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seien die folgenden Polynomfunktionsterme<br />

f 1 (x) = x 3 − 3x 2 − x + 3<br />

f 2 (x) = x 3 − 6x 2 + 12x − 8<br />

f 3 (x) = x 3 − 8x 2 + 20x − 16<br />

f 4 (x) = x 3 − 5x 2 + 7x − 3<br />

f 5 (x) = x − 2<br />

Funktion<br />

conv<br />

deconv<br />

poly<br />

polyder<br />

polyint<br />

polyval<br />

roots<br />

Beschreibung<br />

Multipliziert Polynome<br />

Dividiert Polynome<br />

Polynom aus Nullstellen<br />

Berechnet Ableitung<br />

Berechnet Integral<br />

Berechnet Polynomwerte<br />

Berechnet Nullstellen<br />

Zeichnen Sie die Polynome im Intervall [0, 4].<br />

Benutzen Sie eingebaute Matlab-Funktionen,<br />

um folgende Polynome in den Punkten 0 und 1<br />

auswerten zu können.<br />

(a) f 2 (x) − 2 f 4 (x)<br />

(b) 3 f 5 (x) + f 2 (x) − 2 f 3 (x)<br />

(c) f 1 (x) f 3 (x)<br />

(d) f 4 (x)/(x − 1)<br />

53.9. Zusammenfassung<br />

In Matlab gibt es eine Reihe von nützlichen<br />

Funktionen, die dem Anwender das Arbeiten<br />

mit Polynomen erleichtern. Dies kommt vor<br />

allem dann zum Tragen, wenn Interpolationsund<br />

Approximationsaufgaben behandelt werden.<br />

Die Tabelle 36 fasst die Funktionen nochmals<br />

zusammen, siehe doc polyfun (help<br />

polyfun).<br />

54. Polynominterpolation<br />

Gegeben sind n Punkte in der Ebene R 2 , finde<br />

ein Polynom minimalen Grades, das durch alle<br />

Punkte geht. Ein solches Polynom hat höchstens<br />

den Grad n − 1 und ist eindeutig be-<br />

Tabelle 30: Polynome in Matlab<br />

stimmt; man nennt es das Interpolationspolynom.<br />

Mit der Matlab-Funktion polyfit ist<br />

es bequem möglich, dieses Polynom zu berechnen.<br />

Als Beispiel betrachten wir die drei<br />

Punkte (−2, −27), (0, −1) und (1, 0). Gesucht<br />

ist also ein quadratisches Polynom p 2 (t, x) =<br />

x 1 + x 2 t + x 3 t 2 , das die drei gegebene Punkte<br />

interpoliert. Die folgenden Matlab-Zeilen berechnen<br />

das Polynom und stellen das Problem<br />

grafisch dar.<br />

1 t = [-2 0 1];<br />

2 y = [-27 -1 0];<br />

3 x = polyfit(t,y,length(t)-1);<br />

4 ti = linspace(min(t),max(t));<br />

5 yi = polyval(x,ti);<br />

6 plot(ti,yi,t,y,’ro’), grid on<br />

Lässt man sich den Zeilenvektor x ausgeben,<br />

so findet man darin die gewünschten Koeffizienten<br />

des quadratischen Polynom; man erhält<br />

p 2 (t) = −1 + 5t − 4t 2 .<br />

55. Polynomapproximation<br />

Die Funktion polyfit kann auch verwendet<br />

werden, um Daten durch Polynome zu appro-<br />

115 Copyright c○ G. Gramlich

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