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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 |正序浏览
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    [教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦 % @* P8 j2 f+ g& e" w3 V4 Q6 D
    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。" D; ^& c9 C  L1 _3 M+ c' S
    & K: K: s& Z7 d4 h+ e
    1. 拉格朗日多项式插值% W+ ?8 \9 o) ?3 b/ b9 ]
    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。
    6 l! o3 W" Y6 E4 Z4 |: o+ l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。
    ( Q' J6 _* `! o' u: t%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    , a1 `3 A; B0 U2 r3 [function L=myLagrange (x,y)
    # n" a. R& F, I/ c& j& [6 @%n      插值结点的个数
    " e. r# C" K; q$ ?8 |4 R8 m/ In=length(x);8 K/ U+ {% K  x0 s- U
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    9 h- p! R9 r0 u. c# X: s; bL=zeros(1,n);
    6 ^: f1 [1 `- p3 c9 A, B; D%
    3 Q1 M8 _, J* @# i%使用双重for循环,第一个for循环是3 D% f0 |- F; b$ @5 l
    for i=1:n7 }9 e& l( ]" V- t# t
    %a      ) p  h( \8 w- H# i! I! K+ E2 \
        a=1;
    5 Z4 ~& [2 g8 ?" ~4 R- J" A, b- z; V%w   
    % [5 M7 [* d: X" y0 W$ H0 o    w=1;2 ~; v% X; \- D5 d- {
    %for循环
    9 y6 q- w% k1 a) E0 Q% I, R    for j=1:n& L# @, l$ d4 [& b/ m. q8 g, V
            %如果i不等于j
    " P8 u; w$ J, U% y2 @        if j~=i
    5 z) h# E# J- b' J4 ?! J; i            %累加法计算a' K0 ]8 O5 y" t. w' {
                a=a*(x(i)-x(j));- P8 w& D8 E/ ]4 R
                %用向量乘法函数conv计算w- m5 X0 ?$ s7 C0 D7 j; a4 R
                w=conv(w,[1,-x(j)]);" W2 _/ t: X9 [# ^% {
                %if语句结束符# Q9 r! A3 F1 f! O7 L2 I
            end
    ( ~1 Z' Z4 N8 u/ l! q        %第二个for循环结束符0 |' Q$ |$ ~) @' @0 O+ q& t: o
        end
    . r/ K& }: l: t    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素
    " K' v: X( x! H3 l" y: ~        L=y(i)/a*w+L;
    8 d2 p7 M& w0 X- O1 I    %第一个for结束符          K) d  s8 R7 R& X  i
    end) A" A; k+ O" W( T- d6 q2 ]
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    : U3 v6 [$ ^+ x( u& d) K
    & M2 Y* U; [! u2. 牛顿插值( g' r. ^) F# }0 c
    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。
    ! [% q# A8 a3 `. L! b0 B了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。8 e! c" y$ w: ~0 k
    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, v3 }, J) O3 N
    8 e, Y7 B6 R2 x7 _0 ?1 s9 U  _6 f
    / X  c8 _# P1 u$ u- V$ S3 B6 X
    7 p/ c! l' Q, }. y8 G6 m, j
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    . _* P' Q3 o" Z; c- W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。& W  t4 n* E5 }4 W  [/ k. [
      R2 e; R9 @+ F# _# Y' i; |) j

    $ O( Z- F0 `8 C: ?% w牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    * F6 i( n; u# T# e) K+ \
    ) v$ F# @' ?" V
    + ?! _, q, |1 ^0 G  g# I3.分段插值
    4 |$ a7 z" x1 o. P# n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。1 V1 k3 |% N$ [* j
    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。3 o2 J( Y" B0 Y4 M5 o
    2 J1 K+ }6 H2 m7 E: A+ Y
    3.1线性分段插值3 G. A9 B( j( P" u% v1 C
    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/ W  ]$ B3 k" {* i2 k' F
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    4 t  s; R% B; t4 G; ~( G( j; [, f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
    4 b6 q0 T& q. O8 `数interp1。+ ~% b4 h& a1 R8 y
    y=interp1(x0,y0,x,'method')
    4 k# V7 Q: Z- U" B$ E- ~; fmethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:4 v% Z9 A* a8 y" X0 M
    'nearest' 最近项插值
    3 y* E, C/ I, O$ ^# z0 m" d  O'linear' 线性插值
    $ a8 K6 z; x. v& W- W& C; D* _- y' w'spline' 逐段3 次样条插值+ i! X) G/ Y( P4 P2 R/ k' t
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    7 B/ U5 S) |9 [所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    2 t! X( |, [; R. _4 C0 O5 F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'、
    ! i  l, y7 Z4 A7 F( Y' o6 n6 y'*spline'、'*cubic'。5 D' |( _5 D+ O9 j% M+ A1 n+ f/ n
    3.2埃尔米特(Hermite)插值
    $ S2 y* k: g! e% V; s4 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一5 \, C+ e3 g, P8 `+ r
    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  N4 ]) J. Q1 ^+ ]. P
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。4 e7 u- j5 g" b* g, R+ t- M

    ' m, l; p: ~  h* E/ N( O7 d, h# |- n4 m
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);
    5 w& e$ v$ z! [4 }) b- h# J: An=length(x0);m=length(x);
    8 b  z6 r, i2 W0 z6 ]# mfor k=1:m
    ( O- E0 C1 |$ jyy=0.0;* P* d# K1 B/ U, D) y; z  S
    for i=1:n' g8 t) [: h6 q! L7 n
    h=1.0;
    7 x; }# z0 P" z6 K8 s) ta=0.0;
    / u1 m7 V8 L% G5 t' [$ U# Nfor j=1:n- ]' D( v) D' P" v( b  n
    if j~=i
    9 d1 T! e7 Z3 [5 R/ j4 p1 |, hh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;, o# Y' t% q+ T  g
    a=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    2 ?8 t3 V0 O; q; p1 A3 W1 Kend
    / ?% E$ V* X( i/ G+ Pend6 T* M( \; _/ Y0 D0 D+ S  j1 f
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));0 y/ O4 B! N: B/ P8 x
    end
    # @# |! @0 o2 E! \0 m( N7 Oy(k)=yy;2 y& v' A9 V7 N
    end
    2 K- f- H) d% @$ A) i: H+ }4 N( A$ x- j$ m1 ?
    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。
    / r5 ^( `/ {- R  `* P4.三次样条插值
    7 o  v/ w. Q7 J" {+ L4 F/ H5 b( v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( @) L' |/ R* L6 P: o: K
    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 P! c2 l$ I& H& t, O& B# |而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    $ H# O1 H! I& x, I1 n要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。% b/ u  K, |8 A
    这部分公式多,我放到附件里了。
    . i9 a+ k; I$ u0 e$ H! T2 P& G
    & Z) p. a* f) `4 J# {) 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。
    : q) s, R  L/ b$ t& \
    ; Q! x1 p, e( V
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    2 ^" z; [+ K0 ]- G" u1 E8 i! L1 B& Z
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