Задания для лабораторных работ по ППП с примерами. Часть 1. Иванищева О.И. - 9 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

9
• Воспользоваться функцией interp ),,,(
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
y
x
BAv для вычисления значе-
ний интерполяционной поверхности в точках с координатами (x,y).
Замечание. Элементы матрицы А не обязательно задавать с оди-
наковым интервалом. Но они обязательно должны располагаться в по-
рядке возрастания.
1.2. Экстраполяция
Лабораторная работа № 5
Задание. Провести экстраполяцию одномерной экспериментальной
зависимости.
Порядок выполнения.
• Создать вектор v экспериментальных значений функции, распре-
деляя точки равномерно.
• Выбрать величину m, указывающую количество элементов векто-
ра v, ближайших к правой границе.
• Указать величину n – количество точек на промежутке экстрапо-
ляции.
• Получить вектор, задающий значения функции справа от границы
экспериментальных данных в
n точках. Для этого обратиться к
встроенной функции predict(v,m,n).
• Сравнить результаты экстраполяции с помощью функции pre-
dict(v,m,n) и кубического сплайна.
Пример выполнения представлен на рис. 6.
Замечание. 1) Проводить экстраполяцию можно и с помощью куби-
ческих сплайнов, но на очень малом расстоянии от границы экспериме-
тальных данных.
2) Для непериодических зависимостей удовлетворительный резуль-
тат при
использовании функции predict(v,m,n) получается редко и только
на небольшом расстоянии [1]. 
                                                ⎛x⎞
     • Воспользоваться функцией interp (v, A, B, ⎜⎜ ⎟⎟) для вычисления значе-
                                                ⎝ y⎠
        ний интерполяционной поверхности в точках с координатами (x,y).
      Замечание. Элементы матрицы А не обязательно задавать с оди-
наковым интервалом. Но они обязательно должны располагаться в по-
рядке возрастания.
     1.2. Экстраполяция
     Лабораторная работа № 5
      Задание. Провести экстраполяцию одномерной экспериментальной
                 зависимости.
      Порядок выполнения.
      • Создать вектор v экспериментальных значений функции, распре-
         деляя точки равномерно.
      • Выбрать величину m, указывающую количество элементов векто-
         ра v, ближайших к правой границе.
      • Указать величину n – количество точек на промежутке экстрапо-
         ляции.
      • Получить вектор, задающий значения функции справа от границы
         экспериментальных данных в n точках. Для этого обратиться к
         встроенной функции predict(v,m,n).
      • Сравнить результаты экстраполяции с помощью функции pre-
         dict(v,m,n) и кубического сплайна.
      Пример выполнения представлен на рис. 6.
      Замечание. 1) Проводить экстраполяцию можно и с помощью куби-
ческих сплайнов, но на очень малом расстоянии от границы экспериме-
тальных данных.
      2) Для непериодических зависимостей удовлетворительный резуль-
тат при использовании функции predict(v,m,n) получается редко и только
на небольшом расстоянии [1].




                                     9

Страницы