数值分析作业第一次Word下载.docx
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0.6000
0.6429
-3.2667
0.0600
0.4286
0.4000
-2.4286
0.0800
0.5714
-2.1150
、
由此得矩阵形式的线性方程组为：
解得M0=-2.0286;
M1=-1.4627;
M2=-1.0333;
M3=-0.8058;
M4=-0.6543
S（x）=
matlab源程序
>
x=[0.250.300.390.450.53];
y=[0.50.54770.62450.67080.7280];
S0=1;
S5=0.6868;
forj=1:
1:
4
h（j）=x（j+1）-x（j）;
end
forj=2:
r（j）=h（j）/（h（j-1）+h（j））;
r
（1）=1;
forj=1:
3
u（j）=h（j）/（h（j）+h（j+1））;
u（4）=1;
f（j）=（y（j+1）-y（j））/h（j）;
d
（1）=6*（f
（1）-S0）/h
（1）;
d（5）=6*（S5-f（4））/h（4）;
d（j）=6*（f（j）-f（j-1））/（h（j-1）+h（j））;
a=zeros（5,5）;
fori=1:
5
a（i,i）=2;
a（i+1,i）=u（i）;
a（i,i+1）=r（i）;
b=inv（a）;
M=b*d'
;
s=csape（x,y,'
complete'
[10.6868]）
fnplt（s,'
r'
）
xlabel（'
x'
ylabel（'
y'
title（'
三次样条插值函数'
plot（x,y,'
o'
x,y,'
'
s.coefs
（2）S``（0.25）=S``（0.53）=0.
已知两端的二阶导数只为零，可以利用自然边界条件。
，dj=6f[xj-1,xj,xj+1]，
n=
0=0d0=dn=0
0.0000
-4.3147
解得M0=0;
M1=-1.8925;
M2=-0.8234;
M3=-1.2108;
M4=0.6054;
S（x）=
matlab程序：
y=[0.50.54770.62450.67080.7280];
end
r（j）=h
（1）/（h（j）+h
（1））;
u（j）=1-r（j）;
d（j）=6*（f
（1）-f（j））/（h
（1）+h（j））;
a=zeros（4,4）;
a（j,j）=2;
a（j+1,j）=u（j+1）;
a（j,j+1）=r（j）;
a（1,4）=u
（1）;
a（4,1）=r（4）;
b=inv（a）;
s=csape（x,y,'
second'
[00]）
title（'
plot（x,y,'
第二种中情况时的s（x）函数的程序：
r
（1）=0;
d
（1）=0;
d（5）=0;
计算实习题
1已知函数在下列各点的值为
xi
0.2
0.4
0.6
.0.8
1.0
f（xi）
0.98
0.92
0.81
0.64
0.38
试用4次牛顿插值多项式P4（x）及三次样条函数S（x）（自然边界条件）对数据进行插值。
用图给出{（xi，yi），xi=0.2+0.08i，i=0，1,11,10}，P4（x）及S（x）。
由差商的定义及牛顿插值多项式的表示方式可知：
f[x0,x1·
·
，xk]=
Pn=f（x0）+f[x0,x1]（x-x0）+f[x0,x1,x2]（x-x0）（x-x1）+·
+f[x0,x1，·
xn]（x-x0）·
（x-xn-1）
用自然边界条件。
一阶差商
二阶差商
三阶差商
四阶差商
dj
-0.3000
0.500
-3.7500
-0.5500
-0.62500
-4.5000
0.8
-0.8500
-0.75000
-0.20833
-6.7500
-1.3000
-1.12500
-0.52083
P4（x）=0.98-0.3（x-0.2）-0.625（x-0.2）（x-0.4）-0.20833（x-0.2）（x-0.4）（x-0.6）-0.52083（x-0.2）（x-0.4）（x-0.6）（x-0.8）
解得：
M0=0;
M1=-1.5165;
M2=-0.9339;
M3=-1.6228;
M4=0
程序：
四次牛顿插值程序：
x=[0.20.40.60.81.0];
fx=[0.90.920.810.640.38];
%由此函数可得差分表
n=length（x）;
fprintf（'
*****************差分表*****************************\n'
）;
FF=ones（n,n）;
FF（:
1）=fx'
fori=2:
n
forj=i:
FF（j,i）=（FF（j,i-1）-FF（j-1,i-1））/（x（j）-x（j-i+1））;
fori=1:
fprintf（'
%4.2f'
x（i））;
i
%10.5f'
FF（i,j））;
\n'
4;
x=[0.20.2811.08];
y（i）=0.98+0.1*（x（i）-0.2）-1.625*（x（i）-0.2）*（x（i）-0.4）+1.45833*（x（i）-0.2）*（x（i）-0.4）*（x（i）-0.6）-2.60417*（x（i）-0.2）*（x（i）-0.4）*（x（i）-0.6）*（x（i）-0.8）;
b'
牛顿四次插值'
三次牛顿插值程序：
y=[0.980.920.810.640.38];
%向前提
variation'
x1=0.2;
y=-1.3393*（x1-0.4）*（x1-0.4）*（x1-0.4）-0.2464*（0.2-x1）+0.9800*（x1-0.4）;
a=y;
x1=0.28;
b=y
x1=1;
y=-1.3393*（x1-0.4）*（x1-0.4）*（x1-0.4）-0.2464*（0.2-x1）+0.9800*（x1-0.4）;
c=y
x1=1.08;
y=-1.3393*（x1-0.4）*（x-0.4）*（x1-0.4）-0.2464*（0.2-x1）+0.9800*（x1-0.4）;
d=y
x2=[abcd]
m=[0.20.2811.08]
h=fnval（m,s）
plot（m,h,'
s.coefs
xlabel（'
ylabel（'
）
图1.1
3下列数据点的插值
1
9
16
25
36
49
64
2
6
7
8
可以得到平方根函数的近似，在区间[0,64]上作图。
（1）用这9各点作8次多项式插值L8（x）.
（2）用三次样条（自然边界条件）程序求S（x）。
从结果看在[0,64]上，那个插值更精确；
在区间[0,1]上，两种哪个更精确？
L8（x）可由公式Ln（x）=
得出。
三次样条可以利用自然边界条件。
写成矩阵：
l0（x）=
l1（x）=
l2（x）=
l3（x）=
l4（x）=
l5（x）=
l6（x）=
l7（x）=
l8（x）=
L8（x）=l1（x）+2l2（x）+3l3（x）+4l4（x）+5l5（x）+6l6（x）+7l7（x）+8l8（x）
0.2500
-2.6250
0.3750
0.7500
-2.3542
0.4167
0.6250
-2.5243
0.4375
0.5833
-0.0084
0.4500
0.5625
-4.8037
11
0.4583
0.5500
-2.7518
48
13
0.4643
0.5417
-2.7867
15
0.5357
解得:
M0=0;
M1=-1.1200;
M2=-0.5132;
M3=-1.4523;
M4=1.0184;
M5=-2.5065;
M6=-0.4526;
M7=-1.2883;
M8=0
图3-1为[064]的曲线为拉格朗日插值函数与三次样条插值函数如图中所示。
由图3-1可以看出，绿色的线条更靠近红色的线条，三次样条插值函数的曲线更接近函数曲线，几乎是重合的；
图3-2在[01]区间，是绿色的线几乎和红色的线重合，可能是程序写的不够完美，从图上看三次样条插值的曲线接近函数曲线。
由图3.2可以看出在区间[0,1]上，S（x）更精确。
L8（x）matlab编程[064]上程序：
x1=[01491625364964];
y1=[012345678];
P=polyfit（x1,y1,8）;
%8表示8次多项式
X=0:
64;
Y=polyval（P,X）;
plot（x1,y1,'
r--'
X,Y,'
b-'
9点8次多项式插值'
图3-1
三次插值在区间[064]的程序：
x=[01491625364964];
y=[012345678];
u（9）=0;
d（9）=0;
a=zeros（9,9）;
M=b*d'
variational'
h=fnval（s,X）
r-'
X,h,'
g*'
三次样条插值函数自然条件'
图3-1
L8（x）在区间[01]的程序：
P=polyfit（x1,y1,8）;
X=0:
0.01:
1;
plot（x1,y1,'
）xlabel（'
）ylabel（'
三次插值在区间[01]的程序：
fnplt（s,'
0.1:
图3-2
图3-2
第三章
16．观测物体的直线运动，得出下数据
时间t/s
00.91.93.03.95.0
距离s/m
010305080110
求运动方程。
解：
根据所给数据，在坐标纸上标出，见图16-1，从图中看到各点在一条直线附近，故可选择现行函数做拟合曲线，即令y=ax+b.这里m=5，n=1，
0=1，
1=x，故
（
j，
k）=
j（xi）
k（xi）,（f,
k）=
f（xi）
k==dk,k=0,1,……n,
法方程：
Ga=d,a=（a0,a1,……an）T,d=（d0,d1,……dn）T,
G=
由法方程得：
=
由matlab计算得，
=
；
，所以运动方程：
y=-15,0002x+15.9804
Matlab程序：
x=[00.91.93.03.95.0];
y=[010305080110];
+'
）%画给出的点的图，看趋于那类型的图形，为后面设方程打基础
figure
A=polyfit（x,y,1）;
%拟合成二次曲线,A为返回值
%提取系数
a=A
（1）;
b=A
（2）;
%画原图
plot（x,y）;
holdon;
%保存图
%画拟合图
plot（x,a*x+b,'
holdoff;
计算的matlab程序：
t=zeros（2,2）;
5;
t（1,1）=t（1,1）+1;
5t（1,2）=t（1,2）+x（i）;
end
5t（2,1）=t（2,1）+x（i）;
5t（2,2）=t（2,2）+x（i）^2;
A=zeros（2,2）;
A（1,1）=A（1,1）+y（i）;
A（2,1）=A（2,1）+y（i）*x（i）;
m=A（:
1）end
d=inv（t）
a=d*m
图16-1
由求出来的矩阵可知道拟合的方程与原方程的拟合比较得：
图16-2
18.在某化学反应中，由实验得分解物浓度与时间关系如下：
0510152025303540455055
浓度y/（*10*（-4））
01.272.162.863.443.874.154.374.514.584.624.64
用最小二乘法算求y==f（t）
根据所给数据，在坐标纸上标出，见图18-1从图中看到各点在一条直线附近，故可选择现行函数做拟合曲线，
，它不是线性形式，两边取对数得：
㏑y=㏑a-b/x;
如令Y=
㏑y，A=㏑a，则得Y=A-b/x;
={1,x}.为确定A，b,先将（xi，yi）转化为（xi,Yi）.
根据最小二乘法，取
，得
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