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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 ' n' M# }$ i& N3 F6 q: O. x; X) U/ R- R
    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。+ R+ k" J/ {/ O# H

    9 }! j3 e+ h- E1. 拉格朗日多项式插值
    3 Y) h) m5 _6 m! V$ K  g0 t9 K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。
    $ @  F" H+ P$ l0 {: v1 y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。
    : U6 I6 r- c: a/ ?; X. d%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    & E1 S6 q$ h& q0 {, Tfunction L=myLagrange (x,y)  A' Z/ u( Z" C1 d# V
    %n      插值结点的个数  @% A- |2 b3 S. U5 v
    n=length(x);4 |7 n2 _/ A/ g! N; |" [) u
    %L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式- Q0 U9 S/ [0 N" }
    L=zeros(1,n);, E4 _: g; h4 i5 ]9 [. S$ K
    %1 {7 o. ~( ]5 N, E$ X5 L
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    9 W) z$ \4 q. j& Q5 M# ]$ ~( ?/ M* Z- pfor i=1:n* `3 Z( {$ C0 Q3 t# d8 t0 n
    %a      " L% R4 @! S3 b; g' ~9 G  b- @$ u0 a
        a=1;: Z6 W9 h( k) N8 C
    %w    6 k, ~/ u" z* a% R0 y) |# M
        w=1;6 V9 z3 D( ^$ z$ I; ~* v) Y5 e  \
    %for循环& n7 ~' \- o( H6 E) `2 o# v
        for j=1:n
    5 l1 s/ a- Y1 S  V' G* A        %如果i不等于j
    " B( q) |- T5 b9 ]        if j~=i" t. r; A' `% x/ G; @
                %累加法计算a
    , z* ^7 P" S- {) h% D( o1 b% m            a=a*(x(i)-x(j));
    # g8 V  L2 O: D/ Q+ s' o# C$ k            %用向量乘法函数conv计算w* l" }1 w3 B3 K' m% F! `
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    2 x+ s1 A' h/ }            %if语句结束符, a* E8 x) F0 p1 n4 |: h
            end
    # H% ?3 F7 I+ c$ Y' T        %第二个for循环结束符
    $ y6 {# n7 Y4 i3 t7 q0 y; N3 B' A    end
    8 z9 V8 Q! m6 A8 ^    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素; f7 }" |" {5 O: x/ j
            L=y(i)/a*w+L;+ D/ _2 B3 c* w5 A; p# K; H
        %第一个for结束符        
    , Z+ q* F* f" @8 yend- V& n6 {) Y3 D0 j4 s3 f
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    , @- G/ u7 X  n6 ?+ H/ M  n! q
    , \# M/ \4 G6 N2. 牛顿插值; w. o# u$ ?; O4 y' s, Z; R7 x
    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。
    : ?0 x( \% {: M$ d  y# V  m了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。2 f1 {" R. e( _9 j. n; E
    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/ }/ k: u) f$ b% e3 c* ]

    4 L5 |/ o. C0 g$ X( ^# p
    % l# p$ H. _% v+ X" [
    / x4 p2 L9 X, U3 `; {2 l因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    & n$ X/ c0 V& K$ W9 a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。
    3 j) m$ W, @% L  \) Y* M/ H- |* G$ j9 _) z/ v! E# L5 O" `7 @2 h# X
    * s, E! y9 N9 H7 \4 R
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的2 l1 S/ y/ P4 b
    / V; v1 M4 Y: M  w- N. u9 D
      \; Q" R# g; H/ ]
    3.分段插值' H  ^$ R4 [4 F
    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。
    + p; ^) b) G: k& |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。' @7 j& N! b. L( ]; _8 d! X
    ' K- s4 {6 v0 E2 W4 @
    3.1线性分段插值# Q: Q+ C4 G1 e; E, ^( a8 G
    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
    : N, ]$ t  a0 R7 f3 H1 `  Y插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    " m' Q8 N* ]) q+ K, q8 |: _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% J0 N$ P5 \3 W; k
    数interp1。
    $ Z2 K3 P- j  w$ K: b  S* Sy=interp1(x0,y0,x,'method')
    ! _( c: d7 D1 B  ^& D3 X0 x7 c( Cmethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    9 k7 r& W9 R8 @8 {. c'nearest' 最近项插值+ g5 |3 t5 s1 N! @& L3 p
    'linear' 线性插值; S+ X" v, C3 o) v
    'spline' 逐段3 次样条插值; S1 H& W9 n" w# h
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。- J" K' a0 s0 K* J  D# c5 y, h
    所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    : m! `$ J+ n! L& [2 c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'、
    ( f4 t: d) u& C'*spline'、'*cubic'。
    . F7 x) S4 Z4 o! }% a( U3.2埃尔米特(Hermite)插值
    ( f' G' C/ C) Z/ {! h% W' P- ^$ ^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一3 I0 j* j6 D( D/ }1 I/ J9 y7 O
    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
    ' J# U; K, k& e: L0 b函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    7 n7 |' N2 H! {: \/ ~
    4 e; @/ F2 e, D4 _% H" W+ J8 e& V7 v# v1 Q3 u& N: S6 [
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);; f. P- v3 f& `
    n=length(x0);m=length(x);
    - B& Z: u8 o" J9 E* q  \- A# Lfor k=1:m- @/ x3 Y/ z$ ?; T6 ~! B
    yy=0.0;
    $ \9 i+ J; B* Efor i=1:n: C1 S5 ]1 N1 j
    h=1.0;1 S3 v: O9 Q- Z$ g7 a8 T7 k
    a=0.0;  J0 m* D- Q& o- d
    for j=1:n
    ! V; v: `4 v% q# ~) h: Aif j~=i
    ! L- ?, o" d; B. b! ]  ah=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    9 U% `0 Q9 J6 C& V7 B5 Ka=1/(x0(i)-x0(j))+a;# ~; K0 x0 I/ u
    end
    0 R0 C3 K( H& a7 bend
    - t! S& f' U9 s3 w( j  w% H% Syy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));
    1 _) c/ b- @- k( t- J7 wend
    8 i4 J+ }$ {& r5 K0 zy(k)=yy;2 C# @( ^+ t7 ]* d% F8 D* q3 A0 c) e
    end
    ' [* D# @' w/ _, ~: S  y
    + X/ e; ?6 F! N; s4 a! S: t7 m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。
    0 D9 L6 B3 [9 L* ^! ~4 K8 q4.三次样条插值! d- a  M2 `: Y1 }6 z: E( |3 ?
    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1 {  G8 s% u- W; j% N. x0 T# ]6 ?
    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,5 Y$ k5 p  s& t* E3 E. k- C
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    , _  ^: S- L# N6 }$ c$ w' Q) J要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。# c( D% |! n; U2 D! Z
    这部分公式多,我放到附件里了。4 G$ _- q3 h$ e! Q' P& S* L

    9 L- C2 L+ f* Q3 t( q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。
    9 v0 G' X7 \; c  ~: A8 F- i) _$ b; ]$ r. S% O; S
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    , v0 X: l4 h/ e( c, z
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