Köşeli Bir Spline Eğrisi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Köşeli Bir Spline Eğrisi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

21 Nisan 2022 Eğri uydurma yöntemi Kübik spline interpolasyonu MATLAB Lagrange İnterpolasyonu MATLAB eğri uydurma 0
Girintileri ve Sekmeleri Ayarlama – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

Birkaç Parçalı ve Köşeli Bir Spline Eğrisi

Son spline örneği, y’nin x’in tek değerli bir fonksiyonu olarak ifade edilemeyeceği iki boyutlu bir eğrinin interpolasyonunu gösterir. Daha sonra kullanılan her (x j , yj ) için değeri  indeksine eşit olan bir tj parametresi tanıtıyoruz. x(t) ve y(t)’yi t’nin sürekli fonksiyonları olarak enterpolasyon, veriler boyunca düzgün bir eğri üretir. matlbdat işlevi, eğriyi tanımlamak için veri noktaları oluşturur ve genel bir düzlem eğrisi üzerindeki noktaları hesaplamak için spcry2d işlevini çağırır.

Ayrıca, eğim süreksizliğinin eğrinin MATLAB’daki ëtí gibi harfleri tanımlamak için gereken keskin dönüşleri yapmasına izin verdiği ‘köşe noktaları’ fikrini de tanıtıyoruz. Ardışık köşe noktası çiftleri arasındaki her eğri parçası, spline fonksiyonu kullanılarak parametrelendirilir. Sonuçlar, spline enterpolasyonunun karmaşık bir eğriyi temsil edebileceğini açıkça göstermektedir. İlgili kod şekilden sonra gelir. İki boyut için kullanılan aynı tür parametreleştirme, üç boyutlu eğriler için de iyi sonuç verir.

Sonlu Farkları Kullanarak Sayısal Türevleme

Diferansiyel denklem problemleri bazen, türevleri bitişik noktalarda fonksiyon değerleri cinsinden yaklaşık olarak tahmin etmek için fark formülleri kullanılarak çözülür. Fark formüllerini elle türetme, özellikle eşit olmayan nokta aralığı kullanıldığında sıkıcı olabilir. Bu nedenle, keyfi düzen ve keyfi kesme hatası formülleri oluşturmak için sayısal bir prosedür geliştiriyoruz.

Elbette, türevin istenen mertebesi ve kesme hatasının mertebesi arttıkça, türevi enterpolasyon yapmak için daha fazla noktaya ihtiyaç duyulur. Aşağıda, simetrik merkezi farklar kullanılmadığı sürece, h m mertebesinde bir kesme hatası ile k mertebesinde bir türevi tahmin etmenin genellikle (k + m) noktaları gerektirdiğini göstereceğiz. Taylor serisi açılımını düşünün.

Burada F(k)(x), F(x)’in kíth türevi anlamına gelir. Bu bağıntı, F’nin değerlerini x’teki fonksiyon türevlerinin lineer kombinasyonları olarak ifade eder. Tersine, türev değerleri, bir eşzamanlı denklem sistemi çözülerek fonksiyon değerleri cinsinden ifade edilebilir. ile tanımlanan bir dizi nokta alalım.

Sonuç olarak, A-1 satırları, türevleri enterpolasyon yapmak için formüllerde katsayılar sağlar. Belirli bir sayıda interpolasyon noktası için, örneğin N, yaklaşık olarak en yüksek türev F(N−1)(x) olacaktır ve kesme hatası normal olarak h1 düzeyinde olacaktır.

Tersine, kesme hatası m olan k mertebesinde bir türev formülü hesaplamamız gerekiyorsa, o zaman n − k = m olacak şekilde bir dizi nokta kullanmak gerekir; bu nedenle n = m + k. İnterpolasyon noktalarının türevlerin istendiği noktanın etrafına simetrik olarak yerleştirildiği durumda, beklenenden daha yüksek bir doğruluk derecesi elde edilir.

Örneğin, h1 ile ilişkili kesme hatası teriminin sıfır olarak bulunması nedeniyle bunu gösterebiliriz. Aynı zamanda, f ′′′(x) için eşit mesafeli nokta aralığı kullanan bir ileri fark formülünün olduğunu gösterebiliriz.

Son iki formül aritmetik olarak basit interpolasyon katsayıları içerse de, eşit nokta aralığı nedeniyle, yöntem kesinlikle eşit aralıkla sınırlı değildir. Aşağıdaki program, yeni geliştirilen fikirleri uygulayan türevtrp işlevini içerir. Program, yürütüldüğünde çıktısı alınan belgeler içerdiğinden, ek bir örnek problem dahil edilmemiştir.


Eğri uydurma yöntemi
MATLAB eğri uydurma
Kübik spline interpolasyonu MATLAB
Lagrange İnterpolasyonu
Eğri uydurma calculator
Kübik spline interpolasyonu örnek
Regresyon eğri uydurma
Bezier eğrisi


MATLAB’da Temel Kavramlar ve İçsel Entegrasyon Araçları

Sayısal entegrasyon yöntemleri, integrali birkaç noktada değerlendirerek ve bu integral değerlerinin ağırlıklı bir kombinasyonunu alarak belirli bir integrale yaklaşır. Ağırlık faktörleri, seçilen noktalardaki integralin interpolasyonu ve interpolasyon fonksiyonunun tam olarak integrali alınarak elde edilebilir. Örneğin, Newton-Cotes formülleri, eşit uzaklıktaki taban noktaları aracılığıyla polinom interpolasyonundan elde edilir. Bu bölümde, uygulamalarda ihtiyaç duyulan sayısal entegrasyon kavramları tartışılmaktadır.

Burada E, integralin sonlu bir toplamla değiştirilmesinden kaynaklanan hatayı temsil eder. Buna n-noktalı kareleme formülü denir. İntegralin hesaplandığı x ı noktaları taban noktaları ve Wı sabitleri ağırlık faktörleridir. Entegrasyon formüllerinin çoğu, integrali bir polinomla yaklaştırmaya dayanır. Sonuç olarak, integral yeterince düşük dereceli bir polinom olduğunda kesin sonuçlar verirler. Farklı xı ve Wı seçenekleri aşağıda tartışılacaktır.

Genel limitler üzerinde bir integrali, örneğin -1’den 1’e kadar bazı sabit limitler cinsinden ifade etmek yararlıdır. Bu, değişkenlerin lineer değişimi ile gerçekleştirilir.

İntegrasyon sınırlarını kaydırma fikri, a’dan b’ye aralığı birkaç parçaya bölerek ve her bir aralıktan gelen katkıyı değerlendirmek için aynı sayısal entegrasyon formülü kullanılarak daha fazla kullanılabilir. l = (b − a)/m uzunluğundaki m aralıkları kullanarak, elde ederiz.

Şimdi belirli ağırlık faktörleri ve temel puan seçeneklerine dönelim. En yaygın olarak kullanılan yöntemlerden ikisi, integrali parçalı doğrusal veya parçalı kübik olarak tahmin eder. İntegrand bitiş noktalarından geçen düz bir çizgi ile integrali yaklaşık olarak almak aşağıdaki formülü verir.

Belirli bir integral ve dörtlü formül seçimi için entegrasyon hatasını analiz etmek karmaşık olabilir. Pratikte, alınan olağan prosedür, integrasyon hatasının ihmal edilebilecek kadar küçük olması için m’nin yeterince büyük seçildiği bir bileşik formül uygulamaktır. Daha sonra m değeri, integral yaklaşım sonuçlarında önemli bir değişiklik kalmayana kadar artırılır. Bu prosedür bir miktar hata riski içermesine rağmen, çoğu pratik durumda yeterli sonuçlar elde edilebilir.

Sonraki tartışmalarda, bir integralin ağırlıklı bir integral değerleri toplamı ile değiştirilmesinden kaynaklanan entegrasyon hatası ihmal edilecektir. Yine de bu hatanın temel noktalara, ağırlık faktörlerine ve belirli integrale bağlı olduğu akılda tutulmalıdır. En önemlisi, fonksiyon değerlerinin sayısı arttıkça hata tipik olarak azalır.

Parçalı doğrusal veya parçalı kübik integral yaklaşımı kullanılarak elde edilen bileşik formülleri özetlemek uygundur. m aralıkları kullanarak ve l = (b − a)/m bırakarak, bileşik yamuk formülünü elde etmek kolaydır.

Bu formül, integralin parçalı doğrusal fonksiyonlarla tatmin edici bir şekilde yaklaştırıldığını varsayar. MATLAB işlevi trapz yamuk kuralını uygular. Kübik yaklaşıma dayalı bileşik integrasyon formülü için benzer fakat çok daha doğru bir sonuç elde edilir. Bu durumda m aralık almak 2m + 1 fonksiyon değerlendirmeleri anlamına gelir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir