43]
Другий графік:
Y 1 = X 1 < span align = "justify"> * 10 - 1.2; X 1 Є [0 0.21) 2 = X 2 * 100 - 20; X 2 Є [0.21 0.275) 3 = X 3 * 200 - 47.5; X 3 Є [0.275 0.355) 4 = X 4 * 330 - 94; X 4 Є [0.355 0.4)
Y 5 = X 5 < span align = "justify"> * 545 - 180; X 5 Є [0.4 0.475]
Функція другого ступеня
Вихідний код програми
% малюємо перший графік
x_1 = [0 .05 .15 .2 .2375 .2625 .2875 .31 .325 .3375 .35 .36 .371 .39 .405 .425]; _1 = [0 .15 1.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 60 70 80]; _1 = spline (x_1, [0 y_1 0]); _1 = linspace (0, .425, 20); (x_1, y_1, 'o', xx_1, ppval (cs_1, xx_1), '-', 'LineWidth', 2); on; on;
% малюємо другий графік
x_2 = [0 .1 .2 .25 .2875 .3125 .3375 .36 .375 .3875 .4 .41 .421 .44 .455 .475]; _2 = [0 .15 1.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 60 70 80]; _2 = spline (x_2, [0 y_2 0]); _2 = linspace (0, .475, 20); (x_2, y_2, 'o', xx_2, ppval (cs_2, xx_2), '-', 'LineWidth', 2);
% апроксіміруем перший графік
x1 = 0: 0.0001: 0.425; = ((x1. ^ 2) * 640) - (x1 * 100) - 1;
plot (x1, y1, 'b', 'LineWidth', 2);
% апроксіміруем другий графік
x2 = 0: 0.0001: 0.475; = ((x2. ^ 2) * 460) - (x2 * 50) - 12;
plot (x2, y2, 'r', 'LineWidth', 2);
Отримані дані
В
Рис.3. Апроксимація графіків функцією квадратичної залежності
