Scilabで非線形方程式ソルバ その3

Scilabで非線形方程式ソルバ その1その2では関数の解を非線形方程式ソルバで計算しました。
今回は、離散データに対しても似たような解を求めるために、関数の補完と組み合わせるという事を行いました。

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Fig.1: 離散データに対する補完と非線形方程式ソルバ



離散データのfsolve


Scilabで非線形方程式ソルバ その1その2では関数 f(x) がゼロとなる x を探す方法を書きました。今回は f(x) が具体的な関数の形ではなく、離散データとして与えられている場合について書きます。

と言ってもやっていることは簡単で、離散データを内挿(補間)してから解を求めるだけです。

今回はScilabで非線形方程式ソルバ その1との比較のために対数関数を例にしますが、実際の離散データは実験データであったり、複雑な数値計算(例えば第一原理計算や回路シミュレーション)の結果得られる数値列を想定します。

離散データの補完にはScilabでデータの補間で紹介したinterp1を利用します。
interp1の補間方法のデフォルトは線形補完(linear)のようです。今回のエントリでは最近接(nearest)は使えません。

スクリプト


スクリプトはlogsolve2_sce.txtとなりました。

今回は、離散データ自体もスクリプト内部で用意しましたが、実験データや、ほかの数値データを読み込む場合にはExcelデータを Scilabで読みこむScilabで大容量のCSV(テキスト)ファイルを読み込む,Scilabで大容量のCSV(テキスト)ファイルを読み込む2などを参照してください。

clear;

// *** データの作成 ***
X = linspace(0.1,10,15);
Y = log(X);

// *** 解くべき関数の定義 ***
function y = func(x)
// y = log(x) - yp;
// y = interp1(X, Y, x, "spline") - yp; // スプライン補完
y = interp1(X, Y, x, "linear") - yp; // 線形補完
endfunction

// *** 非線形方程式ソルバ ***
yp = 1; // yp = f(x)
x0 = 1; // ソルバ―の初期値
// 非線形方程式を解く
xp = fsolve(x0, func)
// 誤差
err = abs(xp - exp(yp))

// *** グラフのプロット ***
plot(X, Y, '.-b');
plot(X, yp * ones(Y), '--k');
plot(xp, yp, 'or');


結果


所詮、離散的な数値データから間の値を予測するだけなので、Scilabで非線形方程式ソルバ その1と比較すると結果に誤差が出ます。

線形補完を行った時の近似解と、真の値からの誤差は以下のようになりました。
 xp  =    2.737908
err = 0.0196261


スプライン補完を行った場合は、以下の通りです。
 xp  =    2.7130249
err = 0.0052569


今回の例ではスプライン補完の方が良い結果が得られているようです。

関連エントリ




参考URL




付録


このエントリで使用したScilabのシミュレーション用ファイルを添付します。ファイル名末尾の".txt"を削除して、"_"を"."に変更すれば使えるはずです。(参考:ねがてぃぶろぐの付録)


参考文献/使用機器




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