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数值分析作业-三次样条插值.doc

1、 数值计算方法作业 实验名称 实验4.3三次样条插值函数(P126) 4.5三次样条插值函数的收敛性(P127) 实验时间 姓名 班级 学号 成绩 实验4.3 三次样条差值函数 实验目的: 掌握三次样条插值函数的三弯矩方法。 实验函数: x 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 F(x) 0.5000 0.5398 0.5793 0.6179 0.7554 求f(0.13)和f(0.36)的近似值 实验内容: (1) 编程实现求三次样条插值函数的算法,分别考虑不同的边界条件; (2) 计算各插值节点的弯矩值;

2、 (3) 在同一坐标系中绘制函数f(x),插值多项式,三次样条插值多项式的曲线比较插值结果。 实验4.5 三次样条差值函数的收敛性 实验目的: 多项式插值不一定是收敛的,即插值的节点多,效果不一定好。对三次样条插值函数如何呢?理论上证明三次样条插值函数的收敛性是比较困难的,通过本实验可以证明这一理论结果。 实验内容: 按照一定的规则分别选择等距或非等距的插值节点,并不断增加插值节点的个数。 实验要求: (1) 随着节点个数的增加,比较被逼近函数和三样条插值函数的误差变化情况,分析所得结果并与拉格朗日插值多项式比较; (2) 三次样条插值函数的思想最早产生于工业部门。作为工业应用

3、的例子,考虑如下例子:某汽车制造商根据三次样条插值函数设计车门曲线,其中一段数据如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.0 0.79 1.53 2.19 2.71 3.03 3.27 2.89 3.06 3.19 3.29 0.8 0.2 算法描述: 拉格朗日插值: 其中是拉格朗日基函数,其表达式为: 牛顿插值: 其中 三样条插值: 所谓三次样条插值多项式Sn(x)是一种分段函数,它在节点Xi(a

4、1,xi]上是三次多项式,其在此区间上的表达式如下: 式中Mi=. 因此,只要确定了Mi的值,就确定了整个表达式,Mi的计算方法如下: 令 则Mi满足如下n-1个方程: 常用的边界条件有如下几类: (1) 给定区间两端点的斜率m0,mn,即 (2) 给定区间两端点的二阶导数M0,Mn,即 (3) 假设y=f(x)是以b-a为周期的周期函数,则要求三次样条插值函数S(x)也为周期函数,对S(x)加上周期条件 对于第一类边界条件有 对于第二类边界条件有 其中 那么解就可以为 对于第三类边界条件,,由此推得 ,其中 ,那么解就可以为:

5、 程序代码: 1拉格朗日插值函数 Lang.m function f=lang(X,Y,xi) %X为已知数据的横坐标 %Y为已知数据的纵坐标 %xi插值点处的横坐标 %f求得的拉格朗日插值多项式的值 n=length(X); f=0; for i=1:n l=1; for j=1:i-1 l=l.*(xi-X(j))/(X(i)-X(j)); end; for j=i+1:n l=l.*(xi-X(j))/(X(i)-X(j

6、)); end;%拉格朗日基函数 f=f+l*Y(i); end fprintf('%d\n',f) return 2 牛顿插值函数 newton.m function f=newton(X,Y,xi) %X为已知数据的横坐标 %Y为已知数据的纵坐标 %xi插值点处的横坐标 %f求得的拉格朗日插值多项式的值 n=length(X); newt=[X',Y']; %计算差商表 for j=2:n for i=n:-1:1 if i>=j Y(i)=(Y(i)-Y(i

7、1))/(X(i)-X(i-j+1)); else Y(i)=0; end end newt=[newt,Y']; end %计算牛顿插值 f=newt(1,2); for i=2:n z=1; for k=1:i-1 z=(xi-X(k))*z; end f=f+newt(i-1,i)*z; end fprintf('%d\n',f) return 3三次样条插值第一类边界条件 Threch.m

8、function S=Threch1(X,Y,dy0,dyn,xi) % X为已知数据的横坐标 %Y为已知数据的纵坐标 %xi插值点处的横坐标 %S求得的三次样条插值函数的值 %dy0左端点处的一阶导数 % dyn右端点处的一阶导数 n=length(X)-1; d=zeros(n+1,1); h=zeros(1,n-1); f1=zeros(1,n-1); f2=zeros(1,n-2); for i=1:n%求函数的一阶差商 h(i)=X(i+1)-X(i); f1(i)=(Y(i+1)-Y(i))/h(i); end for i=2:n%求函数的

9、二阶差商 f2(i)=(f1(i)-f1(i-1))/(X(i+1)-X(i-1)); d(i)=6*f2(i); end d(1)=6*(f1(1)-dy0)/h(1); d(n+1)=6*(dyn-f1(n-1))/h(n-1);%¸赋初值 A=zeros(n+1,n+1); B=zeros(1,n-1); C=zeros(1,n-1); for i=1:n-1 B(i)=h(i)/(h(i)+h(i+1)); C(i)=1-B(i); end A(1,2)=1; A(n+1,n)=1; for i=1:n+1 A(i,i)=2; e

10、nd for i=2:n A(i,i-1)=B(i-1); A(i,i+1)=C(i-1); end M=A\d; syms x; for i=1:n Sx(i)=collect(Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(x-X(i))... +M(i)/2*(x-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(x-X(i))^3); digits(4); Sx(i)=vpa(Sx(i));%三样条插值函数表达式 end for i=1:n disp('S(x)='); fprintf('%s (%

11、d,%d)\n',char(Sx(i)),X(i),X(i+1)); end for i=1:n if xi>=X(i)&&xi<=X(i+1) S=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(xi-X(i))+M(i)/2*(xi-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(xi-X(i))^3; end end disp('xi S'); fprintf('%d,%d\n',xi,S); return 4 三次样条插值第二类边界条件 Threch2.m

12、function [Sx]=Threch2(X,Y,d2y0,d2yn,xi) X为已知数据的横坐标 %Y为已知数据的纵坐标 %xi插值点处的横坐标 %S求得的三次样条插值函数的值 %d2y0左端点处的二阶导数 % d2yn右端点处的二阶导数 n=length(X)-1; d=zeros(n+1,1); h=zeros(1,n-1); f1=zeros(1,n-1); f2=zeros(1,n-2); for i=1:n%求一阶差商 h(i)=X(i+1)-X(i); f1(i)=(Y(i+1)-Y(i))/h(i); end for i=2:n%求二阶

13、差商 f2(i)=(f1(i)-f1(i-1))/(X(i+1)-X(i-1)); d(i)=6*f2(i); end d(1)=2*d2y0; d(n+1)=2*d2yn;%赋初值 A=zeros(n+1,n+1); B=zeros(1,n-1); C=zeros(1,n-1); for i=1:n-1 B(i)=h(i)/(h(i)+h(i+1)); C(i)=1-B(i); end A(1,2)=0; A(n+1,n)=0; for i=1:n+1 A(i,i)=2; end for i=2:n A(i,i-1)=B(i-1);

14、A(i,i+1)=C(i-1); end M=A\d; syms x; for i=1:n Sx(i)=collect(Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(x-X(i))... +M(i)/2*(x-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(x-X(i))^3); digits(4); Sx(i)=vpa(Sx(i)); end for i=1:n disp('S(x)='); fprintf('%s (%d,%d)\n',char(Sx(i)),X(i),X(i+1)); end f

15、or i=1:n if xi>=X(i)&&xi<=X(i+1) S(i)=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(xi-X(i))+M(i)/2*(xi-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(xi-X(i))^3; end end disp('xi S'); fprintf('%d,%d\n',xi,S); return 5插值节点处的插值结果 main3.m clear clc X=[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4]; Y=[0.5000,0.53

16、98,0.5793,0.6179,0.7554]; xi=0.13; %xi=0.36; disp('xi=0.13'); %disp('xi=0.36'); disp('拉格朗日插值结果'); lang(X,Y,xi); disp('牛顿插值结果'); newton(X,Y,xi); disp('三次样条第一类边界条件插值结果'); Threch1(X,Y,0.40,0.36,xi);%0.4,0.36分别为两端点处的一阶导数 disp('三次样条第二类边界条件插值结果'); Threch2(X,Y,0,-0.136,xi);%0,-0.136分别为两端点处的二阶导数

17、 6将多种插值函数即原函数图像画在同一张图上 main2.m clear clc X=[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4]; Y=[0.5000,0.5398,0.5793,0.6179,0.7554]; a=linspace(0,0.4,21); NUM=21; L=zeros(1,NUM); N=zeros(1,NUM); S=zeros(1,NUM); B=zeros(1,NUM); for i=1:NUM xi=a(i); L(i)=lang(X,Y,xi);% 拉格朗日插值 N(i)=newton(X,Y,xi);

18、 牛顿插值 B(i)=normcdf(xi,0,1);%原函数 S(i)=Threch1(X,Y,0.4,0.36,xi);%三次样条函数第一类边界条件 end plot(a,B,'--r'); hold on; plot(a,L,'b'); hold on; plot(a,N,'r'); hold on; plot(a,S,'r+'); hold on; legend('原函数','拉格朗日插值','牛顿插值','三次样条插值',2); hold off 7增加插值节点观察误差变化 main4.m clear; clc; N=5; %4

19、5第一问 Ini=zeros(1,1001); a=linspace(-1,1,1001); Ini=1./(1+25*a.^2); for i=1:3 %节点数量变化次数 N=2*N; t=linspace(-1,1,N+1);%插值节点 ft=1./(1+25*t.^2);%插值节点函数值 val=linspace(-1,1,101); for j=1:101 L(j)=lang(t,ft,val(j)); S(j)=Threch1(t,ft,0.074,-0.074,val(j));%三样条第一类边界条件

20、插值 end plot(a,Ini,'k')%原函数图象 hold on plot(val,L,'r')%拉格朗日插值函数图像 hold on plot(val,S,'b')%三次样条插值函数图像 str=sprintf('插值节点为%d时的插值效果',N); title(str); legend('原函数','拉格朗日插值','三次样条插值');%显示图例 hold off figure end 8车门曲线 main5.m clear clc X=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; Y=[0.0,0.79,1.53,2

21、19,2.71,3.03,3.27,2.89,3.06,3.19,3.29]; dy0=0.8; dyn=0.2; n=length(X)-1; d=zeros(n+1,1); h=zeros(1,n-1); f1=zeros(1,n-1); f2=zeros(1,n-2); for i=1:nh(i)=X(i+1)-X(i); f1(i)=(Y(i+1)-Y(i))/h(i); end for i=2:nf2(i)=(f1(i)-f1(i-1))/(X(i+1)-X(i-1)); d(i)=6*f2(i); end d(1)=6*(f1(1)-dy0)/h

22、1); d(n+1)=6*(dyn-f1(n-1))/h(n-1); A=zeros(n+1,n+1); B=zeros(1,n-1); C=zeros(1,n-1); for i=1:n-1 B(i)=h(i)/(h(i)+h(i+1)); C(i)=1-B(i); end A(1,2)=1; A(n+1,n)=1; for i=1:n+1 A(i,i)=2; end for i=2:n A(i,i-1)=B(i-1); A(i,i+1)=C(i-1); end M=A\d; x=zeros(1,n); S=zeros(1,n);

23、 for i=1:n x(i)=X(i)+0.5; S(i)=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(x(i)-X(i))+M(i)/2*(x(i)-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(x(i)-X(i))^3; end plot(X,Y,'k'); hold on; plot(x,S,'o'); title('三次样条插值效果图'); legend('已知插值节点','三次样条插值'); hold off 实验结果: 4.3 1计算插值节点处的函数值 xi=0.13时 Xi=0.36时 2将多种插值函数即原函数图像画在同一张图上 4.5.1增加插值节点观察误差变化 从上面三张图可以看出增加插值节点并不能改善差之效果 4.5.2 车门曲线 (注:专业文档是经验性极强的领域,无法思考和涵盖全面,素材和资料部分来自网络,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注)

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