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文檔簡介
千里之行,始于足下讓知識帶有溫度。第第2頁/共2頁精品文檔推薦matlab最佳平方逼近
最佳平方靠近實驗
任兵(202220302025)
一、問題講述
求函數(shù)f(x)=exp(x)在[-1,1]上的二、三次最佳平方靠近多項式。二、問題分析
由教材定義6.5有:對于給定的函數(shù)],[)(baCxf∈,假如存在
*01(){(),(),,()}nSxSpanxxx???∈
使得
[]22
*
()()()min()()()b
b
a
a
axb
xfxSxdxxfxsxdx
ρρ≤≤??-=-???
?
則稱S*(x)是f(x)在集合01{(),(),,()}nSpanxxx???中的最佳平方靠近函數(shù)。
明顯,求最佳平方靠近函數(shù))()(0**
xaxSjn
jj??=∑=的問題可歸結為求它的系數(shù)
*
*1*0,,,n
aaa,使多元函數(shù)dxxaxfxaaaIjnjjb
a
n2
010)()()(),,,(??
?
???-=∑?
=?ρ
取得微小值,也即點(*
*1*0,,,n
aaa)是I(a0,…,an)的極點。因為I(a0,a1,…,an)是關于a0,a1,…,an的二次函數(shù),利用多元函數(shù)取得極值的須要條件,
0=??k
aI
(k=0,1,2,…,n)即
[]0
)()()()(20=-??
????-=??∑?=dxxxaxfxaI
kjnjjbak??ρ
得方程組
)
,,2,1,0(,
)()()()()()(0
nkdxxxfxdx
xxxakb
a
jkb
a
n
jj==??∑=?ρ??ρ
如采納函數(shù)內積記號
,
)()()(),(,
)()()(),(dxxxfxfdxxxxkq
a
kjkb
a
jk?ρ???ρ????==
那么,方程組可以簡寫為
(,)(,)
(0,1,2,,)n
k
j
j
kja
fkn???===∑(1)
這是一個包含n+1個未知元a0,a1,…,an的n+1階線性代數(shù)方程組,寫成矩陣形式為
000100010111110
1(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)nnnnnnnnafafaf?????????????????????????
?????
???=??????
??????…………(2)此方程組叫做求aj(j=0,1,2,…,n)的法方程組。
明顯,其系數(shù)行列式就是克萊姆行列式Gn=Gn(?0,?1,…,?n)。因為?0,
?1,…,?n線性無關,故Gn≠0,于是上述方程組存在唯一解
),,1,0(*
nkaakk==。從而絕對了函數(shù)f(x)在01{(),(),,()}nSpanxxx???中如
果存在最佳平方靠近函數(shù),則必是
*
*0()()n
jjjSxax?==∑……………...
(3)三、試驗程序
1、最佳平方靠近算法
(1)輸入被靠近函數(shù)f(x)和對應的靠近區(qū)間[a,b]并挑選靠近函數(shù)系{∮(x)}
和權函數(shù);
(2)解方程組(1)或(2),其中方程組的系數(shù)矩陣和右端的項由式(3)得
到;
(3)由式(3)得到函數(shù)的最佳平方靠近。2、將上述算法編寫成MATLAB程序共需三個程序:(1)第一個程序(函數(shù)名:squar_approx.m)計算最佳靠近函數(shù)的系數(shù),源代碼如下:
functionS=squar_approx(a,b,n)%定義靠近函數(shù)
globali;globalj;%全局變量
ifnargin>clear
>>S=squar_approx(-1,1,2)
S=
0.9963
1.1036
0.5367
繪制兩者的圖形:
>>fun='exp(x)';
>>fplot(fun,[-1,1])
>>holdon
>>xi=-1:0.1:1;
>>yi=polyval(S,xi);
>>plot(xi,yi,'r:')
得到如下結果:
原函數(shù)exp(x)
二次靠近
(3)當求的是三次靠近時得到如下結果
>>S=squar_approx(-1,1,3)
S=
0.9963
0.9980
0.5367
0.1761
繪制圖形如下:
>>fun='exp(x)';
>>fplot(fun,[-1,1])
>>holdon
>>xi=-1:0.1:1;
>>yi=polyval(S,xi);
>>plot(xi,yi,'r:')
得到
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