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文档简介
1、实验五实验名称数据拟合与函数逼近姓 名张见学 号08119054班 级08信计(2)班指导教师张昆实验日期2010-12-1成 绩一、 实验目的1、 掌握最小二乘拟合多项式的性质及计算;2、 观察最小二乘拟合多项式数值稳定性;3、 掌握最佳平方逼近多项式的性质及计算,并作出函数的图像。二、 实验题目1、 给定数据点如下表: xi00.50.60.70.80.91.0yi11.751.962.192.442.713.00 用最小二乘法求定数据点(xi,,yi)的一、二、三次拟合多项式,和拟合多项式的图形。2、 观察最小二乘多项式的数值不稳定性: 将区间-5,5 10等分,对函数计算点xi上的函数
2、值,计算数据点(xi,,yi)相应的的1 9次拟合多项式,作出拟合多项式图形并与的图形进行比较; 给定函数数据点如下表xi0.511.21.41.61.825yi5.88001.68001.28801.07070.94650.87640.84001.2576计算数据点(xi,,yi)相应的的1 7次拟合多项式,作出拟合多项式图形并与的图形进行比较;3、 计算x4 或 ex在区间 0,1 上的一次、二次、三次最佳平方逼近多项式,作出最佳平方逼近多项式图形并与的函数图形进行比较。三、 实验原理I、 最小二乘多项式当由实验提供了大量数据时,不能要求拟合函数j(x)在数据点(xi , yi) 处的偏差
3、严格为零。但为了使近似曲线尽量反映所给数据点的变化趋势 ,需对偏差有所要求。通常要求偏差平方和最小,即:此即称为最小二乘原理(二乘即平方)。函数 y=f(x) 的一组实验数据F是全体次数不超过n (nm)次的多项式的集合,求多项式:由多元函数取得极值必要条件,有:即 II、 最佳平方逼近多项式 达到极小值,由多元函数取得极值必要条件,有: 取则法方程组为:四、 实验内容1、 最小二乘法求定数据点(xi,,yi)的一、二、三次拟合多项式 设,带入数据的系数矩阵,,则,从而求出,所以求出最小二乘拟合多项式是 2、 观察最小二乘多项式的数值不稳定性:把区间-5 510等分,即,在由原函数求出y. 设
4、,带入数据的系数矩阵,,则,从而求出,所以求出最小二乘拟合多项式是3、函数f(x)在区间 0,1 上的n次最佳平方逼近多项式图像 设函数f(x)在区间 0,1 上的n次最佳平方逼近多项式为 在区间 0,1 上的系数矩阵H=hilb(n+1),,其中,因此,所以求出函数f(x)在区间 0,1 上的n次最佳平方逼近多项式为五、 实验图形 1、最小二乘法求定数据点(xi,,yi)的一、二、三次拟合多项式 2、 观察最小二乘多项式的数值不稳定性: 函数和19次最小二乘多项式图一起输出 函数和17次最小二乘多项式图一起输出3、I、 x4在区间 0,1 上的一次、二次、三次最佳平方逼近多项式图像 一次最佳
5、平方逼近多项式:二次最佳平方逼近多项式:三次最佳平方逼近多项式: II、ex在区间 0,1 上的一次、二次、三次最佳平方逼近多项式图像一次最佳平方逼近多项式:二次最佳平方逼近多项式:三次最佳平方逼近多项式:六、 实验分析1、 最小二乘法求定数据点(xi,,yi)的一、二、三次拟合多项式从图中一、二、三次拟合多项式图形,可以看出:一拟合多项式图形与二、三次拟合多项式图形大致一样,而二、三次拟合多项式图形基本完全重合,因此随着拟合次数的增加,函数与拟合多项式之间的差距减小。 2、观察最小二乘多项式的数值不稳定性: 从 函数和19次最小二乘多项式图形,函数和17次最小二乘多项式图形,可以看出:函数与
6、n次拟合多项式先减小之间的差距,然而随着次数的增大,他们之间的差距又增大,然后有减小,因此函数与n次拟合多项式不稳定。 3、函数f(x)在区间 0,1 上的n次最佳平方逼近多项式图像从x4在区间 0,1 上的一次、二次、三次最佳平方逼近多项式图像和ex在区间 0,1 上的一次、二次、三次最佳平方逼近多项式图像中,可以看出:函数f(x)= x4 的图像和函数f(x)= x4 的三次最佳平方逼近多项式的图像基本完全重合,函数f(x)= ex的图像和函数f(x)= x4 的二、三次最佳平方逼近多项式的图像基本完全,函数f(x)= ex的最佳平方逼近更快,他们的最佳平方逼近多项式与原函数非常逼近。七、
7、 评阅意见签名: 评阅日期: 附表一、 程序代码1、 最小二乘法求定数据点(xi,,yi)的一、二、三次拟合多项式x=0 0.5:0.1:1; y=1 1.75 1.96 2.19 2.44 2.71 3.00; yiersancinihetuxiang(x,y)2、 观察最小二乘多项式的数值不稳定性:函数和19次最小二乘多项式图一起输出x=(-5:5); fuhehanshuniyi(x) 函数和17次最小二乘多项式图一起输出x=0.5000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000 5.0000;fuhehanshunier(x)3、函数f(x)在区间 0,1 上的n次最佳
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