工程数值分析报告实验龙格库塔最小二乘法.doc
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1、实验一:最小二乘法拟合曲线实验一、实验名称:最小二乘法拟合曲线实验实验时间:2015-5-14实验地点: 主楼机房 实验器材: 计算机matlab 二、实验目的:学会用最小二乘法求拟合数据的多项式,并应用算法于实际问题。三、实验要求:1根据最小二乘法和加权最小二乘法的根本理论,编写程序构造拟合曲线的法方程,要求可以方便的调整拟合多项式的次数;2采用列主元法解1中构造的法方程,给出所拟合的多项式表达式;3编写程序计算所拟合多项式的均方误差,并作出离散函数 和拟合函数的图形;4 用MATLAB的内部函数polyfit求解上面最小二乘法曲线拟合多项式的系数与平方误差,并用MATLAB的内部函数plo
2、t作出其图形,并与1的结果进展比拟。四、算法描述实验原理与根底理论根本原理:从整体上考虑近似函数 同所给数据点 (i=0,1,m)误差 (i=0,1,m)的大小,常用的方法有以下三种:一是误差 (i=0,1,m)绝对值的最大值 ,即误差 向量 的X数;二是误差绝对值的和 ,即误差向量r的1X数;三是误差平方和 的算术平方根,即误差向量r的2X数;前两种方法简单、自然,但不便于微分运算 ,后一种方法相当于考虑 2X数的平方,因此在曲线拟合中常采用误差平方和 来 度量误差 (i=0,1,m)的整体大小。五、实验内容:共有两组给定数据,把给定的数据拟合成多项式。第一组给定数据点如表1所示如下:表1
3、数据表00506070809101175196219244271300表2 数据表005060708091011751962192442713001236421六、程序流程图开始输入拟合次数N,X,Y的坐标矩阵A计算X,Y平均值获得A的逆矩阵B获得矩阵C计算相关系数r解方程组获得系数a0,a1输出完毕七、实验结果 zuixiaoerchenfaans =27-May-2015ans = 7.3611e+05ans = 1.0e+03 *Figure 1Figure 2Figure 4Figure 3八、实验结果分析实验程序quxiannihe.mclear alldate,now,clockx
4、0=0.0 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0;y0=1 1.75 1.96 2.19 2.44 2.71 3.00;w=ones(size(x0);x=0:0.01:1;%进展五次曲线拟合N=5;for i=1:N a1=LSF(x0,y0,w,i) ; y=polyval(a1,x); figure(i) plot(x0,y0,ok,x,y,r) title(最小二乘法); legend(y0,y); xlabel(x); ylabel(y);end实验二:4阶经典龙格库塔法解常微分方程一、实验名称:4阶经典龙格库塔法解常微分方程实验时间:2015-5-14实验地点: 主楼机房
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