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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
    3 i# e. ?* s1 K* f: [9 A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。
    , D2 {4 B8 S  {: ?7 b
    . Z; O* B4 a4 V1. 拉格朗日多项式插值
    6 ^4 Q! \) J  |5 X: V7 t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。; R* d8 \4 |$ v" \* ]+ H$ Y
    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。
    3 b# u* h& @$ S- b%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入: g  [' W/ e4 o+ v; c4 a
    function L=myLagrange (x,y)+ Q& p, {; S! I4 T& ?/ K3 ~' Y
    %n      插值结点的个数% S8 O% ?8 Q: [5 t
    n=length(x);, @; K; s4 _$ U7 C- d
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式; ?7 i; \/ [1 v, P# |) k8 h& d
    L=zeros(1,n);
    2 o- A: |( y/ _4 M2 A%
    0 [; H1 R. L% E. w; X+ s" X%使用双重for循环,第一个for循环是
    ( D; a( O3 f. i6 b/ e) F1 U, F+ f, nfor i=1:n  M" b+ ^7 E( c; e9 [; y9 Z' B9 q
    %a      0 q- M. l: H$ [
        a=1;! @" g( r& W, y' I
    %w   
    5 ?+ g% }% g9 ~9 `, k7 ]2 ^4 k    w=1;' \1 {9 \) Y+ |: [" s  O1 n
    %for循环! R6 J  c+ H  o, S
        for j=1:n8 R) h  Y4 M! E/ X) B9 T
            %如果i不等于j/ F  `8 I+ v6 h$ a# s3 q: E8 h; z
            if j~=i
    0 V# z: X; J0 V; ]9 W* J6 T            %累加法计算a
    ! b% O8 {2 N* T/ d1 d7 r            a=a*(x(i)-x(j));
    ; G8 E$ z* H6 p& p* c$ F6 q# ]            %用向量乘法函数conv计算w$ Q+ k: v( @3 P4 t4 W( [  @: u
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    ; d( |0 H7 D. i$ m, G# q            %if语句结束符2 S& ^  ^/ a( k( \! ?
            end
    3 I9 \$ k8 `6 E9 j1 k9 j. v6 q        %第二个for循环结束符3 ~  P& p: l5 ?0 f5 k3 c
        end
    " x8 p3 j5 C4 R4 z$ R% w; d* z    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素; k9 C3 l! L+ t
            L=y(i)/a*w+L;
    # X2 u8 o( L/ u" p$ Q5 @% q    %第一个for结束符        ' y! [; E3 N2 A. n9 _$ O# R5 ^
    end2 Y/ V9 B% a7 J+ s% Y' F, ]
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。2 t4 {; q  t; }; Y
    ! m7 U0 u+ o/ k1 Y+ v/ k  |
    2. 牛顿插值/ b" l; v. h+ ]
    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。
      k4 ~" J, S7 e  P# }了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。  w8 o1 d5 f8 p. v" g) l9 z
    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
    + G, v( C/ k( @4 ~% D- L$ Q: A) [: ~

    3 l" W. i5 B# G1 r2 }
    * _3 ~0 r' R& z8 N因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    4 d3 p1 k) w8 i( [, N1 V+ y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。9 Y* ?- M5 p, O. B/ L4 r$ ^8 F

    : G1 l6 P& O- l# r$ F# R3 c( X9 q. V
    1 a0 v% s/ g- W( ^% U4 G+ \5 {# c; N牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    5 ]' _7 H7 {3 }
    ' I+ f( z! n( M0 f# R- Z8 I/ J3 m, r4 [* A- ?. Q' c
    3.分段插值/ A2 h* n/ h" b* ^
    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。
    8 ~' r5 a; w  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。5 y$ x: v4 a8 |- \8 r1 U. W, N: d

    * j( u' D& f; R3.1线性分段插值
    ! k! {+ G$ n* M: Q# t  k7 N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
      D( a1 v( R  i, C" F插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    - Z& z& D1 r8 M6 N4 Y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
    7 A7 A. v2 w9 Y& l数interp1。6 p3 L- @  }! }# X
    y=interp1(x0,y0,x,'method')3 m! ~/ x" O) i! ^* ?" Y
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    , q  G6 r# K0 C/ E4 _0 V4 I'nearest' 最近项插值! i6 |& c1 d9 K" K+ ^# E; s* L
    'linear' 线性插值
    3 s0 C( D( y6 v6 F( S+ k4 }'spline' 逐段3 次样条插值
    % o4 z  F) g3 Y7 X) @* J% Y'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    " n+ d9 e8 ]$ h所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    9 o) A, W6 z; b" q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: _' y: }4 J3 ~7 i$ {'*spline'、'*cubic'。9 N8 p' v# }5 U; j
    3.2埃尔米特(Hermite)插值
    ) U8 @9 [2 q8 z5 j+ 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
    * Q" p! r0 g1 l' p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, F2 A; B% S. K7 e+ I
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    , [' e8 ?7 ^. w9 a6 e# X5 i, g/ ]" }- u% \' ]

    8 [" o& L. X) cfunction y=hermite(x0,y0,y1,x);
    6 N( i: G4 t9 d9 Dn=length(x0);m=length(x);4 t0 v+ `$ z7 S8 Z; T
    for k=1:m# S0 C6 [- s# g/ G
    yy=0.0;
    5 c3 o$ g/ {2 N* T. a+ Nfor i=1:n, A  ^( L, m  f. V- Q/ o
    h=1.0;
    * ~9 F2 g+ @2 u) t# r" ua=0.0;$ n0 Y1 f8 Y; ^  h8 b' y! a+ {8 l1 `+ a
    for j=1:n7 j4 k# B9 L. A  x
    if j~=i& C4 O# m" v6 o% s5 H
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    9 x0 `6 I( O7 G( ta=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    ) c" p( z" z$ |* aend3 b% ~5 ?. }1 J( I4 j) [8 v5 `
    end( C) |; V6 w. {' ~3 U: `( a
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));- x3 J. X/ l; B) t& S0 i! k! N
    end
    ' w( w1 U, V$ E) X$ y2 A$ sy(k)=yy;
    / L& D5 D( j3 H3 B+ Bend
    ' L# ~% N, @6 e/ a  O, x' L  b6 z! B8 X% S! o! c! @
    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。
    $ X0 D, V  I( ~# |9 [4.三次样条插值/ f9 K1 u. X4 L$ h: }, r" C" H
    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% O7 l; M+ X* [, b' 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,+ a9 t4 m" t! i$ y  R( \
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    . h$ }: a9 x1 H- o3 m要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。% ?* d. R8 R* ?# l
    这部分公式多,我放到附件里了。
    7 C4 _& i' x  J' u* P# l  Q+ E
    & G4 M8 w2 d, c! ^1 z% E2 ^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。+ ?% G8 ~% o2 A
    + [/ |' @. R7 J5 l( A
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    0 Y. N# k1 y- J, C" E0 i( E2 V
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