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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 / r) U- Z& H1 R+ y8 t- T: \8 E# }
    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。, H( t. v2 p4 h& O
    2 Z+ d/ n# z6 M3 i
    1. 拉格朗日多项式插值% v0 Z5 h2 ~$ S7 x% h" N
    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。- Z$ i6 ^: |" U6 ~2 W+ Z
    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。; V1 l3 I2 U9 M( O. m
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    - M+ z7 ]* c+ k' m) Y$ Nfunction L=myLagrange (x,y)) j$ v/ ^6 d: z5 F/ a: ~/ }
    %n      插值结点的个数
    % k+ y0 D* A0 l' t" j: v9 O, O+ }! _n=length(x);; V( q: A+ ~2 p7 C% A3 T( n
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    0 ^2 l: y( R8 R4 j4 lL=zeros(1,n);
    ' b* K) s! ^3 Z5 |( y%6 D0 N: c& W; q4 Y- [
    %使用双重for循环,第一个for循环是' C8 ?# h2 @) n+ @% F3 z; m
    for i=1:n
    5 I. |# ?  y+ S; p9 v+ H%a      $ |. h5 [4 t* ^; ]2 C5 O, Q
        a=1;. _* L; h* K% @/ u4 s1 A
    %w    & C9 x  }( h7 q; |7 w+ h* T% v1 }
        w=1;( F) T' J( s/ y# g# h! T
    %for循环9 V) }! X* n" x! k# p
        for j=1:n
    % X( ~2 A3 z, [5 R3 Y! i( [! Q3 s$ w        %如果i不等于j
    + t, Z) t  K2 u        if j~=i( w' e, H: J' F5 s% e1 r- n
                %累加法计算a4 W" ~$ K: ^- F- a8 @& ^
                a=a*(x(i)-x(j));
    * R$ Z3 Z! w& ^4 S& g: e            %用向量乘法函数conv计算w8 c7 u# Y6 B/ u- g6 R  K
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    5 f1 V9 u0 y# g! ?$ Y+ a5 d            %if语句结束符1 Y& J) a! V# D$ A
            end
    , P3 l  e" O" l7 [( c        %第二个for循环结束符
    # K3 f  o- a8 }, Z# _* Q# {, b    end5 J' P4 |: t' I
        %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素
    2 g$ {3 Y0 n) y+ Y7 I        L=y(i)/a*w+L;
    2 ~4 O% N+ D7 Y, p* V6 l' o    %第一个for结束符        
    7 A4 M* q  d/ T+ C5 ?. J: uend
    7 S( `& X; s3 K& @" C   没错,就这么几句代码,所以很简单的。+ s4 t1 \6 c2 E6 z1 d; c  z* M1 X
    ; G+ ?6 a; e5 {' [
    2. 牛顿插值
    1 c, y% E& o! w; 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。
    0 A, n; N& g4 R: n9 ~! K了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    5 X3 c+ _  l/ Y. G: e- ]- @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
    * C8 E$ A% v9 f. S' G# V
    4 d3 c8 n( q2 a7 B4 i
    6 n; \: m+ E: _3 o0 n. w! I" G- I" `( f- |% Z9 N
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    9 a5 B; z! H9 G* B# ^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。! K% L8 v+ Z3 `# O) T# ^" U

      R  s/ @' P! o; i: u& k. X7 v4 P# e8 x; ^& j  ^2 O# ~
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    0 Q7 Q# a) ]2 f9 B8 H* v: {
    9 R- P2 i+ G8 F! J! P2 P  n2 u; w$ S- K' C: a% _1 S
    3.分段插值
    % E0 }/ X$ u5 s3 _& [# [' o; C! }) p: `$ w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 X1 ~( I3 I0 W0 Q6 j$ M- u7 o7 }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。
    ) {. {4 Y$ W  r. d7 F/ I/ H- d- {6 |7 Z' N
    3.1线性分段插值
    : W+ J8 [% ~8 I+ I, F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
    " I8 V! K7 b- t+ Q插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    + E  ]( @* [  q. A2 b6 P$ 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
    6 v5 S' r$ i) w6 C数interp1。
    ) k' p: @( y6 \% x. |  Ly=interp1(x0,y0,x,'method')  x; A( k+ T& H
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:/ C2 R5 `( N: T* g
    'nearest' 最近项插值2 E, O; f+ S2 f/ T
    'linear' 线性插值- |% I* p4 [0 ]2 \+ Z7 v
    'spline' 逐段3 次样条插值
    4 g% E& Y+ g9 Y+ d0 d) m- V'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    7 U* k7 A/ X1 Y  h# D, K, \所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    * B1 Z  d5 Y$ p; c# `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'、
    * G& H, R# Z7 @+ R/ [7 F2 ~( r+ O'*spline'、'*cubic'。
      s5 s* I; t6 r5 `+ k3.2埃尔米特(Hermite)插值
    $ s0 b! U' ~. ^5 }- \7 G6 X0 ~; Q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
    0 k# t7 v) D' p0 N  b5 u) x4 B* 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7 U: N+ d6 T' k( A8 ?4 K
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    " W1 V) s( k1 V' w0 H' Y$ J9 J0 r7 L" B: G
    0 @5 x9 C/ R- i+ Q0 c* m
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);  |$ k8 _, O1 J) B; b
    n=length(x0);m=length(x);. T6 L/ N$ `& a$ e7 ?
    for k=1:m
    " W6 E6 _6 O! z/ l6 X. b6 N/ G) uyy=0.0;
    ; b$ m5 {  k/ B7 H0 B' Rfor i=1:n
    9 Q" v+ z( s3 k8 Hh=1.0;' v' Z1 @3 B# A6 p
    a=0.0;
    # D4 y- {7 Y$ u. Y& yfor j=1:n/ t+ q, f) \/ I1 R# s
    if j~=i1 c$ G. O3 ]9 Z. c  b
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;% P& h! b& {3 O! }$ P7 P3 M
    a=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    3 ]7 @8 F9 s8 s  V- W2 t: k$ Jend& r! v" q6 Z1 A% E$ y/ R
    end
    2 F; M2 \1 {% [3 E/ F( Y3 G7 ayy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));
    - c3 _# w0 \0 L) lend
    . {2 J% X. }! [- Uy(k)=yy;* I6 u7 g1 t: F, Y* r3 a% o
    end4 i; M, s7 n5 B6 C- K+ J4 C% v
    ; n  `( y8 X5 |1 D7 [6 w
    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。
    ( v4 `8 ]5 i3 k/ B) S$ a# [6 N4.三次样条插值4 {# _+ Y4 _- Z( ?' \
    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 T5 x7 b! z+ D0 r8 `3 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,
    ! y! l$ e' z8 L( }, E1 l3 @: W而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    * H, R5 R. g0 U1 Z+ l# X1 e要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。
    2 a& }" d3 Q. U8 R/ }4 z! P这部分公式多,我放到附件里了。2 q$ _9 s: S9 {0 ]1 y
    . A: ~9 R# R! Z7 p1 Y. m* B5 \
    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 r8 m  T5 {9 H
    * v+ a8 p1 _& `6 v* n, _$ ]3 B1 A
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    / l1 E& r0 N7 ~6 p. I3 H1 _
    zan
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