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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
    # b0 N$ m* u% v6 x" w1 |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。
    ( ~. i, J8 L2 P
    . l& ?& l" p3 m. w$ W# Y0 z3 B1. 拉格朗日多项式插值! S. Q, y0 V1 @& \; A
    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。
    , e7 D& M! j+ E5 N" t" i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。* j. o6 e, S5 h. ]5 ?# R6 u
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    4 P+ m/ b+ e8 U5 c6 l' Yfunction L=myLagrange (x,y)0 P( Q! Z8 y1 x3 |$ x) k
    %n      插值结点的个数/ x1 s& a7 F* }, ^
    n=length(x);
    0 N4 L& g1 _$ I0 o* ~! M%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    # j! f2 [0 A  y4 T: z. p/ |L=zeros(1,n);5 a- r+ v: V% c3 x& |
    %( {' H( O; q6 x5 K0 x
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    3 f3 t; h6 I$ Efor i=1:n
    / A# {! q+ e0 P%a      # E, H1 M1 i9 l" ?# h# f
        a=1;
    5 n/ d- i: ^- ?* e%w    ! O9 S0 V* s8 M" n4 ]) k* x7 m" B
        w=1;: e& A; U  V1 }* L- J4 z
    %for循环
    . p  b8 @+ J0 C7 o; G" Y6 j, w7 r) u    for j=1:n2 F; Y; X: h/ n7 ?8 i- i+ F: v  o
            %如果i不等于j& g5 Q& J9 M4 S3 ]- O5 {. `. u
            if j~=i, g! w  F3 c: j7 x; v
                %累加法计算a
    ! t( x; `$ J8 F% C! o5 X' H            a=a*(x(i)-x(j));# M/ _( T- z8 h# G; y+ `
                %用向量乘法函数conv计算w5 [5 R7 ?2 u9 q) @/ O1 ]5 Z
                w=conv(w,[1,-x(j)]);: V2 F( Y' x7 P3 ?3 D
                %if语句结束符$ z( F$ d  C- G  j* z9 J
            end
    , a6 D: n$ k0 R  ]* C        %第二个for循环结束符
    " `5 y/ \: o) c+ c2 v9 O/ E  Q* Q    end
    7 M9 _' F" Z1 t/ Q0 m8 @+ R    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素) k. ]$ C3 i. n3 c* C+ S
            L=y(i)/a*w+L;1 M# u! I- p- m9 f3 m% x
        %第一个for结束符        
    7 {4 W, |& e7 T9 e2 v0 Rend
    1 {- y" A9 ~4 I5 U   没错,就这么几句代码,所以很简单的。3 N5 l" \! W) R# a0 l5 i, a

    * U+ F' `$ D. K' L( Y2. 牛顿插值, L, y2 J! B( e& D1 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。
    # `3 y  c2 A+ M! M8 x# c了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    1 F4 y. t  R1 u; n  ^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- `+ ]* Y: g% z. Z% H- e0 [

    % \' L+ _& b- S! r/ T) Q& P. h* f

    ; u$ `6 V* T5 Y* Q7 j% |5 n' g) a因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。  c9 g% F' \9 K0 ^& r
    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。  m- e+ V, J8 a. k7 j

    & u/ A+ k0 {, C9 D; H; x# t
    ) H/ h% g* M. U8 C8 _: {! A9 e牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的9 x% ~. p7 ?( P/ Z

    * M1 A$ _! a; }& ~  u- w8 C8 r1 m* O; b3 x# R$ ?
    3.分段插值
    * t* j4 T2 q# U5 s5 L  I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。: P6 o; w% K% o1 {7 B9 w! q
    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。: i, u1 a1 p" O3 O+ F% w7 }

    & `0 d/ h, g( h5 C, Z2 L6 `$ l3.1线性分段插值
    ; H& h+ X  R+ a( y' T4 d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% q1 d7 l  B. F" e# d6 j
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    7 g; J& A; w0 l- w: c" X" O, e" |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0 l) E( ]8 V# ?+ X" ^
    数interp1。
    8 r+ M5 C+ Q" _% g0 xy=interp1(x0,y0,x,'method')" ~, ~: ^% J* I9 G- w8 y
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:" L/ E1 v' L! j* n
    'nearest' 最近项插值
    # n6 o% @" m& |. D1 z3 z7 C'linear' 线性插值; [0 E( [: n$ \: H
    'spline' 逐段3 次样条插值
    " H7 Z. m+ w" J9 ]! {& I'cubic' 保凹凸性3 次插值。3 I% d+ H5 x( C" e: y
    所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    / Q' t: u! g" U$ h' ~, h6 M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'、
    0 s  D) E+ a  X) s& S'*spline'、'*cubic'。, {: k7 a- Y( u
    3.2埃尔米特(Hermite)插值
    ! [6 {; E/ o3 V% 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一2 E. o4 Y: z  Y8 f
    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
    ' ?, Q0 t0 E0 g( ]4 ]; ?函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。9 ?: U! O) w/ B! j

    4 w  c% ^' k7 C" ~
    ; `" W/ z) W9 jfunction y=hermite(x0,y0,y1,x);* \; P: d. D2 N/ n
    n=length(x0);m=length(x);5 h' _, c; Z1 r. m, o% N
    for k=1:m5 G+ ^( U- P5 O6 W- L
    yy=0.0;7 W/ y6 ]" e9 }  v
    for i=1:n8 C9 X/ u6 f' U
    h=1.0;, s+ e$ T4 M2 W! g& x0 o$ P( j) f
    a=0.0;" _$ O( q7 ~: K, j
    for j=1:n8 U0 H" z0 d: P5 }0 k/ ~
    if j~=i0 I, V. F, n1 b" r0 |6 ?( w
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    2 B! K. V5 O7 e( g% {a=1/(x0(i)-x0(j))+a;  D6 Q( ~5 N6 @# v% Y
    end5 R; B& t3 i2 _1 i
    end
    ; [: h* r0 c9 m" R" N0 N( Uyy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));+ N% @8 {$ T+ |# C+ ?0 J
    end
    ' x; p# j0 o; W+ J( t& O! ]' w  [y(k)=yy;
    ' G. u/ J9 N2 ^/ Q$ }end+ ]4 J$ u, n3 \7 ]; N* b& k# r8 N

    6 m4 h( Y' \* P6 N# T  R+ @$ i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。
    , W* u, z1 b+ j3 F8 _4.三次样条插值- G. Q: V  L; c; U) Z  L% O" s6 M/ i, t
    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0 ]. r, y1 R/ L4 i/ s
    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,
    3 R( G8 u9 j' [" m  N而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。- ]# V; a* w1 D
    要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。) m! M# L3 x# Q+ X' X8 z% O% H! G$ d
    这部分公式多,我放到附件里了。
    " {* v% V2 `9 V6 w4 k1 x1 n3 U, f; x4 f4 W5 i( [- f; h: A
    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。+ @1 N4 E8 O) h  ^2 M2 f

    % A2 N% B$ |, N1 D% N' _
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