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Forum d'entraide


    Rapport Matlab

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    Invité
    Invité

    Rapport Matlab

    Message par Invité le Mer 17 Mar - 20:42

    voici mon rapport :http://www.divshare.com/download/10924002-1af

    Si vous voyez des erreurs merci de me le dire ;-)

    Et bon copiage à ceux qui l'ont pas ! ;-)

    Je vous conseille néanmoins de le refaire si vous le copiez !

    Invité
    Invité

    Re: Rapport Matlab

    Message par Invité le Mar 30 Mar - 18:30

    dsl du retard ! ;-) pour ceux qui n'avait pas encore vu voil! ;-)

    bouhouhaa
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    Matlab

    Message par bouhouhaa le Mar 13 Avr - 15:42

    Je pense que tu as mal recopié l'exercice de la page 10 sur les vecteurs lin. ind. La première série, tu as mis V2=(-1,2,5,0) à la place de V2=(-1,2,3,0). Tu as alors 3 vecteurs qui deviennent NON lin. ind.

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    Re: Rapport Matlab

    Message par Invité le Mer 14 Avr - 7:43

    merci bcp pour me l'avoir signaler ! ;-)
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    PierreC
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    Re: Rapport Matlab

    Message par PierreC le Mer 14 Avr - 9:43

    je n'ai pas lu ton travail mais la nouvelle version du cours de matlab rajoute 2 exo sur les interp ne les oublient pas mod2






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    Re: Rapport Matlab

    Message par Invité le Ven 16 Avr - 8:51

    il semble avoir plusieurs erreurs et en plus de cela il y a les régressions à rajouter donc un peu de patience pour la mise à jour! ;-) Mais je trouve qu'il serait intéressant d'avoir un deuxième individu (voir plus) qui pourrait publier également son rapport de matlab ! ;-) Bien à vous.




    Citations:

    "L'entre-aide fait la force, la richesse du monde n'est pas l'individualité de chacun mais la participation de chacun a un monde plus équilibré."

    "Quand vous désirez une aide sur un exercice dans une quelconque matière, renvoyez deux exercices dans votre matière préférée; vous vous sentirez alors soulagé de ne pas dire merci et le forum sera enrichi ! :-p "
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    PierreC
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    Re: Rapport Matlab

    Message par PierreC le Ven 16 Avr - 13:55

    Mouep, aussi, un autre truc étrange ds sa nouvelle version de Pdf on a plus d'exo sur les integrales.... ^^

    quant à l'entraide ok, mais proposé un travail tout fait peut s'avérer traître si mal utilisé...





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    warning
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    Re: Rapport Matlab

    Message par warning le Dim 18 Avr - 10:28

    j'ai une petite question sur le chap 6 question 1.d
    il faut faire quoi?
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    PierreC
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    Re: Rapport Matlab

    Message par PierreC le Dim 18 Avr - 10:33

    Pour moi, il faut effectuer le calcul d'erreur à chaque points, la formule est donnée p22 , 6.1.
    En bref il faut calculer la différence de l'ordonnée entre le point de la série et l'ordonnée des fonction polynomiales établies. Une boucle for fera l'affaire, je pense.






    Florent P
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    Re: Rapport Matlab

    Message par Florent P le Dim 18 Avr - 19:17

    Pour l'exercice 6.5, exercice 3.c)

    On demande d'integrer les approximations de 0 à 20.
    Est-ce que quelqu'un à trouver exactement comment faire ?
    Je ne vois pas très bien comment créer la fonction.
    Si je fait celle-ci :

    function y=polregr10(vx,vy)
    vy=[2.4,5.8,8.1,5.2,-7.8,-6.4,-1,11,6,14.3,7.5,-6.8,-14.1,-8.9,-10,-19.3,14.6,-3.1,-17.4,-12.8,-6.2];
    vx=[0:20];
    y=polyfit(vx,vy,10);
    end

    la fonction quad ne fonction que si le degré de polyfit est supérieur à 5. Je ne comprends pas trop.


    Si quelqu'un à une fonction qui fonctionne correctement je la veux bien ça m'aiderais beaucoup.

    Thibaut
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    Re: Rapport Matlab

    Message par Thibaut le Jeu 22 Avr - 17:59

    Salut,

    Faut-il rendre SommeS et SommeR? Parce que ça a disparut des notes de cours...

    J'ai aussi du mal à faire l'exercice 6.5 3.c) ainsi que le 1.c) et 1.d)

    Si quelqu'un pouvait me donner un petit coup de main.

    Merci

    kupperseb
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    Date d'inscription : 20/02/2009

    Re: Rapport Matlab

    Message par kupperseb le Jeu 22 Avr - 18:26

    6.5)Chapitre 6: Régression et interpolation
    Enoncés:
    1. On considère la distribution suivante
    x 8 14 27 29 34 43 61
    y 23 61 160 189 244 330 612
    (a) Tracer le nuage de point
    (b) Chercher la droite de régression, la représenter sur le nuage
    (c) Chercher un polynôme de régression dont le degré est tel qu’il donne la meilleure régression,
    le représenter distinctement sur le graphe ci-dessus
    (d) Déterminer, par calcul, la courbe qui convient le mieux.

    2. Soit le nuage de points suivant
    x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
    y 1 3 4 2 3 1 -2 2 5 6 4
    (a) Déterminer la fonction d’interpolation de type linéaire.
    (b) Déterminer la fonction d’interpolation de type cubic.
    (c) Déterminer la fonction d’interpolation de type spline ;
    (d) Comparer ces trois courbes sur un graphe.

    3. On considère les points dont les abscisses sont les entiers de 0 à 20 et dont les ordonnées sont les
    nombres suivants
    2.4 5.8 8.1 5.2 -7.8 -6.4 -1 11 6 14.3 7.5
    -6.8 -14.1 -8.9 -10 -19.3 14.6 -3.1 -17.4 -12.8 -6.2
    (a) Chercher la loi dont le graphe s’approche au mieux des points considérés. Envisager le cas de
    la droite de régression, d’une régression polynomiale, de l’interpolation linéaire et de spline.
    (b) Evaluer la valeur de la loi en 7.5 pour chacune des approximations.
    (c) Intégrer les approximations de la loi de 0 à 20.









    Code:
    Exercice 1
    %% Exercice 1 a)
    vx=[8 14 27 29 34 43 61];
    vy=[23 61 160 189 244 330 612];
    scatter(vx,vy)


    %% Exercice 1 b)
    % Droite de régression
    reg1=polyfit(vx,vy,1); %(abscisse, ordonnée, degré==> ici il est 1, c'est donc une droite)
    ord1=polyval(reg1,[0 70]);
    hold on
    plot([0 70], ord1)
    title('Exercice 1 sur les régressions et interpolations')

    %% Exercice 1 c)
    % Polynôme de régression dont le graphe se rapproche le mieux
    % des points est le polynôme de régression de degré:
    % nbre d'inconnues - 1 ==> ici: degré = 7-1 = 6
    % Régression polynomiale de degré 6:
    reg6=polyfit(vx,vy,6);
    ord6=polyval(reg6, [0:0.1:70]);
    plot(0:0.1:70, ord6, 'g')
    legend('Points','Droite','Polynôme')

    %% Exercice 1 d)
    % Détermination, par calcul, de la courbe qui convient le mieux
    % Polynôme de degré 1
    erreur1=0;
    for k=1:7
    erreur1=erreur1+(vy(:,k)-polyval(reg1, vx(:,k))).^2;
    k=k+1;
    end
    erreur1
    % Polynôme de degré 3
    reg3=polyfit(vx,vy,3);
    erreur3=0;
    for k=1:7 % Car il y a 7 abscisses
    erreur3=erreur3+(vy(:,k)-polyval(reg3, vx(:,k))).^2;
    k=k+1;
    end
    erreur3
    % Polynôme de degré 5
    reg5=polyfit(vx,vy,5);
    erreur5=0;
    for k=1:7 % Car il y a 7 abscisses
    erreur5=erreur5+(vy(:,k)-polyval(reg5, vx(:,k))).^2;
    k=k+1;
    end
    erreur5
    % Polynôme de degré 6
    erreur6=0;
    for k=1:7 % Car il y a 7 abscisses
    erreur6=erreur6+(vy(:,k)-polyval(reg6, vx(:,k))).^2;
    k=k+1;
    end
    erreur6
    % Polynôme de degré 7
    reg7=polyfit(vx,vy,7);
    erreur7=0;
    for k=1:7 % Car il y a 7 abscisses
    erreur7=erreur7+(vy(:,k)-polyval(reg7, vx(:,k))).^2;
    k=k+1;
    end
    erreur7
    % ==> On voit bien que le polynôme de régression de degré 6 donne la
    % meilleure approximation !

    Exercice 2:
    %% Exercice 2)
    vx=[1:11];
    vy=[1 3 4 2 3 1 -2 2 5 6 4];
    scatter(vx,vy) %affiche les points sur le graphe

    %% Exercice 2 a)
    %% Interpolation linéaire
    p1=interp1(vx,vy,'linear','pp')
    ordlinear=ppval(p1, [0:0.1:12]);
    hold on;
    plot(0:0.1:12, ordlinear, 'g')
    title('Exercice 2 sur les régressions et interpolations')

    %% Exercice 2 b)
    %% Interpolation cubic
    pc=interp1(vx,vy,'cubic','pp');
    ordcubic=ppval(pc,[0:0.1:12]);
    plot(0:0.1:12, ordcubic, 'r');

    %% Exercice 2 c)
    %% Interpolation spline
    ps=interp1(vx,vy,'spline','pp')
    ordlinear2=ppval(ps, [0:0.1:12])
    plot(0:0.1:12, ordlinear2)
    legend('Points','Interpolation lineaire','Interpolation cubic','Interpolation spline')


    Exercice 3:
    %% Exercice 3 a)
    %% Affichage des points
    vx=[0:20];
    vy=[2.4 5.8 8.1 5.2 -7.8 -6.4 -1 11 6 14.3 7.5 -6.8 -14.1 -8.9 -10 -19.3 14.6 -3.1 -17.4 -12.8 -6.2];
    scatter(vx,vy)
    %% Droite de régression
    reg1=polyfit(vx,vy,1); %(abscisse, ordonnée, degré==> ici il est 1, c'est donc une droite)
    ord1=polyval(reg1,[0 20]);
    hold on
    plot([0 20], ord1)
    title('Exercice Laboratoire 6')
    %% Régression polynomiale de degré 3
    reg3=polyfit(vx,vy,3);
    ord3=polyval(reg3, [0:0.1:20]);
    plot(0:0.1:20, ord3, 'm')
    %% Interpolation linéaire
    p1=interp1(vx,vy,'linear','pp');
    ordlinear=ppval(p1, [0:0.1:20]);
    plot(0:0.1:20, ordlinear, 'g')
    %% Interpolation spline
    ps=interp1(vx,vy,'spline','pp');
    ordlinear2=ppval(ps, [0:0.1:20]);
    plot(0:0.1:20, ordlinear2,'r')
    legend('Points','Droite','Polynôme','Interpolation linéaire','Interpolation spline')
    %% Exercice 3 b)
    valeur_droite_regression=polyval(reg1, 7.5)
    valeur_regression_polynomiale=polyval(reg3, 7.5)
    valeur_interpolation_lineaire=ppval(p1, 7.5)
    valeur_interpolation_spline=ppval(ps, 7.5)

    %% Exercice 3 c)
    % je prends la primitive du polynôme et je calcule l'intégrale après
    % Droite de régression
    primitive1=polyint(reg1);
    integrale_droite_regression=polyval(primitive1,20)-polyval(primitive1,0)
    % régression polynômiale de degré 3
    primitive2=polyint(reg3);
    integrale_regression_polynomiale=polyval(primitive2,20)-polyval(primitive2,0)

    % interpolation linéaire
    % je construis une fonction pour ensuite pouvoir l'intégrer avec quad
    a=interp1(vx,vy,'linear','pp');
    fonction1=@(x) ppval(a,x) ;
    integrale_interpolation_lineaire=quad(fonction1,0,20)
    % Interpolation spline
    b=interp1(vx,vy,'spline','pp');
    fonction2=@(x) ppval(b,x) ; % je crée la fonction polynôme pour ensuite pouvoir l'intégrer
    integrale_interpolation_spline=quad(fonction2,0,20) % intégration de la fonction entre 0 et 20

    Voila les exercices du chapitre 6...
    Moi j'ai fait la somme die Riemann et la méthode de Simpson.

    A demain

    kupperseb
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    Re: Rapport Matlab

    Message par kupperseb le Jeu 22 Avr - 18:27

    s'il te plait, ne le copie pas tel quel !!
    Merci !

    Thibaut
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    Re: Rapport Matlab

    Message par Thibaut le Jeu 22 Avr - 18:42

    Un grand merci !! Very Happy

    Je ne vais pas le copier non, je vais essayer de comprendre et de le refaire par moi même...

    A demain

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    Re: Rapport Matlab

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