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实验4_2 Runge现象的演示(内含 L 和 N 插值多项式)【实验目的】1、了解并掌握matlab软件的基本应用方法;2、初步了解matlab中部分函数,熟悉循环语句的使用;3、通过上机进一步掌握Lagrange插值多项式的建立。【实验内容】(1)【实验一】 Lagrange 插值多项式(1)首先把本程序另存为一个不同的文件名;(2)把下面程序中开头的注释去掉,再把问号填写正确;.(2) 【实验二】Newton 插值多项式对于Newton插值多项式,可以不计算差分表(矩阵),而直接计算差分表中的对角元(实际上只用到这些值),这样就能大大减少储存空间,P79 图4-5 就是这种方法, 请你证明图中y(k)就是差分表的对角元,并注意后半部分就是 Horner 算法. 按此法编程【解】:手工分析怎样求解这题。【计算机求解】:怎样设计程序?流程图?变量说明?能否将某算法设计成具有形式参数的函数形式?【实验一】Lagrange 插值多项式【程序如下】:function y=lagrange(X,Y,x); n=length(X);m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n t=1.0; for j=1:n if j=k t=t*(z-X(j)/(X(k)-X(j); end end s=t*Y(k)+s; end y(i)=s; endf = inline(1./(1+25*x.2); n = 30;X = linspace(-1,1,n); Y = f(X); x = -1 : 0.01 : 1; y=lagrange(X,Y,x);plot(x,f(x),r,X,Y,o,x,y,b)title(Runge现象) legend(y=1/(1+25*x2),插值点 ,等分的30次插值多项式,0) 【运行结果如下】将n改为50次,得到下面图像:【结果分析】 通过实验,可以更直观的将插值的结果展现出来,同时还能发现格式插值的弊端。由图可知,并非插值多项式的次数越高,逼近的精度越好。相反,当n增大时,Pn(x)上下振荡更加剧烈,这就是高次插值多项式产生的不收敛现象龙格现象。【实验二】 Newton 插值多项式【程序如下】:functionc,d=newploy(x,y)n=length(x);d=zeros(n,n);d(:,1)=y;for j=2:n for k=j:n d(k,j)=(d(k,j-1)-d(k-1,j-1)/(x(k)-x(k-j+1); endendc=d(n,n);for k=(n-1):-1:1 c=conv(c,poly(x(k); m=length(c) c(m)=c(m)+d(k,k);end t=0:0.1:6; z=t.3-4*t; x=1 2 3 4 5 6; y=-3,0,15,48,105,192; plot(t,z,x,y,ro);grid【运行结果如下】: 【结果分析】:本程序给出了计算牛顿插值多项式的函数,通过调用函数可以求得牛顿多项
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