代写Numerical Computing, Spring 2024 Homework Assignment 4代写Matlab编程

日期：2024-05-07 03:27

Numerical Computing, Spring 2024

Homework Assignment 4

Due Date: 05.03.2024, 11.59pm

This question concerns polynomial interpolation using the  Lagrange formula as well as cubic interpolation.

a)   Write two Matlab functions to implement the barycentric version of the Lagrange interpolation algorithm given in AG, Chap. 11, p. 434. The first function, baryConstruct, should compute the barycentric weights for the n+1 interpolation data points (xi, yi ), i  = 0, … , n. The second function, baryEval, should evaluate the resulting polynomial, which has degree n, on a fine grid of points zj, j = 0, … , N where N is much larger than n. Be sure to check whether zj  equals any of the interpolation points xi   before applying the evaluation formula, as otherwise the result will be NaN; in this case, simply set the result to yi

b)   Test your code on the case that the xi are the 11 equally spaced  points from -1 to 1 (including the end points) and yi  = f(xi ), where f  is the Runge function (AG Example 11.6, p.445) defined by

and the zj  are 101 equally spaced points from -1 to 1 (again including the end points). Plot both the interpolation points  (xi, yi ) using, say, plot(x,y,’r*’) and the polynomial evaluated on the zj with, say, plot (z,pz,’ .’) or plot(z,pz,’-‘) in the same figure, as well as the Runge function itself evaluated on the zj . You can use legend to show which plots are which. Also, in the same figure, plot the cubic spline interpolating the same 11 interpolation points, obtained using MATLAB’s spline function, called with sz=spline(x,y,z) which uses the default not-a-knot conditions(see AG p.469).

c)   Finally, in a new figure, plot the Runge function again and call the two-input-argument variant of spline on the same (x, y) data like this:  pp=spline(x,y).  The  resulting  field pp.coefs gives you the cubic spline coefficients for all 10 cubic polynomials making up the spline. Recalling that these are defined with the origin shifted by the relevant xi , using polyval, plot each of these cubics on all the zj  points from -1 to 1, each in a different color. Matlab provides only 7 colors but you can generate your own by using Color [r g b].