matlab lagrange插值画图

可以使用 MATLAB 中的 polyfit 和 polyval 函数来实现 Lagrange 插值。以下是一个示例代码：

x = [1, 2, 4, 7];
y = [0, 1, 2, 3];
p = polyfit(x, y, 3);
xx = linspace(1, 7, 100);
yy = polyval(p, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy);

这段代码将在图形窗口中绘制出 Lagrange 插值的图像。

相关问题

Lagrange插值画图Matlab

以下是使用Matlab实现Lagrange插值的示例代码和结果：

% 原函数
f = @(x) sin(x);

% 插值点
xi = [0, pi/2, pi];
yi = f(xi);

% 插值多项式
syms x;
L = 0;
for i = 1:length(xi)
    li = 1;
    for j = 1:length(xi)
        if i ~= j
            li = li * (x - xi(j)) / (xi(i) - xi(j));
        end
    end
    L = L + yi(i) * li;
end

% 画图
x_range = linspace(-pi, 2*pi, 1000);
y_range = double(subs(L, x, x_range));
y_true = f(x_range);
plot(x_range, y_range, 'r-', x_range, y_true, 'b--', xi, yi, 'ko');
legend('插值多项式', '原函数', '插值点');

结果如下图所示：


可以看到，插值多项式能够很好地拟合原函数，并通过插值点。

Lagrange插值法来近似代替原来的函数matlab实现

Lagrange插值法是一种常用的函数逼近方法，它可以用较少的点来逼近一个连续的函数。在MATLAB中，可以通过以下步骤来实现Lagrange插值法：

1. 准备数据点

首先需要准备一些数据点，这些数据点可以是从实际问题中采集到的数据，也可以是由手动设定的数据。数据点的数量可以根据需要进行调整。

2. 计算Lagrange插值多项式

接下来，需要计算Lagrange插值多项式。Lagrange插值多项式的表达式为：

$L(x) = \sum_{i=1}^{n} y_i l_i(x)$

其中，$y_i$是已知数据点的函数值，$l_i(x)$是Lagrange插值基函数，表达式为：

$l_i(x) = \prod_{j=1,j\ne i}^n \frac{x-x_j}{x_i-x_j}$

3. 计算逼近函数值

最后，可以使用计算出的Lagrange插值多项式来逼近原函数，并计算出逼近函数在指定点的函数值。

下面是一个简单的MATLAB代码实现Lagrange插值法：

% 准备数据点
x = [0 1 2 3];
y = [1 2 1 0];

% 定义插值点
xi = 0:0.1:3;

% 计算Lagrange插值多项式
n = length(x);
L = zeros(length(xi), n);
for i = 1:n
    t = ones(size(xi));
    for j = [1:i-1 i+1:n]
        t = t .* (xi - x(j)) ./ (x(i) - x(j));
    end
    L(:, i) = t;
end
yi = L * y';

% 画图
plot(x, y, 'o', xi, yi);

在上面的代码中，我们首先准备了四个数据点，然后定义了插值点，接着计算了Lagrange插值多项式，并使用插值多项式计算出了逼近函数在指定点的函数值，最后画出了插值函数的图像。