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标题: matlab脚本进行连续函数的最佳逼近 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-12-31 16:02
标题: matlab脚本进行连续函数的最佳逼近
这是一个 MATLAB 脚本,用于进行连续函数的最佳逼近。脚本实现了对一般形式的连续函数的逼近,用户可以指定原函数、定义域以及逼近的最大次数。以下是对代码的主要部分的解释:: h" i, E; i& R! n1 ~/ w
function fe = fitfun()
2 ~7 b4 r$ H5 r$ C3 }. C    % 连续函数的最佳逼近0 d* }' F5 `9 N8 k( i. Q, Q+ G, Q. e
    % 取基{1, x, ...}; _8 R# W5 L- G, z- e+ ]
  O4 @; M  \9 E
    % 默认算例为课本:P60,例3.1
; F9 c. m' O* n1 N- \9 _* a    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]0 e% h! n) A. ^) l
    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803$ j% b: Y+ j- ^: e4 S7 S: ?7 P
: I3 U2 p3 x- X) p2 O. P
    % 输入原函数3 t: r6 C# u  ~0 C; ~- z
    fs = input('<连续函数的最佳逼近>\n输入原函数f(x):[直接回车表示:f(x)=x^(1/2)]\nf(x)=', 's');2 ?) ~2 A/ M/ @8 ?8 C* d- B6 ]
    if isempty(fs)) L: b' z! ^2 D- \
        fs = 'x^(1/2)';- D( k; u) b  M
    end
' B3 Z  @( Z. K# X    f = sym(fs);5 a% V; N% w$ F3 S% U/ B. @  t2 W
9 D* |# E7 A% e2 t/ U
    % 输入定义域上下界
* u3 T: G7 S7 t% [3 ]    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');8 K# E5 W4 w- M) p% E
    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');1 u3 c2 n3 s( U7 a' V' t" }( G

6 ~2 ~6 n6 c4 [# b* ?1 K    % 输入逼近的最大次数# C' b5 o9 N% W" p! x
    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
! R' L9 b! m3 P/ |2 w; b  u2 s
+ G9 e2 h/ i$ F! T/ ?, P; }& D    % 创建向量0 m/ c- Y6 {3 {
    v = vv(n);* q+ ^4 \0 a+ X6 L. H+ F
    h = vh(n);
: o2 |- c8 X0 ?3 X( Z9 a1 I% P# ~" k" w
    % 计算矩阵 G 和向量 B- S) B# E  Q" e
    G = int(v * h, a, b);5 L! }6 C$ S8 Y. w
    B = int(f * v, a, b);9 M% F, G6 H! o/ [& @2 C9 L! X
, ?* I; T, `, T$ o* V
    % 计算系数矩阵 C
6 i) ~+ t* a: F% u5 q    C = inv(G) * B;
7 I5 n6 f% z7 C, \) Y( u* E# x- |6 s5 @$ r4 ^/ W) [; {
    % 计算逼近多项式0 m  H* Y  ?8 R0 {1 w! R
    fe = h * C;% Z: l0 I+ _$ D" s8 T% p; `

( p5 J1 ~! h- u. b    % 误差
9 u) e* E: b4 A; H: W    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);
4 {( p& }* c; _* l1 B& h
  `& ~# K, v. ], J2 \. F# k    % 绘制原函数和逼近函数
  r7 P% N/ ~3 R2 P4 u    x = ab-a)/100:b;
* h9 |  {# c- o- z3 R- k# Q    y = subs(f, x);: w$ n4 u+ d7 m6 m
    plot(x, y, 'r');
5 k% m5 d# \% [& Q    hold on;
: N8 Z" x; q6 g( d: L- M    y = subs(fe, x);
: y0 @7 s3 A  P4 z! o    plot(x, y);" a/ {/ b* z( @' `

7 `( l6 x- n' X3 G9 ]! ~2 E    % 输出误差. P% u' a/ i* k* N$ |
    disp(['误差: ', char(SError)]);
8 L& }1 P$ Z3 |+ Pend7 e; H! l6 D7 K% \+ Q

7 g- m: c2 w* J' T. }4 p$ c%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%* H- y9 [" n& V+ }

5 |: c" a8 z% u( m* Cfunction v = vv(n); a8 x7 o1 A7 R: \7 c) K1 M
    % 创建垂直向量,如
8 N) R6 P2 o9 s# I  E/ C, k) K    % 1, U" S$ _: p5 l' N" y
    % x
  C# Z- i3 I' U* m. h' N4 |    % x^2. I; u  c. W% d% x/ a* r! j
    % ...
2 X+ P- |% P) z3 v& G" \# s    % x^n6 \) y+ y8 S9 g! m- G, ~
' D+ j. H# O9 @  i8 @
    if (n < 0 || n > 9)9 [& w  L: k1 V( j, L/ S2 H3 U9 }
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');4 q4 O8 Y% ]* i: B) u0 _
    end
4 I; y0 s. {2 ^+ F* R5 z4 S7 c) |# t9 \; F9 m7 v9 n: ?1 @
    s = '';/ f* v3 i0 t  q- O8 V
    for i = 0:n
1 a" N) L* @; i        s = strcat(s, ';x^');, l. a, o3 {$ k3 q# N. w
        s = strcat(s, num2str(i));# ^, l0 Q, P0 `6 m, u
    end( \3 w' W  L9 @$ }" I- s. Y8 c, e& w
    s(1) = '[';3 Z- B, I0 T8 Y  ?
    sz = size(s);
( N. C& B( y: U0 C8 D    s(sz(2) + 1) = ']';
4 R- p% A. e: z2 U( |5 Y: l$ \9 O0 N6 C) [9 n# c$ A  S% ~
    v = simplify(sym(s));
1 c& g# s& j6 @+ P" T2 ?1 _. Fend" F) C6 t) T6 z* y5 @5 _! O2 o
1 u7 Q3 M3 o0 u8 B
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%7 c" `5 M1 e6 S. q) o  a, o* f+ \& Q

& Y7 e0 v/ Z* M8 a4 s4 z+ cfunction v = vh(n)! N3 d7 u5 X+ m' T" [
    % 创建水平向量,如
: l* g7 r" l% _: }3 K    % [1, x, x^2, ..., x^n]
1 E6 ~  c' o! q
" |* \  V/ l( ?0 W2 f0 K; u# }. N    if (n < 0 || n > 9)
- x! ?8 B1 p7 n& n& L) P: K" M        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');( C# k' o( n# i8 f: S2 c
    end
$ y( r  Y0 H2 C' T" G' v  e* g5 W3 D8 l
    s = '';: L! f0 E: z$ R& M4 @
    for i = 0:n
" ?$ I. l. q! ]: N4 x$ z: ^4 k        s = strcat(s, ',x^');
0 n* F. R1 V2 V        s = strcat(s, num2str(i));
/ E" k' l; x' h6 G3 i5 G( }0 C    end
- n+ a9 O7 U" C# x    s(1) = '[';, l' x/ P4 Y. ~0 g! @0 C
    sz = size(s);) X  A* b( E6 @9 V
    s(sz(2) + 1) = ']';
8 {7 C% V: N6 b6 N9 {& t3 B& j5 O
    v = simplify(sym(s));
& b, f0 H0 ?8 N0 |0 \$ I- ]% X4 R8 Uend
( |! }+ a3 V9 c. _3 U% D6 i1 a5 v- k" Q
这个脚本首先要求用户输入原函数、定义域以及逼近的最大次数。然后,它构建了基函数向量和水平向量,计算了系数矩阵 C,并绘制了原函数和逼近函数的图表。最后,输出了逼近误差。
) O* U, D3 h# l( T3 e# l; X# F1 D! j- d; H5 B

+ T2 I% }, g& v( c# B




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