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.c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define M 7
void NewtonCoef(double xi[], int m, double b[]) {
for (int n = 0; n <= m; n++) {
b[n] = exp(xi[n]);
for (int l = 0; l < n; l++) {
b[n] = (b[n] - b[l]) / (xi[n] - xi[l]);
}
}
}
double p(double x, int n, double xi[], double b[]) {
double y = b[n];
for (int l = n - 1; l >= 0; l--) {
y = (x - xi[l]) * y + b[l];
}
return y;
}
double f(double x) {
return exp(x);
}
int main() {
int m = M;
double Pi = 3.14159265358979323846;
double dt = Pi / (m + 1);
double xi[M + 1];
double b[M + 1];
for (int i = 0; i <= m; i++) {
xi[i] = 0.5 / (1 + exp(-((i + 0.5) * dt)));
}
NewtonCoef(xi, m, b);
printf("degree=%d\n", m);
int npoints = 10;
double dx = 1.0 / npoints;
for (int i = 0; i <= npoints; i++) {
double x = -0.5 + i * dx;
double y = p(x, m, xi, b);
printf("p(%4.1f)=%17.10e error=%9.2e\n", x, y, y - f(x));
}
return 0;
}
実行結果
console
degree=7
p(-0.5)= 6.0651697265e-01 error=-1.37e-05
p(-0.4)= 6.7031470989e-01 error=-5.34e-06
p(-0.3)= 7.4081639382e-01 error=-1.83e-06
p(-0.2)= 8.1873022632e-01 error=-5.27e-07
p(-0.1)= 9.0483729832e-01 error=-1.20e-07
p( 0.0)= 9.9999998089e-01 error=-1.91e-08
p( 0.1)= 1.1051709164e+00 error=-1.69e-09
p( 0.2)= 1.2214027581e+00 error=-4.37e-11
p( 0.3)= 1.3498588076e+00 error= 6.88e-14
p( 0.4)= 1.4918246976e+00 error= 0.00e+00
p( 0.5)= 1.6487212707e+00 error=-7.02e-14