求离散点的曲率

微分的近似计算及其误差。

 

 

 

 

 

注解：

1.右图是误差图像。

下面增加数据密度，误差会更小。

 

 

 

注解：

1.右图是误差图像。

 

 

 

 

 

例1.

clc;clear;close all;
x0 = linspace(0.1,2,100);%x0,y0验证函数离散点，可以非等间隔
y0 = 1./x0;
h1 = abs(diff([x0])) ;
h = [h1 h1(end)];
ht = h;
yapp1 = gradient(y0)./ht; %matlab数值近似
yapp2 = del2(y0)./ht; %matlab数值近似
k2 = abs(yapp2)./(1+yapp1.^2).^(3/2);
figure(2);hold on;plot(k2)
figure(2);hold on;title('曲率曲线')
[~,maxFlag] = max(k2);%曲率最大位置
x_max = x0(maxFlag);
y_max = y0(maxFlag);
%画出图像 标注曲率最大点
figure(1);hold on;plot(x0,y0,'.-');
figure(1);hold on;plot(x_max,y_max,'rp')
title('标注最大曲率点')
xlabel('log10((norm(B*Xk-L)))')
ylabel('log10((norm(Xk)))')

来源：https://blog.csdn.net/xiaoxiao133/article/details/77916363

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 例2

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

clc; clear; close all; x0 = 0 : 0.1 : 2 * pi; y0 = sin(x0).*cos(x0); figure(1);plot(x0,y0,'r-'); h = abs(diff([x0(2), x0(1)]));   %一阶导 ythe1 = cos( x0 ) .^2 - sin(x0).^2; %理论一阶导 yapp1 = gradient(y0, h); %matlab数值近似 figure(2); hold on; plot(x0, ythe1, '.'); plot(x0, yapp1, 'r'); legend('理论值', '模拟值'); title('一阶导');   %二阶导 ythe2 = (-4) * cos(x0) .* sin(x0); %理论二阶导 yapp2 = 2 * 2 * del2(y0, h);       %matlab数值近似   figure hold on; plot(x0, ythe2,'.'); plot(x0, yapp2,'r'); legend('理论值', '模拟值'); title('二阶导');   % 模拟曲率 syms x y y = sin(x) * cos(x); yd2 = diff(y, 2); yd1 = diff(y, 1); k = abs(yd2) / (1+yd1^2)^(3/2);  %% 曲率公式 k1 = subs(k, x, x0); k2 = abs(yapp2)./(1+yapp1.^2).^(3/2);   figure hold on; plot(x0, k1, '.'); plot(x0, k2, 'r'); legend('理论值', '模拟值'); title('曲率');

　

 

 来源：https://blog.csdn.net/q1302182594/article/details/50545361

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 例3

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72083902

其他参考链接：

(43条消息) 离散点（离散序列）曲率计算那点事_笨比master的博客-CSDN博客_离散曲率

(43条消息) 离散点的曲率计算_绿竹巷人的博客-CSDN博客_离散点曲率计算