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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
    + K- w7 x, ]5 ?) o9 L: H1 q. t6 u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。$ M& X0 ~7 {  \8 C
    6 w6 g3 t" S5 E
    1. 拉格朗日多项式插值- E1 q3 x" ]2 H1 U) O1 b, H+ \
    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 W8 t) L! j0 R' S8 _) x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。
      \, r- X- j6 ]" H) v4 b%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    1 A6 e/ A" O2 J: K0 z# kfunction L=myLagrange (x,y)
    9 r* t8 X* N6 q. X9 r/ ~$ L%n      插值结点的个数1 D/ G/ S! y( E& h) H2 i3 W
    n=length(x);
    / y1 i# f2 O! g" v%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
      s/ v) [! ^1 |+ f- iL=zeros(1,n);
    6 m! ]0 J: b0 N7 r& g4 d; |& F% w& o%  ^- d+ l* l! Z( z- j, N: y
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    + l; L3 c  C, {/ j5 cfor i=1:n
    : f9 o. P" r. p8 W" b. d' `%a      
    7 C! ?  j5 T$ b6 g    a=1;
    ) A6 d- N" k: C: p%w   
    6 k- N1 L( W- I! V# Z( f# g5 Q+ \1 z    w=1;1 J, {3 {$ S- h4 y5 j5 o. d
    %for循环
    3 r" n: z4 p8 v( o    for j=1:n$ M- P4 g  p' M9 V/ v
            %如果i不等于j0 C3 X% j4 d3 f' R1 h! F
            if j~=i+ E4 p$ |7 D/ Z. t7 |2 S3 Q
                %累加法计算a( q) i- a% x2 V3 V) U& o
                a=a*(x(i)-x(j));9 @" \2 ?0 {6 F
                %用向量乘法函数conv计算w
    3 {# E% P, [# A, Y) [            w=conv(w,[1,-x(j)]);
    0 c$ `+ r5 k; ?* y2 B# o3 m            %if语句结束符
    / }& ]3 j+ V& L        end
    7 X. T6 r1 r# p1 K9 T        %第二个for循环结束符7 e7 r: I  {( W1 F% G- g
        end
    & N  l- L  D0 A7 O* ]    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素5 V' T0 ]  p' @, E( y" x
            L=y(i)/a*w+L;+ x4 U3 k; n2 b6 t* K/ j; c+ _
        %第一个for结束符        
    5 P" N  a% ^$ ^, `7 ]" F6 t: r  [2 fend
    0 g; C5 p* u3 J: X0 B: W   没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    - }% G% ^! d4 F) I5 I
    ' Q1 ~9 X0 C8 D: X2. 牛顿插值4 I& N) k$ H) o6 P1 W3 c  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。3 S/ l# D  y* r, B( K
    了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    . N" d& D; q" a) S- K' ^. K- fNewton 插值的优点是:每增加一个节点,插值多项式只增加一项,即& f+ j- l( X* i6 y7 X  Y) H  H

    & _) G# s% H9 b6 ?% u+ J
    1 t- [1 x  ~9 q8 X% L# G; A( t- `' z
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。8 T' l- c6 u; X0 k7 v( C& 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。6 a( D( x9 Q5 R) R4 ~$ W
    3 y9 B" [+ U  ~! x1 n* `

    9 C( p+ \+ J+ q" g牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    ' Z+ c" s3 _8 `; i& q3 X
    / N$ `$ w; J" F4 k3 m7 b( O: b' {& c6 l& N
    3.分段插值
    2 n2 s! r- Y/ Q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 k1 H, P. z2 W% S3 }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 x) ~6 ^+ @9 V. Y6 x+ G; M! k- l; j8 u2 r
    3.1线性分段插值
    ! y, B. P; T" _( o5 p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
    " u0 Y8 Z7 R/ E; k( l插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。+ u) H% G7 {  [
    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6 w9 R; _8 E, h; [
    数interp1。
    8 O! w) Y2 v5 j/ k' w7 N% H' N: Cy=interp1(x0,y0,x,'method')! M2 t  k. J% Y  L0 v/ g0 ~8 n# f
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
    9 S) [( l1 J6 E  b+ |% c'nearest' 最近项插值
    " |4 d5 o: p0 o  U" V, G'linear' 线性插值  `& O+ E0 c: W& d
    'spline' 逐段3 次样条插值
    5 N2 j: M. t# d& Q'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    8 J- U) i3 H3 ^) s所有的插值方法要求 x0 是单调的。- M' _) O& g8 _; X' X1 ?4 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'、: d. B$ V; X+ `, ?1 k: ~
    '*spline'、'*cubic'。
      D* Z; X/ J* a* w8 \. J7 [3.2埃尔米特(Hermite)插值
    . ^' M# l" x5 T$ }+ _8 \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+ C$ i1 {" ?9 I  Z, u" g
    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2 j+ ]7 r( A& s2 o" N: Q6 l# k
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。1 Y' H1 G9 L9 m! x1 E: Q, ^5 h
    2 C6 S, V( c' }% L$ X* Q. l
    ) u% R8 I9 [: E; p
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);8 z1 H# N1 ~; E, }1 H4 n
    n=length(x0);m=length(x);( T) |7 O+ m8 d' z2 Y- p
    for k=1:m
    2 M8 r5 u$ {( P: }& ?yy=0.0;, |% Y" B/ w" v( M
    for i=1:n
    7 I0 N5 x6 }. Y( J* gh=1.0;
    9 u1 V$ n* ~# za=0.0;, ]1 K* C: v6 Z# x7 a$ d7 T6 W% Z
    for j=1:n
    # H' ?) w+ a2 Uif j~=i
    + S. D" A3 l0 P9 |; `( Jh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    - }5 L; V, S  }: W* Ca=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    $ r. ?5 r& [7 f; cend- E. ?% y2 q- @9 A7 I- t' `
    end9 ]: G: S( I* X9 }9 p# u- @
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));5 F8 [6 j, R5 Q; S2 t% D4 ~
    end
    # e7 C  Q4 U# b2 W0 b% w4 p6 D5 \y(k)=yy;
    7 B; Q0 u3 v& J( Aend
    3 P) l" _$ @6 i9 ^& |# g  X
    - ^# {' H' U; a$ ^$ J' H8 y0 }* 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。
    & V/ }  q! x8 Q: @4.三次样条插值
    # V* |) Y3 R! X, w4 m' v) W; }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
      M2 g, v+ \7 O6 {1 a+ X; g4 X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,
    + w4 i9 T+ ^8 |" g而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    4 Q( z4 R: t* e! v; Y要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。% d" @: q& @% l( d7 B  {- \
    这部分公式多,我放到附件里了。( V4 s# o6 F! I; ?

    . r/ ]! U7 m) L* h/ r2 L0 c9 r& ~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。: s3 q5 q6 L" a/ h/ C8 J5 d
    8 I9 N9 m% ]5 N# s; C1 ~+ q  {
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    4 D! n' f+ a# ^9 p6 [
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