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보간법 \n ' )
fprintf('f1(x)=(%2.4f) x + (%2.4f) \n f2(x)=(%2.4f) x^2 + (%2.4f) x + (%2.4f) \n f3(x)=(%2.4f) x^3 + (%2.4f) x^2 + (%2.4f) x + (%2.4f) \n\n',e1,e2,d1,d2,d3,c1,c2,c3,c4)
%----------------------------------------(#9-1)----Lagrange----------------
% Newton 보간법 까지 합쳐진 소스입니다.
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인 폴리에틸렌 시트를 덮는다.
『보간법』
■라그랑지 보간법 (Lagrange Interpolation)
라그랑주 보간법을 쓰면 좌표평면 위에 주어진 n개의 점을 모두 지나는 다항식을 비교적 쉽게 구할 수 있다. 라그랑주 보간법은 다음의 식으로 나타낼 수 있다.
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법(Secant Method)적용과 그 프로그래밍(m-file)
* 최소제곱회귀분석을 통한 해의 근사값 해법(m-file)
* 멱방정식에 관한 해법과 고찰(m-file)
* 다중선형회귀분석,
* gauss 소거법,
* Newton보간법,
* Lagrange방정식과 그 Solution.
<추가>
각각에 대한 m-fil
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법을 사용하여 유효숫자 3자리까지 계산하시오
2. 선형 보간 법을 사용하여 유효숫자 5자리 까지 구하여라.
3. 수정 선형 보간법을 이용하여 [0, 3] 사이의 근들을 오차율 0.001% 이하로 계산하시오.
4. 고정점 반복법을 사용하여 유효숫자 3자리
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3차원모델점검
내부구조 확인
환경설정 파일 점검
기본설정사항-프레임비율, 화면비율
동작테스트
디지털백업
정기적 저장
두 프레임사이의 중간 프레임 계산
물체의 모양, 속성, 위치
보간법
하나의 키프레임으로부터 다른 것까지
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/ (b-a);
fk_1=fa+h;
kk=k*3.14159/180；
fx_2=tan(kk);
run；
proc print data=six;
run;
-OUTPUT-
OBS a b k fa fb h fk_1 kk fx_2
1 30 45 40 0.57735 1 0.28177 0.85912 0.69813 0.83910 보간법을 통해 구한 측정치와 실제 값의 차이를 SAS를 통해 비교하자.
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// 영상회전 좌표변환식
fx = (float)(x - 128) * ct - (float)(y - 128) * sn + 128;
fy = (float)(y - 128) * ct + (float)(x - 128) * sn + 128;
// 보간법 변환전좌표를 이용하여 y1, y2 , q를 구함
y1 = (int)fy;
y2 = y1 + 1;
q = fy - (float)y1;
}
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법으로 구한 방정식의 근의 절대오차 정도는 다음과 같이 된다.
e = α - x k x k + 1 - x k
이를 백분율 상대오차로 나타내면,
ε
x k + 1 - x k
× 100%
x k + 1
이 결과는 1·6절에서 기술한 반복법의 오차평가식 (1·6)과 동일하다.
c . Secant법
선형보간법
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노후화에 따라 연비가 감소하는 것이 예상되므로 어느 정도 그래프에 나온 결과는 맞는 것으로 생각된다. 그리고 이 방법으로 좀 더 정확한 결과를 예상하기 위해서는 10년,11년의 평균 주행 연비가 필요하다고 생각된다 .
참고문헌
정효태 교
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function root= fixedpoint(func,xr,es,maxit)
if nargin<5, maxit=50;end
if nargin<4, es=0.001;end
iter=0;
while(1)
xrold=xr;
xr=func(xr)+xr; <<<
iter=iter+1;
if xr~=0, ea = abs((xr-xrold)/xr)*100; end
if ea<=es | iter>=maxit, break, end
end
disp
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