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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+ D4 t$ r7 j; m2 w* R
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zan
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