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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:
* `9 H4 [) E4 t% M* a1 G7 ]; ufunction fe = fitfun()9 Y* D+ j1 ^. q1 S
    % 连续函数的最佳逼近
( ~! W* O' t7 ^2 _0 [7 ^1 \/ J* y    % 取基{1, x, ...}
: w- K8 _" F/ O* e, P8 T, m" ?4 e: |+ r: E# P
    % 默认算例为课本:P60,例3.1" K$ O. h8 ~' b5 A3 x" F/ k
    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]
9 `& f8 b5 d! D2 T    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
3 V1 D; _) O" O1 N1 B7 M# G+ [5 X
    % 输入原函数5 @8 n+ }4 f7 C7 Z, M
    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');
* D2 r3 m* X1 Q# l* Q8 N    if isempty(fs)) R8 e! Q5 |: R% y5 M# w8 j0 h
        fs = 'x^(1/2)';- o: D4 ]5 X; r0 K% }- C
    end
% y' `5 Z% j+ B8 @+ P4 r    f = sym(fs);3 M# ~$ C7 O! r! [

. m# m- p- o4 [; d! f& w    % 输入定义域上下界
( j6 ]- c; q* z) K. ], K4 r/ t: W    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');. ]" K6 S' a# T
    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');- s7 `4 x. T: N  I
1 {/ Z( ]4 K- f( _8 v! \
    % 输入逼近的最大次数
) U* ?9 r* d0 V, O4 N# u% y0 }    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
: ?) x( v5 X( G! H, R/ Q
1 Y" X; I& J$ V) d    % 创建向量
0 M: Z  c" o$ M7 U    v = vv(n);) `3 e4 w% ]( J# w) i
    h = vh(n);
' Y8 U( {$ g$ M  W% y* \
6 @" E8 [* u9 `/ y2 R; R7 y    % 计算矩阵 G 和向量 B
+ p/ n3 U3 u2 O/ Z7 q2 s    G = int(v * h, a, b);! t- R3 s- T/ z' n. ]# \
    B = int(f * v, a, b);
8 G1 O7 @) o6 p3 H% p$ h
0 Q/ K5 v5 Y+ o" P+ }    % 计算系数矩阵 C
# j% }" f5 V$ J& c  S; w  _    C = inv(G) * B;
' z" r' b- z/ O9 C
: ~, `9 S8 E( t2 G" x7 X    % 计算逼近多项式  \0 ^) q1 H8 E1 W5 Z, ^
    fe = h * C;) ?. @# U/ }0 [# q

9 p/ {: M$ z) w, {9 u5 \    % 误差
- k8 q- [" m! k$ t+ T- e    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);0 d& }; k0 K3 \  T' v  t9 f

# S, f* w; _7 x/ A    % 绘制原函数和逼近函数
8 v# F" g* Z. S& I    x = ab-a)/100:b;
+ C! [, j0 B! O  j0 L; N    y = subs(f, x);' Z2 ]; M, t/ o8 D. s4 n
    plot(x, y, 'r');- O, n4 l: g% ^2 P5 L7 T2 ?
    hold on;7 \$ \1 F7 `- U
    y = subs(fe, x);, j1 o' o$ ^* A  D+ y! G" x
    plot(x, y);: ]8 q; v; h+ s! f8 @. F, f

# J# R/ ]& z# B% D; R7 g: e1 l    % 输出误差- w3 I+ d1 N( e. V# V% e9 W
    disp(['误差: ', char(SError)]);
% v3 w! M4 ?$ t( a: b% Rend
, B8 S8 E5 F( ]0 ^2 u" r0 Z% T9 ]
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%9 u1 D' U+ O$ D; y! P8 X2 C
- i& j5 W: B( w, s" I+ e( ], g$ s* k
function v = vv(n)# k% s9 D4 `( z6 h3 m# G8 \# g
    % 创建垂直向量,如 ) e; j4 g# O  T, ?
    % 1
0 _' Q) g" o! W$ _5 k- I  q    % x
; v) _/ J7 C$ \! F2 O8 c    % x^23 I9 p  g; E9 X3 \' s
    % ...
+ X) c& Y' @3 ?7 w0 C    % x^n
1 I& V% e3 m7 j& h9 k  Y- P# \: e3 r; _/ b4 g% W% K- _0 ]/ s
    if (n < 0 || n > 9)
* f0 Q: k8 P5 K$ _. G$ w        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
9 ]6 T4 ]( H( q0 g. r' q5 \    end, B( d/ ?: J: ?7 f# k  V1 |' U

9 u6 d1 _* A" z8 A8 R& t    s = '';
% g! o. F7 I* ~. [' w    for i = 0:n- C/ Y3 j* k3 X! o( Y) w
        s = strcat(s, ';x^');+ d$ P: Q: o6 _- s
        s = strcat(s, num2str(i));' D& t5 t+ ]- x2 m1 _  {
    end
' F- x6 z1 [) |& \$ N& \4 P0 L1 L    s(1) = '[';
5 U  ~( _4 G+ M  S$ U+ T* l! F    sz = size(s);
1 S7 B8 t* h3 K4 F% K" D6 T% {    s(sz(2) + 1) = ']';+ z& z" |9 R; [4 Z# }9 [, E

9 e) W% T! u: p    v = simplify(sym(s));
( O7 y: [0 p- X+ Vend
* a: ~, a3 H9 I6 ^" Y% M$ Q# {. F1 r, O  s
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
, R4 z4 [0 z: q5 Z2 Q  i8 _. A/ Z: l6 Z: _$ C
function v = vh(n)/ ^: X8 q# c! r) U( _, I
    % 创建水平向量,如
& X4 J8 p7 V% i    % [1, x, x^2, ..., x^n]3 E/ G. T; [/ m
5 e. b- p" N$ g5 }7 J6 ]" D! x+ r8 \( n
    if (n < 0 || n > 9)
5 b2 t: x9 O; |        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
+ ~9 y+ g/ ?% ?& j0 j; P8 {# p    end! g& O( W8 F/ e$ q
0 h3 ]! p+ z/ R' X- k6 L# j9 s. ^
    s = '';
2 L! m" ~; A: }. I  D    for i = 0:n
" h6 e+ R* O. J5 R        s = strcat(s, ',x^');) I+ _5 C. }9 D5 |" s: g7 E2 I
        s = strcat(s, num2str(i));
% J$ J9 Z+ b5 t! x, z; }  N9 P# ?    end" W# T( o( O! q) Q/ W3 w3 G& a
    s(1) = '[';
+ j  A( K, ~" d; q0 i    sz = size(s);& b) i3 g; I2 z8 Y8 f1 F. m/ C4 u
    s(sz(2) + 1) = ']';! J5 g6 Z, y2 Q$ N; V

& W- U" }; t/ y) M3 `& ]    v = simplify(sym(s));
' ?' z' q/ y! `4 F- D$ K8 ^end
6 n1 q7 q* h+ z- ~7 C! Z# O* y7 E1 R# |  v# g  v! d, [! c
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。$ D. Y% l# q" h  ^/ W4 P9 h: M: Y
9 M" B: ^# ~+ H: q+ K8 Q: y1 a* {0 t
* _* s0 W7 X9 }: N3 A0 @
zan
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