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[教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦 * W8 @0 D# c. T4 j" @4 r/ C2 l
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。3 U9 i) {/ t7 e* o
}) C2 G1 ~9 h$ n: w& R# v1. 拉格朗日多项式插值- r* s0 {' k k& R# J J
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。/ d. l. ?+ x+ n: S. e+ g0 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。
( t Y0 g4 p. D: Q# ~%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入% p" z2 C$ Y8 Y" d' h" g" y& {7 n
function L=myLagrange (x,y)% o' q" D! s2 o" k% h0 g( R* S
%n 插值结点的个数
, S/ L8 E$ K# E' f0 M2 ~' pn=length(x);
; p. @6 k1 Z/ Z) H6 [0 j! A" g%L myLagrange函数计算的多项式系数行列式
* U1 k. p+ L: p( d! J3 k9 ]9 xL=zeros(1,n);9 v; |5 k2 Y, g1 ]1 y+ i
%
* H! H( M. D3 _, ~6 n+ z! X, z%使用双重for循环,第一个for循环是% n5 v5 v% d: I# L3 l: N$ H, F' D% c
for i=1:n/ O8 x4 y2 Z: j+ B2 o5 X- V p
%a
2 u# t3 y9 i& q$ k- L a=1;% g( W3 z: ^2 W& q; C* r" I* p: Y
%w * C4 B* ], ~8 e# W; o0 \
w=1;
: e- u& Z2 w% n% |0 }$ K%for循环
% e k# p& [7 F8 `5 Z$ U. L for j=1:n
9 {5 x4 {% C& ]0 ~2 i %如果i不等于j
% M1 W4 l. e0 y) s5 T if j~=i) w7 \5 C0 S7 V3 O
%累加法计算a
" h; I, U- d. F0 q, Q+ z a=a*(x(i)-x(j));6 x1 p: L( w/ g3 W6 L0 R
%用向量乘法函数conv计算w
* m6 T% m5 p. @0 @- O/ D! I Z w=conv(w,[1,-x(j)]);/ v. E& \2 E" Z U$ n
%if语句结束符8 p$ M+ w& y- g" n+ s
end- Q4 R, w% }3 o) r# X9 P- u: @& C3 m
%第二个for循环结束符
( U; F5 S, V; t" I9 [ end
$ ^; O$ u" J' I+ l E0 z %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素! O" q5 g7 g) P/ A
L=y(i)/a*w+L;
9 P2 {4 ^% H1 o- J2 U %第一个for结束符 ' }6 ]2 W, e* h* h
end
7 w$ R5 ~2 L/ k J; Y. ? 没错,就这么几句代码,所以很简单的。' D/ h) t4 P0 p7 y2 Q
% a8 C8 W6 K" Q; {+ |+ _2. 牛顿插值4 o* y( Y5 Z! N! w
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。
+ J2 L! z. l w6 c% Q7 T( Z7 j了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
; x5 i% U" ]9 F+ wNewton 插值的优点是:每增加一个节点,插值多项式只增加一项,即5 D6 o* _! e3 f3 e; ?
" o$ d* X( |6 {9 y. D, I5 b
2 I7 C) v5 g7 E% L, d
4 S3 i* w0 H, d# S( F- N因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。) J9 A9 O9 a: p `
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。+ n+ [/ o" x" }9 Z4 o) N
: O$ V3 Z8 H5 k$ c0 e$ [- w* a2 f* A, F+ O3 w
牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
+ z* k0 ~9 j3 w- {
$ s# z* q$ | Q- [7 u( _$ T7 K0 s7 T
Y ~. b! y' L) Q3.分段插值: f, i& n4 r* ] Y
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。
4 L. _$ c* T8 [0 j0 M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。, m. `8 ?' m# C8 E. ^' _3 ~# T
- i: @, O3 Y' N$ ?1 _9 L) `
3.1线性分段插值+ I. `8 k7 q4 @6 K2 t2 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
6 t/ U3 T, `' v, E插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
3 O1 h" D* [* U2 z2 C- l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8 m1 L- k; v/ r" [+ ~& y
数interp1。2 I9 k6 {( P# v* H& B) J4 R
y=interp1(x0,y0,x,'method')
- y5 l+ T5 s7 l U- [3 imethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
% Z+ x, M$ t1 m9 W) v7 w4 k'nearest' 最近项插值
% U# s8 i7 Q/ Z' B7 n& P+ X'linear' 线性插值
. G3 R% D' \1 \1 S" x! z+ L'spline' 逐段3 次样条插值$ ]6 H c. Z4 P- s- s M# f4 e O
'cubic' 保凹凸性3 次插值。
, @! |" r# C v& y所有的插值方法要求 x0 是单调的。
0 X' \* ?% d: j7 Y9 ]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'、
) o8 P6 R( i3 c) p5 u4 H! K'*spline'、'*cubic'。
5 w( a( R, y: x5 N3.2埃尔米特(Hermite)插值
* e8 o, _4 _: @9 w; Q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
# i# b% R! f# R+ R4 u. w$ K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
% L) ^- G; A, a函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
: X# @. c. }8 N( [ ]- k2 v# k; @5 n+ {( ^ Y6 a: j6 [
- m7 |/ J2 j5 b6 l" k$ _
function y=hermite(x0,y0,y1,x);8 G0 N7 n3 {$ S8 w+ ?
n=length(x0);m=length(x);
& r. i: v- |; ?3 ffor k=1:m; }) W+ @- z. j
yy=0.0;) C, P8 J& _# o, `: Y) o) p% u
for i=1:n
# c5 E0 a1 Q- v+ R7 P8 J. W% Nh=1.0;
& s7 c: `2 v$ ?6 o& P' m( V# da=0.0;
6 N- A% Q1 F4 }+ j! hfor j=1:n
) B! ?. l* W. O# j! @+ D6 V2 A& qif j~=i
?4 P$ a$ ]3 B2 E3 {h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;3 _% R5 }1 u1 z/ ? f& k7 {- f
a=1/(x0(i)-x0(j))+a;
2 @4 l. ?9 m7 |. W3 Fend8 h4 M* j1 ?4 S% y
end& X: F' o! N- O$ i+ \" D. G& t
yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));+ R0 p/ X' \7 S$ [2 N& f, f; ?
end
* b* ~8 O. { y4 wy(k)=yy;6 e% a% c- {) d1 Y$ G
end
/ D' v" ^. H$ F5 b# b8 G1 s' {( s5 N8 o0 r( d Z& W. D4 U
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。- d$ ]' T$ i5 x
4.三次样条插值
( i! r& {/ V2 Z6 s( a( `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; K; @$ }5 C' }- m
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,
/ U: L& q* {9 s! i8 \+ h8 l而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
8 s. z& Z1 D+ R- s5 |: l$ ]要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。
9 I+ g& g: S1 y5 Z1 r( W9 y这部分公式多,我放到附件里了。
" \( `, U0 u" r/ U8 R: Q' X
% U. ~- ]" _+ ?8 Z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。
' {! U y0 i% g3 K' U$ V/ R$ R) I( `- Q9 X; I9 T9 Q; h
) ?! _2 U' Y# E6 }
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zan
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