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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:
$ u3 E; h: i; P, qfunction fe = fitfun()
$ @' X( }5 J& \# R* }) V  z    % 连续函数的最佳逼近3 J; E6 d, i; Q1 T7 M2 r
    % 取基{1, x, ...}" ]2 j" u" [* a6 C
7 V% ?( J; a7 i( H* Y* R
    % 默认算例为课本:P60,例3.1
1 P1 s3 I! p: Z7 X    % 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]
0 m% `3 q0 L1 @1 e* s) R3 C    % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x  平方误差=0.00010803
! A+ P- }1 |) V9 T* O; R
, H7 g: O: @: z" |( F7 }    % 输入原函数
; ~% S- F# E; j4 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');3 S8 F( \! E. R+ \9 N7 C6 j
    if isempty(fs)
" H7 d! j/ l4 `; A: v        fs = 'x^(1/2)';! o7 D- B4 I! B% U5 W
    end
, m; x+ h( ]: K/ L; s( h/ w    f = sym(fs);; x* w# C& D6 E& [! _  T/ d

; x* y3 B7 U( T; ]8 \3 k    % 输入定义域上下界
. I7 ~! ~7 s4 n1 [    a = input('定义域([a, b]) 上界a:');
0 a/ g0 o! }- W    b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');
: e. i8 K, l4 u: F
' g; k! [+ g8 R' H0 Q) K1 ^6 K) i    % 输入逼近的最大次数6 k% p: T1 k6 P/ A8 f
    n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');
: y2 L$ J9 R( D/ c! f4 h- h
& h+ J& W* Z. B1 w7 I$ n; c* i    % 创建向量
' E4 M; U+ ~7 }" C4 w    v = vv(n);
& S4 J' o- z3 b' e    h = vh(n);# X4 E* ]2 ~& V0 d9 ^
# m4 ?0 L" w7 T' q: N/ N9 h
    % 计算矩阵 G 和向量 B( H  m- o& R& Z+ b) k
    G = int(v * h, a, b);
0 U$ W; Z. M% B* _" J1 I1 {) L    B = int(f * v, a, b);
! s8 E& Y; W- n  {4 U0 x, h  Y, h: \& W& z
    % 计算系数矩阵 C
! l+ f: B, P3 I2 u& P    C = inv(G) * B;" h0 r* u; N* k7 m9 g) Y6 k
# e0 y3 B, s) r2 h- W
    % 计算逼近多项式
3 q5 j# N/ d8 Y; L% o4 Y; v& Z    fe = h * C;
/ w- a! U  I: y, u2 A/ o7 a3 w, `2 {; f/ ~4 N6 \$ E9 s
    % 误差
: S/ I) ~: Y, r0 t    SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);: {* z4 n' x) {$ H
2 y: ^. n! e) k. }
    % 绘制原函数和逼近函数0 R  O8 `3 o7 e2 V" @# Y
    x = ab-a)/100:b;0 h- S0 A" b3 Z) U& {( m
    y = subs(f, x);
" j' M7 A$ x* _2 ]  w0 f    plot(x, y, 'r');
0 \% ~0 `4 W* N6 B; J% P; j    hold on;2 X' @0 y) {5 |- B0 _$ ~
    y = subs(fe, x);& [% o: T* e: Y; [5 ^
    plot(x, y);
4 C3 g, R. @2 |' \3 g9 y7 F5 U" g+ c3 y# @! E
    % 输出误差, |, p" W9 ~! i( t. a' L  O# u# U
    disp(['误差: ', char(SError)]);
. \/ Y* k1 Y( E" o5 V% a! |end
* y( A7 X  `# e' B* D" ]6 u( l% S; ^; R; K3 c0 S9 D9 T3 W) R
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%0 q6 l  Z7 N! m: K8 I
8 w2 |8 K8 k3 b
function v = vv(n)3 v; h, d" Z+ ^9 R, X
    % 创建垂直向量,如 5 u7 p9 `" t6 z7 }  R: R7 V
    % 1$ b+ F6 ?% K1 A' p! @7 M: S; Q
    % x' D+ t. |; Z  M( L
    % x^2
* G( f5 T( e4 V2 B% m    % ...
7 u& l" h- R/ x4 P7 y' K    % x^n
( [6 v; k2 X% s  ~7 ]' r% ?8 @& O
    if (n < 0 || n > 9)
5 u5 A/ i7 \* F2 D        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');: P' h" K9 h2 X' N$ }; H
    end
2 {) W1 w; v* m4 f
) k" [, R3 I. L* ]    s = '';
8 T1 R8 m$ t6 B$ Q. @& o/ d    for i = 0:n
( \& W; y4 p+ d        s = strcat(s, ';x^');
# ]& g% |& R( F& H) `6 q        s = strcat(s, num2str(i));
  W  ~: r7 B. S( [; P    end. Y) g" j* `4 A4 O: k2 B* }% t9 x
    s(1) = '[';. l0 K8 X$ g0 \; U9 b
    sz = size(s);1 V" V) ^: [, ?/ g
    s(sz(2) + 1) = ']';& [1 O$ B9 n" d% z( Z
) {5 V& e5 M7 i$ C. |
    v = simplify(sym(s));
& P5 a2 T2 A7 ^' ]% o7 j( U, oend( f* M3 b  F% Q5 R9 W2 ^* a4 W
+ F* U* W; s9 _6 \. h- [3 L- k
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
' z# r& {5 p! w; G4 v' |
: C  ^. W8 v0 `. Nfunction v = vh(n)
' g9 c( p7 H9 b5 t    % 创建水平向量,如
# @0 E; D$ ^5 N- h0 q+ g    % [1, x, x^2, ..., x^n]( J# ^: y  V( `( V
7 }$ ^$ A. j$ h- _( ]+ F
    if (n < 0 || n > 9): b, l5 h( ?  M; s4 t) t
        error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
( a" f' Q6 }+ p) @3 h, |6 g! r% y    end3 \4 B% y9 V2 ]5 W6 T

$ g# T( \0 ?: m* q: u* T' l  `$ r    s = '';
, }# @- {3 u3 \/ ^, O    for i = 0:n* P' z) A: l: W9 K
        s = strcat(s, ',x^');9 l# {8 H# }" W# p; ^
        s = strcat(s, num2str(i));) A3 Y8 Y8 z$ B1 T) T# p
    end
* V8 N& j* C& a6 e; f3 Z    s(1) = '[';" |5 I2 w0 ^0 L  D3 U: F: |' A% d
    sz = size(s);
/ x- r- A2 N1 q# ?6 z$ f+ @! w8 W    s(sz(2) + 1) = ']';
1 v4 Z) T; g7 @/ z8 I8 Y/ u6 v8 T- j  K5 ?3 L% G
    v = simplify(sym(s));+ x* S) N% f9 E& ^
end1 p' u  ?6 Y- }5 [& i8 o" A5 C5 {
+ f9 y! ^; P7 K) q2 x# L4 l" l
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。! H, i' E: N7 L7 R7 f; N

( A/ F1 E  Z/ C7 K7 w6 j2 i/ ?) E: D. v% J- N  M0 K, k  u' V. `
zan
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