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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 # v9 P2 |4 @! j2 r5 A9 g- p! \0 S0 ?; Z
    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。5 i6 [! _; A4 m" c/ p4 R
    5 c1 ^- S  T  @$ Q& X
    1. 拉格朗日多项式插值! s6 o3 ]' G( {3 N# Z
    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。
    3 p# n+ ^3 F. ?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。' ^  ?" N+ n2 l
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入1 z8 q! G- h! d% v7 y6 w
    function L=myLagrange (x,y)
    7 W' h4 t/ l/ n%n      插值结点的个数1 ?* J: x0 Q2 B3 U% x4 r
    n=length(x);# S' k) n/ ^  h
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    $ L& e# [* A4 W0 s( d3 `L=zeros(1,n);
    1 w  |3 |3 I4 w; F5 r% s) X6 j7 v%, H( E2 [; U1 `( |  @! r4 Z
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    9 j) S* P( p! {6 Nfor i=1:n" a- h2 G& }$ i! {
    %a      
    ( W' i/ d8 Y$ S: Z9 H    a=1;
    ' M, W- m" `2 d; D%w    - j4 s% q0 L  |4 _
        w=1;$ f& b' m+ r3 L/ n0 Z/ T
    %for循环
    2 t; {" ?6 W$ _8 {) L6 [6 [    for j=1:n
    1 a& F/ f7 Z9 \        %如果i不等于j
    0 g! t, K0 \, f        if j~=i
    - N, m# X+ ^5 ]6 X6 X: t( X            %累加法计算a/ M3 f4 W) ?% l) i* K
                a=a*(x(i)-x(j));
      G0 J7 G; o4 a3 S& v4 S            %用向量乘法函数conv计算w" F/ P. L5 ]7 |; I- G
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    0 e! _/ |0 g1 k3 ~            %if语句结束符7 Q3 @$ E( Q& G# P
            end  w% g- Z9 A1 R0 i" T. m
            %第二个for循环结束符
    / x# i$ ?( `7 h    end
      P: q/ T& G* J0 P    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素1 T3 ]$ e+ {3 z
            L=y(i)/a*w+L;/ g- d6 }! X+ D# h: ~/ o
        %第一个for结束符        
    ; e" d$ d- v3 X& ]7 U% V/ eend
    6 L- q- z7 G: t- q. S9 ?# c+ y% T   没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    1 N; p& f2 y5 i1 ?- A! }+ I  f5 Y( I2 t% f0 U9 N  T# c# A2 i
    2. 牛顿插值
    7 j7 ~5 O7 B' N' j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。
    6 ?, `2 O$ M; C6 Y8 e" k4 J了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。- s8 K& l/ {/ w' x$ o' K) w  E6 B# q0 v) n
    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
    % L7 S+ L: w; Z) t& @3 \! {
    - v  t! l. {6 f/ q. f- }1 \( P6 `/ k9 c, A2 ?

    ) D) ^# Q0 Q- {因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。2 E6 K  n& [* g; s! \* o" L& _
    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。
    ! w3 X+ w1 ~% @
    9 q: w4 u/ t& m; M# w
    + B+ @, W, f3 K+ P  ]4 N9 d牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的" h6 t8 s0 N4 D: W

    ( X. ^  ?) O1 C8 }* O0 d: E8 }* f: h* k: B3 b
    3.分段插值
    $ M, Q  Z4 V$ v$ N6 q# A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。2 u6 c% G' j' o0 }
    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。( g( _  {$ F4 o0 q5 ^9 D2 [

    ; ]1 i. E: q8 y6 ^( D3.1线性分段插值3 Q, n% m, g' p' @9 ?6 c( Y4 q( q
    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
    ( ]7 {/ C6 p: t- C7 {. d) O, p插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    7 Y4 u4 {5 [$ J8 e% |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
    * m# O* g9 `) o9 W" S4 F% M数interp1。
    / Y( @' W: I+ ^$ @7 \& B5 r6 py=interp1(x0,y0,x,'method')
    ) \5 c( a' J& c5 ?" E( smethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    % J- v$ S, n9 F7 V: {: Y1 C5 A' ]'nearest' 最近项插值( w" C1 c& C% h/ c: b2 I
    'linear' 线性插值
    0 R, y1 I5 n: S2 E. [$ [% x  R'spline' 逐段3 次样条插值! _. S5 {" y/ G+ V; j
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。" H; H! I. v! N" p: }
    所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    & B/ z+ p% K' t& T& L$ b, ]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'、3 W9 H" f  P( l
    '*spline'、'*cubic'。- [$ g* p  T$ T/ n: U; X* h3 [
    3.2埃尔米特(Hermite)插值8 |7 F% Q% J4 w  d6 o, ~- F/ t
    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
    # H# Z  D: M4 A" J8 H( Z3 Q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
    : o% [0 u: F4 N, X+ a. f函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    / R% i8 z" o/ D# u- \0 }9 j8 n: }4 ?* e* N% _4 R

    4 N2 ~7 n9 k6 C' zfunction y=hermite(x0,y0,y1,x);. D& ~# ~  o0 L4 F; _
    n=length(x0);m=length(x);
      z& A  ?, B# @6 ffor k=1:m, h, J4 h8 H' v/ d
    yy=0.0;8 f! e4 i( o3 y9 A" j# y
    for i=1:n3 @) U3 l# d" m- P' J  Q
    h=1.0;
    / I4 {  m- B. ^, [4 u+ Z1 qa=0.0;6 q7 g1 ~$ ]+ X9 I
    for j=1:n
    4 J9 o- E! G1 F: g" zif j~=i
    ( K* ?% R5 Y$ q6 b$ L5 N0 Uh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
      Y% v  G) D7 U  f0 C8 u3 aa=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    : L' Q& _$ |% D1 E# b! v4 }/ Oend
    $ {7 p* p% J& f& s! G) H" `6 k5 ?$ Cend  Z9 J1 o! U  R+ ]
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));
    # Z4 |2 ^+ @" z3 gend
    $ t. F/ u  b3 }) e7 F  k7 }6 }y(k)=yy;. P) g/ {6 k! Y3 P0 e% n! k1 t
    end  g5 |+ y5 ]3 ^# p
    ! Q( u, Z9 r5 j3 T; P' [
    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。
    - U. d4 {$ [0 ?! P( d0 @4.三次样条插值
    3 d: g) D* v3 l8 |  c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: A. e5 ]# v' w& t1 ]$ Y
    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 e# k0 v# L1 d
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    0 x0 k1 e) B9 n要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。9 N  O" b+ S, L7 L( [
    这部分公式多,我放到附件里了。
    & Z! t/ a1 A' t9 J
    4 A( \  w( \8 W) i/ W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。
    3 X3 x  W1 E5 G1 H2 P+ w
    ; B& r4 M- p, `# k% g+ D
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    4 t$ r7 j; m2 w* R
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