Matlab插值法

实验目的:

1.Matlab中多项式的表示及多项式运算

2.用Matlab实现拉格朗日及牛顿插值法

3.用多项式插值法拟合数据

实验要求:

1.掌握多项式的表示和运算 

2.拉格朗日插值法的实现(参见吕同富版教材)

3.牛顿插值法的实现(参见吕同富版教材)

实验内容:

1.多项式的表达式和创建;多项式的四则运算、导数与积分。

2.用Matlab实现拉格朗日及牛顿插值法。

3.用多项式插值法拟合数据。

Matlab插值法

 

 

 实验步骤:

  1.多项式的表达式,MATLAB中使用以为向量来表示多项式,将多项式的系数按照降幂次序存放在向量中。多项式P(x)的具体表示方法:Matlab插值法的系数构成向量为:Matlab插值法

 

 

 

。示例如下:Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

 

 

 

 

  将向量表示的多项式用字符串输出的通用函数示例:

 

   Matlab插值法

 

 

   例子Matlab插值法运行示例:

  Matlab插值法

 

 

   多项式的加法:

  Matlab插值法

 

 

   结果是Matlab插值法

 

  多项式乘法:

  Matlab插值法

 

 

   结果是Matlab插值法

 

 

   多项式除法:

   Matlab插值法

 

 

   多项式导数:

   Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

 

   

 

  2.用Matlab实现拉格朗日,拉格朗日代码:

Matlab插值法
 1 function yi=Lagrange(x,y,xi)
 2 m=length(x);n=length(y);p=length(xi);
 3 if m~=n 
 4     error('向量x与y的长度必须一致');
 5 end
 6 s=0;
 7 for k=1:n
 8     t=ones(1,p);
 9     for j=1:n
10         if j~=k
11             t=t.*(xi-x(j))./(x(k)-x(j));
12         end
13     end
14     s=s+t.*y(k);
15 end
16 yi=s;
17 end    
Lagrange

  运行示例:

  Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

  Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

 

   Matlab插值法

 

 

   牛顿插值法代码:

Matlab插值法
 1 function yi=newtonint(x,y,xi)
 2 m=length(x);n=length(y);
 3 if m~=n
 4     error('向量x与y的长度必须一致');
 5 end
 6 A=zeros(n);
 7 A(:,1)=y;
 8 for j=2:n%j为列标
 9     for i=1:(n-j+1) %i为行标
10         A(i,j)=(A(i+1,j-1)-A(i,j-1))/(x(i+j-1)-x(i));%计算差商表
11     end
12 end
13 %根据差商表,求对应的牛顿插值多项式在x=xi处的值yi
14 N(1)=A(1,1);
15 for j=2:n
16     T=1;
17     for i=1:j-1
18         T=T*(xi-x(i));
19     end
20     N(j)=A(1,j)*T;
21 end
22 yi=sum(N);  %将x=xi带入牛顿插值多项式,得到的yi的值
23 %A  输出差商表
24 end
newtonint

  运行实例:

   Matlab插值法

 

 

   等距节点的牛顿向后插值代码:

Matlab插值法
 1 function yi=newtonint1(x,y,xi)
 2 h=x(2)-x(1);t=(xi-x(1))/h;
 3 n=length(y);Y=zeros(n);Y(:,1)=y';
 4 for k=1:n-1
 5     Y(:,k+1)=[diff(y',k);zeros(k,1)];
 6 end
 7 yi=Y(1,1);
 8 for i=1:n-1
 9     z=t;
10     for k=1:i-1 
11         z=z*(t-k);
12     end
13     yi=yi+Y(1,i+1)*z/prod([1:i]);
14 end
newtonint1

  运行实例:

  Matlab插值法

 

 

   等距节点的牛顿向前插值代码:

Matlab插值法
 1 function yi=newtonint2(x,y,xi)
 2 n=length(x);h=x(n)-x(n-1);t=(x(n)-xi)/h;
 3 n=length(y);Y=zeros(n);Y(:,1)=y';
 4 for k=1:n-1
 5     Y(:,k+1)=[zeros(k,1);diff(y',k)];
 6 end
 7 h=x(n)-x(n-1);t=(x(n)-xi)/h;yi=Y(n,1);
 8 for i=1:n-1
 9     z=t;
10     for k=1:i-1 
11         z=z*(t-k);
12     end
13     yi=yi+Y(n,i+1)*(-1)^i*z/prod([1:i]);
14 end
newtonint2

  运行示例:

  Matlab插值法

 

 

 

 

  3.使用4次牛顿插值多项式插值,并作图:

  Matlab插值法

 

 

   解:由4次牛顿插值多项式,

  Matlab插值法

 

 

   求上述多项式的系数:(修改newtonint.m代码,得到差商表),代码如下:

Matlab插值法
 1 function B=newtonint4(x,y)
 2 m=length(x);n=length(y);
 3 if m~=n
 4     error('向量x与y的长度必须一致');
 5 end
 6 A=zeros(n);
 7 A(:,1)=y;
 8 for j=2:n%j为列标
 9     for i=1:(n-j+1) %i为行标
10         A(i,j)=(A(i+1,j-1)-A(i,j-1))/(x(i+j-1)-x(i));%计算差商表
11     end
12 end
13 B=A;
14 end
newtonint4

  代入数据得到差商表:

  

0.98

-0.3

-0.625

-0.2083

-0.5208

0.92

-0.55

-0.75

-0.625

0

0.81

-0.85

-1.125

0

0

0.64

-1.3

0

0

0

0.38

0

0

0

0

  已知,第一行的便是插值多项式的系数,代入插值多项式:

  Matlab插值法

 

   并作出图像:

Matlab插值法
 1 x0=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];
 2 y0=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];
 3 plot(x0,y0,'b-o')
 4 hold on
 5 k=0:1:10;
 6 x=0.2+0.08*k;
 7 for i=1:1:11
 8     y(i)=0.98-0.3*(x(i)-0.2)-0.625*(x(i)-0.2)*(x(i)-0.4)-0.2083333*(x(i)-0.2)*(x(i)-0.4)*(x(i)-0.6)-0.520833333*(x(i)-0.2)*(x(i)-0.4)*(x(i)-0.6)*(x(i)-0.8);
 9 end
10 plot(x,y,'r-o');
11 legend('原图像','4次插值图像');
plot3

  Matlab插值法

 

 

 

小结:

  在编写牛顿插值的代码时,我遇到了超出元组索引的问题。我在MATLAB的提示下(它的提示是英语),如图:

  Matlab插值法

 

   这个f是使用迭代来求差商的,但是出现了问题。我根据它的提示创建了一个全零数组用于存储运算得到的差商,在某种程度上解决了这个问题。

   在解决第3题时,我特意编写了一个算差商的程序和一个4次牛顿插值多项式代入数据画图的程序。差商的程序是修改第2题的牛顿插值程序得到的,这在一定程度上说明,一个程序的功能是可以分开的同时也可以写在一起的。但在写4次多项式代入画图的程序时,并没有参考的我,只能回看书本关于4次牛顿插值的知识,我得到了这个牛顿插值多项式的公式,并发现它的关键就是每一项的系数,而那些系数就是算得的差商,所以,很快,我就写出了4次多项式代入画图的程序。很开心的是,算得的多项式拟合得很好。

 

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