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[教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦

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    发表于 2014-7-28 11:22 |只看该作者 |倒序浏览
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    [教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦
    6 [& W6 s2 N0 J7 [* }大家都知道插值在数学建模中很重要,现在介绍几种常用插值下面介绍几种基本的、常用的插值:拉格朗日多项式插值、牛顿插值、分段线性插值、Hermite 插值和三次样条插值。
    / U4 m; Z, l1 s* V+ ?! D# u
    2 M, ]) O% q6 f2 A1. 拉格朗日多项式插值5 V( N# E4 m2 r
    拉格朗日插值就是给定n个数,让你用不超过n-1次的多项式你逼近它,当然这n个点要能满足多项式。1 K) c8 e& ^1 T5 H! `4 G, h
    这是一种最基本的思想,计算很简单,先计算n个基函数,基函数可以自己上网搜一下,因为这里打出公式有点麻烦。然后就是把每个点的y值乘以他的基函数,把这n个式子相加,最后化简就ok了。下面我把代码写出来,我这些代码全是自己写的,注释比较详细,这里只以lagrange为例,其余都放在附件里了。% R( \: v! S- G: x
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    9 g% g! ^- u! r* ufunction L=myLagrange (x,y)9 l0 f4 Q( P- Y, X: T
    %n      插值结点的个数
    - r4 |8 y0 c. z5 p6 L, X5 xn=length(x);7 L6 b. ^& \' Q7 d4 K
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式9 B; j6 Q( g  Z5 c5 q8 `1 [
    L=zeros(1,n);
    - [* W" X' h  I6 ~%- {# X3 d; p+ L+ s6 q+ Q
    %使用双重for循环,第一个for循环是! s$ I) \" |) w% L5 n0 S, H
    for i=1:n
    ( N% C0 E; L* `' L: ^  ?9 L6 f! l%a      
    / S) v# W: r" S* {: c$ s5 V    a=1;
    # Z$ n% p1 K1 R+ s! L%w   
    3 _+ X" |. F* M' F2 a9 t9 o4 a    w=1;
    0 t8 ~3 G5 d0 ^' q3 o2 I4 y%for循环
    8 I# g, y2 F  r/ l; S, m5 }" T    for j=1:n
    7 _% V% _1 B, M- v        %如果i不等于j+ O' h  H  s8 a0 q+ g0 s1 f. a
            if j~=i2 m; f* _1 P9 |5 P, l- c4 Q
                %累加法计算a: A7 p9 t- S" Y$ v$ A  G3 K
                a=a*(x(i)-x(j));
    - g7 b/ e/ g8 z* @9 X+ Z9 {( V            %用向量乘法函数conv计算w
    ) `! H7 N/ G& N- |8 ^8 J            w=conv(w,[1,-x(j)]);
    * Q& u+ d* J3 G/ I            %if语句结束符
    ; L" o6 q! S, C        end7 |# T- r4 O% C1 ]: U1 U4 [
            %第二个for循环结束符, ]; {; M- E0 e  |' q& e+ M$ J
        end+ ~2 U+ a' _* Z* X+ |1 w' }. Y" `3 t
        %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素7 l, a* [4 P+ b5 f4 k1 q
            L=y(i)/a*w+L;8 _- `- w2 n# e7 R6 w" N& i
        %第一个for结束符        8 ^1 [, @7 J, F
    end
    6 @8 w8 [) I! h7 R& d   没错,就这么几句代码,所以很简单的。
      N+ s3 X7 m  @# I( j, k
    9 t/ y+ I. A6 k5 [2. 牛顿插值1 v1 K- P9 u4 _9 m8 u6 u
    牛顿插值其实是为了解决拉格朗日插值不能增加新的点来说的。拉格朗日插值只能接受给定的那么多点,了然后插值。如果你想再加一个点,它会重新开始计算,这个很费时间和内存。因此牛顿插值就诞生了。
    # \) F, p. P2 G( J' H  _7 I了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    9 J+ y" O" ?/ {* t! ^Newton 插值的优点是:每增加一个节点,插值多项式只增加一项,即$ U; j! T5 Y8 J1 ]7 y$ O! u7 P3 b% P

    : N  f% P# E6 D1 h, a& E" ^8 k$ K7 Y8 J% ?; B

    ; R- N6 S3 t: ?' ~+ S因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。; _0 Q  J7 N- d) E% [' ~  }- J" @
    由插值多项式的唯一性可知,Newton 插值余项与Lagrange 余项也是相等的。
    * g4 N/ U4 R9 V$ I: F
    0 y, u7 c1 x$ m0 q" C+ V* z- D$ D" f( b
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    , ]; G5 P" P2 N9 i2 F3 p; J4 k8 O0 a5 q& e" b! @/ j

    6 k9 Q( d/ N4 Y' D: B* b3.分段插值
    . G6 |8 M) ~3 g/ b( {7 E5 Y在讲分段差值之前先介绍下插值多项式的振荡现象,最有名的就是Runge现象,就是随着插值节点的增加,lagrange插值多项式的次数就会增大,多数情况下误差会变小,但多项式的平滑性变坏,优势会出现很大的震荡。' ]6 e# d5 G- j8 s
    高次插值多项式的这些缺陷,促使人们转而寻求简单的低次多项式插值。) @6 v! N. W/ d4 q9 n& V
    / [0 `1 u: a3 U4 V. B. o8 h& R
    3.1线性分段插值
    / x5 j7 Z* s8 p. U) s简单地说,将每两个相邻的节点用直线连起来,如此形成的一条折线就是分段线性+ t6 o+ ]) R! J6 x* w6 Z
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    & n! B$ h3 p# b8 t* A用 Matlab 实现分段线性插值不需要编制函数程序,Matlab 中有现成的一维插值函& h; [/ H9 g8 f; {: z. U: d
    数interp1。
    8 R1 @6 E9 R. F- h! }$ Xy=interp1(x0,y0,x,'method'): H6 f; P, O$ k8 Y3 X' z* _0 [7 C
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:3 p" e1 Y" [2 Z; a, O0 m
    'nearest' 最近项插值
      i  J; W' W# q% }0 b' j: ]'linear' 线性插值
    4 v; J$ n: w- W( F5 o'spline' 逐段3 次样条插值  ~) w) X- [) |& f* @
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    ) n4 j* t$ r! j所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    ) H5 E$ S$ I0 ^( v/ s0 ^' g当 x0 为等距时可以用快速插值法,使用快速插值法的格式为'*nearest'、'*linear'、; l& E/ a& t$ b! \5 Z. [
    '*spline'、'*cubic'。
    $ w* M, c/ X. h! n3.2埃尔米特(Hermite)插值9 C, Q7 n4 I, }; w% L: m0 M( v' Z( S
    到了重点,如果对插值函数,不仅要求它在节点处与函数同值,而且要求它与函数有相同的一; ?: L* s8 H. I  Y+ H* j9 @' x! W
    阶、二阶甚至更高阶的导数值,这就是Hermite 插值问题。本节主要讨论在节点处插值
    / N# Q4 d5 u; }. C' b6 `. \函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。* w% F& ~1 M( T3 |. c, d

    . G0 v, s3 a. c4 x3 J4 x3 Z, c# ^9 U8 P
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);' a0 U% l" p, u9 G9 e. [, M3 j
    n=length(x0);m=length(x);/ t+ r8 R' O% I3 g$ o
    for k=1:m
    ! p' N; l& Z6 p8 M: t# D* U4 ?yy=0.0;9 n/ s( \6 A7 w! k: t- o
    for i=1:n
    / ^+ K* s- K- K* y6 |h=1.0;! H2 o0 Z3 ]" F. o& F6 ^% K
    a=0.0;
    $ n" s& j9 y0 w. E! [- Ifor j=1:n  Q; _) G; C2 N: _% i, Y# T: |8 ^
    if j~=i
    " ~) ?& s% T" oh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
      L7 w- W5 w4 f  @" la=1/(x0(i)-x0(j))+a;! v7 t" C0 h9 O( N9 m
    end
    . O# a' t  s5 \, ^; O8 {& b3 Uend* I9 _2 b  }1 c
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));
    6 y/ G1 {# a* b$ @3 b1 Cend: u$ V% J+ O4 V2 _
    y(k)=yy;
    . e5 B2 D( |4 ?# x: E6 h8 H1 m  c5 _end. y$ S+ X8 t. Q1 G- D) W) ?+ Y8 b

    . T3 k; V2 F4 C& \" O# l4 G, h附件里的hermite插值则是3次的,因为我上课时老师让写的是3次的,而且那个还有4个很长的公式,有兴趣的可以自己百度一下。
    7 }( ]/ ?0 \2 n! k4.三次样条插值
    ! g6 S4 R0 d) T# {9 z1 K许多工程技术中提出的计算问题对插值函数的光滑性有较高要求,如飞机的机翼外9 w# F0 l# l  M. m% [
    形,内燃机的进、排气门的凸轮曲线,都要求曲线具有较高的光滑程度,不仅要连续,
    + ^+ v4 ?( {  _  Q4 L) C( V而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    6 f, k! e5 `$ N0 i/ U7 x1 O. i' A% ~要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。7 O6 Z' k2 p) A- \, c2 [% G
    这部分公式多,我放到附件里了。
    % s% f5 F- \# R) x  ]2 C. B/ [9 a0 \! J; }
    当然插值方法很多我这里只是介绍点皮毛而已,还有很多二维插值方法啦,可以参考相关书籍。Matlab 中的help 命令很强大哦。
    4 @9 |+ R4 L7 r* _: T
    5 b: H+ {  }6 R- s  O
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    2 O2 T# R4 h; w8 v+ `4 c- g( E3 O
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