我想计算Matlab中匿名函数的二阶导数。我已经知道一些用于此(数值微分)的公式,但是它们似乎不起作用。
我可以使用来计算一阶导数:
f = @(x) (x^3);
h = 1e-10;
df = @(x) (f(x+h) - f(x))/h;
但是当我尝试使用以下方法计算二阶导数时,我没有得到预期的结果:
f = @(x) (x^3);
h = 1e-10;
d2f = @(x) (f(x+h) - 2*f(x) + f(x-h))/(h^2);
对于d2f,我应该得到一个类似于d2f = 6x的函数,但是如果是d2f图,我会得到: plot d2f
我做错了什么?
答案 0 :(得分:2)
除差公式的理论误差为O(h ^ 2)。函数的浮点评估将各自产生大约机器精度μ的相对误差。然后将其除以h ^ 2。这两个误差的最佳总和是在它们关于平衡的地方,即h ^ 4 = mu或h = 1e-4。
如果误差项的系数(它是f的四阶导数)为零,那么这当然是无效的,因为f(x)= x ^ 3会发生这种情况。那么唯一的误差贡献就是浮点误差,对于较大的h来说,浮点误差是最小的,即使h = 1也会产生最小的误差。
对于像f(x)= sin(x)这样的平凡函数,不同h的误差表现如下图所示(其中标记为x的变量是步长h)
答案 1 :(得分:0)
我不确定您的操作不正确,但是下面的代码有效
f=@(x) x.^3;
x = (0:1E-12:1E-6)' ;
d2y = secondDerivative(f,x(1),x(end),x(2)-x(1))';
fit(x,d2y,'poly1')
ans =
Linear model Poly1:
ans(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 6 (6, 6)
p2 = 1.352e-15 (-4.734e-13, 4.761e-13)
函数定义
function d2y = secondDerivative(f, x1, x2, dx)
y = f(x1:dx:x2);
d2y = nan(size(y));
d2y(2:end-1) = y(1:end-2) - 2*y(2:end-1) + y(3:end);
if length(d2y) == 3
d2y(1) = y(1) - 2*y(2) + y(3);
d2y(2) = y(end-2) - 2*y(end-1) + y(end);
elseif length(d2y) > 4
d2y(1) = 2*y(1) - 5*y(2) + 4*y(3) - y(4);
d2y(end) = -y(end-3) + 4*y(end-2) - 5*y(end-1) + 2*y(end);
end
d2y = d2y / dx^2 ;
end