12-08 19:04 满意答案 好评率:100%

matlab_牛顿插值法_三次样条插值法

(){} 2 1 ()(11),5,10,20: 1252 1()1,(0,1,2,,)()2,(0,1,2,,)() ()2 35,20:1100 (i i i i n n k k k Newton f x x n x f x x i i n f x n x y i n Newton N x S x n x k y f x = -≤≤=+=-+====-+ = 题目:插值多项式和三次样条插值多项式。已知对作、计算函数在点处的值;、求插值数据点 的插值多项式和三次样条插值多项式;、对计算和相应的函数值),()() (1,2,,99)4:()max ()()max ()n k n k n k n k n k n k k k N x S x k E N y N x E S y S x ==-=- 和; 、计算,; 解释你所得到的结果。 算法组织: 本题在算法上需要解决的问题主要是:求出第二问中的Newton 插值多项式 )(x N n 和三次样条插值多项式()n S x 。如此,则第三、四问则迎刃而解。计算两 种插值多项式的算法如下: 一、求Newton 插值多项式)(x N n ,算法组织如下: Newton 插值多项式的表达式如下: )())(()()(110010--???--+???+-+=n n n x x x x x x c x x c c x N 其中每一项的系数c i 的表达式如下: 1102110) ,,,(),,,(),,,(x x x x x f x x x f x x x f c i i i i i -???-???= ???=- 根据i c 以上公式,计算的步骤如下: ?? ??? ?? ?????+??????? ???????????----) ,,,,(1) ,,,(),,,,(),(,),,(2)(,),(),(11101111011010n n n n n n n n x x x x f n x x x f x x x f n x x f x x f x f x f x f 、计算、计算、计算、计算 二、求三次样条插值多项式)(x S n ,算法组织如下:

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值一、实验目的: 1)学会使用MATLAB软件; 2)会使用MATLAB软件进行拉格朗日插值算法和分段线性差值算法; 二、实验内容: 1用MATLAB实现y = 1./(x.^2+1);(-1<=x<=1)的拉格朗日插值、分段线性 2.选择以下函数,在n个节点上分别用分段线性和三次样条插值的方法,计算m个插值点的函数值,通过数值和图形的输出,将插值结果与精确值进行比较,适当增加n,再作比较,由此作初步分析: (1).y=sinx;( 0≤x≤2π) (2).y=(1-x^2)(-1≤x≤1) 三、实验方法与步骤: 问题一用拉格朗日插值法 1)定义函数:y = 1./(x.^2+1);将其保存在f.m 文件中,程序如下: function y = f1(x) y = 1./(x.^2+1); 2)定义拉格朗日插值函数:将其保存在lagrange.m 文件中,具体实现程序编程如下:function y = lagrange(x0,y0,x) m = length(x); /区间长度/ n = length(x0); for i = 1:n l(i) = 1; end for i = 1:m for j = 1:n for k = 1:n if j == k continue; end

l(j) = ( x(i) -x0(k))/( x0(j) - x0(k) )*l(j); end end end y = 0; for i = 1:n y = y0(i) * l(i) + y; end 3)建立测试程序,保存在text.m文件中,实现画图:x=-1:0.001:1; y = 1./(x.^2+1); p=polyfit(x,y,n); py=vpa(poly2sym(p),10) plot_x=-5:0.001:5; f1=polyval(p,plot_x); figure plot(x,y,‘r',plot_x,f1)

拉格朗日插值的matlab实现

2、拉格朗日插值 function[f,f0]=Language(x,y,x0) %求已知数据点的拉格朗日插值多项式 %已知数据点的x坐标向量:x %已知数据点的y坐标向量:y %插值点的x坐标:x0 %求得的拉格朗日插值多项式:f %x0处的插值:f0 syms t; if(length(x)==length(y)) n=length(x); else disp('x和y的维数不相等!'); return; end %检错 f=0.0; for(i=1:n) l=y(i); for(j=1:i-1) l=l*(t-x(j))/(x(i)-x(j)); end; for(j=i+1:n) l=l*(t-x(j))/(x(i)-x(j)); %计算拉格朗日基函数 end; f=f+l; %计算拉格朗日插值函数 simplify(f); %化简 end f0=subs(f,'t',x0); %计算插值点的函数值 运行程序; x=0:0.5:3; y=[0 0.4794 0.8415 0.9975 0.9093 0.5985 0.1411]; [f,f0]=Language(x,y,1.6) %计算输出的拉格朗日插值多项式 %计算x=1.6时的插值输出值f0 运行结果 f = -799/3125*t*(t-1)*(t-3/2)*(t-2)*(t-5/2)*(t-3)+561/500*t*(t-1/2)*(t-3/2)*(t-2)*(t-5/2)*(t-3)-133/75 *t*(t-1/2)*(t-1)*(t-2)*(t-5/2)*(t-3)+3031/2500*t*(t-1/2)*(t-1)*(t-3/2)*(t-5/2)*(t-3)-399/1250*t*(t-

MATLAB三次样条插值之三弯矩法

MATLAB三次样条插值之三弯矩法 首先说这个程序并不完善,为了实现通用(1,2,…,n)格式解题,以及为调用追赶法程序,没有针对节点数在三个以下的情况进行分类讨论。希望能有朋友给出更好的方法。 首先,通过函数sanwanj得到方程的系数矩阵,即追赶法方程的四个向量参数,接下来调 用追赶法(在intersanwj函数中),得到三次样条分段函数系数因子,然后进行多项式合并 得到分段函数的解析式,程序最后部分通过判断输入值的区间自动选择对应的分段函数并计算 改点的值。附:追赶法程序chase %%%%%%%%%%%%%% function [newv,w,newu,newd]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b)?%三弯矩样 条插值?%将插值点分两次输入,x0y0单独输入?% 边值条件a的二阶导数 y1a 和b 的二阶导数y1b,这里建议将y1a和y1b换成y2a和y2b,以便于和三转角代码相区别 ?n=length(x);m=length(y); if m~=n?error('x or y 输入有误,再来'); end?v=ones(n-1,1);u=ones(n-1,1);d=zeros(n-1,1);?w=2*o nes(n+1);?h0=x(1)-x0;?h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1?h(k)=x(k+1)-x(k);?end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=6*((y(2)-y(1))/h(1)-(y(1)-y0)/h0)/(h0+h(1));?% for k=2:n-1?v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k));?u(k)=1-v(k);?d(k)= 6*((y(k+1)-y(k))/h(k)-(y(k)-y(k-1))/h(k-1))/(h(k-1)+h(k)); end newv=[v;1];?newu=[1;u]; d0=6*((y(1)-y0)/h0-y1a)/h0; d(n)=6*(y1b-(y(n)-y(n-1))/h(n-1))/h(n-1); newd=[d0;d]; %%%%%%%%%%%% function intersanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) %三弯矩样条插值?%第一部分?n=length(x);m=length(y); if m~=n?error('xory 输入有误,再来'); end?%重新定义h?h=zeros(n,1); h(1)=x(1)-x0; for k=2:n h(k)=x(k)-x(k-1);?end %sptep1调用三弯矩函数?[a,b,c,d]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b);

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