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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
    3 f5 {8 s9 k) r% X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。0 W1 Z/ }5 \/ ^8 \& E; j8 [
      h' q. L4 L" K1 o! [4 q" E
    1. 拉格朗日多项式插值0 U+ q! A5 o2 C4 E9 g" X
    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。
    0 B  o$ k/ Q% j0 H7 ?5 D6 Z: S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。) \- u. ?0 ?, \, L+ h9 [) P  x
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入! z. I6 T- L; T0 P2 S" ?# X' M
    function L=myLagrange (x,y)+ P- e! k+ l  G6 y; g) e) v
    %n      插值结点的个数. m0 k( L' O. a/ {: \3 L
    n=length(x);
    : I, |; x3 Y- B2 X" s%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式$ j# C5 B! m- K, {: P6 M7 ]3 D
    L=zeros(1,n);
    : X  @& ^. w4 X) p" U%
    5 E2 J+ _! r% p) b7 y0 ]: {%使用双重for循环,第一个for循环是
    : ?/ B: H3 D8 _" a$ R% [for i=1:n5 a6 _- h3 i3 r1 c3 |
    %a      . x/ [9 u0 g! v$ @6 e! G7 f
        a=1;1 ^  v2 G2 y  W* {
    %w   
    & p; n* E0 ~9 c0 p, B2 J    w=1;8 Y. A0 Z3 p/ G' t) j. s  t
    %for循环
    / L! N& G; i  n7 ]9 M    for j=1:n2 g1 {6 w1 ]: _5 f# ?: u
            %如果i不等于j1 j; [: J! t8 I! N- Z3 }+ u
            if j~=i
    0 x7 i. s; u0 r) b' I' M7 g5 g            %累加法计算a
    : [& U, s6 s, d  N            a=a*(x(i)-x(j));8 i& Q3 y. F6 {& H/ d: e/ \
                %用向量乘法函数conv计算w  O2 [+ S; R' n& P* Q& p6 r% O
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    % t. j: T0 ]% D; ^, |, m            %if语句结束符$ T3 L, ?; k' ]1 M% y& V
            end- V. I* a, x# o" D* \- i
            %第二个for循环结束符+ \% d; P# l1 X$ M2 l
        end
    ! g+ H& [3 r* }! G, j  a& |    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素
    , @# w6 y1 D5 N+ D        L=y(i)/a*w+L;5 O1 I7 }. Y! k- C* r5 I: i" R
        %第一个for结束符        
    ) ^. L3 _) }6 ]end) d$ d# S# Y) l
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    0 b, s; v& a  J- U2 m0 P+ p8 V* _6 O! S% \% p- j$ i- p
    2. 牛顿插值! s5 `: J0 o6 S) {1 i
    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。
    7 n7 G! j; P3 c7 P- e0 ?$ V/ J了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。0 m! N% @0 w3 b
    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; A2 v& ]) j* Y
    * J' j1 H) r6 _! c& s+ p9 e+ ~
    - q0 I8 n- s7 a) \4 \! q+ c

    2 d! E# ]) a! m因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
    4 s9 r+ A- b+ u* _9 ]- Z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。$ I% s  p. `; ?7 y

    / c" I4 H" z( @5 C/ R: L) A! `2 t# @4 P$ _  J! Q4 c- B* u
    牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    - S# A- G' ~# N7 c" r0 M& ?7 z3 W5 l! @' g

    2 D+ \$ o* ]+ F8 i9 X3.分段插值
    % T! [1 S- j' B* [4 i2 f9 |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。+ f! D( i: H, n9 o) ~
    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。& n: F- h* U& t4 F7 Z' w" r
    " [& s) R/ b" e) o; V: \# H# R
    3.1线性分段插值
    5 p' h9 n# [; o6 F" y0 p  t# A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
    1 i3 g5 ~( ?6 U' C/ _插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。! v/ M  b9 O% L1 N( q% ]
    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. H5 o; ]% @' F7 U0 b! L5 Y- T
    数interp1。% d0 q5 J2 V! n- m
    y=interp1(x0,y0,x,'method')  p1 X) D9 C( p- Y4 {5 u- M% A
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    " c& j: U0 r: w( Z/ d8 b3 f: l. C" y'nearest' 最近项插值
    & j0 m; m; G* P  \'linear' 线性插值# h# x8 U: V' s
    'spline' 逐段3 次样条插值  \" F  O0 l4 ]! u; o+ @  r
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    ; R6 a3 I% k3 q4 R9 |所有的插值方法要求 x0 是单调的。- W, f. z7 E) z2 x- R5 L
    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'、- s" @/ m( Z" |! M2 m: {; K  o" n2 e
    '*spline'、'*cubic'。2 T3 L3 ]5 F6 E$ x2 x% y" V* q0 ?
    3.2埃尔米特(Hermite)插值
    0 J/ P# E' O' W8 L1 v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 v- W' T8 ~; |1 l0 B. x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( i! k& m+ o' p4 L
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    3 j8 I/ w* e8 ~$ P9 b) S" z! I8 O6 N
    + [, h# d: D/ T7 W: P. y0 S2 `( z8 E. o8 ^. E4 C# ^7 D
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);
    5 `9 B, j  \/ ]% X8 m5 {n=length(x0);m=length(x);2 y, _0 f5 \9 \+ j" i) k5 ]" F: _0 j" Z
    for k=1:m
    % y& U, l' W) N: Hyy=0.0;( F" A& ], a( p
    for i=1:n
    3 W( X! `) I+ m4 sh=1.0;
    ' c" f# B! R% u1 a  }$ T7 Ca=0.0;
    ) M% G$ @- m0 p7 _# D) \' m2 c# Ifor j=1:n
      d1 }: u3 c6 Zif j~=i
    . [, l! |( o7 q9 f/ k- B4 th=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;" P* ~+ y5 U  j0 e- m# j* C& e
    a=1/(x0(i)-x0(j))+a;- e8 R! F' u9 e: T  F& m9 s
    end
    - {, q* d& U3 i" r$ S0 yend, y9 Q) |' U8 Z8 u# i7 Y7 v
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));4 x) o# J3 {7 i) C9 Z
    end
    ) w% X' X+ i1 w; Oy(k)=yy;* ^: B- W. I0 l7 H; k$ u4 k
    end+ o7 l) X  w' G$ P( @! L

    & \& E7 b6 C; T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。
    ' x: Z& w" N4 g" }% ]0 N$ W9 t4.三次样条插值' U* Y  g) h7 o( L4 e
    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
    $ B. `  p( x- D# K  T( a4 E5 c# }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,3 x# c( B. q% F  n
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    4 o! W/ G/ q  G5 _/ I* a要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。
    8 ~" V" j3 v& A2 D9 Q这部分公式多,我放到附件里了。
    . C) I* F, Y0 b4 ]
    % L% J% _8 m0 g3 [3 K5 \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。
    $ m2 s% _  D, ]* r# _
    3 g$ S8 T7 z+ Y! a6 u
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