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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:- I# E2 `' T( }' E  D, Y
function fe = fitfun()
& I: L+ C9 I1 _    % 连续函数的最佳逼近/ ]! I/ W) |, z0 L, O" _: X
    % 取基{1, x, ...}
: H) c# A' Z) i# y1 r1 ^" X6 Y' ~+ w7 x' a9 l4 M% J
    % 默认算例为课本:P60,例3.1
' I0 ]8 F  ?' B9 j/ {# F( A    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]8 C+ |1 u% k* V8 i( Z7 {
    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
; t5 b' D) O% H% I: u" u* e4 `' q
0 k# k- m0 D) K, E' y    % 输入原函数
7 B! x9 i5 R( f6 g4 i    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');9 e0 \: G! W* e; B: ]  H
    if isempty(fs)
9 Q" b" f2 i4 J% T" F- O        fs = 'x^(1/2)';" a( c) y% I, u- {5 L9 G
    end) P  M  r) k% M! r2 U* T& Y
    f = sym(fs);
9 M* r1 V& G# i) N
' g" q2 K2 V. i4 i$ A+ Z+ X1 h' @    % 输入定义域上下界5 l; K# ^5 w. y& `& W: E/ f: O3 s
    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');
1 I4 f, C9 g* J    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');2 L* T) `  F- l6 Q7 M
" d5 y* K0 m, x( |! _0 {0 U5 b
    % 输入逼近的最大次数( j; H! Z+ g; x) Y9 ~
    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
9 R& H# |2 Z) {& h3 ]3 i% H- n( }3 Y' u/ X$ u
    % 创建向量& K* {, S2 ~8 J  L0 @1 g
    v = vv(n);
6 Q, p" V: c: t% r    h = vh(n);
: ~7 W: W- X3 c1 a
! M/ e. `: |4 a  @" R    % 计算矩阵 G 和向量 B
' }" a% Q) ?' S8 l    G = int(v * h, a, b);- {& n) i2 Z9 M" h! i3 M5 {
    B = int(f * v, a, b);2 U. U3 T( W! _( f

- R( z& j( w2 J$ @4 `) u    % 计算系数矩阵 C. m, ]& m% x) J0 {3 t  x; c4 {
    C = inv(G) * B;
. q# z* f* N1 f  ?) h
" s) E- h' ~1 G3 I; x4 l; _    % 计算逼近多项式
0 B  `+ O! o% V$ h) j3 ~, j4 L    fe = h * C;6 o9 `; h6 B4 ~& }6 C0 }
/ f% c; ~$ U' _- r5 d! \  s
    % 误差$ k; G1 a; h  j! T1 j3 b" a
    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);& F- l) W+ I& H7 L/ m* }) v1 E
2 r6 N# R# Q7 L0 p- e5 `. Z
    % 绘制原函数和逼近函数. M& S3 k5 t+ [9 y+ E
    x = ab-a)/100:b;
% }5 o/ y4 M+ S% s- F. o/ }1 ]; I; j    y = subs(f, x);- H1 u' ^4 X' H3 l
    plot(x, y, 'r');
' I, C: d0 [$ m* Z9 _% R  M6 E) [    hold on;* A6 E0 g* s( e
    y = subs(fe, x);7 _- S3 b0 I% P5 Q( J+ G! {* f; T' P
    plot(x, y);8 C2 J1 ~( f2 k# u( c! [

7 n7 O1 l- E$ ~$ X  k8 ]1 p    % 输出误差2 K0 B' J9 i6 F6 R( V" @
    disp(['误差: ', char(SError)]);3 l+ `  ?' J+ E4 Q3 [; ^: n6 q
end
& G) e) S: H/ b9 L/ ], o- w+ d/ Z2 h: C9 A
' M2 Y) F7 i+ M: B%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1 n/ I$ w2 c) k0 {

( H& I: E! q+ _$ G4 @. j9 H% U/ hfunction v = vv(n)8 w" m' P: X1 L
    % 创建垂直向量,如
* I8 F* f2 Z' O0 U$ Y    % 13 ~( j$ O1 d: S7 H- N9 o
    % x
1 b, [" @7 Y8 a: }# s! w% d    % x^2
( C4 k; ]" `$ W; s9 i    % ... % d1 W  P8 b6 y6 T8 p
    % x^n) R5 L' h* U( _+ o% Z
, l9 ?, t7 I1 c
    if (n < 0 || n > 9)
& T0 s, b. T$ ]$ x- p. V        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
/ e4 w: Z9 p1 e8 c7 b    end
6 A, T+ @/ x9 N9 G7 |5 E1 [7 D/ j3 _% e0 B0 x
    s = '';3 `2 A; o; w4 ?% e3 {1 R/ |
    for i = 0:n$ e. J/ J  T! Q5 ?0 \* e* n
        s = strcat(s, ';x^');
9 H# d! ^( T- b. j+ y& J$ R        s = strcat(s, num2str(i));
  b5 O3 t3 y, z" b    end! I/ T/ u0 h: x: L: a
    s(1) = '[';
9 |0 e# n/ \6 ?+ t0 d    sz = size(s);
( _- ?2 T, X; s! E0 |" N    s(sz(2) + 1) = ']';
$ a* `6 l9 s( y2 Y$ F0 a5 V3 r6 [7 S$ V
    v = simplify(sym(s));
( g* X6 H/ J$ H6 pend3 [* ^3 y" Y6 G! H7 g5 G  N
! [- A: o) ^& J# N
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%& ?1 A: [  z; [$ y3 y! f* @
* X5 A+ l' d' z3 x9 E, x. g
function v = vh(n)  v  h1 A& _0 L8 }- n
    % 创建水平向量,如
  P2 M6 d8 C# S; D    % [1, x, x^2, ..., x^n]8 s4 l+ n& g3 e* [/ j( o
/ X) A. B% s! r9 [
    if (n < 0 || n > 9)
1 H( I; y( J3 K" D% z6 y' K; [        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');' B: M' s1 F% L) O) X
    end
1 D% }& {. Y1 Z6 o4 S: c* S- k! Y/ o
    s = '';- |8 {7 j6 ~) r9 h6 e  h4 I0 h
    for i = 0:n
3 m$ p' c  z7 K/ M" u; K) T+ g        s = strcat(s, ',x^');
& l. j% D. f5 ?- S5 u3 E: \$ Z3 F        s = strcat(s, num2str(i));
% F7 P) U% q" r* t* d    end
' u/ V' ^9 E6 w6 Q    s(1) = '[';* B3 C+ i4 X% w) I
    sz = size(s);# W3 G) [& T6 e# e: [" h7 p$ o
    s(sz(2) + 1) = ']';  n5 R  e1 h7 l  P
  y* |8 O6 f/ h! l3 e. \# h1 a
    v = simplify(sym(s));+ n0 C) Z! y4 X5 p. `+ q  |% x) g1 I
end- H- B; E' h7 ]  F, i

4 B" f" x9 I* ^, v3 [6 N9 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。( a. c: @1 ~5 R5 g7 s
( ~7 h5 d3 I8 P0 }: ?5 |) f( m# Z. z9 T) V
! Q# v1 t9 O1 U% ?# N; _$ ~% J6 u) a
zan
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