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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:
W: i9 c2 {. L. Efunction fe = fitfun()0 c' d; M. M+ o8 O5 g
% 连续函数的最佳逼近# N9 M5 q5 d1 v& s: }
% 取基{1, x, ...}
1 }0 w0 j5 P. h9 G; B+ s
7 u" w1 ~. T% `' J % 默认算例为课本:P60,例3.14 c4 F+ f1 l7 |0 a
% 原函数f(x)=x^(1/2),定义域 [1/4, 1]
& f3 e* T0 c. @0 W K % 结果:P(x) = 10/27 + 88/135x 平方误差=0.00010803
7 x3 L- ^& A$ U# r, x J7 g. m( r$ F5 v! T" [
% 输入原函数
8 ]# K! f# ?* e$ U6 j7 b 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 O3 r7 X& v+ L) f- o+ Z+ {" O if isempty(fs)
: y# ?: V3 H a z& l' L fs = 'x^(1/2)';/ p) E4 q( }6 _0 l; ]: E
end
/ ^3 N6 y* q& `& Z- N+ @# ~/ x f = sym(fs);
( ^( c s; x) L# U+ b7 X
. j" W! L& B3 K+ l( t0 } % 输入定义域上下界
+ i# s9 m- K* E( T a = input('定义域([a, b]) 上界a:');4 t$ [ F6 S8 Y Z7 t# L
b = input('Domain ([a, b]) 下界b:');
7 ^" V9 I% \+ T8 I$ ~
- D0 ?- D N# ~( o$ ?" { % 输入逼近的最大次数
, I( O1 C# w1 T) |9 M5 d" H n = input('{1, x, x^2, ..., x^n}\nInput the maximum index n: ');+ J, ?* P0 f8 f/ {
4 J% z5 j) k+ S$ o& T5 f+ A % 创建向量- j/ r5 N: V0 H6 x3 F. c
v = vv(n); r( l. X5 k3 m. E
h = vh(n);; G3 I4 {1 v) y _
: U) _: |: v, W8 ^9 J. } s- A7 E % 计算矩阵 G 和向量 B, D ]1 G3 E( U7 j7 j2 W+ w6 I1 p
G = int(v * h, a, b);
+ ]% ]: y6 ^6 c5 _5 m& k) P B = int(f * v, a, b);
+ y4 N7 L2 o" B- i6 {0 @9 K' I% C# i
4 U$ T9 F0 y7 u) m* A) h % 计算系数矩阵 C
" f- m$ v M% e3 m/ ^- q# N. U C = inv(G) * B;2 Z) `# K) Y/ y- V" _* y z4 l$ Z
; [ v2 L: P# }+ v) e) s
% 计算逼近多项式9 g1 `9 L- u3 x
fe = h * C;/ k1 t4 h! U; U( Q2 ~; T- [
9 s4 @; f# t) H, R1 b % 误差
4 ]$ N7 J1 O+ ]( P0 _$ o; z3 J SError = vpa(int(f * f, a, b) - int(f * h, a, b) * C, 6);- S e/ r% ]7 A$ \4 O6 j) _
: R1 k. O! s1 y9 D! m6 ^( K& } % 绘制原函数和逼近函数+ M b3 {3 u' E6 U& S; s
x = a b-a)/100:b;; w; i: z* o/ {: b6 K! d( o. O
y = subs(f, x);
- X8 H; B, m) I4 d$ M plot(x, y, 'r'); u6 q' Z* _# W0 F
hold on;
# [4 W9 C; B5 J e3 S y = subs(fe, x);
0 U* R$ o- D4 B! U N" I e plot(x, y);! [9 i1 M; `, K1 h, N
2 A5 ^1 f# ~" `9 ~6 _9 R0 ~
% 输出误差
( y- o6 ?, o ]1 b disp(['误差: ', char(SError)]);+ e0 {6 ^* M/ Q8 z u8 P* ^8 p
end
8 C4 e) b! k, d+ T: o x9 X7 A$ J2 y* E. g L
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
" R$ V6 ?/ m9 D
: C; r% ^+ p' i. { ^function v = vv(n)+ b G8 [3 x9 j; s, j2 c( Q
% 创建垂直向量,如
: z/ L$ ?7 F' ]/ o" M/ y % 1
; |6 R: _+ \" B; n" A % x
' h8 p; }# o3 F' L1 ^: v % x^2
+ M x6 I$ d9 [! ~2 I% F& J % ...
6 ~ J v/ C/ |. j6 w3 U % x^n
3 r, ?$ |! o, c I$ ?$ e% ~
8 ]% p5 K9 Z* D$ l9 D. H; K+ W/ l8 e if (n < 0 || n > 9)% a" W3 \; f1 A: [& o& {) }7 h
error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
: C3 J! `7 E# T# p. m6 I( Y. _ end
n1 ?1 i" K" ?+ D+ Z, L% A: ]. M& Z# m4 q
s = '';. S' r) ?! n3 k U" `3 \
for i = 0:n. P5 W5 o6 }% }6 S: h4 ^! E/ x/ m+ A
s = strcat(s, ';x^');
9 I' D/ w' U9 _# a8 A- ^. G s = strcat(s, num2str(i));! H' J/ g8 I; y0 _$ L
end
) o2 ~5 u4 S2 ~ s(1) = '[';
7 ~9 b# x0 X- q. j: p0 x sz = size(s);* Z) q4 x$ B2 O$ a3 \7 x F8 E
s(sz(2) + 1) = ']';& c* P3 W: a* @. ^4 y( v) \
& W6 p* q9 p' B% A2 i4 z
v = simplify(sym(s));
( ]3 {" a9 g2 Aend
0 \% I! h$ ?# t5 n; H+ L& u7 l& P8 R8 \' B. J
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
: [) @3 x7 \9 u+ O! H' ]0 S+ r$ s
/ R7 j4 {4 B+ Y; yfunction v = vh(n)2 q" ~6 G, n7 ?0 P- l6 n$ y+ y6 T3 p
% 创建水平向量,如
Q8 a; x4 T# O1 O6 o* X % [1, x, x^2, ..., x^n]
- H: {3 W" ~3 s
& B7 w6 S: \% |$ B, j6 O1 W if (n < 0 || n > 9)
. P& W' S; Z" G, ~ error('请确保 ''n'' 在 [0, 9] 范围内');
( P# k: E( F8 H$ q end
" V$ w7 S5 I3 q; D8 }6 ?
7 D ?7 L# ~, a/ K4 i2 D s = '';
( T0 r4 [/ @8 Q for i = 0:n
5 v% S! r# M. V5 J s = strcat(s, ',x^');
7 n: D, T- ^" W s = strcat(s, num2str(i));
, L8 p2 h# L, o1 D end
7 j' \; c" ~" f% g s(1) = '[';
" Q+ |2 k1 F! s sz = size(s);. g/ y" o3 T# J) z/ K9 R
s(sz(2) + 1) = ']';2 I! I; S6 |$ Y+ t/ C; x, Y
8 R, n' G; n* @- ]9 S: y v = simplify(sym(s));
6 [1 m5 U* `, ]end
. {( G$ ]4 X3 S( Q+ n) j, \5 Q( i0 X) g, e
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。" {( _: I0 }$ ^: [, [
5 g6 X3 X- f! j( `
& {9 ^- B* t7 v2 }+ Y" Q |
zan
|