试验二插值法与数据拟合(10页).doc
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1、-试验二 插值法与数据拟合-第 10 页试验二 插值法一、 实验目的(1) 学会Lagrange 插值和牛顿插值等基本插值方法;(2) 讨论插值的Runge现象,掌握分段线性插值方法(3) 学会Matlab提供的插值函数的使用方法,会用这些函数解决实际问题。二、 实验要求(1) 按照题目要求完成实验内容;(2) 写出相应的Matlab 程序;(3) 给出实验结果(可以用表格展示实验结果);(4) 分析和讨论实验结果并提出可能的优化实验。(5) 写出实验报告。三、 实验步骤1、用编好的Lagrange 插值法程序计算书本P66 的例1、用牛顿插值法计算P77的例1。2、已知函数在下列各点的值为:
2、0.20.40.60.81.00.980.920.810.640.38试用4次牛顿插值多项式对数据进行插值,根据,画出图形。3、在区间-1,1上分别取用两组等距节点对龙格函数作多项式插值,对不同值,分别画出插值函数及的图形。4、下列数据点的插值01491625364964012345678可以得到平方根函数的近似,在区间0,64上作图。(1) 用这9个点作8次多项式插值。附:试验报告格式样本(正式报告这行可删除)佛山科学技术学院实 验 报 告课程名称 数值分析 实验项目 插值法 专业班级 姓名 学号 指导教师 成 绩 日 期 月 日 一、实验目的1、学会Lagrange 插值、牛顿插值和 分段
3、线性插值等基本插值方法;2、讨论插值的Runge现象,掌握分段线性插值方法3、学会Matlab提供的插值函数的使用方法,会用这些函数解决实际问题。二、实验原理1、拉格朗日插值多项式2、牛顿插值多项式3、分段线性插值三、实验步骤1、用MATLAB编写独立的拉格朗日插值多项式函数2、用MATLAB编写独立的牛顿插值多项式函数3、利用编写好的函数计算本章P66例1、P77例1的结果并比较。4、已知函数在下列各点的值为:0.20.40.60.81.00.980.920.810.640.38试用4次牛顿插值多项式对数据进行插值,根据,画出图形。5、在区间-1,1上分别取用两组等距节点对龙格函数作多项式插
4、值,对不同值,分别画出插值函数及的图形。6、下列数据点的插值01491625364964012345678(1)可以得到平方根函数的近似,在区间0,64上作图。(2) 用这9个点作8次多项式插值。源程序与解答:1、Lagrange 插值多项式源代码function yi=Lagrange(x, y, xi)% Lagrange 插值多项式,其中% x - 向量,全部的插值节点% y - 向量,插值节点处的函数值% xi - 标量,自变量x% yi - xi 处的函数估计值n=length(x); m=length(y);if n=m error(The lengths of X and Y m
5、ust be equal); return;endp=zeros(1,n);% 对向量p赋初值0for k=1:n t=ones(1,n); for j=1:n if j=k if abs(x(k)-x(j)eps error(the DATA is error!); return; end t(j)=(xi-x(j)/(x(k)-x(j); end end p(k)=prod(t);endyi=sum(y.*p);(2)function yi=New_Int(x, y, xi)% Newton 基本插值公式,其中% x - 向量,全部的插值节点,按行输入% y - 向量,插值节点处的函数值,
6、按行输入% xi - 标量,自变量x% yi - xi 处的函数估计值n=length(x); m=length(y);if n=m error(The lengths of X and Y must be equal); return;end% 计算均差表YY=zeros(n); Y(:,1)=y; % Y(:,1)表示矩阵中第一列的元素for k=1:n-1 for i=1:n-k if abs(x(i+k)-x(i) y=12,13,15; yi=Lagrange(x,y,175)yi =13.230158730158733(2)书本P77例1的解答x=0.40,0.55,0.65,0.
7、80; y=0.41075,0.57815,0.69675,0.88811; yi=New_int(x,y,0.596)yi =0.6319144055040004、x=0.2:0.2:1.0; y=0.98,0.92,0.81,0.64,0.38;xx=0.2:0.08:1.0; m=length(xx); z=zeros(1,m);for i=1:m z(i)=Lagrange(x, y, xx(i);endhold onplot(x,y,o);plot(xx,z,r*);hold off图一 练习4的图形5、(1)画龙格函数的图形的matlab代码 a=-1;b=1;n=100;h=(b
8、-a)/n; x=a:h:b;y=1./(1+25.*x.2); plot(x,y,k)图二 龙格函数的图形(2)龙格函数的Lagrange()插值函数画图源程序function Runge(n)% Runge现象% n - 等距离节点a=-1; b=1; h=(b-a)/n;x=a:h:b; y=1./(1+25.*x.2);xx=a:0.01:b; yy=1./(1+25.*xx.2); m=length(xx); z=zeros(1,m);for i=1:m z(i)=Lagrange(x, y, xx(i);endhold onplot(x,y,o);plot(xx,z,r-);hol
9、d off图三:Runge(10)的图形图四:Runge(20)的图形6、function L8%平方根函数的8次多项式插值x=0 1 4 9 16 25 36 49 64; y=sqrt(x);m=length(x); z=zeros(1,m);for i=1:m z(i)=Lagrange(x, y, x(i);endhold onplot(x,y,o); plot(x,y,o);xlabel(x);ylabel(y);plot(x,z,r-);hold off图五 的图形x=0 1 4 9 16 25 36 49 64;y=0 1 2 3 4 5 6 7 8;xx=0:0.5:64; y
10、y=sqrt(xx);m=length(xx);z=zeros(1,m);for i=1:mz(i)=Lagrange(x,y,xx(i);endplot(x,y,o,xx,yy,.,xx,z,r-); 图六 的8次Lagrange插值函数图形四、实验结果 MATLAB desktop keyboard shortcuts, such as Ctrl+S, are now customizable. In addition, many keyboard shortcuts have changed for improved consistency across the desktop. To
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