《数学实验》报告
实验名称 matlab
学 院
专业班级
姓 名
学 号
20##年 6月
一、 【实验目的】
通过课后习题的练习，掌握利用matlab进行概率运算和数理统计的方法
二、 【实验任务】
完成习题14和15，加深matlab在概率计算和数理统计的应用的理解
三、【实验程序】
14.
clf
syms x;
fx=1/60;
EX=int((5-x)*fx,x,-5,5)+int((25-x)*fx,x,5,25)+int((55-x)*fx,x,25,55)
15.
load A.txt
subplot（1，2，1）；hist（A,10),title（‘10等分频数直方图’）；
subplot（1，2，2）；hist（A,5),title（‘5等分频数直方图’）；
四、 【实验结果】
14.
EX=35/3
15.
五、 【实验总结】
通过本次实验，对matlab的统计计算和数理统计处理有了很好的了解和掌握，进一步认识到了matlab软件的强大之处。
第二篇：北京科技大学数学实验报告---第5次
《数学实验》报告
实验名称 matlab
学 院
专业班级
姓 名
学 号
20##年 5月
一、 【实验目的】
1.熟练掌握matlab中多项式拟合和多项式插值的操作方法;
2.了解几种常用的插值方法.
二、 【实验任务】
完成pg133,第七题,第八题,第十二题.
三、 【实验程序】
1.程序段：
x=0:0.5:6;
y=cos(x);
p2=polyfit(x,y,2);
p3=polyfit(x,y,3);
p4=polyfit(x,y,4);
p6=polyfit(x,y,6);
f2=poly2str(p2,'x')
f3=poly2str(p3,'x')
f4=poly2str(p4,'x')
f6=poly2str(p6,'x')
x1=0:0.1:6;
y1=cos(x1);
y2=polyval(p2,x1);
y3=polyval(p3,x1);
y4=polyval(p4,x1);
y6=polyval(p6,x1);
plot(x1,y1,'-',x1,y2,'k-',x1,y3,'k-',x1,y4,'g-',x1,y6,'y-');
legend('原函数','二次拟合','三次拟合','四次拟合','六次拟合')
2.程序段：
x=[0.1,0.3,0.4,0.55,0.70,0.80,0.95];
y=[15,18,19,21,22.6,23.8,26];
p1=polyfit(x,y,1);
p3=polyfit(x,y,3);
p5=polyfit(x,y,5);
f1=poly2str(p1,'x')
f3=poly2str(p3,'x')
f5=poly2str(p5,'x')
x1=0.1:0.01:0.95;
y1=polyval(p1,x1);
y3=polyval(p3,x1);
y5=polyval(p5,x1);
plot(x,y,'r*',x1,y1,'b-',x1,y3,'k-',x1,y5,'g-');
legend('拟合点','二次拟合','三次拟合','五次拟合')
3.程序段:
clear
[x,y]=meshgrid(-3:0.5:3);
z=x.^2/16-y.^2/9;
[x1,y1]=meshgrid(-3:0.1:3);
z1=x1.^2/16-y1.^2/9;
figure(1)
subplot(1,2,1),mesh(x,y,z),title('数据点')
subplot(1,2,2),mesh(x1,y1,z1),title('原函数图象')
[xi,yi]=meshgrid(-3:0.125:3);
zi1=interp2(x,y,z,xi,yi,'*nearest');
zi2=interp2(x,y,z,xi,yi,'*linear');
zi3=interp2(x,y,z,xi,yi,'*spline');
zi4=interp2(x,y,z,xi,yi,'*cubic');
figure(2)
subplot(2,2,1),mesh(xi,yi,zi1),title('最近点插值')
subplot(2,2,2),mesh(xi,yi,zi2),title('线性插值')
subplot(2,2,3),mesh(xi,yi,zi3),title('样条插值')
subplot(2,2,4),mesh(xi,yi,zi4),title('立方插值')
四、 【实验结果】
1.
拟合函数：
f2 = 0.21991 x^2 - 1.3587 x + 1.3604
f3 =0.012955 x^3 + 0.10332 x^2 - 1.0898 x + 1.2535
f4 = -0.02582 x^4 + 0.3228 x^3 - 1.0632 x^2 + 0.33211 x + 0.9796
f6 =0.00099971 x^6 - 0.018797 x^5 + 0.10766 x^4 - 0.11803 x^3 - 0.39891 x^2
- 0.031395 x + 1.0003
图像:
由图像可以直观地看出阶数越高,拟合的效果就越好.
2.
拟合函数;
f1 =12.5503 x + 13.9584
f3 =8.9254 x^3 - 14.6277 x^2 + 19.2834 x + 13.2132
f5 =146.1598 x^5 - 386.879 x^4 + 385.5329 x^3 - 178.8558 x^2 + 49.9448 x
+ 11.4481
图像:
3.图像:
由拟合图像可以看出样条插值和立方插值的效果最好,线性插值次之,最近点插值效果最差.
五、 【实验总结】
1.matlab可以十分方便地完成多项式拟合和多项式插值.
2.可以选用不同的插值方法,插值效果有差异.