数值分析实验报告Word文档下载推荐.docx
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请选择实验函数,若选f(x),请输入f,若选h(x),请输入h,若选g(x),请输入g:
'
};
titles='
charpt_2'
;
result=inputdlg(promps,'
charpt2'
1,{'
f'
});
Nb_f=char(result);
if(Nb_f~='
&
Nb_f~='
h'
g'
)errordlg('
实验函数选择错误!
);
return;
end
result=inputdlg({'
请输入插值结点数N:
},'
10'
Nd=str2num(char(result));
if(Nd<
1)errordlg('
结点输入错误!
switchNb_f
case'
f=inline('
1./(1+25*x.^2)'
a=-1;
b=1;
x./(1+x.^4)'
a=-5;
b=5;
atan(x)'
b=5;
x0=linspace(a,b,Nd+1);
y0=feval(f,x0);
x=a:
0.1:
b;
y=Lagrange(x0,y0,x);
fplot(f,[ab],'
co'
holdon;
plot(x,y,'
b--'
xlabel('
x'
ylabel('
y=f(x)oandy=Ln(x)--'
%--------------------------------------------------------------------
functiony=Lagrange(x0,y0,x);
n=length(x0);
m=length(x);
fori=1:
m
z=x(i);
s=0.0;
fork=1:
n
p=1.0;
forj=1:
if(j~=k)
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
s=s+p*y0(k);
y(i)=s;
实验结果分析
(1)增大分点n=2,3,…时,拉格朗日插值函数曲线如图所示。
n=6
n=7
n=8
n=9
n=10
从图中可以看出,随着n的增大,拉格朗日插值函数在x=0附近较好地逼近了原来的函数f(x),但是却在两端x=-1和x=1处出现了很大的振荡现象。
并且,仔细分析图形,可以看出,当n为奇数时,虽然有振荡,但振荡的幅度不算太大,n为偶数时,其振荡幅度变得很大。
通过思考分析,我认为,可能的原因是f(x)本身是偶函数,如果n为奇数,那么Lagrange插值函数Ln(x)的最高次项xn-1是偶次幂,比较符合f(x)本身是偶函数的性质;
如果n为偶数,那么Lagrange插值函数Ln(x)的最高次项xn-1是奇次幂,与f(x)本身是偶函数的性质相反,因此振荡可能更剧烈。
(2)将原来的f(x)换为其他函数如h(x)、g(x),结果如图所示。
其中h(x),g(x)均定义在[-5,5]区间上,h(x)=x/(1+x4),g(x)=arctanx。
h(x),n=7
h(x),n=8
h(x),n=9
h(x),n=10
g(x),n=7
g(x),n=8
g(x),n=9
g(x),n=10
分析两个函数的插值图形,可以看出:
随着n的增大,拉格朗日插值函数在x=0附近较好地逼近了原来的函数f(x),但是却在两端x=-5和x=5处出现了很大的振荡现象。
并且,仔细分析图形,可以看出,当n为偶数时,虽然有振荡,但振荡的幅度不算太大,n为奇数时,其振荡幅度变得很大。
原因和上面f(x)的插值类似,h(x)、g(x)本身是奇函数,如果n为偶数,那么Lagrange插值函数Ln(x)的最高次项xn-1是奇次幂,比较符合h(x)、g(x)本身是奇函数的性质;
如果n为奇数,那么Lagrange插值函数Ln(x)的最高次项xn-1是偶次幂,与h(x)、g(x)本身是奇函数的性质相反,因此振荡可能更剧烈。
实验3.1多项式最小二乘拟合
编制以函数{xk}k=0,…,n;
为基的多项式最小二乘拟合程序。
对表中的数据作三次多项式最小二乘拟合。
xi
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
yi
-4.447
-0.452
0.551
0.048
-0.447
0.549
4.552
取权函数wi≡1,求拟合曲线中的参数{αk}、平方误差δ2,并作离散据
{xi,yi}的拟合函数的图形。
functionChap3CurveFitting
%数值实验三:
“实验3.1”
%输出:
原函数及求得的相应插值多项式的函数的图像以及参数alph和误差r
x0=-1:
0.5:
2;
y0=[-4.447-0.4520.5510.048-0.4470.5494.552];
n=3;
%n为拟合阶次
alph=polyfit(x0,y0,n);
y=polyval(alph,x0);
r=(y0-y)*(y0-y)'
%平方误差
x=-1:
0.01:
y=polyval(alph,x);
plot(x,y,'
k--'
xlabel('
y0*andpolyfit.y--'
holdon
plot(x0,y0,'
*'
)
gridon;
disp(['
平方误差:
num2str(r)])
参数alph:
num2str(alph)])
实验结果
2.1762e-005
1.9991-2.9977-3.9683e-0050.54912
实验4.1
复化求积公式计算定积分.
实验题目:
数值计算下列各式右端定积分的近似值.
实验要求:
(1)若用复化梯形公式、复化Simpson公式和复化Gauss-LegendreI型公式做计算,要求绝对误差限为,分别利用它们的余项对每种算法做出步长的事前估计.
(2)分别用复化梯形公式,复化Simpson公式和复化Gauss-LegendreI型公式作计算.
(3)将计算结果与精确解做比较,并比较各种算法的计算量.
实验程序:
1.事前估计的Matlab程序如下:
(1).用复化梯形公式进行事前估计的Matlab程序
formatlongg
x=2:
3;
f=-4*(3*x.^2+1)./(x.^2-1).^3;
%二阶导函数
%plot(x,f)%画出二阶导函数图像
x=2.0;
%计算导函数最大值
f=-4*(3*x^2+1)/(x^2-1)^3;
h2=0.5*10^(-7)*12/f;
h=sqrt(abs(h2))%步长
n=1/h;
n=ceil(1/h)+1%选取的点数
x=0:
1;
f=8.*(3*x.^2-1)./(x.^2+1).^3;
x=1;
n=1/h
f=log(3).*log(3).*3.^x;
%plot(x,f);
%画出二阶导函数图像
f=log(3)*log(3)*3^x;
x=1:
f=2.*exp(x)+x.*exp(x);
%二阶导函数
x=2;
n=ceil(1/h)+1%选取的点数
估计结果步长h及结点数n分别为
h=0.0005588
n=1793
h=0.7505166
n=1827
h=0.7304889
n=2458
h=0.4906909
n=7020
(2).用复化simpson公式进行事前估计的Matlab程序
f=-2*((-72*x.^2-24).*(x.^2-1)-192*x.^2.*(x.^2+1))./(x.^2-1).^5;
%四阶导函数
f=-2*((-72*x^2-24)*(x^2-1)-192*x^2*(x^2+1))/(x^2-1)^5;
h4=0.5*10^(-7)*180*16/f;
h=sqrt(sqrt(abs(h4)))%步长
%求分段区间个数
n=2*ceil(1/h)+1%选取的点数
f=4*((-72*x.^2+24).*(x.^2+1)-192*x.^2.*(-x.^2+1))./(x.^2+1).^5;
f=4*((-72*x^2+24)*(x^2+1)-192*x^2*(-x^2+1))/(x^2+1)^5;
h=sqrt(sqrt(abs(h4)))%步长
f=log(3)^4*3.^x;
f=log(3)^4
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