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[教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦 + Y/ t/ h' T) p' F' ^) t( X
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。$ k+ m" J* h6 B" W0 s
! ^8 ~+ ?, e% G, Y1 i
1. 拉格朗日多项式插值+ P& N+ _/ K& h1 U
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。: G( }$ I, s1 b) q l$ m' n
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。0 W# a& b. R/ b. A8 u
%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入1 M4 e6 X9 @) J4 U7 C6 W+ E
function L=myLagrange (x,y)" j0 j: a8 n. M; \
%n 插值结点的个数( O% }) m% ?: W! E$ J8 L7 D# I0 x5 v
n=length(x);
5 \: j' `5 H' j- q* x# t; f: _0 a%L myLagrange函数计算的多项式系数行列式
9 T+ D* Y' O' n5 T& A% cL=zeros(1,n);" D- @) {8 I' _4 i- M$ k
%
8 l/ X; n" J9 M; y%使用双重for循环,第一个for循环是# s5 T) [3 E0 R) T1 E
for i=1:n
) C- F+ O! X" Y$ a$ z/ K%a
, ?7 e5 r, b/ r$ J ]# j a=1;
; M2 ^! ]6 S$ r Z# [4 N%w 6 m% b, v) B: v* o
w=1;7 k! g: o, V! y R1 ?
%for循环& `6 c* C& C4 ^$ [
for j=1:n) V" R1 W4 p: p& ~& `! |
%如果i不等于j( Q. c" t0 Y7 g6 F# e+ h
if j~=i! ]3 l, |# X2 @" E2 o/ \1 v9 t* M* M
%累加法计算a, J6 B0 H3 ?9 I& Z2 J3 B
a=a*(x(i)-x(j));( S1 @# X& v4 Y
%用向量乘法函数conv计算w
6 e6 B" ~. I+ P w=conv(w,[1,-x(j)]);6 Q, h3 m" g9 p' o1 [4 m* D
%if语句结束符
) ?5 T* A( l/ r3 q" G; c/ Q end: r/ a4 D& H3 \* ^/ s, q
%第二个for循环结束符; s0 {6 s4 g8 h
end% I9 _# N+ r+ ~, G+ N! e
%递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素, Q0 P/ @5 K" U
L=y(i)/a*w+L;
5 N& w# U6 V2 b" j: B+ |' O0 I %第一个for结束符
3 V4 ^9 J4 U" U( Kend4 a$ p/ e" ]' u Q+ N
没错,就这么几句代码,所以很简单的。5 E! J0 r; D K6 Y. v# b: \( I. H
" A+ W1 o6 b. T6 s+ ^+ ^. _$ m
2. 牛顿插值
m; L! o% k& e6 r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。( ^: R5 }+ x G' P% L. ~* s
了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。, N7 B; d2 p( \8 m
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
$ b! w0 D8 C9 K0 Z/ k0 Y
& k! q" V- [+ b$ K0 x/ Y7 D& R1 ^5 D8 e* ?
6 w1 C& i$ V/ t8 v7 v" ?1 q# X& l s4 i4 h因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
6 }2 J+ z4 S' W* j- G) w) O- _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。4 A2 [' B l J
1 N% g2 {5 {" `8 n E! K5 y7 }) w, Z0 ?1 `9 Y3 J5 F- f
牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
' w ^& ~* d0 X5 J" @
0 D5 n, S+ N0 h% L' o
! V0 z( P3 u: j5 X2 B n3.分段插值
: u9 N3 Z$ v/ F* D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。. {: R+ P' H' x _: P H+ 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。$ o1 F, }# ^% t9 x9 H3 [* M
+ d! n4 w- E9 n& E; \. f1 J- H
3.1线性分段插值8 d ]1 F5 J% w
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) D4 J$ |5 a8 Y2 X5 ?2 J0 G
插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
0 r5 M0 t$ B6 k3 b* S7 M# g/ i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
# w. c, x1 ?6 m2 O2 K: }数interp1。9 G L. q6 k5 R* f- s
y=interp1(x0,y0,x,'method')
6 V: {! e1 i: \+ Z& |6 j5 C; ?0 Amethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:; T- @- X: Q/ u
'nearest' 最近项插值0 J% W7 H3 `+ _4 s
'linear' 线性插值
. ~5 F+ Q# a$ b1 c. V5 G' N n'spline' 逐段3 次样条插值
0 }$ s2 K: N" z! y'cubic' 保凹凸性3 次插值。
) A( Q) s) X, o- S! I2 k; \所有的插值方法要求 x0 是单调的。. Y8 y7 k; e" s/ W/ R
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'、$ k: `* q( Q0 s( s, y' u7 q9 j
'*spline'、'*cubic'。" |3 b' s$ [( N7 w
3.2埃尔米特(Hermite)插值3 {. U& G. R+ W \
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
/ \& [1 {/ U7 p- g! 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
5 `! S. Q& ^9 b1 C9 ^$ b; r函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
, \# a5 s+ @/ |, z# N' h1 w" j- w8 T$ _9 b M o6 g5 f
: F. R' H) g" l2 |function y=hermite(x0,y0,y1,x);
& d: R9 ~- u5 u1 In=length(x0);m=length(x);+ Z6 m* ~' c/ B" F/ ?
for k=1:m
. H, a# y' c( ^7 m% Ryy=0.0;/ v) u; Z5 K" s/ R1 _! d$ m& U
for i=1:n$ U2 h$ k; n1 ~) g, O1 b9 s' G
h=1.0;
$ a1 U5 q" P2 H% k& H. ]0 y/ R( pa=0.0;3 p# y. r: A( ~ C a- l5 E2 B
for j=1:n& X! m6 b! V9 m$ o( S
if j~=i* \$ l" y4 S' d9 |7 j6 C' t
h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;' C- e9 `! v+ K
a=1/(x0(i)-x0(j))+a;, z' y V6 q5 f
end0 y# m; K2 I; p& ^0 I3 l+ B
end% U% ?# s$ S s
yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));2 |7 e8 j6 a" r' q
end6 q. w/ v5 Z! q' H& D4 [7 l- b' w
y(k)=yy;
2 N: W1 @) @5 F) c% Send
* I* H1 M/ l* q' O3 m3 c* h
0 Y9 F; D( H% F) E3 Z/ N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。& `* R7 f4 x, X) G! \% i0 c" w+ [) X: X
4.三次样条插值. _. J3 y7 Y& ^: M4 _! Y* R# F
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. X m* |* w6 S2 ^7 B+ X% R
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, q6 O9 B/ M* j; {/ B& M
而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
# ]1 t# g& R1 j% ~; _要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。. {! S( b V4 S$ p6 m
这部分公式多,我放到附件里了。9 e7 T2 {! E$ E" h! V
5 Y0 q0 _5 D* I
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。0 W) J' E9 W9 [
% R; c/ A; V- i3 C8 M G* y7 M1 ^' W9 [
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zan
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