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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
    . d3 [2 e+ ~/ P! c0 n4 Q) @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。
    % S5 F( S6 E! Z( T6 J; m! T
    8 a+ x: r; \8 y! W; A' c1. 拉格朗日多项式插值2 t- u& y% q1 v" s# \, K4 e- F
    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。8 i  A0 S5 L( c4 O" @2 `& |4 t7 j4 G
    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。
    7 C9 A& J. t$ T( M( Y6 @: q%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    " C1 o0 {! Q- S$ i9 T: f# Wfunction L=myLagrange (x,y)
    5 C; z2 ?3 Q* n. g/ u%n      插值结点的个数
    , R# I9 `4 I& D2 s9 tn=length(x);5 l8 v  K. D7 f. E+ F
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式: B, M1 h) h9 L) Z0 t, ?' F8 A" j
    L=zeros(1,n);( [, c) g' n7 i8 u- k, i6 D
    %; U+ P8 @" C! y5 i' ]; u1 L9 S
    %使用双重for循环,第一个for循环是  e2 b4 g* Y3 a
    for i=1:n4 l$ p1 |5 h" A
    %a      
    8 Z( D/ z. d$ b6 o7 y    a=1;" d. \6 i0 u- T! J: L# j
    %w    - i6 S1 S! o. z1 H& ]$ v
        w=1;$ W; N/ p: Z; c' ~2 r1 t" b8 {
    %for循环
    . h2 A* Y/ ~" R5 z    for j=1:n# C5 R+ v& ?0 S: T
            %如果i不等于j. f: {2 e6 m" J. k$ B( |" b
            if j~=i
    - s' q- c# Z5 U. u            %累加法计算a
    , Z& B4 ?5 ]0 X3 Z1 d2 v            a=a*(x(i)-x(j));
    5 n8 n+ H8 x8 D6 E+ Z9 Y& j            %用向量乘法函数conv计算w
    % V9 u6 `+ j: b3 ~& u7 R            w=conv(w,[1,-x(j)]);8 |/ i; j# V$ m! y) w8 O5 ^
                %if语句结束符1 g/ z  y: ?4 W2 D0 g
            end+ }; b: I9 q7 ?0 g8 V8 e( _& _
            %第二个for循环结束符
    + v5 D) e. q+ }5 X* {    end5 i5 b8 u$ ~( P
        %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素$ o# h- j3 I" g- @7 u# V
            L=y(i)/a*w+L;5 P) A" d7 @" Q3 j, F
        %第一个for结束符        
    : c- b9 j) d- ~0 @' {' h. H3 s4 uend
    1 M7 Q" Z' v: M' o. D7 _   没错,就这么几句代码,所以很简单的。. o9 z  c: |+ {" v" U) ]: ?1 ]& `

    0 k3 C9 S4 |, ^; Q8 p( g2. 牛顿插值) {4 k0 W5 \. D8 d% 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。! ]- h- c( j( Z& h" o# o' c
    了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。7 y9 z" S6 {0 }* f9 N8 Q
    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* U  P- \" ^9 d- E
    $ [, T  k, L) c( A! _7 C) x* C

    $ d/ ~. y) ^: r; b+ M- n( \% x" M1 X! a: t# m
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    6 E6 z4 s& L1 Q+ K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。
    5 n5 y1 w& B# ~( a8 w8 q5 }. X3 X& y* O
    % d5 t3 D3 }+ h9 p, I
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    8 w6 u  I# X& K% a" s7 }8 v0 r$ G

    9 y; A1 C) w. t7 c! x% @$ {/ S! n6 v. u3.分段插值: S  ^- P7 P; J
    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。* L! H8 r6 `5 y* A
    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。  U5 s7 |. J1 u5 S7 W+ j

    ; p9 {: f: o; g  h* L" ^& j3.1线性分段插值8 \3 ^: z5 E4 u/ {# b  l
    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
    8 _" I( N4 Z  G. o3 D插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    9 x8 L; u- _1 T  }1 M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
      C) p5 Z  a( O7 O数interp1。
    + {& O6 D+ G; ~3 m& b) Z; yy=interp1(x0,y0,x,'method')
    ( Z8 X" y, F7 S% s1 k4 i& tmethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:! S- o; W# p; w0 @( t4 T. j
    'nearest' 最近项插值1 j% |2 k- e+ w: M
    'linear' 线性插值
    5 v/ n% k& g) z. x- h'spline' 逐段3 次样条插值
    8 _. R1 P- N& b" z' J" ]. f'cubic' 保凹凸性3 次插值。2 z/ g" X1 b) Y- m
    所有的插值方法要求 x0 是单调的。& w! W- o4 u7 J' a( e8 N
    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'、# f" F& v4 B- Y' i" Y; Q
    '*spline'、'*cubic'。7 H; k7 N+ l* y1 d
    3.2埃尔米特(Hermite)插值, h$ e# R8 c4 C8 Y
    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
    9 d* W( E8 W4 R$ z' p% K$ N& [; @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$ O9 f- T+ |3 o: U* q, q. Q( q; z; W0 F
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。0 U: b" V4 }& _2 A6 o9 D9 [

    ) A% M1 }" r5 y" i( E+ x) Y
    9 Q+ ~6 a3 O3 b+ P7 wfunction y=hermite(x0,y0,y1,x);
    2 L$ f( h8 I6 R/ a" S1 Zn=length(x0);m=length(x);4 H8 C, S5 E% T8 t
    for k=1:m; U9 Z' s7 i8 j( N& S( ~
    yy=0.0;
    " ^* {/ ~7 y/ T( p' K( S( Ifor i=1:n
    . q- U' B# W3 `" @3 |h=1.0;( [1 I: J# F  _; Y3 k6 W
    a=0.0;2 G" o$ Y: j# r4 H4 j5 J
    for j=1:n7 ~; f' {& u& m, f$ ~
    if j~=i# h- ~) \/ [$ ]
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;7 {2 F5 F/ G. y# z4 y( a6 X* U
    a=1/(x0(i)-x0(j))+a;; R/ J7 }2 R+ S& u$ C/ ^
    end) s7 P+ R1 F3 \' U
    end! O! p: O8 ?% I$ f( z0 c. g8 N
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));# G, T- P$ j# ?: Q
    end% B" ?2 I$ v0 J8 f; `
    y(k)=yy;
    $ ?2 v1 L$ L% c( L$ L& Iend
    " a7 U2 }2 V" N* H, Y+ N7 V( D0 d( o6 F; e$ l$ g
    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。
    ; C  k2 t/ x9 M* J4.三次样条插值
    % r5 m2 i, Q/ l5 [1 B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
      N, q$ |, W$ ]7 B5 ]1 s- \6 G) P8 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,
    " }0 E: y/ X, {4 D* W  h而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    ! H9 b1 a: @3 I* |/ h* V要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。6 E* A9 \- i6 T4 h
    这部分公式多,我放到附件里了。* R- u) f" H0 `
    # F) \5 i" ]/ ^& `$ S; f) D) S
    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。& E! U$ d; v, n( p; R

    * M& i2 Y9 E+ R- w  A5 @8 F
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