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matlab脚本进行连续函数的最佳逼近

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发表于 2023-12-31 16:02 |只看该作者 |倒序浏览
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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:
# s* d7 D" _, c  ffunction fe = fitfun()( a1 |6 ?5 C% N
    % 连续函数的最佳逼近
' @! Z- k; y% G" M    % 取基{1, x, ...}9 L( d$ V/ _- [1 E( s0 X
( F3 q4 A: N4 \' G( F1 _% i9 _
    % 默认算例为课本:P60,例3.1
0 n) R  u3 L6 h/ A; b  }4 s    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]6 r* _+ |: T4 [  c# X# O9 |: I
    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
8 Z% X- P, a4 i: }1 l" K  T/ D8 H0 ?( l$ A3 O8 L
    % 输入原函数5 g* c$ c) m- m- u% O9 u
    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 }# ~1 ^4 y! A7 F- [    if isempty(fs)% ^  {9 N+ d+ a7 T) y! W- x* A/ k
        fs = 'x^(1/2)';
3 u( x5 K  B! p& K8 Y# [. [    end" o% Z1 V, e! k/ g8 r4 o7 G; A% R
    f = sym(fs);
- }  k/ P# k6 j$ ~2 U' p+ W2 C0 N( O: }$ h9 o
    % 输入定义域上下界; l. U; o( y& m4 ?% X
    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');
+ K, [+ N( ?+ w: F! v( \% d    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');2 k0 G7 E$ w0 g" `  p- b* n, t

; a1 N) T% A3 S: X6 H  F3 g- R5 N    % 输入逼近的最大次数
" D. Q7 h3 }8 b" p6 d% H    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
( z7 F  o9 Q0 @
: Q7 x, T9 S# w+ z$ }    % 创建向量# H: _4 k( E& y" b+ u3 v& }
    v = vv(n);, `. w$ t. c7 z* o7 E
    h = vh(n);2 p  \) f7 u) R8 A4 n7 y/ z
9 M+ }1 a+ `% H# r) _
    % 计算矩阵 G 和向量 B, ?% z9 z' o  Z
    G = int(v * h, a, b);5 x; _5 M  t" m) ~0 e
    B = int(f * v, a, b);( ]) _& s  p  p2 \. U% j

& S  b2 z9 G5 t3 G  _1 y7 T5 I# t    % 计算系数矩阵 C9 j" f* |. q& g- T0 V" X" M2 N& I: O
    C = inv(G) * B;
, e) @- B% B. h. z/ U  k: q
! @! [9 x' A. S    % 计算逼近多项式
& ]; y7 W# c, f! M- ]# S/ v    fe = h * C;
+ \: [& B% S! O( r* O9 h# I0 e1 o/ e8 e( ~: W  D9 z
    % 误差2 X& Y3 e" n- `1 B) o
    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);
/ Z# l) T; s8 j( H! j" |: ~
7 l* x  q/ I( f: E% y0 U    % 绘制原函数和逼近函数* Q5 B2 I  q2 a9 J: G3 l/ d- w
    x = ab-a)/100:b;
& H' ]! D7 d0 [    y = subs(f, x);
' D. L! T( P* r. N    plot(x, y, 'r');  w( k0 T) Z% R/ d; @, B7 A3 s
    hold on;
1 r5 |* O! O: v/ f+ X    y = subs(fe, x);" Q& R, t5 I6 M" M3 }% g; y6 C
    plot(x, y);
1 f) n) m! N" K+ D' ?% D8 r+ X2 F+ C. ^, `" b) z* i9 l+ W' a
    % 输出误差. m) ]# @8 m0 w" w4 s! v
    disp(['误差: ', char(SError)]);
3 Z1 B8 a1 Z8 Q) Pend7 Z$ u6 X  M: a4 v

- X0 c& b# x. p/ w%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
. {3 i) Q; ]' c
$ o' P' Q) Z( {* }! h. Kfunction v = vv(n)9 v; [9 d! M5 R- {
    % 创建垂直向量,如 9 ]' {2 }: N3 S
    % 1$ T7 q3 S4 D; Q+ n/ M. G
    % x
, a' S+ K! f# g0 q8 S    % x^2
' I( h- i  F1 b/ J; M. a    % ...
& C( E( j! I+ \- I0 X9 {0 P# u    % x^n# w/ z' Z4 q3 B1 L1 w4 w7 V
- N" s! A) c; S& I+ n8 z7 R. i
    if (n < 0 || n > 9)" U, S+ v1 ?& ?: X
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');2 i6 H9 h. h& c, ?7 _) _7 c
    end
+ k2 f  I+ `5 i) A" T1 v6 k8 X9 e0 h8 Y9 _$ q
    s = '';
1 {& B% J' C6 Q! Z3 s! ]    for i = 0:n
: @9 ^6 g5 d% U        s = strcat(s, ';x^');  w# g( W+ g2 i7 A) ]% A4 u
        s = strcat(s, num2str(i));; S# X$ f1 z+ {0 |9 |0 D
    end
, K, q0 p0 N. r2 Y    s(1) = '[';
* U8 [- w; Q# C- N% H: h    sz = size(s);
( K" a5 |$ V, U9 o4 j& @% [    s(sz(2) + 1) = ']';
" a) W' [8 R# m$ b$ ?$ f+ n3 z) q) Z0 n$ k% |( q8 y8 o5 ^) i
    v = simplify(sym(s));
  d+ L$ `7 |; Xend( ]7 l6 q$ a3 |/ g9 J
0 t6 T) b: Y! s- t8 g$ u
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%7 O( a# I% _' O, r* J
4 h) c  O  J' f# [  e& \& g
function v = vh(n)
; K2 r! ~% _5 d6 h' i* g. q    % 创建水平向量,如
% E9 _/ P; {, u6 H/ F    % [1, x, x^2, ..., x^n]9 Q7 K: ~6 V3 l( q; N2 r+ C

" ^( x2 q+ I1 a+ ?- ~    if (n < 0 || n > 9); N( G; Y0 X2 F- U
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');0 z- Z4 M/ Z4 S# ]
    end
3 f& b, [4 x! U( D7 J+ s+ ~4 A" }5 R+ P  w% @. \
    s = '';3 M+ G& f: Z! p: r1 u! j) M* @  S
    for i = 0:n
+ e0 ^, j# }: ~6 a; L+ X1 T3 C0 E        s = strcat(s, ',x^');3 _# b# v) R% o+ ~' m$ c
        s = strcat(s, num2str(i));
- h" @. U" E+ V2 i% N0 J/ [    end. c& \& X7 d  I! z2 F+ w
    s(1) = '[';9 T4 m) R, w6 |8 H2 p: y; ?  t
    sz = size(s);
4 Y# r0 t& ?! e9 a6 E- L" b# C    s(sz(2) + 1) = ']';& ^. v* L' k/ h! O% G7 Q
% z  o/ T9 b; L
    v = simplify(sym(s));
* x+ r& u; z' f. f; @2 S. mend
9 J8 L) `! Y( Z: K- ~% g) H0 q
; a6 K' y& f, ]: P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。
+ W: {9 t6 T5 [( q3 Z
5 N- I2 s# ~$ ^' r( F; J, k) u
1 a" N. I5 ^) G. U* }
zan
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