插值法-第二次程序题
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插值法
题目1:对Runge 函数2
2511)(x x R +=在区间[-1,1]作下列插值逼近,并和R(x)的图像进行比较,并对结果进行分析。
(1)用等距节点,200,1.0,-1≤≤=+=i h ih x i 绘出它的20次Newton
插值多项式的图像。
(2)用节点)20,,2,1,0(,)4212cos(
⋅⋅⋅=+=i i x i π,绘出它的20次Lagrange 插值多项式的图像。
(3)用等距节点,200,1.0,-1≤≤=+=i h ih x i 绘出它的分段线性插
值函数的图像。
(4)用等距节点,200,1.0,-1≤≤=+=i h ih x i 绘出它的三次自然样
条插值函数的图像。
程序及分析:
(1)用等距节点,200,1.0,-1≤≤=+=i h ih x i 绘出它的20次Newton
插值多项式的图像。
Matlab 程序如下:
%计算均差
x=[-1::1];
n=length(x);
syms z
for i=1:n
y(i)=1/(1+25*x(i)*x(i));
end
N=zeros(n,n);
N(:,1)=y';
for j=2:n
for k=j:n
N(k,j)=(N(k,j-1)-N(k-1,j-1))/(x(k)-x(k-j+1));
end
end
for t=1:n
c(t)=N(t,t)
end
%构造插值多项式
f=N(1,1);
for k=2:n
a=1;
for r=1:(k-1)
a=a*(z-x(r));
end
f=f+N(k,k)*a;
end
%作图
a=[-1::1];
n=length(a);
for i=1:n
b(i)=1/(1+25*a(i)*a(i)); end
fx=subs(f,z,a);
subplot(2,1,1);
plot(a,b,'k',a,fx,'r');
c=[::];
n=length(c);
for i=1:n
d(i)=1/(1+25*c(i)*c(i));
end
fx=subs(f,z,c);
subplot(2,1,2);
plot(c,d,'k',c,fx,'r');
结果与分析:
由下图可以看出,在区间[,]上,插值多项式可以很好的逼近被插值函数。而在边界附近,插值多项式与被插值函数的差别很大。即出现了Runge现象。
主要原因是被插值函数的任意阶导数不能达到一致有界。其插值余项)()!1()()(1)1(x n f x R n n n +++=ϖξ不趋近零。插值多项式不能收敛到被插值函数。
(2) 用节点)20,,2,1,0(,)4212cos(
⋅⋅⋅=+=i i x i π,绘出它的20次Lagrange 插值多项式的图像。
Matlab 程序如下:
clear;
%插值点
Runge 函数
插值多项
式
for i=1:21
x(i)=cos((2*(i-1)+1)*pi/42);
end
n=length(x);
for i=1:n
y(i)=1/(1+25*x(i)*x(i));
end
%构造插值基函数
syms z;
temp=1;
for i=1:n
lx=1;
for j=1:n
if i~=j
temp=(z-x(j))/(x(i)-x(j));
lx=lx*temp;
end
end
l(i)=lx;
end
%插值多项式
l=l';
L=y*l;
%作图
a=[-1::1];
n=length(a);
for i=1:n
b(i)=1/(1+25*a(i)*a(i)); end
fx=subs(L,z,a);
subplot(2,1,1);
plot(a,b,'k',a,fx,'x r');
结果与分析:
如下图所示,使用Chebyshev 多项式零点构造的Lagrange 插值多项式比较接近原函数,没有出现Runge 现象。 主要原因是其多项式误差为∞++≤)1()!1(21)(-)(n n n f n x L x f 。
(3)用等距节点,200,1.0,-1≤≤=+=i h ih x i 绘出它的分段线性插
值函数的图像。
Matlab程序如下:
clc;clear;
x=[-1::1];
n=length(x);
syms z
for i=1:n
y(i)=1/(1+25*x(i)*x(i));
end
%构造分段线性插值多项式
for i=1:n-1
l(i)=(z-x(i+1))/(x(i)-x(i+1))*y(i)+(z-x(i))/(x(i+1)-x(i))*y (i+1)
% l(i)=y(i)+(y(i+1)-y(i))/(x(i+1)-x(i))*(z-x(i))
end