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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:
  |, k+ d& W( ?0 X" n. \$ Nfunction fe = fitfun(), I7 g& q1 _! t7 G; B
    % 连续函数的最佳逼近
' m% _: T: g% y9 A4 A1 U& v' C2 k3 O    % 取基{1, x, ...}* B& \) J& v+ h& ]% ~' [
  j" ^* o, g- J1 [) i+ z0 A$ C# t
    % 默认算例为课本:P60,例3.18 \" t# F7 g# J
    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]: Y, u# b& h: X7 m7 g+ V
    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
7 U7 [) h, V7 r7 L8 t0 A2 O4 k, f  |5 e5 k6 w  G3 o6 U' }9 a! H/ @! x: o
    % 输入原函数( J) q/ _$ R. A5 E( \7 E" p
    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');
, e, j. L$ e" q4 w7 n( j5 e% O  u    if isempty(fs), }" u4 t& K! D0 f% }* H$ K
        fs = 'x^(1/2)';6 }; D( z! P! R7 z- A4 r
    end
. ]) r9 k8 @3 m; X$ r5 l  V; J    f = sym(fs);2 x1 N! ?, f3 Q+ Z0 g; P  g/ E

8 C! k, F/ \! s% @0 X2 ?8 j2 e    % 输入定义域上下界+ j0 }7 T2 O) @) [3 |/ I
    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');
9 i* P$ o. ]2 \! R' z; }$ x    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');
7 P5 E+ s  \: {' [% i; \, J3 ~! @! _6 N6 f8 R! s: O2 C* Z
    % 输入逼近的最大次数; j' M2 O, v6 [8 c$ ^0 R2 X3 a% ]
    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');- c0 P& u8 q- w

" r4 ]& F- O/ L2 t2 m    % 创建向量) p) V& [! M; G
    v = vv(n);
, a& n/ s  i/ e2 n6 t    h = vh(n);
5 F8 T& Z) Z4 `  p. b
; A$ d/ ~* w% ~, x1 r    % 计算矩阵 G 和向量 B
+ f' B$ Y: }% Y2 B. L! {    G = int(v * h, a, b);, U+ e- f* o9 f% t: o1 z( W" }
    B = int(f * v, a, b);
( y1 d, a1 Y' z/ w, y- e+ N. C0 o& m& J& S9 F) n
    % 计算系数矩阵 C
, ~* w0 ^) Z3 T- f! l* n& u. |    C = inv(G) * B;, |9 g* ]; s( c9 g1 Q! t8 m! u

. r3 F5 O3 H! M" S* H/ w    % 计算逼近多项式
$ ~; d. B5 @# ]0 K2 x& |    fe = h * C;2 b- v$ h; y- ?
% m1 Y. X2 X4 p9 j+ }
    % 误差
* R4 I5 n; s1 N    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);
4 q0 A  f6 ^9 w) |; W2 H4 |. t& M6 ~/ s7 m( B
    % 绘制原函数和逼近函数
9 N0 q4 U; q0 h" k, v) n- {9 _    x = ab-a)/100:b;/ k) M  W4 X8 @1 l* k
    y = subs(f, x);9 }+ y1 l! ~9 _- s- }
    plot(x, y, 'r');
3 g5 }; `  E: h+ ^    hold on;7 V6 V3 V+ |+ T9 C" J
    y = subs(fe, x);
% T# y- Q3 m0 |! }& f. Q& r: P    plot(x, y);2 c+ d9 ~/ x4 ?3 K& D

: ^! D+ I- g, i, X  W    % 输出误差
* X" x2 D) P0 v- |5 l0 J    disp(['误差: ', char(SError)]);
2 u1 s" i/ J7 s" [" ]7 E: R' uend
, K5 R0 ^5 [4 `9 s; P2 B! Y- t# l; |( q( L
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
; ~" ]; B3 D; [. O5 ^' n- a. n0 U: `' i3 x- \; o, z
function v = vv(n)6 i) E5 S* F/ W+ Q8 O
    % 创建垂直向量,如
0 k2 I- D5 s% v% m9 o2 ]    % 10 v% V7 e6 G: [
    % x2 {! O6 r- y8 b8 R; j) e
    % x^2
( l5 i- s. s' G* i% M! f* }9 t1 i    % ... 4 B8 I6 [/ T/ J; w' _& i/ s1 f
    % x^n8 X, j4 l4 }- `# m$ `0 y% J
: T8 G- a* e- {" d5 y  j
    if (n < 0 || n > 9)/ p4 N9 {% l) y7 k
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');5 `- k" T5 E0 W6 }8 j
    end
0 k9 X2 _9 n! t1 [! s  i5 f' A0 H
9 z6 {6 t9 q7 x# ^* r& S3 p    s = '';
( q7 \6 W/ I* i! v* H! H    for i = 0:n
/ l7 j9 D3 J$ g8 e9 p        s = strcat(s, ';x^');0 O0 O1 Z% V) a
        s = strcat(s, num2str(i));0 h5 a+ `/ [3 |& `+ d
    end
' E% |, L% D4 Y: S# N: a7 v    s(1) = '[';6 p. _- T0 o# n% t* g4 D
    sz = size(s);& ~: \6 P9 Z* ?
    s(sz(2) + 1) = ']';
" w: C  s" H/ i" E3 C7 ]/ C+ z3 |" h+ x8 ]+ }+ K5 z
    v = simplify(sym(s));
" R" |" g. e  r; h- Cend
; F, f6 g+ v' e( q2 ^$ l
0 |3 g- ^2 g1 A9 N( Q%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%; z, S. m# A2 Z$ H0 q6 a* c

9 t2 C, I, }3 R- O3 l* I1 Tfunction v = vh(n)* V0 ]- N' t, L5 A
    % 创建水平向量,如
6 w1 a7 M- c9 S! z& e! }9 [4 x, ~    % [1, x, x^2, ..., x^n]
" i0 @& i- Q! A& s$ n& G1 R7 H. ~  U8 L2 P& V9 ?/ d
    if (n < 0 || n > 9)
& ~) L% z* C2 u        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
! W+ Y0 C/ U% w" @$ }    end; J. H; j( `! P( n' S8 M2 ]5 d

& a6 |1 ]6 Q& }, W, R, j" Q; I    s = '';1 o) |/ _  [' j" l8 I& [& @
    for i = 0:n, G1 @7 w2 E. _' r8 u- z
        s = strcat(s, ',x^');) R2 F- a1 t7 U# D
        s = strcat(s, num2str(i));
7 c1 K: |: m, k2 w, r4 Y    end
( y: }# I, c( p4 O$ w0 n    s(1) = '[';
+ K' k" {0 X# t# g! F4 m/ s    sz = size(s);
% I+ U3 c7 }( B! ~' h  I' M    s(sz(2) + 1) = ']';
6 b5 E& h" ^9 G5 i$ A
8 ~! ]3 e0 r5 D: p" ^1 l    v = simplify(sym(s));  \! ^0 E3 @% }8 P0 ^( f$ G5 T
end0 ^2 z2 @/ h2 }6 U% e
' r3 Y0 M9 e( S# W* J! i, P0 A
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。7 }1 R/ u4 Z5 R+ i

/ ]$ W: w, u9 J( |7 Z' x
8 i8 k/ X( `8 l- p( ~$ }; R6 B
zan
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