[JAVA程式語言]例題3-3 不等距的函數f(x)的第一到第三項 微分近似值
/* ex3-2.java is used for solving nonlinear equation
* based on Fixed-Point Algorithm g(x)=x with initial
* approximation P0.
例題3-3 不等距的函數f(x)的第一到第三項 微分近似值
不等距的函數f(x)的微分近似值只能
先使用牛頓向前的內插多項式
P'n(x)= f0,1+ f0,1,2 [(x-x0)+(x-x1)] + f0,1,2[(x-x0)(x-x1)+(x-x1)(x-x2)+(x-x2)(x-x0)]+...........
=====================================
x f(x) 第一項P'n(x) 前二項P'n(x) 前三項P'n(x)
0.5 0.4794
0.6 0.5646
0.8 0.7174
1.05 0.8674
=====================================
*/
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String args[]){
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
float[] x ;
float[][] y ;
float xa , sum=0 ;
int i, j , n ;
x = new float[10]; // 利用new指令產生物件
y = new float[10][10]; // 利用new指令產生物件
n=scanner.nextInt();
//no. of items printf("Enter n : ");
for(i=0;i<=n;i++){
x[i]=scanner.nextFloat();
y[i][0]=scanner.nextFloat();
}
//forward difference table
for(j=1;j<=n;j++){
for(i=0;i<=(n-j);i++){
y[i][j]= (y[i+1][j-1]-y[i][j-1])/(x[i+j]-x[i]);
}
}
System.out.printf("\n***********Forward Difference Table ***********\n");
System.out.printf(" ================================================\n");
System.out.printf(" i\t x(i)\t f(i)\t f(i,i+1) f(i,i+1.i+2), ......\n");
//display Forward Difference Table
for(i=0;i<=n;i++){
System.out.printf("%2d\t %.2f",i,x[i]);
for(j=0;j<=(n-i);j++){
System.out.printf("\t %.5f",y[i][j]);
}
System.out.printf("\n");
}
}
}
輸入資料STDIN
3
0.5 0.4794
0.6 0.5646
0.8 0.7174
1.05 0.8674
輸出畫面
***********Forward Difference Table ***********
================================================
i x(i) f(i) f(i,i+1) f(i,i+1.i+2), ......
0 0.50 0.47940 0.85200 -0.29333 -0.12930
1 0.60 0.56460 0.76400 -0.36444
2 0.80 0.71740 0.60000
3 1.05 0.86740
/*
P'n(x)= 0.852 + -0.2933 * [(x-0.6) + (x- 0.5) ]
+ -0.1293 *[(x-0.5)(x- 0.6) + (x-0.6)(x- 0.8)+(x-0.8)(x-0.6)] +..........
x=0.5
第一項P'n(x)
P'n(0.5)=0.852
前二項P'n(x)
P'n(0.5)=0.852 + -0.2933 * [ (0.5-0.6) + (0.5-0.5) = 0.8813
前三項P'n(x)
P'n(0.5)= 0.852 + -0.2933 * [(0.5-0.6) + (0.5- 0.5) ] + -0.1293 *[ (0.5-0.8) + ( 0.5 - 0.6) + ( 0.5 - 0.5) = 0.87745
x=0.6
.第一項P'n(x)
P'n(0.6)=0.852
前二項P'n(x)
P'n(0.6)=0.852 + -0.2933 * [ (0.6-0.6) + (0.6-0.5) = 0.82267
前三項P'n(x)
P'n(0.6)= 0.852 + -0.2933 * [(0.6-0.6) + (0.6 - 0.5) ] + -0.1293 *[ (0.6-0.8) + ( 0.6 - 0.6) + ( 0.6 - 0.5) = 0.82526
x=0.8
.第一項P'n(x)
P'n(0.8)=0.852
前二項P'n(x)
P'n(0.8)=0.852 + -0.2933 * [ (0.8-0.6) + (0.8-0.5) = 0.70534
前三項P'n(x)
P'n(0.8)= 0.852 + -0.2933 * [(0.8-0.6) + (0.8 - 0.5) ] + -0.1293 *[ (0.8-0.8) + ( 0.8 - 0.6) + ( 0.8 - 0.5) = 0.69758
*/
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