2019年12月28日
摘要: 1.插值函数 %%分段线性插值 function PLI = Piecewise_linear_interpolation(X,f,precision) [m,n] = size(X);a = min(X);b = max(X); X = sort(X); F = subs(f,X); for k 阅读全文
posted @ 2019-12-28 19:43 谷梁天 阅读(3145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.插值函数 %%n次插值多项式 %%X是插值节点,n是插值多项式次数,若已知函数表达式则attribute为0,未知函数表达式但已知函数值时为1 function IPn = Interpolation_polynomials_of_degree_n(X,Y,precision,attribute 阅读全文
posted @ 2019-12-28 19:33 谷梁天 阅读(889) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.多项式插值函数 %%多项式插值 %%说明:precision为精度,越大则图像越精细,attribute是属性值,当未知函数表达式但已知函数值时为1,否则为0 function PI = Polynomial_interpolation(f,X,precision,attribute) X = 阅读全文
posted @ 2019-12-28 19:24 谷梁天 阅读(2089) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.三次样条插值函数 %%三次样条插值 %%bc为boundary conditions(边界条件),当已知两端点的一阶导数值时为-1,当已知两端的二阶导数时为0,当函数为周期函数时为1 %%X为节点值,Y为函数表达式(attribute=0)或者具体值(attribute=1) function 阅读全文
posted @ 2019-12-28 19:08 谷梁天 阅读(2021) 评论(0) 推荐(0) 编辑