参考文献
数値計算の基礎と応用[新訂版]
数値解析学への入門
杉浦 洋(南山大学教授) 著
発行日 2009/12/10
準備
オンラインコンパイラを使用します。
ソースコード
sample.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # グラフ描画のために追加
def p(x, n, xi, b):
y = b[n]
for l in range(n-1, -1, -1):
y = (x - xi[l]) * y + b[l]
return y
def f(x):
return np.exp(x)
def NewtonCoef(xi, m, b):
for n in range(m+1):
b[n] = f(xi[n])
for l in range(n):
b[n] = (b[n] - b[l]) / (xi[n] - xi[l])
return 0
def main():
m = 7
Pi = np.pi
dt = Pi / (m + 1)
xi=[0.5*(i+0.5)**dt for i in range(m+1)]
b = [0] * (m+1)
NewtonCoef(xi, m, b)
print("degree={}".format(m))
npoints = 10 # グラフ描画のために点数を増やす
dx = 1.0 / npoints
x_vals = []
y_vals = []
y_actual = []
for i in range(npoints+1):
x = -0.5 + i * dx
y = p(x, m, xi, b)
x_vals.append(x)
y_vals.append(y)
y_actual.append(f(x))
print("p({:4.1f})={:17.10e} error={:9.2e}".format(x, y, y - f(x)))
# グラフ描画
plt.plot(x_vals, y_vals, label='Polynomial Approximation')
plt.plot(x_vals, y_actual, label='Actual exp(x)', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Polynomial Approximation vs Actual exp(x)')
plt.show()
main()
実行結果
console
degree=7
p(-0.5)= 6.0614600182e-01 error=-3.85e-04
p(-0.4)= 6.7011869962e-01 error=-2.01e-04
p(-0.3)= 7.4071916923e-01 error=-9.91e-05
p(-0.2)= 8.1868559326e-01 error=-4.52e-05
p(-0.1)= 9.0481871138e-01 error=-1.87e-05
p( 0.0)= 9.9999316793e-01 error=-6.83e-06
p( 0.1)= 1.1051688255e+00 error=-2.09e-06
p( 0.2)= 1.2214022713e+00 error=-4.87e-07
p( 0.3)= 1.3498587431e+00 error=-6.45e-08
p( 0.4)= 1.4918247010e+00 error= 3.32e-09
p( 0.5)= 1.6487212731e+00 error= 2.41e-09