Scilabで数値微分 その3

Scilabで数値微分 その1で紹介した数値微分の近似式をScilabのfunctionにまとめました。

// *** 前進差分 ***
function df = diff_f1(x, dx, func)
df = (func(x + dx) - func(x)) ./ dx
endfunction

// *** 中心差分 ***
function df = diff_f2(x, dx, func)
df = (func(x + dx) - func(x - dx)) ./ (2 * dx)
endfunction

// *** 前進差分に対するRomberg1段 ***
function df = diff_f1r(x, dx, func)
df = 2 * (diff_f1(x, dx, func) - 0.5 * diff_f1(x, 2 * dx, func))
endfunction

// *** 中心差分に対するRomberg1段 ***
function df = diff_f2r(x, dx, func)
df = (4 / 3) * (diff_f2(x, dx, func) - 0.25 * diff_f2(x, 2 * dx, func))
endfunction



上記の内容をdifferential.sciのように別ファイルにまとめておけば、以下のように呼び出して使えます。

clear;

// *** 関数の定義を読み出し ***
exec('differential.sci',0);

// *** 計算範囲と刻み幅 ***
n = 10;
xmin = 0;
xmax = 2 * %pi;
dx = 1 / 2 ^ n;
x = linspace(0,xmax);

// *** 正弦波とその微分 ***
y = sin(x);
//dy = diff_f1(x, dx, sin); // 前進差分
//dy = diff_f2(x, dx, sin); // 中心差分
//dy = diff_f1r(x, dx, sin); // 前進差分に対するRomberg1段
dy = diff_f2r(x, dx, sin); // 中心差分に対するRomberg1段

// *** グラフのプロット ***
// グラフの描画
plot(x, y, '-b');
plot(x, dy,'--r');
// グラフの装飾
legend(["sin(x)","d(sin(x))/dx"],3);
zoom_rect([xmin,-1,xmax,1]);


数値微分なので、微分値が具体的な数値として求まります。
xには微分したいxの値を、dxには微小な値を入力しますが、具体的にどの程度の数値が必要なのかはScilabで数値微分 その2を参考に決めます(hの値がこのエントリにおけるdxに相当します)。

そもそも関数の解析的な積分はできない場合が多い反面、微分はできてしまうことが多いので、数値的に微分値を求める需要はあまり多くないのかもしれませんが。

関連エントリ




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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