数值分析实验报告
数值分析综合实验报告
一、实验目的通过本次综合实验，掌握数值分析中常用的插值方法、方程求根方法以及数值积分方法，了解这些方法在实际问题中的应用，提高数值计算能力。
二、实验内容1. 插值方法（1）拉格朗日插值法：利用已知数据点构造多项式，以逼近未知函数。
（2）牛顿插值法：在拉格朗日插值法的基础上，通过增加基函数，提高逼近精度。
2. 方程求根方法（1）二分法：适用于函数在区间内有正负值的情况，通过不断缩小区间来逼近根。
（2）Newton法：利用函数的导数信息，通过迭代逼近根。
（3）不动点迭代法：将方程转化为不动点问题，通过迭代逼近根。
3. 数值积分方法（1）矩形法：将积分区间等分，近似计算函数值的和。
（2）梯形法：将积分区间分成若干等分，用梯形面积近似计算积分。
（3）辛普森法：在梯形法的基础上，将每个小区间再等分，提高逼近精度。
三、实验步骤1. 拉格朗日插值法（1）输入已知数据点，构造拉格朗日插值多项式。
（2）计算插值多项式在未知点的函数值。
2. 牛顿插值法（1）输入已知数据点，构造牛顿插值多项式。
（2）计算插值多项式在未知点的函数值。
3. 方程求根方法（1）输入方程和初始值。
（2）选择求解方法（二分法、Newton法、不动点迭代法）。
（3）迭代计算，直到满足精度要求。
4. 数值积分方法（1）输入被积函数和积分区间。
（2）选择积分方法（矩形法、梯形法、辛普森法）。
（3）计算积分值。
四、实验结果与分析1. 插值方法（1）拉格朗日插值法：通过构造多项式，可以较好地逼近已知数据点。
（2）牛顿插值法：在拉格朗日插值法的基础上，增加了基函数，提高了逼近精度。
2. 方程求根方法（1）二分法：适用于函数在区间内有正负值的情况，计算简单，但收敛速度较慢。
（2）Newton法：利用函数的导数信息，收敛速度较快，但可能存在数值不稳定问题。
（3）不动点迭代法：将方程转化为不动点问题，收敛速度较快，但可能存在初始值选择不当的问题。
3. 数值积分方法（1）矩形法：计算简单，但精度较低。
数值分析积分实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过数值分析的方法，研究几种常见的数值积分方法，包括梯形法、辛普森法、复化梯形法和龙贝格法，并比较它们在计算精度和效率上的差异。
通过实验，加深对数值积分理论和方法的理解，提高编程能力和实际问题解决能力。
二、实验内容1. 梯形法梯形法是一种基本的数值积分方法，通过将积分区间分割成若干个梯形，计算梯形面积之和来近似积分值。
实验中，我们选取了几个不同的函数，对积分区间进行划分，计算积分近似值，并与实际积分值进行比较。
2. 辛普森法辛普森法是另一种常见的数值积分方法，它通过将积分区间分割成若干个等距的区间，在每个区间上使用二次多项式进行插值，然后计算多项式与x轴围成的面积之和来近似积分值。
实验中，我们对比了辛普森法和梯形法的计算结果，分析了它们的精度差异。
3. 复化梯形法复化梯形法是对梯形法的一种改进，通过将积分区间分割成多个小区间，在每个小区间上使用梯形法进行积分，然后计算所有小区间积分值的和来近似积分值。
实验中，我们对比了复化梯形法和辛普森法的计算结果，分析了它们的精度和效率。
4. 龙贝格法龙贝格法是一种通过外推加速提高计算精度的数值积分方法。
它通过比较使用不同点数（n和2n）的积分结果，得到更高精度的积分结果。
实验中，我们使用龙贝格法对几个函数进行积分，并与其他方法进行了比较。
三、实验步骤1. 编写程序实现梯形法、辛普森法、复化梯形法和龙贝格法。
2. 选取几个不同的函数，对积分区间进行划分。
3. 使用不同方法计算积分近似值，并与实际积分值进行比较。
4. 分析不同方法的精度和效率。
四、实验结果与分析1. 梯形法梯形法在计算精度上相对较低，但当积分区间划分足够细时，其计算结果可以接近实际积分值。
2. 辛普森法辛普森法在计算精度上优于梯形法，但当积分区间划分较细时，计算量较大。
3. 复化梯形法复化梯形法在计算精度上与辛普森法相当，但计算量较小。
4. 龙贝格法龙贝格法在计算精度上优于复化梯形法，且计算量相对较小。
数值分析原理实验报告
一、实验目的通过本次实验，掌握数值分析的基本原理和方法，了解数值分析在科学和工程领域的应用，培养动手能力和分析问题的能力。
二、实验内容1. 二分法求方程根（1）原理：二分法是一种在实数域上寻找函数零点的算法。
对于连续函数f(x)，如果在区间[a, b]上f(a)f(b)<0，则存在一个根在区间(a, b)内。
二分法的基本思想是将区间[a, b]不断二分，缩小根所在的区间，直到满足精度要求。
（2）实验步骤：① 输入函数f(x)和精度要求；② 初始化区间[a, b]和中间点c=a+(b-a)/2；③ 判断f(c)与f(a)的符号，若符号相同，则将区间缩小为[a, c]，否则缩小为[c,b]；④ 重复步骤②和③，直到满足精度要求；⑤ 输出根的近似值。
2. 牛顿法求方程根（1）原理：牛顿法是一种在实数域上寻找函数零点的算法。
对于可导函数f(x)，如果在点x0附近，f(x0)f'(x0)≠0，则存在一个根在点x0附近。
牛顿法的基本思想是通过泰勒展开近似函数，然后求解近似方程的根。
（2）实验步骤：① 输入函数f(x)和精度要求；② 初始化迭代次数n=0，近似根x0；③ 计算导数f'(x0)；④ 求解近似方程x1=x0-f(x0)/f'(x0)；⑤ 判断|x1-x0|是否满足精度要求，若满足，则停止迭代；否则，将x0更新为x1，n=n+1，返回步骤③。
3. 雅可比迭代法解线性方程组（1）原理：雅可比迭代法是一种解线性方程组的迭代算法。
对于线性方程组Ax=b，雅可比迭代法的基本思想是利用矩阵A的对角线元素将方程组分解为多个一元线性方程，然后逐个求解。
（2）实验步骤：① 输入系数矩阵A和常数向量b；② 初始化迭代次数n=0，近似解向量x0；③ 计算对角线元素d1, d2, ..., dn；④ 更新近似解向量x1=x0-A/d1, x2=x0-A/d2, ..., xn=x0-A/dn；⑤ 判断|x1-x0|是否满足精度要求，若满足，则停止迭代；否则，将x0更新为x1, x2, ..., xn，n=n+1，返回步骤③。
数值分析实验报告--实验2--插值法
1 / 21数值分析实验二：插值法1 多项式插值的震荡现象1.1 问题描述考虑一个固定的区间上用插值逼近一个函数。
显然拉格朗日插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。
我们自然关心插值多项式的次数增加时， 是否也更加靠近被逼近的函数。
龙格（Runge ）给出一个例子是极著名并富有启发性的。
设区间[-1,1]上函数21()125f x x=+ (1)考虑区间[-1,1]的一个等距划分，分点为n i nix i ,,2,1,0,21 =+-= 则拉格朗日插值多项式为201()()125nn ii iL x l x x ==+∑(2)其中的(),0,1,2,,i l x i n =是n 次拉格朗日插值基函数。
实验要求：(1) 选择不断增大的分点数目n=2, 3 …. ，画出原函数f(x)及插值多项式函数()n L x 在[-1，1]上的图像，比较并分析实验结果。
(2) 选择其他的函数，例如定义在区间[-5，5]上的函数x x g xxx h arctan )(,1)(4=+=重复上述的实验看其结果如何。
(3) 区间[a,b]上切比雪夫点的定义为 (21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b ak x k n n π⎛⎫+--=+=+ ⎪+⎝⎭(3)以121,,n x x x +为插值节点构造上述各函数的拉格朗日插值多项式，比较其结果,试分析2 / 21原因。
1.2 算法设计使用Matlab 函数进行实验, 在理解了插值法的基础上，根据拉格朗日插值多项式编写Matlab 脚本，其中把拉格朗日插值部分单独编写为f_lagrange.m 函数，方便调用。
1.3 实验结果1.3.1 f(x)在[-1,1]上的拉格朗日插值函数依次取n=2、3、4、5、6、7、10、15、20，画出原函数和拉格朗日插值函数的图像，如图1所示。
Matlab 脚本文件为Experiment2_1_1fx.m 。
可以看出，当n 较小时，拉格朗日多项式插值的函数图像随着次数n 的增加而更加接近于f(x)，即插值效果越来越好。
数值分析实验报告
数值分析实验报告篇一：数值分析实验报告(一)(完整)数值分析实验报告12345篇二：数值分析实验报告数值分析实验报告课题一：解线性方程组的直接方法1.实验目的：1、通过该课题的实验，体会模块化结构程序设计方法的优点；2、运用所学的计算方法，解决各类线性方程组的直接算法；3、提高分析和解决问题的能力，做到学以致用；4、通过三对角形线性方程组的解法，体会稀疏线性方程组解法的特点。
2.实验过程：实验代码：#include "stdio.h"#include "math.h"#includeiostreamusing namespace std;//Gauss法void lzy(double **a,double *b,int n) {int i,j,k;double l,x[10],temp;for(k=0;kn-1;k++){for(j=k,i=k;jn;j++){if(j==k)temp=fabs(a[j][k]);else if(tempfabs(a[j][k])){temp=fabs(a[j][k]);i=j;}}if(temp==0){cout"无解\n; return;}else{for(j=k;jn;j++){temp=a[k][j];a[k][j]=a[i][j];a[i][j]=temp;}temp=b[k];b[k]=b[i];b[i]=temp;}for(i=k+1;in;i++) {l=a[i][k]/a[k][k];for(j=k;jn;j++)a[i][j]=a[i][j]-l*a[k][j]; b[i]=b[i]-l*b[k];}if(a[n-1][n-1]==0){cout"无解\n;return;}x[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1];for(i=n-2;i=0;i--){temp=0;for(j=i+1;jn;j++)temp=temp+a[i][j]*x[j];x[i]=(b[i]-temp)/a[i][i];}for(i=0;in;i++){printf("x%d=%lf\t",i+1,x[i]); printf("\n");}}//平方根法void pfg(double **a,double *b,int n)int i,k,m;double x[8],y[8],temp;for(k=0;kn;k++){temp=0;for(m=0;mk;m++)temp=temp+pow(a[k][m],2);if(a[k][k]temp)return;a[k][k]=pow((a[k][k]-temp),1.0/2.0);for(i=k+1;in;i++){temp=0;for(m=0;mk;m++)temp=temp+a[i][m]*a[k][m]; a[i][k]=(a[i][k]-temp)/a[k][k]; }temp=0;for(m=0;mk;m++)temp=temp+a[k][m]*y[m];y[k]=(b[k]-temp)/a[k][k];}x[n-1]=y[n-1]/a[n-1][n-1];for(k=n-2;k=0;k--){temp=0;for(m=k+1;mn;m++)temp=temp+a[m][k]*x[m];x[k]=(y[k]-temp)/a[k][k];}for(i=0;in;i++){printf("x%d=%lf\t",i+1,x[i]);printf("\n");}}//追赶法void zgf(double **a,double *b,int n){int i;double a0[10],c[10],d[10],a1[10],b1[10],x[10],y[10]; for(i=0;in;i++){a0[i]=a[i][i];if(in-1)c[i]=a[i][i+1];if(i0)d[i-1]=a[i][i-1];}a1[0]=a0[0];for(i=0;in-1;i++){b1[i]=c[i]/a1[i];a1[i+1]=a0[i+1]-d[i+1]*b1[i];}y[0]=b[0]/a1[0];for(i=1;in;i++)y[i]=(b[i]-d[i]*y[i-1])/a1[i];x[n-1]=y[n-1];for(i=n-2;i=0;i--)x[i]=y[i]-b1[i]*x[i+1];for(i=0;in;i++){printf("x%d=%lf\t",i+1,x[i]); printf("\n");}}int main(){int n,i,j;double **A,**B,**C,*B1,*B2,*B3;A=(double **)malloc(n*sizeof(double)); B=(double **)malloc(n*sizeof(double));C=(double **)malloc(n*sizeof(double));B1=(double *)malloc(n*sizeof(double));B2=(double *)malloc(n*sizeof(double));B3=(double *)malloc(n*sizeof(double));for(i=0;in;i++){A[i]=(double *)malloc((n)*sizeof(double));B[i]=(double*)malloc((n)*sizeof(double));C[i]=(double*)malloc((n)*sizeof(double)); }cout"第一题(Gauss列主元消去法):"endlendl; cout"请输入阶数n:"endl;cinn;cout"\n请输入系数矩阵:\n\n";for(i=0;in;i++)for(j=0;jn;j++){篇三：数值分析实验报告(包含源程序) 课程实验报告课程实验报告。
数值分析实验报告5篇
1.69376699767424 0.92310666706964 0.08471614569741 0.40804026409411
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讨论：
利用这种方法进行这类实验，可以很精确的扰动敏感性的一般规律。即 当对扰动项的系数越来越小时，对其多项式扰动的结果也就越来越小， 即扰动敏感性与扰动项的系数成正比，扰动项的系数越大，对其根的扰 动敏感性就越明显，当扰动的系数一定时，扰动敏感性与扰动的项的幂 数成正比，扰动的项的幂数越高，对其根的扰动敏感性就越明显。
解线性方程组的直接方法
实验 （主元的选取与算法的稳定性） 问题提出：Gauss消去法是我们在线性代数中已经熟悉的。但由于计算 机的数值运算是在一个有限的浮点数集合上进行的，如何才能确保 Gauss消去法作为数值算法的稳定性呢？Gauss消去法从理论算法到数值 算法，其关键是主元的选择。主元的选择从数学理论上看起来平凡，它 却是数值分析中十分典型的问题。 实验内容：考虑线性方程组 编制一个能自动选取主元，又能手动选取主元的求解线性方程组的 Gauss消去过程。 实验要求： （1）取矩阵，则方程有解。取n=10计算矩阵的条件数。让程序自动选 取主元，结果如何？ （2）现选择程序中手动选取主元的功能。每步消去过程总选取按模最 小或按模尽可能小的元素作为主元，观察并记录计算结果。若每步消去 过程总选取按模最大的元素作为主元，结果又如何？分析实验的结果。 （3）取矩阵阶数n=20或者更大，重复上述实验过程，观察记录并分析 不同的问题及消去过程中选择不同的主元时计算结果的差异，说明主元
数值分析上机实践报告
数值分析上机实践报告一、实验目的本次实验主要目的是通过上机操作，加深对数值分析算法的理解，并熟悉使用Matlab进行数值计算的基本方法。
在具体实验中，我们将实现三种常见的数值分析算法：二分法、牛顿法和追赶法，分别应用于解决非线性方程、方程组和线性方程组的求解问题。
二、实验原理与方法1.二分法二分法是一种常见的求解非线性方程的数值方法。
根据函数在给定区间端点处的函数值的符号，不断缩小区间的长度，直到满足精度要求。
2.牛顿法牛顿法是求解方程的一种迭代方法，通过构造方程的泰勒展开式进行近似求解。
根据泰勒展式可以得到迭代公式，利用迭代公式不断逼近方程的解。
3.追赶法追赶法是用于求解三对角线性方程组的一种直接求解方法。
通过构造追赶矩阵，采用较为简便的向前追赶和向后追赶的方法进行计算。
本次实验中，我们选择了一组非线性方程、方程组和线性方程组进行求解。
具体的实验步骤如下：1.调用二分法函数，通过输入给定区间的上下界、截止误差和最大迭代次数，得到非线性方程的数值解。
2.调用牛顿法函数，通过输入初始迭代点、截止误差和最大迭代次数，得到方程组的数值解。
3.调用追赶法函数，通过输入追赶矩阵的三个向量与结果向量，得到线性方程组的数值解。
三、实验结果与分析在进行实验过程中，我们分别给定了不同的参数，通过调用相应的函数得到了实验结果。
下面是实验结果的汇总及分析。
1.非线性方程的数值解我们通过使用二分法对非线性方程进行求解，给定了区间的上下界、截止误差和最大迭代次数。
实验结果显示，根据给定的输入，我们得到了方程的数值解。
通过与解析解进行比较，可以发现二分法得到的数值解与解析解的误差在可接受范围内，说明二分法是有效的。
2.方程组的数值解我们通过使用牛顿法对方程组进行求解，给定了初始迭代点、截止误差和最大迭代次数。
实验结果显示，根据给定的输入，我们得到了方程组的数值解。
与解析解进行比较，同样可以发现牛顿法得到的数值解与解析解的误差在可接受范围内，说明牛顿法是有效的。
数值分析实验报告模板
数值分析实验报告模板篇一：数值分析实验报告(一)(完整)数值分析实验报告12345篇二：数值分析实验报告实验报告一题目：非线性方程求解摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。
本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。
利用二分法求解给定非线性方程的根，在给定的范围内，假设f(x,y)在[a,b]上连续，f(a)xf(b) 直接影响迭代的次数甚至迭代的收敛与发散。
即若x0 偏离所求根较远，Newton法可能发散的结论。
并且本实验中还利用利用改进的Newton法求解同样的方程，且将结果与Newton法的结果比较分析。
前言：（目的和意义）掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。
掌握二分法的原理，验证二分法，在选对有根区间的前提下，必是收敛，但精度不够。
熟悉Matlab语言编程，学习编程要点。
体会Newton使用时的优点，和局部收敛性，而在初值选取不当时，会发散。
数学原理：对于一个非线性方程的数值解法很多。
在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。
对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b) Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式xk?1?xk?f(xk) f'(xk)产生逼近解x*的迭代数列{xk}，这就是Newton法的思想。
当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。
另外，若将该迭代公式改进为xk?1?xk?rf(xk) 'f(xk)其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton 法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。
程序设计：本实验采用Matlab的M文件编写。
其中待求解的方程写成function的方式，如下function y=f(x);y=-x*x-sin(x);写成如上形式即可，下面给出主程序。
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实验报告实验项目名称估计水塔的水流量实验项目类型验证 演示 综合 设计 其他指导教师 成绩一、实验目的（1）学会对实际问题的分析方法（2）学会利用所学的知识解决实际问题（3）设计出相应的算法，编制相应的应用程序二、实验内容某居民区，其自来水是有一个圆柱形水塔提供，水塔高12.2m ，塔的直径为17.4m ，水塔是由水泵根据水塔中的水位自动加水，一般水泵每天工作两次。
按照设计，当水塔中的水位降低至最低水位，约8.2m 时，水泵自动启动加水。
当水位升至最高水位，约10.8m 时，水泵停止工作。
下表给出了某一天的测量记录，测量了28个时刻的数据，但由于水泵正向水塔供水，由3个时刻无法测量到水位（表中为—）。
试建立数学模型，计算居民的用水速度和日总用水量。
三、实验原理、方法（算法）、步骤时刻 0 0.921 1.8432.9493.8714.9785.900 水位 9.677 9.479 9.308 9.125 8.982 8.814. 8.686 时刻 7.006 7.928 8.967 9.981 10.925 10.945 12.032 水位 8.525 8.388 8.220 — — 10.820 10.500 时刻 12.954 13.875 14.982 15.903 16.826 17.931 19.037 水位 10.210 9.936 9.653 9.409 9.1808.921 8.662 时刻 19.959 20.839 22.015 22.958 23.880 24.986 25.908 水位 8.433 8.220 —10.82010.59110.35410.180（1）水泵不供水时水流速度的计算居民的用水速度即单位时间流出的水的体积，称之为流量。
由于水塔是一个圆柱体，体积24V D hπ=可以通过水位高度h 计算出来，这样在水泵不工作的时间段，水流速度就可以从体积对时间的导数计算出来，由于没有水的体积关于时间的函数表达式，而只能利用问题中给定的原始数据表公式hD V 24π=，计算出离散的在测量时刻的体积V ，并用差商代替微商，对各离散点求导。
设()t y v t =为t 时刻水塔中水的容量，（,i i t v ）表示i t 时刻水塔中水的容量为i f对于每段的前两个点利用公式：'1123311()(34)v t v v v t t =-+-- 231311'()()v t f f t t =--对于每段的后两个点利用公式：'1221()()n n n n n v t v v t t ---=--'1221()(34)n n n n n n v t v v v t t ---=-+-对于每段的其余点：'2112121()(88)3()i i i i i i i v t v v v v t t --+++-=-+--（2）水泵供水时的水流速度的计算水泵供水时段的流量不能直接由数据计算得到，因此考虑使用已经求出的水泵未启动时的流速来近似模拟水泵启动时的流速。
对第一、二段供水时段分别选取供水前、后的两个时间进行拟合。
选取多个多项式函数进行求解对比检验，得到最佳的多项式函数。
（3）日总的用水量的计算为了求得总的用水量，可以对已求得的流速在时刻0至24小时上积分24()Q V t dx=⎰四、实验环境（所用软件、硬件等）及实验数据文件实验环境：M atlab数据文件：ch1.m,nihe.m,niusunihe.m,jifen.m五、实验结果及实例分析(1)计算未供水时的流速t1=[0,0.921,1.843,2.949,3.871,4.978,5.900,7.006,7.928,8.967,10.945,12. 032,12.954,13.875,14.982,15.903,16.826,17.931,19.037,19.959,20.839,22. 958,23.880,24.986,25.908];t=0.1*t1;h=[9.677,9.479,9.308,9.125,8.982,8.814,8.686,8.525,8.388,8.220,10.820, 10.500,10.210,9.936,9.653,9.409,9.180,8.921,8.662,8.433,8.220,10.820,1 0.591,10.354,10.180];v=(pi*17.4^2/4)*hi=1;f(i)=-(-v(i+2)+4*v(i+1)-3*v(i))/(t(i+2)-t(i));i=2;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));for i=3:8f(i)=-(-v(i+2)+8*v(i+1)-8*v(i-1)+v(i-2))/ (3*(t(i+2)-t(i-2)));endi=9;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));i=10;f(i)=-(3*v(i)-4*v(i-1)+v(i-2))/(2*(t(i)-t(i-1)));i=11;f(i)=-(-v(i+2)+4*v(i+1)-3*v(i))/(t(i+2)-t(i));i=12;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));for i=13:19f(i)=-(-v(i+2)+8*v(i+1)-8*v(i-1)+v(i-2))/(3*(t(i+2)-t(i-2)));endi=20;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));i=21;f(i)=-(3*v(i)-4*v(i-1)+v(i-2))/(2*(t(i)-t(i-1)));i=22;f(i)=-(-v(i+2)+4*v(i+1)-3*v(i))/(t(i+2)-t(i));i=23;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));i=24;f(i)=-(v(i+1)-v(i-1))/(t(i+1)-t(i-1));i=25;f(i)=-(3*v(i)-4*v(i-1)+v(i-2))/(2*(t(i)-t(i-1)));disp('水塔流速')fplot(t,f,'b*')title('流速散点图');xlabel('时间（小时）');ylabel('流速（立方米/小时）')结果：水塔流速f =Columns 1 through 18545.7621 476.0904 437.5709 379.6076 364.5640 345.4175 335.6489 355.6773 369.8372 419.9609 793.0184 722.0018 656.7567 689.0155 652.1951 541.1182 569.3991 619.0908Columns 19 through 25581.4813 583.2515 553.9360 527.6342 546.3945 481.9059 367.512700.51 1.52 2.53300400500600700800流速散点图时间（小时）流速（立方米/小时）（2）拟合水泵供水时的水流速度首先对第一、二段未供水时段进行拟合：t=[0 0.921 1.843 2.949 3.871 4.978 5.900 7.006 7.928 8.967 10.954 12.032 12.954 13.875 14.982 15.903 16.826 17.931 19.037 19.959 20.839 22.958 23.880 24.986 25.908];h=[9.677 9.479 9.308 9.125 8.982 8.814 8.686 8.525 8.388 8.220 10.820 10.500 10.210 9.936 9.653 9.409 9.180 8.921 8.662 8.433 8.220 10.820 10.591 10.354 10.180]; c1=polyfit(t(1:10),h(1:10),3); tp1=0:0.1:8.9; x1=polyval(c1,tp1); plot(tp1,x1)c1=polyfit(t(1:10),h(1:10),3); c2=polyfit(t(11:21),h(11:21),3); a1=polyder(c1); a2=polyder(c2);tp1=0:0.01:8.967;tp2=10.954:0.01:20.839; x13=-polyval(a1,tp1);x113=-polyval(a1,[0:0.01: 8.967]); wgsysl1=100*trapz(tp1,x113); x14=-polyval(a1,[ 7.928, 8.967]);x23=-polyval(a2,tp2);x114=-polyval(a2,[ 10.954:0.01: 20.839]); wgsysl2=100*trapz(tp2,x114); x24=-polyval(a2,[ 10.954, 12.032]);x25=-polyval(a2,[ 19.959,20.839]); subplot(1,2,1)plot(tp1,x13*100) subplot(1,2,2)plot(tp2,x23*100)结果：51014161820222410152025232425262728293031进行五次多项式拟合，得到的各系数为c1 =-0.0000 0.0004 -0.0041 0.0250 -0.2346 9.6769 c2 =0.0000 -0.0019 0.0626 -0.9892 7.3067 -8.7188对第一供水及混合时段进行拟合：对第一段供水时段进行拟合dygsdsj=[ 7.928,8.967, 10.954,12.032]; dygsdls=[x14, x24];nhjg=polyfit(dygsdsj, dygsdls,3); nhsj=7.928:0.1:12.032;nhlsjg=polyval(nhjg ,nhsj); gssj1=8.967:0.01:10.954;gs1=polyval(nhjg,[8.967:0.01:10.954]);gsysl1=100*trapz(gssj1,gs1) */该语句计算第1供水时段的总用水量*/ plot(nhsj, 100*nhlsjg)对混合时段进行拟合t3=[19.037,19.959,20.839,t(22),t(23)]; ls3=[x25*100,24.8373,21.4286,18.8720];nhhddxsxs=polyfit(t3,ls3,3); tp3=19.96:0.01:25.91;xx3=polyval(nhhddxsxs, tp3);gssj2=20.839:0.01:23;gs2=polyval(nhhddxsxs,[ 20.839:0.01:23]); gsysl2=trapz(gssj2,gs2); plot(tp3,xx3)结果：1820222426152025303540nhjg =-0.0001 0.0019 -0.0190 0.0640 0 0 gsysl1 = 45.7842 nhhddxsxs =1.0e+003 *0.0000 -0.0004 0.0143 -0.2048 1.0970 0（3）用水总量s1=100*trapz(tp1,x13) s2=100*trapz(tp2,x23) s3=100*trapz(gssj1,gs1) gsysl2=100*trapz(gssj2,gs2)结果：s1 =145.5843 S2 =789101112131520253035260.0198s3 =45.7842gsysl2 =51.5332故总的用水量为上面四项之和为502.9215结果分析：从拟合得到的各时间段的流速可以看出，其与根据实际数据进行数值微分得到的图形的趋势大致相同，认为结果较为合理。