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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:. z2 y5 d8 O$ b0 ^0 _' _; }
function fe = fitfun()
, I7 W3 Y( c/ N6 y& A % 连续函数的最佳逼近
( d6 W# z% m8 Q( h# O % 取基{1, x, ...}
6 k; ]! t! ~! X, _$ O$ C2 [8 j9 g- s8 W8 h1 ^( b: I9 y
% 默认算例为课本:P60,例3.1
& X/ b& [+ d7 l6 X/ i' t % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]
; E- M B: ?8 [' _ % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x 平方误差=0.00010803
3 ^/ G6 ~8 W- P0 q3 w6 i/ q$ H+ K P4 j+ W4 {( |
% 输入原函数6 B: c: q& P( J! P8 J. s
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');7 @: f$ ^. V1 z; ]' L
if isempty(fs)! u) u E4 Q3 V& y
fs = 'x^(1/2)';, W! w( E5 C( o% G: Q" g7 w
end @1 P6 V# U* d2 E6 y+ w
f = sym(fs);
1 o0 ^' t; J) k8 b# K' X- v$ Z+ l$ [) E6 R7 \
% 输入定义域上下界
" v& m) `: ]' U9 Q: m& g; C a = input('定义域([a, b]) 上界a:');
4 v7 g' e7 C! Z# Y% R4 d5 ?- g b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');
0 i" l9 B5 ^% n1 h- O) U, t- Q
. E/ b3 B Y# w1 ~# B1 A % 输入逼近的最大次数( b6 p# T( ?$ V& o1 q% w+ N, I& t
n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
J; ^* ]/ r7 z( G/ W' t, ^9 _; o+ z% X4 U; R
% 创建向量: j0 g9 B/ R4 o( J {+ t+ ?
v = vv(n);
) ^' y1 w6 f% F2 ^3 W" X h = vh(n);( |0 u3 [9 e/ @/ j1 p# X2 w! g: Q, S) B
, e8 F6 c* y2 g7 e: X2 G/ \
% 计算矩阵 G 和向量 B
& L1 N( P( L x; x: p" R$ t" U0 b G = int(v * h, a, b);0 s4 r) m7 r5 `& H! [' R" s* A5 Q4 n
B = int(f * v, a, b);
+ Q. g1 N3 O8 e0 S( p, J
m, O" L$ p! c$ Z; w % 计算系数矩阵 C
& d4 [; B9 ^4 U0 Y4 _- w C = inv(G) * B;
3 L2 M" p3 m- a7 [- i) E1 D; s& F7 i8 m9 \( z( B
% 计算逼近多项式# w" v. q" D/ _, d e3 f
fe = h * C;
3 G) m G1 O$ H
& i' f9 Y. J/ R4 M/ G9 K % 误差$ x/ ^ d! T9 C4 y% ^, W
SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);
9 T9 G: W/ l# ~: l$ Q/ h: Q0 |) F5 p. Z, O# a
% 绘制原函数和逼近函数
1 S% b$ z6 w2 x) K# P" e* ~7 L x = a b-a)/100:b;
+ W4 D _, U2 Y: a1 T y = subs(f, x);
1 b/ n' c; y0 ? plot(x, y, 'r');
, y% T8 U" }! e- S2 t* L$ M* i hold on;
8 Z* g: ]: G/ s+ Y1 T; N6 u y = subs(fe, x);8 n: }5 K5 r: n0 c# v( v7 G
plot(x, y);
5 j9 ~% Q, \ n3 c4 d. p( d6 H4 G% F
% 输出误差% l$ Y. }+ a6 t# E" }# e
disp(['误差: ', char(SError)]);9 q6 O4 P0 B; C4 c0 A
end
3 Y: s' \: r# o( r# O, x( T
' @ H+ V0 u* t: k X. F%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
- B0 @2 l1 \' l$ G8 ~$ Q! ^$ p- r' x ]
function v = vv(n)* d! m. z1 E! \ z% a* R; ?3 g
% 创建垂直向量,如
3 x2 T, ?, N. y4 z; `9 u9 k( G! {, a % 1# ` r: L$ j! Z. \
% x
0 R% X: r7 w! ]% X % x^2' R2 O5 N+ B8 `
% ... * b" C" R5 K, u0 O! v: G
% x^n
5 l( P( r6 v0 o) H! r
. u8 R4 y( @& a7 C R if (n < 0 || n > 9)" s! I# Y, {; o: E' I7 g
error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');9 _" m; e$ {0 m2 s2 {$ \+ b
end5 q3 R% j- V: e# u6 H2 T
" ]2 \# v1 w# e/ F+ u5 Z s = '';( L6 j" O0 y, y' S- y
for i = 0:n
- _4 s1 J: d2 N1 J s = strcat(s, ';x^');
" [) S! ]2 _% N( m o2 ^! U2 W- D s = strcat(s, num2str(i));
. G, \1 o' ?+ h6 q2 q end
1 O# R: V P y& M+ b; L7 m s(1) = '[';
9 r# p* S! i) @3 x, H2 I3 n: p sz = size(s);
1 ?1 X; Y6 a i0 e9 F- B7 g* f s(sz(2) + 1) = ']';
+ \. s7 W u2 p5 C. \% G }9 f. v
) k( m! L8 n2 f v = simplify(sym(s));
3 `( H" _* a8 a" V8 S, d) t& C) Jend/ M- t& K4 ]6 R7 S3 e
* D0 v6 i& @3 o/ K" O
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
0 K; u3 F6 W( D$ `$ ?9 e# E4 V7 p+ u: O% i
function v = vh(n)
5 |6 F: s, Q! b. X6 f! |% g % 创建水平向量,如 9 }' ?7 F- {7 @% v r
% [1, x, x^2, ..., x^n]6 H! y. W( U% y
' m# H0 L8 l7 f9 u8 L" t3 Z& R if (n < 0 || n > 9)
" _! O# g" h$ R, g! B) N" x( @ error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
/ a! U) G- Y9 R3 k7 c- D end& t$ p x8 I" n- N
' z/ D/ C* f ~) T! i
s = '';
9 T2 F- a: s& h R for i = 0:n
! \1 V, s4 _% D8 N6 l% f s = strcat(s, ',x^');- M" j- y: h7 y9 n
s = strcat(s, num2str(i));3 w+ F. }8 a2 u' Y7 z
end9 X) V" R- m1 Z$ d, x
s(1) = '[';
' Y& ~. ]4 r6 N. m% `9 P" n sz = size(s);% O) r* l: H+ q# O
s(sz(2) + 1) = ']';
: w. f D) t: X4 l9 |, [; _& K7 t m: }7 |
v = simplify(sym(s));5 t& V0 W9 c8 P( s+ {# v
end
! y3 m6 x Q% A' X
; n4 a' _2 K; a* _& n& v4 y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。8 q( ?, f$ x9 ~, \* }5 r
6 u& j7 M& r0 Q& t" x* K3 q5 X
2 l9 }. Y: b+ V |
zan
|