計算方法 (4)WORD

.計算機學院實驗報告課 程 計算方法 實驗名稱實驗四、插值法與最小二乘擬合一、 實驗?zāi)康?.通 過 進 行 不 同 類 型 的 插 值 ， 比 較 各 種 插 值 的 效 果 ， 明 確 各種 插 值 的 優(yōu) 越 性 ；2.通 過 比 較 不 同 次 數(shù) 的 多 項 式 擬 合 效 果 ， 了 解 多 項 式 擬 合 的原 理 ；3.利 用 matlab 編 程 ， 學 會 matlab 命 令 ；4.掌 握 拉 格 朗 日 插 值 法 ；5.掌 握 多 項 式 擬 合 的 特 點 和 方 法 。.二、 實驗題目1.、插值法實驗將 區(qū) 間 -5,510 等 分 ， 對 下 列 函 數(shù) 分 別 計 算 插 值 節(jié) 點 的kx值 ， 進 行 不 同 類 型 的 插 值 ， 作 出 插 值 函 數(shù) 的 圖 形 并 與的 圖 形 進 行 比 較 ：)(xfy;1)(2xf;arctn)(xf.1)(42xf(1) 做 拉 格 朗 日 插 值 ；(2) 做 分 段 線 性 插 值 ；(3) 做 三 次 樣 條 插 值 .2、擬合實驗給 定 數(shù) 據(jù) 點 如 下 表 所 示 ：ix-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5iy-4.45-0.450.550.05-0.440.544.55分 別 對 上 述 數(shù) 據(jù) 作 三 次 多 項 式 和 五 次 多 項 式 擬 合 ， 并 求 平 方誤 差 ， 作 出 離 散 函 數(shù) 和 擬 合 函 數(shù) 的 圖 形 。),(iyx三、 實驗原理1.、插值法實驗. jijjiiininjijjnjijji njijjiiini noiin xxyxlLcnixx xcxxcylLylxx ,00,0,0 ,01100 )(l)()()(1,)()(l )()()()()(，故 ，得再 由 ，設(shè) 2、擬合實驗.四、 實驗內(nèi)容1.、插值法實驗1.1 實 驗 步 驟 ：打 開 matlab 軟 件 ， 新 建 一 個 名 為 chazhi.m 的 M 文 件 ， 編 寫 程序 （ 見 1.2 實 驗 程 序 ） ， 運 行 程 序 ， 記 錄 結(jié) 果 。1.2 實 驗 程 序 ：x=-5:1:5;xx=-5:0.05:5;y1=1./(1+x.2);.L=malagr(x,y1,xx);L1=interp1(x,y1,x,'linear'); S=maspline(x,y1,0.0148,-0.0148,xx);hold on;plot(x,y1,'b*');plot(xx,L,'r');plot(x,L1,'g');plot(xx,S,'k');figurex=-5:1:5;xx=-5:0.05:5;y2=atan(x);L=malagr(x,y2,xx);L1=interp1(x,y2,x,'linear'); S=maspline(x,y2,0.0385,0.0385,xx);hold on;plot(x,y2,'b*');plot(xx,L,'r');plot(x,L1,'g');plot(xx,S,'k');figurex=-5:1:5;.xx=-5:0.05:5;y3=x.2./(1+x.4);L=malagr(x,y3,xx);L1=interp1(x,y3,x,'linear'); S=maspline(x,y3,0.0159,-0.0159,xx);hold on;plot(x,y3,'b*');plot(xx,L,'r');plot(x,L1,'g');plot(xx,S,'k');1.3 實 驗 設(shè) 備 ： matlab 軟 件 。2、擬合實驗2.1 實 驗 步 驟 ：新 建 一 個 名 為 nihe.m的 M文 件 ， 編 寫 程 序 （ 見 2.2實 驗 源 程 序 ） ，運 行 程 序 ， 記 錄 結(jié) 果 。2.2 實 驗 程 序 ：x=-1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5;y=-4.45 -0.45 0.55 0.05 -0.44 0.54 4.55;a1=mafit(x,y,3)x1=-1.5:0.05:1.5;y1=a1(4)+a1(3)*x1+a1(2)*x1.2+a1(1)*x1.3;hold on.plot(x,y,'b*');plot(x1,y1,'r');p1=polyval(a1,x);s1=norm(y-p1)figurea2=mafit(x,y,5)x2=-1.5:0.05:1.5;y2=a2(6)+a2(5)*x2+a2(4)*x2.2+a2(3)*x2.3+a2(2)*x2.4+a2(1)*x2.5;hold onplot(x,y,'b*');plot(x2,y2,'r');p2=polyval(a2,x);s2=norm(y-p2)2.3 實 驗 設(shè) 備 ： matlab 軟 件 。五、 實驗結(jié)果1.、插值法實驗（ 1）.（ 2）.（ 3）.2、擬合實驗（ 1）.平 方 誤 差 ： s1 =0.0136輸 入 程 序 得 到 ：a1 =2.0000 -0.0014 -1.5007 0.0514s1 =0.0136.（ 2）平 方 誤 差 ： s2 = 0.0069輸 入 程 序 得 到 ：a2 =0.0120 0.0048 1.9650 -0.0130 -1.4820 0.0545s2 =0.0069.>>六、 實驗結(jié)果分析1.、插值法實驗結(jié)果分析：（ 1） 拉 格 朗 日 插 值 在 節(jié) 點 附 近 誤 差 很 小 ， 在 圖 像 兩 端 有 振蕩 現(xiàn) 象 。 分 段 線 性 插 值 具 有 良 好 的 收 斂 性 ， 但 在 節(jié) 點 處 不 光 滑 。而 三 次 樣 條 插 值 最 好 。（ 2） 在 遠 離 原 點 處 的 插 值 節(jié) 點 比 較 密 集 ， 所 以 其 插 值 近 似 效果 要 比 均 勻 插 值 時 的 效 果 要 好 。2、擬合實驗結(jié)果分析：從 擬 合 結(jié) 果 曲 線 圖 看 不 出 三 次 和 五 次 的 效 果 的 明 顯 區(qū) 別 ，而 三 次 多 項 式 擬 合 的 平 方 誤 差 大 于 五 次 多 項 式 擬 合 的 平 方 誤 差 ，所 以 五 次 多 項 式 擬 合 要 比 三 次 多 項 式 擬 合 效 果 好 。