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
实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值

实验四用M A T L A B实现拉格朗日插值、分段线性

插值

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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=-1::1;

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

plot(x,y,‘r',plot_x,f1)

二分段线性插值:

建立文件。具体编程如下

/*分段线性插值函数: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():

x0 = linspace( -5,5,50);

y0= 1./(x0.^2+1);

y=interp1(x0,y0,x0,'linear')

plot(x0,y0,x0,y,'p');

2)运行测试程序

问题二:(1).分段线性插值Matlab命令如下:

x=linspace(0,2*pi,100);

y=sin(x);

x1=linspace(0,2*pi,5);

y1=sin(x1);

plot(x,y,x1,y1,x1,y1,'o','LineWidth',, gtext('n=4')

图形如下:

(2).三次样条插值选取7个基点计算插值Matlab命令如下

x0=linspace(-1,1,7);

y0=(1-x0.^2);

x=linspace(-1,1,100);

y=interp1(x0,y0,x,'spline');

x1=linspace(-1,1,100);

y1=(1-x1.^2);

plot(x1,y1,'k',x0,y0,'+',x,y,'r');

图形如下:

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。

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 =

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

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:

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

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)

分段线性插值函数的编程实现

1 问题的提出 对2 1 ()1f x x = +在(-5,5)上进行分段线性插值,取不同节点个数n ,得到不同分段线性插值函数. 虽然MATLAB 里有直接分段线性插值的函数,但为了对分段插值算法有更明确的理解,编写该程序是有必要的. 需要解决的问题: 1、 由已知数据节点编写程序,实现分段线性插值函数,从而能由所编函数得到非节点的函数值. 2、 比较用不同节点数所得插值函数与真实函数的误差,从而得出节点数与插值效果的关系. 2 理论基础 分段线性插值适用于计算简单、光滑性要求不高的插值问题,且其整体逼近 )(x f 的效果较好. 从几何意义上看,分段线性插值就是用折线近似代替曲线错误!未找到引用源。. 设在区间[a,b]上取n+1个点 .a 110b x x x x n n =<<<<=- 函数)(x f 在上述节点处的函数值为 )(y i i x f = ,,2,1,0)(n i = 于是得到n+1个点

). , (, ), , (, , 1 1 0n n y x y x y x ) ( 连接相邻两点错误!未找到引用源。和) , ( 1 1+ +i i y x, , 2,1,0) (n i =,得一折线函数) (x ?,若满足: (1)) (x ?在[a,b]上连续; (2)错误!未找到引用源。) , ,2,1,0 (n i =; (3)) (x ?在每个小区间错误!未找到引用源。上是线性函数, 则称折线函数) (x ?为分段线性插值函数. 模型一: 由分段线性插值函数的定义可知,) (x ?在每个小区间错误!未找到引用源。上可表为 , ) ( 1 1 1 1 + + + + - - + - - = i i i i i i i i y x x x x y x x x x x ? 错误!未找到引用源。)1- , ,2,1,0 (n i =. ) (x ?是一分段函数,若用基函数表示,只需对1 , ,2,1,0- =n i 令 ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ≤ ≤ - - = ≤ ≤ - - = + + + - - - ,其他 略去 略去 ) ( , ) ( , ) ( 1 1 1 1 1 1 n i x x x x x x x i x x x x x x x x l i i i i i i i i i i i 显然,() i l x是分段的线性连续函数,且满足 ? ? ? ≠ = = k i k i x l k i,0 ,1 ) ( 于是 ∑ = = n i i i x l y x ), ( ) (?b x a≤ ≤ 模型二:

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。

完整word版试验四用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:

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值

实验四用M A T L A B实现拉格朗日插值、分段线性 插值 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

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=-1::1; 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 plot(x,y,‘r',plot_x,f1)

分段线性插值

1.4分段插值 一.分段线性插值 即用折线代替曲线。设f (x )连续 优点:计算简单,适用于光滑性要求不高的插值问题。 缺点:分段插值函数只能保证连续性,失去了原函数的光滑性。 二.分段三次(Hermite )插值 不少实际插值问题不仅要求函数值相等,而且还要求导数值也相等。这就导致下面的Hermite 插值。 并满足: 从而 由此条件可得: 类似可得的表达式。 下面是matlab 函数pieceline (x ,y ,u )实现分段线性插值多项式的计算。 function v=pline(x,y,u) delta=diff(y)./diff(x); n=length(x); k=ones(size(u)); for j=2:n-1 k(x(j)<=u)=j; end s=u-x(k); v=y(k)+s.*delta(k); 在每个区间 上,用1阶多项式 (直线) 逼近 f (x): ] ,[1+i i x x 1111 1)()(++++--+--=≈i i i i i i i i y x x x x y x x x x x P x f ] ,[for 1+∈i i x x x 记 易证:当 ||max 1i i x x h -=+0→h )()(1x f x P h →一致 给定 000 ,...,;,...,;,...,,n n n x x y y y y ''在 上利用两端点的 y 及 y' 构造3次Hermite 函数。 ] ,[1+i i x x 31111()()()()()i i i i i i i i S x y x y x y x y x ααββ++++=+++' ' 3311'331 1. (), (),(), ()i i i i i i i i S x y S x y S x y S x y ++++====''' 1111111111111()1, ()0, ()0, ()0,()0, ()1, ()0, ()0, ()0, ()0, ()1, ()0, ()0, ()i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x ααββααββααββαα+++++++++++++==============''''''1110, ()0, () 1.i i i i x x ββ+++=='' 1111122()12,2()().i i i i i i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x x x αβ+++++--??? ?=+ ? ?--??? ?-?? =- ?-??

分段线性插值

《数值分析》课程设计题目分段线性插值

学生牛彦坡陈彬冯梦雨 指导教师郭阁阳 天津工程师范学院 课程设计任务书 理学院数学0702 班学生牛彦坡陈彬冯梦雨课程设计课题: 考察分段线性插值 一、课程设计工作日自2009 年 6 月22 日至2009 年 6 月28 日 二、同组学生:牛彦坡陈彬冯梦雨 三、课程设计任务要求(包括课题来源、类型、目的和意义、基本要求、参考资 料等): 来源与意义: 本课题来源于教材第二章插值法,目的是从几何意义掌握分段线性插值的思想,加深对其的理解以及掌握用计算机与Matlab 解决相关问题的能力。

基本要求: 要求自编程序;掌握编程思想,学会一门编程语言;报告要有较强的理论分 析;有较强说服力的数据表或图像;对结果进行分析;给出相应结论;鼓励创新; 参考资料: 1.数值分析,李庆扬,王能超,易大义,2001 ,清华大学出版社(第四版)。 2.数值方法,关治,陆金甫,2006 ,清华大学出版社。 3.数值分析与实验学习指导,蔡大用,2001 ,清华大学出版社。 4.数值分析与实验,薛毅,2005 ,北京工业大学出版社。 指导教师签字:教研室主任签字: 天津工程师范学院 课程设计评审表 理学院数学0702 班学生牛彦坡陈彬冯梦雨

设计任务完成情况及指导教师评语 答辩情况 评定成绩 成绩:指导教师签字:日期: 教研室主任:主任签字: 日期:日期: 一、问题提出:

考察分段线性插值: 对 f (x) 1 1 x2 在(-5 ,5)上进行分段线性插值,取不同节点个数n ,得到不同 分段线性插值函数。(要求:自编程序,报告有数据表、图像、分析、结论。) 虽然matlab 里有直接分段线形插值的函数,但为了对分段插值算法有更明确的理解,编写该程序是有必要的 需要解决的问题: 1、由已知数据节点编写分段线形插值函数,从而能由所编函数得到非节点的函 数值。 2、比较用不同节点数所得插值函数与真实函数的误差,从而得出节点数与插值 效果的关系 二、理论基础 所谓分段线性插值就是通过插值点用折线段连接起来逼近f(x)。设已知节点a=x 0

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值

实验四用MATLAE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二l./(x.A2+l); (-1〈二xUl )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二sinx;( 0

中,具体实现程序编程如下:function y = lagrange (xO, yO, x)

m 二 length(x); /区间长度/

n 二length(xO); for i 二l:n l(i)二1; end for i 二l:m for j 二l:n for k 二l:n if j 二二k continue; end l(j)二(x(i) -XO(k))/( xO(j) 一xO(k) )*1 (j); end end end y 二o; for i 二l:n y 二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 二-1:0.001:1; V 二l./(x. A2+l); p二polyfit (x, v, n): py=vpa(poly2sym(p), 10) plot_x二一5:0. 001:5; fl=polyval(p, plot_x); figure plot (x, y, r , plot_x, fl) 分段线性插值: 建立div_linear. m文件。具体编程如下

数值分析分段线性插值样条插值Runge函数Newton-Lagrange-Chebyshev插值多项式Runge现象matlab源程序代码

题目1:对R unge 函数R(x ) = 1 在区间[-1,1]作下列插值逼近,并和 x 2 R(x)的图像进行比较,并对结果进行分析。 = -1 + ih,h= 0.1,0 ≤ i≤ 20 绘出它的20 次Newton 插值(1)用等距节点x i 多项式的图像。 分别画出在[-1,1]区间,[-0.7,0.7]区间和[-0.5,0.5]区间上的 Newton 插值多项式和R unge 函数的图像

从图中可以看出: 1)在[-0.5,0.5]区间 N ewton 插值多项式和 R unge 函数的图像偏差较小,这说 明 Newton 插值多项式在此区间上可以较好的逼近 R unge 函数; 2)在边界(自变量 x =-1 和 x =1)附近,Newton 插值多项式和 R unge 函数的图像 偏差很大,Newton 插值多项式出现了剧烈的震荡。(Runge 现象) (2)用节点 x = cos(2i + 1 π)(, i = 0,1,2,? ? ? ,20),绘出它的 20 次 Lagrange i 42 插值多项式的图像。 画出在[-1,1]区间上的 L agrange 插值多项式和 R unge 函数的图像 从图中可以看出: 使用 C hebyshev 多项式零点构造的 L agrange 插值多项式和 R unge 函数的图 像偏差较小,没有出现 R unge 现象。

(3)用等距节点 x i 的图像。 = -1 + ih ,h = 0.1,0 ≤ i ≤ 20 绘出它的分段线性插值函数 画出在[-1,1]区间上分段线性插值函数和 R unge 函数的图像 从图中可以看出: 使用分段线性插值函数和 Runge 函数的图像偏差较小,也没有出现 Runge 现象,只在自变量 x =0 处有稍许偏差。 (4)用等距节点 x i 函数的图像。 = -1 + ih ,h = 0.1,0 ≤ i ≤ 20 绘出它的三次自然样条插值 画出在[-1,1]区间上三次自然样条插值函数和 R unge 函数的图像 从图中可以看出: 使用三次自然样条插值函数和 Runge 函数的图像偏差较小,也没有出现 Runge 现象。

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值分段线性插值

实验四用M A T L A B实现拉格朗日插值分段线性插 值 The final edition was revised on December 14th, 2020.

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=-1::1; 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 plot(x,y,‘r',plot_x,f1)

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