第二讲 插值与数据拟合模型函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似由于近似的要求不同二者的数学方法上是完全不同的而面对一个实际问题究竟用插值还是拟合有时容易确定有时则并不明显 在数学建模过程中常常需要确定一个变量依存于另一个或更多的变量的关系即函数但实际上确定函数的形式(线性形式乘法形式幂指形式或其它形式)时往往没有先验的依据只能在收集的实际数据的基础上对若干合乎理论
第二讲 插值与数据拟合模型函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似由于近似的要求不同二者的数学方法上是完全不同的而面对一个实际问题究竟用插值还是拟合有时容易确定有时则并不明显 在数学建模过程中常常需要确定一个变量依存于另一个或更多的变量的关系即函数但实际上确定函数的形式(线性形式乘法形式幂指形式或其它形式)时往往没有先验的依据只能在收集的实际数据的基础上对若干合乎理论
#
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据拟合与插值山东建筑大学贺长伟一引言 在解决实际问题的生产(或工程)实践和科学实验过程中通常需要通过研究某些变量之间的函数关系来帮助我们认识事物的内在规律和本质属性而这些变量之间的未知函数关系又常常隐含在从试验观测得到的一组数据之中因此能否根据一组试验观测数据找到变量之间相对准确的函数关系就成为解决实际问题的关键
四插值的MATLAB实现二基本概念已知 n1个节点再用返回分段线性插值xj14.在[-66]中平均选取41个点作插值(xch14)? 三次样条插值一维插值函数:hours=1:12temps=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24]h=1::12t=interp1(hourstempshspline) plot(hourstempshthourstempsr:)
#
用MATLAB作线性最小二乘拟合 数据点x=[1247912131517]f=[6] 设定axis([018 122])xlabel(x)ylabel(f) 插值点y=1::17 画出已知数据点最近邻点插值三次曲线拟合的图形并比较figure(1)plot(xfo)gtext(已知数据点)hold onpausebb1=interp1(xfynearest)plot(ybb1)gtex
第十四讲拟合与插值1在MATLAB中,用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数,再用polyval函数按所得的多项式计算所给出的点上的函数近似值。 polyfit函数的调用格式为:[P,S]=polyfit(X,Y,m) 函数根据采样点X和采样点函数值Y,产生一个m次多项式P及其在采样点的误差向量S。其中X,Y是两个等长的向量,P是一个长度为m+1的向量,P的元素为多项式系数。 poly
3.两个向量或矩阵对应元素的比较函数max和min还能对两个同型的向量或矩阵进行比较调用格式为:(1) U=max(AB):AB是两个同型的向量或矩阵结果U是与AB同型的向量或矩阵U的每个元素等于AB对应元素的较大者(2) U=max(An):n是一个标量结果U是与A同型的向量或矩阵U的每个元素等于A对应元素和n中的较大者min函数的用法和max完全相同例6-3 求两个2×3矩阵x y所有同一位
第七讲 插值方法与数据拟合§ 引言在工程和科学实验中常常需要从一组实验观测数据 (xi yi ) (i = 1 2 … n) 揭示自变量x与因变量y之间的关系一般可以用一个近似的函数关系式y = f (x) 来表示函数f (x) 的产生办法因观测数据与要求的不同而异通常可采用两种方法:插值与数据拟合§ .1 插值方法引例1 已经测得在北纬? 海洋不同深度处的温度如下表:表.1深度x (
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报