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数学建模实验报告(关于插值)

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简介:
本实验报告深入探讨了不同类型的插值方法在数学建模中的应用,通过理论分析与实例验证相结合的方式,全面评估了多项式插值、分段线性插值及样条插值等技术的优劣,为实际问题提供了有效的解决方案。 在某海域测得一些点(x,y)处的水深z如下表所示,船的吃水深度为5英尺,在矩形区域(75,200)*(-50,150)里的哪些地方船要避免进入。 x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5]; y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5]; z=[4 8 6 8 6 8 8 9 9 8 8 9 4 9]; xi=75:1:200; yi=-50:1:150; figure(1); z = griddata(x,y,z,xi,yi,cubic);

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    本实验报告深入探讨了不同类型的插值方法在数学建模中的应用,通过理论分析与实例验证相结合的方式,全面评估了多项式插值、分段线性插值及样条插值等技术的优劣,为实际问题提供了有效的解决方案。 在某海域测得一些点(x,y)处的水深z如下表所示,船的吃水深度为5英尺,在矩形区域(75,200)*(-50,150)里的哪些地方船要避免进入。 x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5]; y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84 -33.5]; z=[4 8 6 8 6 8 8 9 9 8 8 9 4 9]; xi=75:1:200; yi=-50:1:150; figure(1); z = griddata(x,y,z,xi,yi,cubic);
  • 分析
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    本实验报告深入探讨了数学建模的基本原理与应用技巧,通过具体案例展示了如何利用数学模型解决实际问题,并对实验结果进行了详尽的数据分析和讨论。 数学建模课程实验报告涵盖了五个小实验,包括线性规划、微分方程、插值与拟合等内容,并附有MATLAB代码。
  • 分析算法现的和MATLAB代码
    优质
    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。
  • 1至6
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    本报告集包含了从基础到高级的六个数学建模实验,涵盖了线性规划、非线性优化、微分方程模型等多个领域,旨在通过实践加深对理论知识的理解与应用。 某厂生产甲乙两种口味的饮料。每百箱甲饮料需要原料6千克,需用10名工人,可获利10万元;每百箱乙饮料则需要5千克原料,20名工人,同样可以获利9万元。
  • 分析中的
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    本实验报告探讨了数值分析中常用的插值方法,通过多项式插值、分段插值等技术研究函数逼近问题,并应用Python进行编程实现与误差分析。 插值法又称“内插法”,利用函数f (x)在某区间已知的若干点上的函数值来构建适当的特定函数,在区间的其他点上用该特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这就是插值法的基本原理。如果所构造的是多项式,则称其为插值多项式。
  • 分析中的.docx
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    本实验报告探讨了数值分析中几种常见的插值方法,包括拉格朗日插值、牛顿插值及分段线性插值等,并通过具体实例分析比较它们的优缺点和适用场景。 数值分析、数值计算以及数学建模的实验报告及相关的MATLAB程序。
  • (完整八篇)
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    本合集包含八篇完整的数学建模实验报告,涵盖了从问题定义到模型建立、求解及分析全过程,适合学习和研究数学建模的学生与教师参考。 数学建模实验报告 八个全 本人亲自编写,包含详细源代码、MATLAB代码及运行结果分析。
  • (拟合方向)
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    本实验报告深入探讨了数学建模中数据拟合的方法与应用,通过具体案例分析,展示了如何利用不同的算法和模型进行有效数据拟合,并评估其准确性和实用性。 使用多项式 \( y = x^3 - 6x^2 + 5x - 3 \),生成一组数据点 (xi, yi), 其中 i=1,2,...,n。然后在 yi 上添加随机干扰,可以采用均匀分布(0到1)的随机数或标准正态分布N(0,1)的随机数进行扰动。接下来使用 xi 和被扰动后的 yi 进行三次多项式拟合,并将结果与原系数对比分析。 若改为二次或四次多项式的拟合,会得到怎样的效果呢? 具体代码如下: ```matlab x = 1:0.5:10; y = x.^3 - 6*x.^2 + 5*x - 3; y1 = y; for i=1:length(y) y1(i) = y1(i) + rand; % 添加随机噪声,使用均匀分布(0,1) end ```
  • 分析中法的.doc
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    本实验报告详细探讨了数值分析中的插值方法,并通过具体实例展示了不同插值技术的应用和效果。报告包括线性、多项式及样条插值等内容,旨在加深对插值理论的理解及其在实际问题解决中的应用价值。 数值分析插值法实验报告记录了对不同插值方法的探索与应用,包括拉格朗日插值、牛顿插值以及样条插值等内容,并通过具体的实验数据验证这些理论的有效性和局限性。该报告详细阐述了每种方法的基本原理及其在实际问题中的适用场景,同时提供了详细的计算步骤和结果分析。通过对不同类型的函数进行数值模拟,深入探讨了各种插值法的优缺点及误差特性,为后续相关研究与应用打下了坚实的基础。
  • 清华大-高等分析-修订版
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    本实验报告为《高等数值分析》课程中关于插值方法的实验内容修订版,基于清华大学教学要求完成,涵盖了拉格朗日和牛顿插值法等内容。 清华大学高等数值分析课程的插值实验报告适用于博士和硕士课堂。