插值法部分习题

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1、20.给定数据表如下:0.250.300.390.450.530.50000.54770.64250.67080.7280试求三次样条插值S(x),并满足条件:解:(1)在编辑窗口输入:>>x=[0.25,0.30,0.39,0.45,0.53];>>y=[0.5000,0.5477,0.6245,0.6708,0.7280];>>dx0=1.0000;dxn=0.6868;>>s=csfit(x,y,dx0,dxn)s=1.8863-1.01431.00000.50000.7952-0.73140.91270.54770.6320-0.51670.80040.62

2、450.3151-0.40290.74520.67081、已知函数在下列各点的值0.20.40.60.81.00.980.920.810.640.38试用4次牛顿插值多项式及三次样条函数(自然边界条件)对数据进行插值。用图给出{(,),},及.解:(1)在编辑窗口输入:>>x=[0.2,0.4,0.6,0.8,1.0];>>y=[0.98,0.92,0.81,0.64,0.38];>>N=newpoly(x,y)N=-0.52080.8333-1.10420.19170.9800由此可以得出牛顿插值多项式为:6=>>S=ThrSample2(x,y,0,0,0)S=

3、125*(46/25*t-69/125)*(t-3/5)^2+125*(567/500-81/50*t)*(t-2/5)^2+25*(-57/140*t+57/350)*(3/5-t)^2-25*(-81/200+27/40*t)*(t-2/5)^2/5)^2(2)i0111100.20.281.081.00.980.95960.24030.38在编辑窗口输入:>>x=[0.2,0.28,0.4,0.6,0.8,1.0,1.08];>>y=[0.980.95960.920.810.640.380.2403]; >>cs=spline(x,[0y0]);xx=lins

4、pace(0.2,1.08,101); >>plot(x,y,'o',xx,ppval(cs,xx),'-'); >>x1=[0.2,0.28,0.4,0.6,0.8,1.0,1.08];>>y1=[0.980.95960.920.810.640.380.2403]; >>polyfit(x1,y1,4) ans=-0.41260.5487-0.84750.10170.9893>>plot(x,y,'o',xx,ppval(cs,xx),'-',x1,y1,'-.r'),grid3.下列数据点的插值6x01491625364964y012345678可以得到平方根函

5、数的近似,在区间[0,64]上作图.(1)用这9个点作8次多项式插值.(2)用三次样条(自然边界条件)程序求.解:在编辑窗口输入:>>x=[01491625364964];>>y=0:1:8;y=sqrt(x);>>x1=[01491625364964];y1=0:1:8;>>m=polyfit(x,y,8)Warning:Polynomialisbadlyconditioned.RemoverepeateddatapointsortrycenteringandscalingasdescribedinHELPPOLYFIT.>Inpolyfitat81m=Colum

6、ns1through4-0.000000000328060.00000006712680-0.000005429209420.00022297151886Columns5through8-0.004980707580140.06042943489173-0.381410037165791.32574370075005Column9-0.00000000000311>>x1=0:1:64;>>y1=polyval(m,x1);>>x2=[01491625364964];>>y2=0:1:8;>>cs=spline(x,[0y0]);>>xx=linspace(0,64

7、,101);>>plot(x,y,'o',xx,ppval(cs,xx),'-k',x1,y1,'--b',x,y,':r')6从图中结果可以看出:在区间[0,64]上,三次样条插值更准确些;在区间[0,1]上,拉格朗日插值更准确些.附:各插值函数的Matlab实现:(1)csfit函数运行程序functionS=csfit(x,y,dx0,dxn)n=length(x)-1;h=diff(x);d=diff(y)./h;a=h(2:n-1);b=2*(h(1:n-1)+h(2:n));c=h(2:n);u=6*diff(d);b(1)=b(1)-h(1)/2;

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