stify"> Перший графік:
Y 1 = (640 * X 1 2 ) - (100 * X 1 ) - 1; X 1 Є [0.19 0.4)
Другий графік:
Y 2 = (460 * X 2 2 ) - (50 * X 2 ) - 12; X 2 Є [0.235 0.44)
Функція третього 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];
cs_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. ^ 3) * 1465) - ((x1. ^ 2) * 180);
plot (x1, y1, 'b', 'LineWidth', 2);
% апроксіміруем другий графік
x2 = 0: 0.0001: 0.475; = ((x2. ^ 3) * 1307) - ((x2. ^ 2) * 280) + 2;
plot (x2, y2, 'r', 'LineWidth', 2);
Отримані дані
В
Рис.4. Апроксимація графіків функцією кубічної залежності
Перший графік:
Y 1 = (1465 * X 1 3 ) - (180 * X 1 2 ); х1 Є [0 0.425)
Другий графкік:
Y 2 = (1307 * X 2
