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关于数值分析中插值的MATLAB源代码(含19例)

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简介:
本资料集包含19个实例及其MATLAB源代码,专注于数值分析中的插值技术。适用于学习和研究需要实践操作的具体案例分析与算法实现。 数值分析中的插值MATLAB源代码包括以下函数: - Language:求已知数据点的拉格朗日插值多项式。 - Atken:求已知数据点的艾特肯插值多项式。 - Newton:求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式。 - Newtonforward:求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式。 - Newtonback:求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式。 - Gauss:求已知数据点的高斯插值多项式。 - Hermite:求已知数据点的埃尔米特插值多项式。 - SubHermite:求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值。 - SecSample:求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample1:求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample2:求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample3:求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - BSample:求已知数据点的第一类B样条的插值。 - DCS:用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - Neville:用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - FCZ:用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - DL:用双线性插值求已知点的插值。 - DTL:用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值。 - DH:用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标。

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客服
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  • MATLAB19
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    本资料集包含19个实例及其MATLAB源代码,专注于数值分析中的插值技术。适用于学习和研究需要实践操作的具体案例分析与算法实现。 数值分析中的插值MATLAB源代码包括以下函数: - Language:求已知数据点的拉格朗日插值多项式。 - Atken:求已知数据点的艾特肯插值多项式。 - Newton:求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式。 - Newtonforward:求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式。 - Newtonback:求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式。 - Gauss:求已知数据点的高斯插值多项式。 - Hermite:求已知数据点的埃尔米特插值多项式。 - SubHermite:求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值。 - SecSample:求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample1:求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample2:求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - ThrSample3:求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值。 - BSample:求已知数据点的第一类B样条的插值。 - DCS:用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - Neville:用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - FCZ:用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式。 - DL:用双线性插值求已知点的插值。 - DTL:用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值。 - DH:用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标。
  • Matlab_matlab___
    优质
    本资源提供一系列MATLAB编程实现的数值分析算法源代码,涵盖多项核心数学问题求解方法。适合学习与科研使用。 《MATLAB数值分析与应用(第2版)》重点讲述数值分析的思想和原理,并通过图表展示其结果,尽可能避免过多的数学理论和复杂的算法细节。这有助于读者更有效地利用MATLAB的强大功能来解决科学计算问题。本书可作为各科学和工程专业本科生或研究生“数值分析”课程的教材或参考书,也可供科技人员及计算机爱好者使用MATLAB时作为参考工具书。
  • 算法实现实验报告和MATLAB
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    本实验报告探讨了数值分析中的插值算法,并通过MATLAB编程实现了多项具体算法。文中详细记录了实验过程、结果及相应代码,为学习与研究提供参考。 实现以下任务: a. 实现拉格朗日插值; b. 验证随着插值节点的增多,插值曲线的变化情况。 c. 实现牛顿插值,并显示差商结果; d. 比较拉格朗日插值与牛顿插值的结果是否相同。 具体要求如下: - 自定义拉格朗日插值函数; - 自定义牛顿插值函数; 主要代码和关键语句描写包括以下内容: 1. 实现拉格朗日插值及验证随着插值节点增加,插值函数变化(以函数图像和函数值表格的形式)的主要代码: - 定义自变量x的取值范围; - 选择不同数量的插值节点进行计算,并绘制相应的插值曲线; 2. 实现牛顿插值并显示差商表的主要代码: - 计算各阶差商并将其结果展示在表格中; 3. 比较拉格朗日插值和牛顿插值的结果(以函数图像和函数值表格的形式)的主要代码: - 对比两种方法得到的多项式系数,并绘制它们的图形; 以上是需要完成的工作内容和技术细节描述。
  • MATLAB
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    本代码集展示了在MATLAB环境下实现的各种经典迭代算法,用于求解线性与非线性方程组及特征值问题,适合科研和工程应用。 这段文字描述了一些常用的迭代方法的源代码集合,包括Newton法、二分法、非线性方程迭代法求解multiplicity的方法、secant法以及clamped_cubic_spline法等,并且还包含了不动点法等相关内容。这些方法已经非常全面了。
  • Matlab信号抽取
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    本项目提供了一系列基于MATLAB的工具和脚本,专注于信号分析、处理及插值抽取技术。通过这些资源,用户能够高效地进行频域变换、滤波操作以及精确的数据内插外推研究。 代码模拟了信号分析中的抽取和插值过程,在计算均方误差时还有一些小瑕疵,仅供参考。
  • MATLABF
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    本文章深入探讨在MATLAB编程环境中如何计算与解析F统计量,涵盖ANOVA测试及回归模型应用实例。 在Python中,`interp1`函数对应的函数是`scipy.interpolate.interp1d`。如果你有MATLAB代码中的F值,并且需要将其转换为Python代码,请使用上述提到的Python库进行相应的插值操作。这样可以实现相同的功能并保持一致性。
  • Lagrange计算应用示
    优质
    本文章探讨了Lagrange插值方法在解决实际数值分析问题中的具体应用,通过实例详细展示了该技术的有效性和精确性。 本段落针对数值计算中的插值方法进行了详细介绍,并以拉格朗日插值为例进行分析。文中提供了一个运用该方法的具体示例及其结果展示,通过已知数据点预测未知多点的值。同时提供了具有高度通用性的代码,便于使用者修改初始数据点从而解决其他相关问题。本段落适合数值计算初学者和需要使用拉格朗日插值法的人士参考学习。
  • Matlab(第二版)
    优质
    《Matlab数值分析(第二版)》一书提供了丰富的源代码示例,涵盖多项数值计算技术。这些资源旨在帮助读者深化理解并有效应用Matlab进行科学研究和工程问题解决。 这段文字介绍的内容包括线性方程组与非线性方程组的求解方法、插值拟合及变换技术、MATLAB在微积分中的应用、微分方程的求解技巧以及最优化技术的实际代码示例。
  • MATLABKriging
    优质
    本段代码演示了如何在MATLAB中实现Kriging插值方法,适用于数据科学家和工程师进行空间数据分析与预测建模。 程序能够运行Kriging插值算法,并提供了几种不同的半变异函数供选择使用。