中国矿业大学计算方法实验四:龙格现象

中国矿业大学计算方法实验四:龙格现象
中国矿业大学计算方法实验四:龙格现象

专业 机械工程 序号03150951 姓名 杨闰清 日期 5.01

实验四 龙格现象的发生、防止和插值效果的比较

【实验目的】

1.学会使用计算机观察拉格朗日插值的龙格现象

2.通过学习和使用计算机利用线性插值防止龙格现象的发生

【实验内容】

4

5(0,1...,),10/,50.25(0,1,...40) 1 2 y=arctgx 1 I n=10,20II n=10,20i k x ih i n h n x h k x y x =-+===-+==

+对下列函数分别按给定方案进行插值,计算在其点上的值,并绘出插值函数的图形。

();()方案分别取作拉格朗日插对区间[-5,5]作值 方等距划案分别取分:作分段线性日插值

【程序如下】:

拉格朗日插值函数程序:

function yp=mlagr(x,y,xp)

n=length(x); m=length(xp);

yp=zeros(1,m);c1=ones(n-1,1);c2=ones(1,m);

for i=1:n

xb=x([1:i-1,i+1:n]);

yp=yp+y(i)*prod((c1*xp-xb'*c2)./(x(i)-xb'*c2));

end

分段插值函数程序:

function yy=mpiece(x,y,xx)

n=length(x);

for j=1:length(xx)

for i=2:n

if xx(j)<=x(i)

yy(j)=y(i-1)*(xx(j)-x(i))/(x(i-1)-x(i))+y(i)*(xx(j)-x(i-1))/(x(i)-x(i-1)); break;

end

end

end

【运行结果如下】:

方案I : 41 1x y x =

+();

调用程序如下:

x0=[-5:0.01:5];

>> y0=x0./(1+x0.^4); >> xx=[-5:0.01:5];

>> x1=[-5:1:5];

>> y1=y0=x1./(1+x1.^4); >> y1 = x1./(1 + x1.^4); >> x2=[-5:0.5:5];

>> y2=x2./(1+x2.^4); >> yy1=mlagr(x1,y1,xx); >> yy2=mlagr(x2,y2,xx); >> plot(x0,y0);

>> hold on;

>> plot(x1,y1);

>> hold on;

>> plot(x0,y0);

>> hold on;

>> plot(xx,yy1);

>> hold on;

>> plot(xx,yy2);

绘图:

2 y=arctgx

方案II :

41 1x y x =

+();

调用程序:

xx=[-5:0.1:5];

>> yy1=mpiece(x1,y1,xx);

>> plot(xx,yy1)

>> yy2=mpiece(x2,y2,xx);

>> plot(x0,y0);

>> hold on;

>> plot(xx,yy1);

>> hold on;

>> plot(xx,yy2);

>> y1=atan(x1);

>> y2=atan(x2);

>> yy1=mpiece(x1,y1,xx);

>> yy2=mpiece(x2,y2,xx);

>> plot(x0,y0);

>> y0=atan(x0);

>> plot(x0,y0);

>> hold on;

>> plot(xx,yy1);

>> hold on;

>> plot(xx,yy2);

>> y0=atan(x0);

>> plot(x0,y0);

>> hold on;

>> plot(xx,yy1);

>> hold on;

>> plot(xx,yy2);

>>

【结果分析】:

通过对上述过程和结果的分析,我们可以得出,随着所选步长的增加,在方案I 拉格朗日插值中,出现了龙格现象越来越严重的现象。而后我们就在方案II 因而使用了分段插值的方法使得龙格现象得到消除,可以看出插值函数与原函数更为接近。要使所得插值函数与原函数更为接近,前提要分段插值所取的分段区间越小。

2 y=arctgx (

计算方法实验

实验一: 姓名: 学号: 班级:2013级计算机6班实验地点:第二机房 实验时间:2015/3/17

1 实验目的和要求 1. 二分法求方程的根 2. 基本迭代法求方程的根 3. 用埃特金求方程010423=-+x x 在1.5处的一个根,精度要求410-。 4. 牛顿下山法求方程的根 求方程013=--x x 的根,初值取6.00=x ,精度满足510-。 5. 牛顿迭代法求解7,精度满足510- 2 实验环境和工具 机房 VC6 3 实验结果 3.1 算法流程图 3.2 程序核心代码 二分法代码 #include #include

void main() { double x,a=1.0,b=1.5; for(int i=1;i<10;i++) { x=(a+b)/2; if((a*a*a-a-1)*(x*x*x-x-1)<0) b=x; else a=x; if(b-a<0.01) break; cout< #include void main() { double x0=0.5,x,e=2.718281;

for(int i=1;i<20;i++) { x=pow(e,-x0); if(x-x0<0.00001) break; cout< #include #include using namespace std; ////////// double fun(double x); void AitkenIterative(double(*pf)(double x)); ////////// ////////// int main() { AitkenIterative(fun);

数值计算实验课题目

数值实验课试题 本次数值实验课结课作业,请按题目要求内容写一篇文章。按题目要求 人数自由组合,每组所选题目不得相同(有特别注明的题目除外)。试题如下: 1)解线性方程组的Gauss 消去法和列主元Gauss 消去法(2人)/*张思珍,巩艳华*/ 用C 语言将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序,然后用你编写的程序求解下列84阶的方程组 ???? ?????? ? ??=??????????? ????????????? ? ?1415151515768 168 168 168 1681684 8382321 x x x x x x 参考书目: 1.《计算机数值方法》,施吉林、刘淑珍、陈桂芝编 2.《数值线性代数》,徐树方、高立、张平文编 3.《数值分析简明教程》,王能超编 2)解线性方程组的平方根法(4人)/*朱春成、黄锐奇、张重威、章杰*/ 用C 语言将平方根法和改进的平方根法编写成通用的子程序,然后用你编写的程序求解对称正定方程组b Ax =,其中 (1)b 随机的选取,系数矩阵为100阶矩阵 ?????? ???? ? ? ?101 1101 1101 1101 1101110 ; (2)系数矩阵为40阶的Hilbert 矩阵,即系数矩阵A 的第i 行第j 列元素为 1 1-+= j i a ij ,向量b 的第i 个分量为∑=-+ = n j i j i b 1 1 1. 参考书目: 1.《计算机数值方法》,施吉林、刘淑珍、陈桂芝编 2.《数值线性代数》,徐树方、高立、张平文编

3.《数值分析简明教程》,王能超编 3)三对角线方程组的追赶法(3人)/*黄佳礼、唐伟、韦锡倍*/ 用C 语言将三对角线方程组的追赶法法编写成通用的子程序,然后用你编写的程序求解如下84阶三对角线方程组 ???? ?????? ? ??=??????????? ????????????? ? ?1415151515768 168 168 168 16816 84 8382321 x x x x x x 参考书目: 1.《计算机数值方法》,施吉林、刘淑珍、陈桂芝编 2.《数值分析简明教程》,王能超编 4)线性方程组的Jacobi 迭代法(3人)/*周桂宇、杨飞、李文军*/ 用C 语言将Jacobi 迭代法编写成独立的子程序,并用此求解下列方程组, 精确到小数点后5位 ???? ? ??=????? ??????? ? ?-149012 2111221 3 2 1 x x x 参考书目: 1.《计算机数值方法》,施吉林、刘淑珍、陈桂芝编 2.《数值线性代数》,徐树方、高立、张平文编 3.《数值分析简明教程》,王能超编 5)线性方程组的Gauss-Seidel 迭代法(3人)/*张玉超、范守平、周红春*/ 用C 语言将Gauss-Seidel 迭代法编写成独立的子程序,并用此求解下列方程组,精确到小数点后5位 ???? ? ??=????? ??????? ? ?--39721 1111112 3 2 1 x x x 参考书目: 1.《计算机数值方法》,施吉林、刘淑珍、陈桂芝编 2.《数值线性代数》,徐树方、高立、张平文编 3.《数值分析简明教程》,王能超编 6)解线性方程组的最速下降法法(2人)/*赵育辉、阿热孜古丽*/ 用C 语言将最速下降法编写成通用的子程序,然后用你编写的程序求解对称

龙格库塔方法matlab实现

龙格库塔方法matlab实现~ function ff=rk(yy,x0,y0,h,a,b)%yy为y的导函数,x0,y0,为初值,h为步长,a,b为区间 c=(b-a)/h+1;i1=1; %c为迭代步数;i1为迭代步数累加值 y=y0;z=zeros(c,6); %z生成c行,5列的零矩阵存放结果; %每行存放c次迭代结果,每列分别存放k1~k4及y的结果 for x=a:h:b if i1<=c k1=feval(yy,x,y); k2=feval(yy,x+h/2,y+(h*k1)/2); k3=feval(yy,x+h/2,y+(h*k2)/2); k4=feval(yy,x+h,y+h*k3); y=y+(h/6)*(k1+2*k2+2*k3+k4); z(i1,1)=x;z(i1,2)=k1;z(i1,3)=k2;z(i1,4)=k3;z(i1,5)=k4;z(i1,6)=y; i1=i1+1; end end fprintf(‘结果矩阵,第一列为x(n),第二列~第五列为k1~k4,第六列为y(n+1)的结果') z %在命令框输入下列语句 %yy=inline('x+y'); %>> rk(yy,0,1,0.2,0,1) %将得到结果 %结果矩阵,第一列为x(n),第二列~第五列为k1~k4第六列为y(n+1)的结果 %z = % 0 1.0000 1.2000 1.2200 1.4440 1.2428 % 0.2000 1.4428 1.6871 1.7115 1.9851 1.5836 % 0.4000 1.9836 2.2820 2.3118 2.6460 2.0442 % 0.6000 2.6442 3.0086 3.0451 3.4532 2.6510 % 0.8000 3.4510 3.8961 3.9407 4.4392 3.4365 % 1.0000 4.4365 4.9802 5.0345 5.6434 4.4401

数值分析实验报告(0002)

数值分析实验报告

数值分析实验报告 姓名:张献鹏 学号:173511038 专业:冶金工程 班级:重冶二班

目录 1拉格朗日插值 (1) 1.1问题背景 (1) 1.2数学模型 (1) 1.3计算方法 (1) 1.4数值分析 (2) 2复化辛普森求积公式 (2) 2.1问题背景 (2) 2.2数学模型 (3) 2.3计算方法 (3) 2.4数值分析 (5) 3矩阵的LU分解 (6) 3.1问题背景 (6) 3.2数学模型 (6) 3.2.1理论基础 (6) 3.2.2实例 (7) 3.3计算方法 (7) 3.4小组元的误差 (8) 4二分法求方程的根 (9) 4.1问题背景 (9) 4.2数学模型 (9) 4.3计算方法 (9) 4.4二分法的收敛性 (11) 5雅可比迭代求解方程组 (11) 5.1问题背景 (11) 5.2数学模型 (11) 5.2.1理论基础 (11) 5.2.2实例 (12)

5.3计算方法 (12) 5.4收敛性分析 (13) 6Romberg求积法 (14) 6.1问题背景 (14) 6.2数学模型: (14) 6.2.1理论基础 (14) 6.2.2实例 (14) 6.3计算方法 (15) 6.4误差分析 (16) 7幂法 (16) 7.1问题背景 (16) 7.2数学模型 (16) 7.2.1理论基础 (16) 7.2.2实例 (17) 7.3计算方法 (17) 7.4误差分析 (18) 8改进欧拉法 (18) 8.1问题背景 (18) 8.2数学模型 (19) 8.2.1理论基础 (19) 8.2.2实例 (19) 8.3数学模型 (19) 8.4误差分析 (21)

计算方法实验+编程代码

计算方法实验报告 1 在区间[-1,1]上分别取n=10,20,用两组等距节点对龙格函数21()125f x x =+作多项式插值,对每个n 值,分别画出插值函数及()f x 的图形。 解:n=10时: n=20时:

2 在区间[-1,1]上分别取n=10,20,用两组等距节点对龙格函数21()125f x x = +作分段线性插值,对每个n 值,分别画出插值函数及()f x 的图形。 解:n=10: n=20时:

3 对龙格函数21()125f x x = +在区间[-1,1]上取21, 0,1,2k x k k n n =-+= ,n 分别取10,20,试分别求3次、5次最小二乘拟合多项式,打印出此曲线拟合函数,分别画出此拟合函数及()f x 的图形。 3次最小二乘拟合 n=10时: n=20时:

5次最小二乘拟合n=10时: n=20时:

4 取点 21 cos,0,1,2 2(1) k k x k n n π + == + ,n分别取10,20,对龙格函数 2 1 () 125 f x x = + 作多项式插值,对每个n值,分别画出插值函数及() f x的图形。解:n=10时: n=20时:

5 比较上面三组近似函数,说说你的体会。你能在此基础上做进一步的探索吗,比如n如果继续增加下去,结果会如何? 附注:编程语言不限,但用matlab等语言编程时,不得直接调用现成的插值与逼近函数,需要你在我们课堂教学的基础上,编程实现上述算法。 解:用不同方法进行插值,得出的插值函数差异较大。其中,最小二乘拟合的曲线精度较低,多项式插值拟合的曲线精度较高。曲线拟合的精度不仅和拟合方法有关,还和采样点位置的选取、个数有关。如1,4题都是多项式插值,但是第4题的拟合度最高。n值越大,拟合的函数会更加接近原函数。 程序: 1.等距节点多项式插值 clear; clc; syms x n=input('input n='); x1=linspace(-1,1,n+1); y1=1./(1.+25*x1.^2); yy=zeros(1,n+1); fx=0; for i=1:n+1; lga=1; for j=1:n+1 if j~=i lga=lga*(x-x1(1,j))/(x1(1,i)-x1(1,j)); else end end fx=fx+y1(1,i)*lga; end disp(fx); x=-1:0.01:1; plot(x,eval(fx),'rh') hold on a=linspace(-1,1,100); y2=1./(1.+25*a.^2); plot(a,y2,'b')

曲线拟合的数值计算方法实验

曲线拟合的数值计算方法实验 【摘要】实际工作中,变量间未必都有线性关系,如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化,这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程,在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线,同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程,实现对资料的曲线拟合。常用的曲线拟合有最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束。 关键词曲线拟合、最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束 一、实验目的 1.掌握曲线拟合方式及其常用函数指数函数、幂函数、对数函数的拟合。 2.掌握最小二乘法、线性插值、三次样条插值、端点约束等。 3.掌握实现曲线拟合的编程技巧。 二、实验原理 1.曲线拟合 曲线拟合是平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。在科学实验或社会活动中,通过 实验或观测得到量x与y的一组数据对(X i ,Y i )(i=1,2,...m),其中各X i 是彼此不同的。人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式,y=f(x,c)来反映量x与y之间的依赖关系,即在一定意义下“最佳”地逼近或 拟合已知数据。f(x,c)常称作拟合模型,式中c=(c 1,c 2 ,…c n )是一些待定参 数。当c在f中线性出现时,称为线性模型,否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优度的标准,最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在

龙格库塔积分算法

龙格库塔法 龙格库塔法是常用于模拟常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。这些技术由数学家C. Runge和M.W. Kutta于1900年左右发明。由于此算法精度高,采取措施对误差进行抑制,所以其实现原理也较复杂。 龙格库塔法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法,可以应用在物理、工程、控制、动力学中,如模糊控制、弹道分析以及分析光纤特性等,在系统仿真中得到广泛应用。 龙格库塔法源自于相应的泰勒级数方法,在每一插值节点用泰勒级数展开,其截断误差阶数也是,根据可省略更高阶的导数计算, 这种方法可构造任意阶数的龙格库塔法。其中4 阶龙格库塔法是最常用的一种方法。因为它相当精确、稳定、容易编程。在计算中一般不必使用高阶方法, 因为附加的计算误差可由增加精度来弥补。如果需要较高的精度, 可采取减小步长的方法即可。4 阶龙格库塔法的精度类似4 阶泰勒级数法的精度。 1、初值问题 对于一阶常微分方程的初值问题 根据常微分方程的理论可知,此初值问题的解在区间[a,b]上存在,且唯一。 2、离散化

取步长h=(b-a)/n,将区间[a , b]分成n个子区间: a=<=b 在其中任意两点的曲线段上,根据积分中值定理,一段光滑曲 线上至少有一点,它的斜率与整段曲线的平均斜率相同, 得=y’() (0<<1) 其中,= 可以将上式改写成y()=y()+h*K (2.1) 其中K为平均斜率,K=f() 公式(2.1)表明,如果能够确定平均斜率K,就可以根据(2.1)式得到y()的值。 欧拉法和龙格库塔法就是用不同方法确定不同精度的平均斜率K,从而求得y()的近似值。 3、Euler法 欧拉法虽然精度低,但它是最简单的一种显式单步法,也是龙 格库塔法的基础。 首先,令、为y() 及y()的近似值,并且令平均斜 率K=f(),即以点的斜率作为平均斜率K,便得到欧拉公式=+h* f() (3.1) 4、改进的欧拉法 此种方法是取、两点的斜率的平均值作为平均斜率K, 即K= ,其中、均为y()以及y()的近似值,就得到 改进后的欧拉公式(4.1)

数值分析实验报告2

实验报告 实验项目名称函数逼近与快速傅里叶变换实验室数学实验室 所属课程名称数值逼近 实验类型算法设计 实验日期 班级 学号 姓名 成绩

512*x^10 - 1280*x^8 + 1120*x^6 - 400*x^4 + 50*x^2 - 1 并得到Figure,图像如下: 实验二:编写程序实现[-1,1]上n阶勒让德多项式,并作画(n=0,1,…,10 在一个figure中)。要求:输入Legendre(-1,1,n),输出如a n x n+a n-1x n-1+…多项式。 在MATLAB的Editor中建立一个M-文件,输入程序代码,实现勒让德多项式的程序代码如下: function Pn=Legendre(n,x) syms x; if n==0 Pn=1; else if n==1 Pn=x; else Pn=expand((2*n-1)*x*Legendre(n-1)-(n-1)*Legendre(n-2))/(n); end x=[-1:0.1:1]; A=sym2poly(Pn); yn=polyval(A,x); plot (x,yn,'-o'); hold on

end 在command Windows中输入命令:Legendre(10),得出的结果为: Legendre(10) ans = (46189*x^10)/256 - (109395*x^8)/256 + (45045*x^6)/128 - (15015*x^4)/128 + (3465*x^2)/256 - 63/256 并得到Figure,图像如下: 实验三:利用切比雪夫零点做拉格朗日插值,并与以前拉格朗日插值结果比较。 在MATLAB的Editor中建立一个M-文件,输入程序代码,实现拉格朗日插值多项式的程序代码如下: function [C,D]=lagr1(X,Y) n=length(X); D=zeros(n,n); D(:,1)=Y'; for j=2:n for k=j:n D(k,j)=(D(k,j-1)- D(k-1,j-1))/(X(k)-X(k-j+1)); end end C=D(n,n); for k=(n-1):-1:1

计算方法实验

算方法实验指导 姓名学号院系专业哈尔滨工业大学

计算方法实验指导 根据实际问题建立的数学模型,一般不能求出所谓的解析解,必须针对数学模型 的特点确定适当的计算方法,编制出计算机能够执行的计算程序,输入计算机,进行 调试,完成运算,如果计算结果存在问题或不知是否正确,还需要重新确定新的计算 方法,再编制出计算程序,输入计算机,重新调试,完成运算,直至获得正确的计算 结果,这就是数值计算的全部过程。 学生在学习“计算方法”和“高级语言”等课程时普遍存在的问题是:只会套用 教科书中的标准程序进行数值计算,很少有人能够独立地将学过的数值算法编制成计 算机程序,至于灵活应用已经掌握的算法求解综合性较大的课题,则更是困难的事情。 编写《计算方法实验指导》的目的是:突出数值计算程序结构化的思想。提高学 生的编程能力,加深对“计算方法”课程内容的理解和掌握,为”计算方法“课程的 教学服务,进一步奠定从事数值计算工作的基础。具体地 1. 根据“计算方法”课程内容的特点,给出五个典型算法的分析流程,学生可以 利用所掌握的 “高级语言”顺利地编制出计算机程序,上机实习,完成实验环节的教 学要求。 2. 所有的计算实习题目都经过任课教师逐一检验,准确无误。 3. 充分利用循环的思想、 迭代的思想, 给出算法结构描述和程序语言的对应关系, 有利于学生编 制相应的程序。 4. 结合实习题目,提出实验要求,要求学生按规范格式写出相应的实验报告,实 验报告成绩记入 期末总成绩。需要提醒学生:不能简单地套用现成的标准程序完成实 验题目,应当把重点放在对算法的理解、程序的优化设计、上机调试和计算结果分析 上,否则就失去实验课的目的啦。 5. 五个具体的实验题目是: 实验题目 实验题目 实验题目 实验题目 实验题目 要求必须完 成其中三个(如果全部完成更好) 。 1 拉格朗日 (Lagrange) 插值 2 龙贝格 (Romberg) 积分法 3 四阶龙格—库塔 (Runge — Kutta) 方法 4 牛顿 (Newton) 迭代法 5 高斯 (Gauss) 列主元消去法

数值分析实验报告1

实验一误差分析 实验1.1(病态问题) 实验目的:算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言,所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者,反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。 问题提出:考虑一个高次的代数多项式 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个,且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 其中ε(1.1)和(1.221,,,a a 的输出b ”和“poly ε。 (1(2 (3)写成展 关于α solve 来提高解的精确度,这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。 实验过程: 程序: a=poly(1:20); rr=roots(a); forn=2:21 n form=1:9 ess=10^(-6-m);

ve=zeros(1,21); ve(n)=ess; r=roots(a+ve); -6-m s=max(abs(r-rr)) end end 利用符号函数:(思考题一)a=poly(1:20); y=poly2sym(a); rr=solve(y) n

很容易的得出对一个多次的代数多项式的其中某一项进行很小的扰动,对其多项式的根会有一定的扰动的,所以对于这类病态问题可以借助于MATLAB来进行问题的分析。 学号:06450210 姓名:万轩 实验二插值法

实验二 拉格朗日插值龙格现象

汕 头 大 学 实 验 报 告 学院: 工学院系: 计算机系专业: 计算机科学与技术年级:2010 姓名: 林金正学号:2010101032完成实验时间: 5月24日 一.实验名称:拉格朗日插值的龙格现象 二.实验目的: 通过matlab 处理,观察拉格朗日插值的龙格现象. 三.实验内容: (1)学习matlab 的使用 (2)以实验的方式,理解高阶插值的病态性,观察拉格朗日插值的龙格现象。 四.实验时间、地点,设备: 实验时间:5月24日 实验地点:宿舍 实验设备:笔记本电脑 五,实验任务 在区间[-5,5]上取节点数n=11,等距离h=1的节点为插值点,对于函数2 5()1f x x =+进行拉格朗日插值,把f(x)与插值多项式的曲线花在同一张图上。 六.实验过程 拉格朗日插值函数定义: 对某个多项式函数,已知有给定的k + 1个取值点: 其中对应著自变数的位置,而对应著函数在这个位置的取值。 假设任意两个不同的xj 都互不相同,那麼应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为: 其中每个为拉格朗日基本多项式(或称插值基函数),其表达式为: [3] 拉格朗日基本多项式 的特点是在上取值为1,在其它的点上取值为0。

1.使用matlab,新建function.m 文件,使用老师所给代码,构建拉格朗日函数. %lagrange.m function y=lagrange(x0,y0,x) n=length(x0); m=length(x); fori=1:m z=x(i);s=0; for k=1:n L=1; for j=1:n if j~=k L=L*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=s+L*y0(k); end y(i)=s; end y; 程序解释: (x0,y0):已知点坐标 x:所求点的横坐标, y:由(x0,y0)所产生的插值函数,以x 为参数,所的到的值 2.再一次新建function.m 文件. 构建自定义函数:25()1f x x = + %f.m function y = f(x) y = 5/(1+x*x); end 3.在脚本窗口中输入: >>a = [-10:0.2:10] >>for I = 1:length(a) b(i) = f(a(i)) end ;%画出原函数(a,b) >>c = [-5:1:5] >>for i = 1:length( c) d(i) = f(c(i))

计算方法上机实验报告——拉格朗日插值问题

计算方法上机实验报告——拉格朗日插值问题 一、方法原理 n次拉格朗日插值多项式为:Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x) n=1时,称为线性插值,L1(x)=y0(x-x1)/(x0-x1)+y1(x-x0)/(x1-x0)=y0+(y1-x0)(x-x0)/(x1-x0) n=2时,称为二次插值或抛物线插值,精度相对高些 L2(x)=y0(x-x1)(x-x2)/(x0-x1)/(x0-x2)+y1(x-x0)(x-x2)/(x1-x0)/(x1-x 2)+y2(x-x0)(x-x1)/(x2-x0)/(x2-x1) 二、主要思路 使用线性方程组求系数构造插值公式相对复杂,可改用构造方法来插值。 对节点xi(i=0,1,…,n)中任一点xk(0<=k<=n)作一n次多项式lk(xk),使它在该点上取值为1,而在其余点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)上为0,则插值多项式为Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x) 上式表明:n个点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)都是lk(x)的零点。可求得lk 三.计算方法及过程:1.输入节点的个数n 2.输入各个节点的横纵坐标 3.输入插值点 4.调用函数,返回z 函数语句与形参说明 程序源代码如下: 形参与函数类型 参数意义 intn 节点的个数 doublex[n](double*x) 存放n个节点的值 doubley[n](double*y) 存放n个节点相对应的函数值 doublep 指定插值点的值 doublefun() 函数返回一个双精度实型函数值,即插值点p处的近似函数值 #include #include usingnamespacestd; #defineN100 doublefun(double*x,double*y,intn,doublep); voidmain() {inti,n; cout<<"输入节点的个数n:"; cin>>n;

太原理工大学数值计算方法实验报告

本科实验报告 课程名称:计算机数值方法 实验项目:方程求根、线性方程组的直接解 法、线性方程组的迭代解法、代数插值和最 小二乘拟合多项式 实验地点:行勉楼 专业班级: ******** 学号: ********* 学生姓名: ******** 指导教师:李誌,崔冬华 2016年 4 月 8 日

y = x*x*x + 4 * x*x - 10; return y; } float Calculate(float a,float b) { c = (a + b) / 2; n++; if (GetY(c) == 0 || ((b - a) / 2) < 0.000005) { cout << c <<"为方程的解"<< endl; return 0; } if (GetY(a)*GetY(c) < 0) { return Calculate(a,c); } if (GetY(c)*GetY(b)< 0) { return Calculate(c,b); } } }; int main() { cout << "方程组为:f(x)=x^3+4x^2-10=0" << endl; float a, b; Text text; text.Getab(); a = text.a; b = text.b; text.Calculate(a, b); return 0; } 2.割线法: // 方程求根(割线法).cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// #include "stdafx.h" #include"iostream"

心得体会 使用不同的方法,可以不同程度的求得方程的解,通过二分法计算的程序实现更加了解二分法的特点,二分法过程简单,程序容易实现,但该方法收敛比较慢一般用于求根的初始近似值,不同的方法速度不同。面对一个复杂的问题,要学会简化处理步骤,分步骤一点一点的循序处理,只有这样,才能高效的解决一个复杂问题。

Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现

函数功能编辑本段回目录 ode是专门用于解微分方程的功能函数,他有ode23,ode45,ode23s等等,采用的是Runge-Kutta算法。ode45表示采用四阶,五阶runge-kutta单步算法,截断误差为(Δx)3。解决的是Nonstiff(非刚性)的常微分方程.是解决数值解问题的首选方法,若长时间没结果,应该就是刚性的,换用ode23来解. 使用方法编辑本段回目录 [T,Y] = ode45(odefun,tspan,y0) odefun 是函数句柄,可以是函数文件名,匿名函数句柄或内联函数名 tspan 是区间[t0 tf] 或者一系列散点[t0,t1,...,tf] y0 是初始值向量 T 返回列向量的时间点 Y 返回对应T的求解列向量 [T,Y] = ode45(odefun,tspan,y0,options) options 是求解参数设置,可以用odeset在计算前设定误差,输出参数,事件等 [T,Y,TE,YE,IE] =ode45(odefun,tspan,y0,options) 在设置了事件参数后的对应输出 TE 事件发生时间 YE 事件解决时间 IE 事件消失时间 sol =ode45(odefun,[t0 tf],y0...) sol 结构体输出结果 应用举例编辑本段回目录 1 求解一阶常微分方程

程序: 一阶常微分方程 odefun=@(t,y) (y+3*t)/t^2; %定义函数 tspan=[1 4]; %求解区间 y0=-2; %初值 [t,y]=ode45(odefun,tspan,y0); plot(t,y) %作图 title('t^2y''=y+3t,y(1)=-2,1

数值分析拉格朗日插值法上机实验报告

课题一:拉格朗日插值法 1.实验目的 1.学习和掌握拉格朗日插值多项式。 2.运用拉格朗日插值多项式进行计算。 2.实验过程 作出插值点(1.00,0.00),(-1.00,-3.00),(2.00,4.00)二、算法步骤 已知:某些点的坐标以及点数。 输入:条件点数以及这些点的坐标。 输出:根据给定的点求出其对应的拉格朗日插值多项式的值。 3.程序流程: (1)输入已知点的个数; (2)分别输入已知点的X坐标; (3)分别输入已知点的Y坐标; 程序如下: #include #include #include float lagrange(float *x,float *y,float xx,int n) /*拉格朗日

插值算法*/ { int i,j; float *a,yy=0.0; /*a作为临时变量,记录拉格朗日插值多项*/ a=(float*)malloc(n*sizeof(float)); for(i=0;i<=n-1;i++) { a[i]=y[i]; for(j=0;j<=n-1;j++) if(j!=i) a[i]*=(xx-x[j])/(x[i]-x[j]); yy+=a[i]; } free(a); return yy; } int main() { int i; int n; float x[20],y[20],xx,yy; printf("Input n:");

scanf("%d",&n); if(n<=0) { printf("Error! The value of n must in (0,20)."); getch();return 1; } for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("x[%d]:",i); scanf("%f",&x[i]); } printf("\n"); for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("y[%d]:",i);scanf("%f",&y[i]); } printf("\n"); printf("Input xx:"); scanf("%f",&xx); yy=lagrange(x,y,xx,n); printf("x=%f,y=%f\n",xx,yy); getch(); } 举例如下:已知当x=1,-1,2时f(x)=0,-3,4,求f(1.5)的值。

计算方法实验报告

中北大学信息商务学院计算方法实验报告 学生姓名:刘昊文学号: 30 学院:中北大学信息商务学院 专业:电气工程及其自动化 指导教师:薛晓健 2017 年 04 月 19 日

实验一:非线性方程的近似解法 1.实验目的 1.掌握二分法和牛顿迭代法的原理 2.根据实验内容编写二分法和牛顿迭代法的算法实现 注:(可以用C语言或者matlab语言) 2.实验设备 matlab 3.实验内容及步骤 解方程f(x)=x5-3x3-2x2+2=0 4.实验结果及分析 二分法: 数据: f =x^5-3*x^3-2*x^2+2 [ n xa xb xc fc ]

1 -3 3 0 2 0

牛顿迭代法 > syms x; f=(x^5-3*x^3-2*x^2+2) [x,k]=Newtondd(f,0,1e-12) f = x^5 - 3*x^3 - 2*x^2 + 2 x = NaN k =2 实验二:解线性方程组的迭代法 1.实验目的 1.掌握雅克比迭代法和高斯-塞德尔迭代法的原理 2.根据实验内容编写雅克比迭代法和高斯-塞德尔迭代法的算法实现 注:(可以用C语言或者matlab语言) 2.实验设备 Matlab

3.实验内容及步骤 1、分别用雅克比迭代法和高斯-塞德尔迭代法解方程Ax=b 其中A=[4 -1 0 -1 0 0 -1 4 -1 0 -1 0 0 -1 4 -1 0 -1 -1 0 -1 4 -1 0 0 -1 0 -1 4 -1 0 0 -1 0 -1 4] b=[0 ;5;-2;5;-2;6] 4.实验结果及分析 (雅克比迭代法) a=[4 -1 0 -1 0 0;-1 4 -1 0 -1 0;0 -1 4 -1 0 -1;-1 0 -1 4 -1 0;0 -1 0 -1 4 -1;0 0 -1 0 -1 4] b=[0;5;-2;5;-2;6] x=agui_jacobi(a,b) a = 4 -1 0 -1 0 0 -1 4 -1 0 -1 0 0 -1 4 -1 0 -1 -1 0 -1 4 -1 0 0 -1 0 -1 4 -1 0 0 -1 0 -1 4 b = 0 5 -2 5 -2 6

数值计算方法实验5

实验报告 学院(系)名称: 主程序部分列选主元部分

实验结果: 一.列主元消去法 输入各个数据,最终使用列选主元法,得到结果为:x1=x2=x3=1二.高斯-赛德尔迭代法 输入各个数据,输出每一步迭代数据,最终结果为:x1=0.285716,附录(源程序及运行结果) 一.列主元高斯消去法 #include #include void print(double a[3][3],int n,double b[3]){ printf("输出矩阵:\n"); for(int i=0;ifabs(d)){ d=a[i][k]; l=i; } i++; } printf("选出主元:%lf\n",d); if(d==0) printf("矩阵奇异!\n"); else if(l!=k){ for(int j=k;j

插值法实验报告

实验二插值法 1、实验目的: 1、掌握直接利用拉格郎日插值多项式计算函数在已知点的函数值;观察拉格郎日插值的龙格现象。 2、了解Hermite插值法、三次样条插值法原理,结合计算公式,确定函数值。 2、实验要求: 1)认真分析题目的条件和要求,复习相关的理论知识,选择适当的解决方案和算法; 2)编写上机实验程序,作好上机前的准备工作; 3)上机调试程序,并试算各种方案,记录计算的结果(包括必要的中间结果); 4)分析和解释计算结果; 5)按照要求书写实验报告; 3、实验内容: 1) 用拉格郎日插值公式确定函数值;对函数f(x)进行拉格郎日插值,并对f(x)与插值多项式的曲线作比较。 已知函数表:(0.56160,0.82741)、(0.56280,0.82659)、(0.56401,0.82577)、(0.56521,0.82495)用三次拉格朗日插值多项式求x=0.5635时函数近似值。 2) 求满足插值条件的插值多项式及余项 1) 4、题目:插值法 5、原理: 拉格郎日插值原理: n次拉格朗日插值多项式为:L n (x)=y l (x)+y 1 l 1 (x)+y 2 l 2 (x)+…+y n l n (x)

n=1时,称为线性插值, L 1(x)=y (x-x 1 )/(x -x 1 )+y 1 (x-x )/(x 1 -x )=y +(y 1 -x )(x-x )/(x 1 -x ) n=2时,称为二次插值或抛物线插值, L 2(x)=y (x-x 1 )(x-x 2 )/(x -x 1 )/(x -x 2 )+y 1 (x-x )(x-x 2 )/(x 1 -x )/(x 1 -x 2 )+y 2 (x -x 0)(x-x 1 )/(x 2 -x )/(x 2 -x 1 ) n=i时, Li= (X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n) (X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n) 6、设计思想: 拉格朗日插值法是根据n + 1个点x0, x1, ... x n(x0 < x1 < ... x n)的函数值f (x0), f (x1) , ... , f (x n)推出n次多項式p(x),然后n次多項式p (x)求出任意的点x对应的函数值f (x)的算法。 7、对应程序: 1 ) 三次拉格朗日插值多项式求x=0.5635时函数近似值 #include"stdio.h" #define n 5 void main() { int i,j; float x[n],y[n]; float x1; float a=1; float b=1; float lx=0; printf("\n请输入想要求解的X:\n x="); scanf("%f",&x1); printf("请输入所有点的横纵坐标:\n"); for(i=1;i

计算方法实验报告4

计算方法实验报告(四) (一)线性方程的迭代解法 一、实验问题 利用简单迭代法,两种加速技术,牛顿法,改进牛顿法,弦割法求解习题5-1,5-2,5-3中的一题,并尽可能准确。 选取5-3:求在x=1.5附近的根。 二、问题的分析(描述算法的步骤等) (1)简单迭代法算法: 给定初始近似值,求的解。 Step 1 令i=0; Step 2 令(计算); Step 3 如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 (2)Aitken加速法算法 Step 1 令k=0,利用简单迭代算法得到迭代序列; Step 2 令-(计算得到一个新的序列,其中k=0,1,2…);Step 3 如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 (3)插值加速法算法 Step 1 令k=0,利用简单迭代算法得到迭代序列; Step 2 令+(计算得到一个新的序列,其中k=1,2,3…); Step 3 如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 (4)牛顿法算法

Step 1给定初始近似值; Step 2令,其中k计算得到的序列; Step 3如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 (5)改进牛顿法的算法 Step 1给定初始近似值; Step 2令,其中k迭代计算得到的序列; Step 3如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 (6)弦割法算法(双点弦割法) Step 1给定初始近似值,; Step 2令其中k计算得到的序列; Step 3如果,则迭代终止,否则重复Step 2。 三、程序设计 (1)简单迭代法 利用迭代公式进行迭代运算。 #include #include #include double fun(double x) { double c=1+x*x; returnpow(c,1/3.0); } void main() { double x=1.5; double y=0; double D=1;

(完整版)数值计算方法上机实习题答案

1. 设?+=1 05dx x x I n n , (1) 由递推公式n I I n n 1 51+-=-,从0I 的几个近似值出发,计算20I ; 解:易得:0I =ln6-ln5=0.1823, 程序为: I=0.182; for n=1:20 I=(-5)*I+1/n; end I 输出结果为:20I = -3.0666e+010 (2) 粗糙估计20I ,用n I I n n 51 5111+- =--,计算0I ; 因为 0095.05 6 0079.01020 201 020 ≈<<≈??dx x I dx x 所以取0087.0)0095.00079.0(2 1 20=+= I 程序为:I=0.0087; for n=1:20 I=(-1/5)*I+1/(5*n); end I 0I = 0.0083 (3) 分析结果的可靠性及产生此现象的原因(重点分析原因)。 首先分析两种递推式的误差;设第一递推式中开始时的误差为000I I E '-=,递推过程的舍入误差不计。并记n n n I I E '-=,则有01)5(5E E E n n n -==-=-Λ。因为=20E 20020)5(I E >>-,所此递推式不可靠。而在第二种递推式中n n E E E )5 1(5110-==-=Λ,误差在缩小, 所以此递推式是可靠的。出现以上运行结果的主要原因是在构造递推式过程中,考虑误差是否得到控制, 即算法是否数值稳定。 2. 求方程0210=-+x e x 的近似根,要求4 1105-+?<-k k x x ,并比较计算量。 (1) 在[0,1]上用二分法; 程序:a=0;b=1.0; while abs(b-a)>5*1e-4 c=(b+a)/2;

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