adzaaac語言課程設(shè)計(jì)-資料下載頁
2025-08-04 18:21本頁面
【正文】 dt中deviat()。}//計(jì)算基函數(shù)的函數(shù)值double fit::value(double x, int m){double result = 1。for(int i = 0。 i m。 i++){result *= x。}return result。}double* fit::equation(double **coe, double* b){double *tx = new double[n+1]。long double r, r1。int w = 。int i, j, k。//初始化初始解for(i = 0。 i = n。 i++){tx[i] = 0。}for(k = 0。 k N。 k++){r = 0。for(i = 0。 i = n。 i++){//計(jì)算誤差r1 = b[i]。for(j = 0。 j = n。 j++){r1 = coe[i][j] * tx[j]。}r1 /= coe[i][i]。r1 *= w。//取最大誤差if(fabs(r1) fabs(r)){r = r1。}tx[i] += r1。}//如果達(dá)到精度要求，則結(jié)束迭代if(fabs(r) = deviation){break。}}//返回計(jì)算結(jié)果return tx。}//計(jì)算誤差void fit::deviat(){double *funcValue = new double[m]。double sum = 0。int i, j。for(j = 0。 j m。 j++){funcValue[j] = 0。for(i = 0。 i = n。 i++){funcValue[j] += a[i] * value(x[j], i)。}sum += (y[j] funcValue[j]) * (y[j] funcValue[j])。}thisdt = sqrt(sum)。}//輸出最終擬合結(jié)果，并保存到指定文件void fit::output(){int i。//輸出各項(xiàng)系數(shù)cout*********擬合函數(shù)的各項(xiàng)系數(shù)為(按各項(xiàng)次數(shù)從小到大排列):*********\nendl。for(i = 0。 i = n。 i++){couta[i] \n。}cout*********均方誤差為：*********\ndtendl。}//main函數(shù)int main(){int m, n。cout*********請(qǐng)輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)：*********\n。cinm。cout*********請(qǐng)輸入需要進(jìn)行擬合的次數(shù)：*********\n。cinn。fit express(m, n)。()。()。()。system(Pause)。return 1。}五． 結(jié)果討論和分析程序運(yùn)行結(jié)果：運(yùn)用MATLAB繪制的擬合圖像六． 小結(jié)和體會(huì)通過這次實(shí)驗(yàn)，我對(duì)最小二乘法進(jìn)行的曲線擬合有了更多的認(rèn)識(shí)。通過幾種不同形式的計(jì)算，由運(yùn)行結(jié)果可知，三次多項(xiàng)式的均方誤差小于二次多項(xiàng)式的均方誤差，二次多項(xiàng)式的均方誤差小于四次多項(xiàng)式的均方誤差，因此，三次多項(xiàng)式的擬合曲線相對(duì)較好。通過這個(gè)實(shí)驗(yàn)我也理解到了，數(shù)值分析是一個(gè)工具學(xué)科，它教給了我們分析和解決數(shù)值計(jì)算問題的方法。使我從中得到很多關(guān)于算法的思想，從中受益匪淺。
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