6. Контрольные вопросы

1. Что общего и чем отличаются файл-сценарий и файл-функция?

2. Когда используются m-функции?

3. Каковы правила составления файла-функции?

4. Поясните правила согласования фактических и формальных параметров функции.

5. Что такое локальные данные?

6. Как передать в m-функцию данные, минуя систему параметров или дополнительно к ней?

7. Какова технология создания m-функции?

8. Когда используются функции функций (функции как параметры других функций)?

9. Чем inline-функция отличается от файла-функции?

10. Как реализовать функцию, зависящую от нескольких параметров?

11. Как можно управлять порядком следования параметров inline-функции?

12. Что общего и чем отличаются функции plot и fplot?

13. Что представляет собой и как используется подфункция?

14. Что представляет собой и как используется вложенная функция?

7. Индивидуальные задания

1. Напишите и выполните скрипт построения с помощью fplot графика функции, заданной вариантом (табл. 5.2). Для вычисления значений функции создайте а) файл-функцию; б) inline-функцию. Как вариант создайте функции с параметрами.

Таблица 5.2

Вариант	Функция		Область построения
1			[0 1,5]
2			[0,01 2,5]
3			[0 2,5]
4			[0 3,5]
5			[0 5]
6			[1,5 3,5]
7			[0 2,5]
8		[0,5 1,3]
9		[0 1,2]
10		[0 2]
11		[1,5 2,5]
12		[0,5 2,5]

Лабораторная работа ИП6

Компьютерные технологии

обработки данных в среде Matlab

1. Общие сведения

Система Matlab дает пользователю возможность обработки данных, которые представлены в виде таблицы. Табличные данные удобно интерпретировать как некоторую функцию , заданную координатами , , где K – количество точек (узлов таблицы).

Различают два способа приближения таблично заданных функций: интерполирование и аппроксимацию. При интерполировании моделирующая функция совпадает с таблично заданной функцией во всех узлах. При аппроксимации (сглаживании), моделирующая функция не обязательно совпадает с табличной во всех узлах таблицы, но минимизирует некоторый критерий. Существует большое количество различных способов определения коэффициентов моделирующей функции . Выбор способа зависит от формулировки задачи и метода приближения. Наиболее эффективным способом проверки адекватности модели является вычисление погрешностей моделирующей функции. Чаще всего используется абсолютная среднеквадратическая погрешность

,

где .