122
>> a = p(1); b=p(2); c = p(3); d = p(4);
>> w = a*x.^3+b*x.^2+c*x+d;
>> err = w-y;
>> S3= sum(err.*err)
S3 = 40.1435
>> x3 = [0:0.1:8];
>> y3 = a*x3.^3+b*x3.^2+c*x3+d;
>> plot(x,y,'ko', x3,y3, 'k-'), grid on, xlabel('x'),ylabel('y')
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0
50
100
150
200
250
300
x
y
Hình 5-5. Đường xấp xỉ e mũ và các điểm dữ liệu
0
1
2
3
4
5
6
7
8
- 100
0
100
200
300
x
y
Hình 5-6. Đường xấp xỉ bậc 3 và các điểm dữ liệu cho
So sánh hai trường hợp trên ta thấy, xấp xỉ đường cong đối với các số liệu đã cho
bằng hàm e mũ hợp lý hơn khi sử dụng đa thức bậc 3.
5.3
Nội suy đa thức
Lệnh polyfit(x,y,n) cho ta một đa thức bậc n mà đồ thị của nó là đường gần với
đường tạo ra khi nối các điểm cho bởi bộ số liệu, còn nội suy đa thức cũng cho ta
