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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 * s4 r2 `0 u4 B4 c2 n' V+ 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。
    1 M& G& n- N8 o9 y/ }7 T' f2 w6 m2 M7 q
    1. 拉格朗日多项式插值" Z3 r8 B8 h* p# S5 M* p
    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。! [# Y3 G% i& r
    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。9 d1 G$ _6 I' M0 x5 W
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入$ s. }9 D7 q( T; y! a& K1 O/ k! i  N
    function L=myLagrange (x,y)
      M' b2 M- Y, F- }, J* g$ e; k%n      插值结点的个数" C6 S- D- W+ n
    n=length(x);
    ' D& b/ U9 A8 s3 s5 {  S%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    4 M/ g8 ?+ A: z$ C# }L=zeros(1,n);9 x4 @! }3 U2 K* k) U
    %  p5 K. ^$ E' F4 X3 Y$ y
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    0 m! K5 y+ V9 a( \* @3 Vfor i=1:n% [% T0 J# o/ c2 v1 z3 l$ c' U
    %a      
    + ^* x' D2 v3 ]6 A- W$ M- ]    a=1;
    ) d3 z, a3 y7 p. V; G: N: C%w   
    0 `5 p4 ?5 W5 @. H3 r" q( H    w=1;) s; k. c" p; H1 I, n
    %for循环
    6 l3 l. J3 q4 q& }8 y    for j=1:n
    / h- k% g+ V2 r! G3 v0 N        %如果i不等于j
    9 e6 \3 B: P# r- o, X# v        if j~=i
    ) A6 j1 H. D! E1 m5 ], @            %累加法计算a
    ) B9 e9 |3 i. s            a=a*(x(i)-x(j));
      C, H7 j1 }: ~5 c            %用向量乘法函数conv计算w
    . n1 ]! y# K7 t8 c- L1 N( @            w=conv(w,[1,-x(j)]);7 P" U  w) L9 V( \6 z5 C8 C
                %if语句结束符
    1 f$ p$ B1 U5 g! b' {7 Z        end) ?( s, d& z/ ^) g. _3 B$ ~+ N; S
            %第二个for循环结束符  ?" M3 _; p# ^) r0 L5 }7 J
        end3 T( K) H/ n3 B7 @+ y% O& [: V: V* t# p
        %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素/ }! D* K  {0 ^) n0 O. `
            L=y(i)/a*w+L;/ E4 ?& J% T/ v1 ~5 P
        %第一个for结束符          C5 }) v/ `$ A! w* R
    end8 O; r7 a" t& [- O/ t: z2 f+ W  S
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。  G7 ]2 m, O% X9 _0 v8 k0 C% u

    . Z4 T# ^% e7 u+ |; p2. 牛顿插值
    : a4 M6 K  y- R. ~' Z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。4 J# s' n3 y9 E0 B! I  v, O7 F1 k
    了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。/ q6 P$ W1 F4 @9 x. e) u
    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( Q$ [- O5 }' x

    $ Q5 n: Y; n: _2 v  T! C0 f
    3 i7 D3 H8 x7 n2 Z  M: y% c9 h5 v9 x% S7 ~, f
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。: L+ B: j6 I9 ?4 Z
    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。8 {5 |4 n& T+ L% u' g& e' d0 J3 N

    # B+ a3 w0 z! Y, I# p$ f6 H; X& q- C
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    : P" L3 b9 j, B; b
    1 T8 K$ n! `# `4 T* r- ~" T
    5 A8 q7 F  c& D) `% \5 K: _5 i3 U- w3.分段插值' R/ M( B' j4 f4 E: Q0 f% ]9 E
    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。
    7 T9 `6 ]4 U/ \  \6 e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。
    # s3 l7 l/ q3 C( z$ N# {; J1 {# l+ ^2 ~! @6 F6 R
    3.1线性分段插值5 D  F5 S* B% f, U! V  j
    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/ c, O8 B  T- I9 t% x6 U+ i
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。8 J5 C6 E1 x( C) X/ Q
    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2 {8 Q$ M5 [$ ~4 b+ Z
    数interp1。1 |5 z: f0 }* Y" p) I
    y=interp1(x0,y0,x,'method')( p5 S( Q  k4 q$ {
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    ! \5 z) D7 E3 v'nearest' 最近项插值
    ! s: l& e* S1 I% L; P) J1 M'linear' 线性插值2 d" U  t. f, h( X) g6 H
    'spline' 逐段3 次样条插值& |( a$ X* d9 e; P( Q1 `5 w& g
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    4 D& |* \6 y1 p  i所有的插值方法要求 x0 是单调的。: [; J6 u4 t' Y/ C4 U
    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'、2 ^1 N. @4 U$ U* P1 _; K% m; l
    '*spline'、'*cubic'。
    / R+ s9 N8 V+ K) `9 Q8 Q3.2埃尔米特(Hermite)插值4 \3 x1 k& t3 ]' p% z! ]7 y5 z
    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 I' p6 L% u* \9 l/ o7 B& T) \9 m
    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 G8 C+ G0 T! u* w) u  ^
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    + x- A! N& p4 }0 H+ o: d  G/ c2 I( F- Q& e) W9 \

    8 O7 ]* a5 ]. T; [function y=hermite(x0,y0,y1,x);
    ; s* m' B( q& U$ x8 w" W" {n=length(x0);m=length(x);
    - s& `' }2 _: |8 V! K' C. h0 wfor k=1:m# `; ~: W$ Q7 |
    yy=0.0;
    ) o$ s: I! S- tfor i=1:n
    ( a9 H4 A/ O- kh=1.0;- K4 O1 B3 Y$ b; M3 F
    a=0.0;. f: N7 S& |  o- E4 M0 ^
    for j=1:n) \% ^/ ^% g, Z7 {
    if j~=i! u# ?, N6 j3 w' m, Q: g9 M" \
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    - C3 k( w  W& _6 P' g/ @6 La=1/(x0(i)-x0(j))+a;* r' t- |8 E2 U: L( M
    end
    4 T% r6 ~8 ^/ k/ ]* T/ p6 s( `end
    $ C2 F. s. r/ ^( R% {2 Iyy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));2 c# T% \) z" e0 I: T9 ]8 I" k% n& w5 l
    end; D. f# V' H0 c. V' S
    y(k)=yy;
    ! H6 z) S  S1 y2 Q) O. Lend4 `" E) Y) C3 ~, q0 G* {
    ( a# m. t. M$ }: 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。* S& j) M7 l  n% \" |2 X" y  g
    4.三次样条插值7 U# R+ N& B. x/ U
    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 C% ^" w3 f) D: V. ^  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,+ @7 S# @4 @9 h0 [( r) [
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。" @8 a" r9 i) T; g6 E2 y8 V3 _
    要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。* v, i- K: B+ V* I3 [
    这部分公式多,我放到附件里了。' s3 l9 `( v) y7 d; t/ V% e
    , m5 s$ k) w- K) [! A' w6 A2 {
    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。5 P8 ]9 ?6 |( O
    & i: U7 S! q9 M5 H- e5 ]
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    2 d& F( R5 o1 G8 Z7 u
    zan
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