Question

计算方法中的拉格朗日插值的Matlab实践

急用，好的话加分

Answer 1

Matlab中没有现成的拉格朗日插值函数，必须编写一个M文件实现拉格朗日插值。
设n个节点数据以数组x0, y0输入（注意Matlab的数组下标从1开始），m 个插值点以数
组x输入，输出数组y 为m 个插值。

编写一个名为lagrange.m的M文件：
function y=lagrange(x0,y0,x);
n=length(x0);m=length(x);
for i=1:m
z=x(i);
s=0.0;
for k=1:n
p=1.0;
for j=1:n
if j~=k
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
end
s=p*y0(k)+s;
end
y(i)=s;
end

Answer 2

已解决问题 收藏 转载到QQ空间 如何用MATLAB编写的拉格朗日插值算法的程序、二阶龙格-库塔方法的程序和SOR迭代法的程序 [ 标签：matlab 算法,matlab,插值 ] 如何用MATLAB编写的拉格朗日插值算法的程序、二阶龙格-库塔方法的程序和SOR迭代法的程序，要能运行的 ∮初夏恋雨￠ 回答:2 人气:16 解决时间:2009-12-08 19:04 满意答案 拉格朗日function y=lagrange(x0,y0,x)
n=length(x0);m=length(x);
for i=1:m
z=x(i);
s=0.0;
for k=1:n
p=1.0;
for j=1:n
if j~=k
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
end
s=p*y0(k)+s;
end
y(i)=s;
endSOR迭代法的Matlab程序

function [x]=SOR_iterative(A,b)
% 用SOR迭代求解线性方程组,矩阵A是方阵
x0=zeros(1,length(b)); % 赋初值
tol=10^(-2); % 给定误差界
N=1000; % 给定最大迭代次数
[n,n]=size(A); % 确定矩阵A的阶
w=1; % 给定松弛因子
k=1;
% 迭代过程
while k<=N
x(1)=(b(1)-A(1,2:n)*x0(2:n)')/A(1,1);
for i=2:n
x(i)=(1-w)*x0(i)+w*(b(i)-A(i,1:i-1)*x(1:i-1)'-A(i,i+1:n)*x0(i+1:n)')/A(i,i);
end
if max(abs(x-x0))<=tol
fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt');
fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n');
fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);
fprintf(fid,'x的值\n\n');
fprintf(fid, '%12.8f \n', x);
break;
end
k=k+1;
x0=x;
end
if k==N+1
fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt');
fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n');
fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);
fprintf(fid,'超过最大迭代次数，求解失败！');
fclose(fid);
end Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分，它在积分区间多预计算出几个点的斜率，然后进行加权平均，用做下一点的依据，从而构造出了精度更高的数值积分计算方法。如果预先求两个点的斜率就是二阶龙格库塔法，如果预先取四个点就是四阶龙格库塔法。一阶常微分方程可以写作：y'=f(x,y),使用差分概念。
(Yn+1-Yn)/h= f(Xn,Yn)推出（近似等于，极限为Yn'）
Yn+1=Yn+h*f(Xn,Yn)
另外根据微分中值定理，存在0<t<1,使得
Yn+1=Yn+h*f(Xn+th,Y(Xn+th))
这里K＝f(Xn+th,Y(Xn+th))称为平均斜率，龙格库塔方法就是求得K的一种算法。
利用这样的原理，经过复杂的数学推导（过于繁琐省略），可以得出截断误差为O(h^5)的四阶龙格库塔公式：
K1＝f(Xn,Yn);
K2=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K1);
K3=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K2);
K4=f(Xn+h,Yn+h*K3);
Yn+1=Yn+h*(K1+2K2+2K3+K4)*(1/6);
所以，为了更好更准确地把握时间关系，应自己在理解龙格库塔原理的基础上，编写定步长的龙格库塔函数，经过学习其原理，已经完成了一维的龙格库塔函数。
仔细思考之后，发现其实如果是需要解多个微分方程组，可以想象成多个微分方程并行进行求解，时间，步长都是共同的，首先把预定的初始值给每个微分方程的第一步，然后每走一步，对多个微分方程共同求解。想通之后发现，整个过程其实很直观，只是不停的逼近计算罢了。编写的定步长的龙格库塔计算函数：
function [x,y]=runge_kutta1(ufunc,y0,h,a,b)%参数表顺序依次是微分方程组的函数名称，初始值向量，步长，时间起点，时间终点（参数形式参考了ode45函数）
n=floor((b-a)/h);%求步数
x(1)=a;%时间起点
y(:,1)=y0;%赋初值，可以是向量，但是要注意维数
for ii=1:n

x(ii+1)=x(ii)+h;

k1=ufunc(x(ii),y(:,ii));

k2=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k1/2);

k3=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k2/2);

k4=ufunc(x(ii)+h,y(:,ii)+h*k3);

y(:,ii+1)=y(:,ii)+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
%按照龙格库塔方法进行数值求解
end
调用的子函数以及其调用语句：
function dy=test_fun(x,y)
dy = zeros(3,1);%初始化列向量
dy(1) = y(2) * y(3);
dy(2) = -y(1) + y(3);
dy(3) = -0.51 * y(1) * y(2);
对该微分方程组用ode45和自编的龙格库塔函数进行比较，调用如下：
[T,F] = ode45(@test_fun,[0 15],[1 1 3]);
subplot(121)
plot(T,F)%Matlab自带的ode45函数效果
title('ode45函数效果')
[T1,F1]=runge_kutta1(@test_fun,[1 1 3],0.25,0,15);%测试时改变test_fun的函数维数，别忘记改变初始值的维数
subplot(122)
plot(T1,F1)%自编的龙格库塔函数效果
title('自编的 龙格库塔函数')

Answer 3

我有，等下，我去整理下