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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:) ]* m- E4 v9 S, C1 C7 V3 _2 O
function fe = fitfun()2 s4 o6 f$ J3 G3 f
    % 连续函数的最佳逼近
  f0 Z/ G5 q8 _2 Z    % 取基{1, x, ...}
& e2 K  X! G% A8 m& l! ?" j7 l5 r
' x. B, |3 t" ^9 {  |6 @    % 默认算例为课本:P60,例3.1/ i5 v1 z2 J5 Z' Z7 p; ?. i! d
    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]
7 L4 _3 x2 H5 t    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
4 ]5 v3 i! d, v) g& c) [( F
' R6 z" J' h! z( Z9 \% M  v* p    % 输入原函数
7 m4 d) |/ |0 P% D) m' y    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');% o8 r" ~7 ~4 W# w0 Z' s
    if isempty(fs)9 T" F8 S* ^5 m. _) Y- a- f5 {
        fs = 'x^(1/2)';* Y: m2 I* J0 A
    end
4 s# U* d7 q& V    f = sym(fs);
- ^7 K; [3 ]# a- V- ~9 T
7 I- Z$ t6 ~) t, Z    % 输入定义域上下界+ E  X5 U: f* a2 _- w" g; i% r
    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');: H% C/ E/ r4 n, X
    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');4 E) L! Y; g! ?
  @- o! K/ a/ g, s$ R2 z9 S
    % 输入逼近的最大次数
3 F- ?4 ?5 A# u1 d    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
" B0 G) ^* `7 Y4 i$ k3 X! t4 |
6 \  Z# W; s$ j* V# p" c    % 创建向量7 \4 `* ]) H3 T
    v = vv(n);
4 L1 c7 Q$ f' u+ b, Y8 _& e3 r  w    h = vh(n);
& x  T9 m; P; d0 z. [5 z
4 l. c$ p" W  p) y$ @; H. C- q    % 计算矩阵 G 和向量 B
& L5 K; e% s: K0 b0 C2 {    G = int(v * h, a, b);
2 f, k6 `7 ^) O6 e" u  S! c    B = int(f * v, a, b);9 r/ E9 w+ j  c" Q$ ~& R
1 |5 e3 a! u) Q4 [
    % 计算系数矩阵 C/ o/ ]4 G% C' x+ Y; y6 K
    C = inv(G) * B;
, W7 [3 c" E( N1 w
7 z2 J- B9 w  v5 E. U  ]  q    % 计算逼近多项式
1 B9 Z  G& P+ w) _- k& U    fe = h * C;* l0 o/ {1 _' Y

3 |% z4 z2 }: W9 M    % 误差) @# b8 t' G# O% T
    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);
0 r- c! E. t: o  Z8 s1 |& l* U- H: o- T3 P. _2 a  C- O# M
    % 绘制原函数和逼近函数
) J6 t/ W& R/ r; p* V    x = ab-a)/100:b;
* Q9 p8 G$ w4 P7 n+ T2 |/ r    y = subs(f, x);: Z6 t' B# U" W, y
    plot(x, y, 'r');
/ r0 I- b0 ~1 j1 ]    hold on;
% y2 s" u  d9 B/ ~% H6 I    y = subs(fe, x);
- O4 }; {4 f1 |: Q& A! i2 k    plot(x, y);
9 b% C7 i4 I' c4 v8 p1 u+ r+ B
5 Y. z" s6 M& b0 [$ q# z( R    % 输出误差
/ P! D* A# x' V6 ~/ l( {5 K    disp(['误差: ', char(SError)]);) r% f# ]) O2 Z$ V* A4 J
end+ K9 f% @. ]! L- i5 ]
0 a* R2 q* E( F% ]# O% C/ T
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%4 X: O8 i3 h3 `/ W) D1 W7 w' R

! B' ?. }1 X- h% L; r! Sfunction v = vv(n)
3 q% n9 m9 f" }    % 创建垂直向量,如 # o, P% H! j  d4 \' f6 {& W: O
    % 10 N$ P* |& e8 h, @) I- p
    % x8 f+ {3 H* H8 f3 ]" W
    % x^2+ Q+ G3 V- L: u8 @# i
    % ...
1 u& s' B' a3 b8 c- c+ @% c+ E0 c    % x^n( p  e; C! g  X
; _, Q7 V' w( A* [. z
    if (n < 0 || n > 9)$ n1 m/ w! F. k
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');, ~+ s( f& r* c* S! g4 x3 I+ k5 f5 \8 x, B. F
    end
6 h+ J, @. e8 w3 [5 Q
& y; Y8 @: b/ J. v, f    s = '';
6 N, t& R$ F+ i. P. I    for i = 0:n
9 y0 _8 D& r7 p, h1 Z        s = strcat(s, ';x^');
( E$ q) J& s! V/ p, `( C        s = strcat(s, num2str(i));
' t% [+ q, g4 u' E3 I, L    end
/ v& J: W; t% A6 d    s(1) = '[';  Y" ], f, [8 {7 j7 W: h0 o9 f
    sz = size(s);
$ v* L3 {- {' s0 ]    s(sz(2) + 1) = ']';: {! f* }) D! s* I4 \: ^- f3 ?# f

9 L$ N& `1 V6 W' r2 d" ?  Q7 i0 q. d    v = simplify(sym(s));
3 J  @8 x$ L% y; y6 Vend
+ X% J' V8 e/ a2 c
& @  k/ R0 Y2 ?2 C) G%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%+ T+ I" m1 M9 ?6 k' c& A- B

- z, ]: Q# ?. c/ X( f% j. P: tfunction v = vh(n)2 t6 a! ?' D0 f) |( c; ?( C
    % 创建水平向量,如 5 Q$ |& A+ C  J' }4 T0 [
    % [1, x, x^2, ..., x^n]# y3 ^( ^7 a) x$ [
; b  J! [' [& K+ p! K3 ]
    if (n < 0 || n > 9)
0 e& d# K& v, r+ B, }! L$ p) f+ a: O        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');! q+ G% F# o( b% H: I; u
    end, Q( E! I5 Y) A: F
# L/ O9 T* ?4 v" }! H! T
    s = '';3 y( K# I" [8 |6 U, O1 Q
    for i = 0:n
: }0 i3 W5 ?& ]/ w  V* B& i        s = strcat(s, ',x^');
. g  J+ n. e3 X, T+ O: S        s = strcat(s, num2str(i));
3 C( Z" E' g* H% S, I7 l" l8 b    end, K5 U. N4 `: g
    s(1) = '[';
% M0 u& |2 [7 Y# X7 t$ X! X# d& U* u! ^    sz = size(s);
. e* h, W( N) i# ^9 M3 g( A# ?" K( M    s(sz(2) + 1) = ']';) x2 ^. B2 g6 u& ?  }) G2 ?4 y

$ h* ]4 g3 g2 {; M) A" L; o# o    v = simplify(sym(s));4 f; D8 n  ~) p1 @. `
end
( D) b1 d0 g3 q  K2 Z+ X( g. U: {% E
, Q7 U, w3 K0 b7 f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。0 I) m$ `; t) j+ v

6 r; F/ J/ h$ e( m& Y! X. I; f7 i, {' C
' W. ^$ W% ]  c& t$ L
zan
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