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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 - D/ p7 y* I$ t' {$ t
    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。! Y0 B6 p" y( q

    7 N! X2 I/ }6 F. P# x5 _8 y3 S' U1. 拉格朗日多项式插值
      c! h2 f" U) t2 ]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。
    : r* ?: m. U% c, X' `3 P4 n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。& q8 D8 F+ U* S( X4 U  k. g
    %定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
    : {: G7 o. k* W) kfunction L=myLagrange (x,y)
    6 E0 E" m' v7 X; d- G. |: c9 d2 F7 M& n5 T%n      插值结点的个数
    4 E- _, M) `6 k3 x( Jn=length(x);
    8 H1 d  r4 q6 t' j* D, i1 y% ]( H, g$ r4 V%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    # X# [! ~) K4 s" c7 ?L=zeros(1,n);6 H2 [7 E' ]* J4 s/ z
    %! ~: ?3 \3 l) ~3 t& R( q0 P
    %使用双重for循环,第一个for循环是
    ! u6 S/ q! U( v" d9 K) ffor i=1:n
    $ ?2 ]! j9 D4 ^, j%a        k& q: k1 p: a! l/ g* M* M/ z2 v8 m
        a=1;
    ' R- x. J- B; Q, }" Y8 {/ h# P+ a%w   
    . q! p: B7 S! e1 F" k+ d    w=1;/ w/ G8 p. v4 U& _% i! B9 X9 x
    %for循环* U/ p/ _& r7 U  G/ a3 X" E3 Q/ W
        for j=1:n3 a7 [' h# s4 `# a: m# U2 \
            %如果i不等于j0 O1 k6 L) t# ~% x+ B: M. s* X
            if j~=i
    ! P2 Z2 s  ?: |1 M9 C& I3 z; Z            %累加法计算a$ \6 h" w/ t/ `$ X! e
                a=a*(x(i)-x(j));
    ' w0 p( _0 V' }/ P% C            %用向量乘法函数conv计算w
    5 z5 I, r' r0 `& g( u0 W: Q0 F+ H7 e            w=conv(w,[1,-x(j)]);; g0 A: z9 C9 ^! _3 M
                %if语句结束符( A, u$ x  K' [! n4 M1 B' j* t% Z9 c
            end
    7 g4 e/ z' S4 d. X: }        %第二个for循环结束符2 N* O6 H( j  O+ o0 [9 `
        end& ?+ M' n# X# A8 W$ X6 N: h8 E
        %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素
    : G0 {8 L) K* D/ T. ~, X        L=y(i)/a*w+L;' ~% w  n! e2 G+ B# Q$ {6 @
        %第一个for结束符        ! ~/ m; o$ m1 W2 }' D
    end" W! j3 @% ?0 x+ m6 b
       没错,就这么几句代码,所以很简单的。/ X3 o; X! d# g' s+ p/ u6 c' r. Z
    5 j) x: d6 n7 w" x. K1 b. [
    2. 牛顿插值) {7 X8 I5 w1 ^. f0 u; j4 _
    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。
    ) g) H$ p5 @- {3 O0 a% U- F0 y0 E  i了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    ) O, a/ ]2 x! c1 o0 |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, ]( a( X% D) o- ?

    : N9 V2 s3 \$ G% G$ _$ L
    ' `, l4 B9 l7 \4 F$ Q5 |$ u6 E! J. |9 j( f# P( P/ n- {/ e
    因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。- W1 J5 d: ^6 }# c9 S
    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。
    : e3 G; X$ Q0 q" E' f& v+ t  k& R& e! g+ ?, _! x+ l

    " n1 J$ u5 Z! y: z- C6 q$ F# S8 ^牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
    5 T9 }; _' P* H! {% U# G/ K6 V+ T7 C' T+ ^! Q  j. r. L

    . `* l' R4 I6 \9 w% G/ R3.分段插值! y. T$ e7 @( R5 w9 q8 {; C* D
    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。. @: e$ {" U' }2 i) e; q7 g! D6 v
    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。& u9 J: d- d/ i/ y

    3 q: a5 _% `, H3.1线性分段插值
    & Y  C8 t, D( 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9 V  j' ^; ]# u7 \
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    & i4 C0 t  n- V1 C" C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
    ( g4 A9 y  {6 }$ g: @) f' O( e数interp1。; m) U/ [% D4 n
    y=interp1(x0,y0,x,'method')
    1 Z7 k' {8 X: G0 wmethod 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:. ^$ m2 f0 Z5 p0 F: R
    'nearest' 最近项插值
    7 }$ M; ?' K- H5 E% C' B8 p' [; q'linear' 线性插值1 ^) }9 E  P& K
    'spline' 逐段3 次样条插值/ p6 n" @. P& X/ S1 D
    'cubic' 保凹凸性3 次插值。- e: R+ S7 A; z! o# X
    所有的插值方法要求 x0 是单调的。
    6 q4 u( ]( c+ M4 b% {+ e" ?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'、8 ~6 |; v9 X' y3 A( F
    '*spline'、'*cubic'。0 P" h. d* a; s  \* `
    3.2埃尔米特(Hermite)插值
    7 \$ G: _7 Y8 _) Z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
    5 d1 q4 x1 A/ u9 t: s4 M( {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
    5 m/ d0 S( L3 |6 y! x0 q函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。$ H  n+ @, p  ^4 k$ y( z

    4 o7 U( M! d6 G" Z9 e% c: u5 D! o) U7 |9 p! c: ]3 q
    function y=hermite(x0,y0,y1,x);
    % L9 }) S! b  k; R" Pn=length(x0);m=length(x);
    2 [3 t  j! ^3 r# wfor k=1:m" E9 s# m' O: P8 l$ T; `8 m
    yy=0.0;: ^. U- x( z) h% N
    for i=1:n
    . p9 f& B) W# ^5 dh=1.0;! |+ C8 `, @+ _! h1 U
    a=0.0;
    1 d& X" H* w1 q# Mfor j=1:n* k5 Q5 c3 k  ?) Y( N8 n
    if j~=i9 g* A3 }: u$ u1 p8 C2 ~2 ~5 ~0 c
    h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    - J) G; i+ K& B  I( J; @( u# _. Wa=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    ; }- ~* j/ X9 E5 M- R$ B. t+ Vend" e3 G: T' {* p  i4 j' [
    end
    # Y$ a- k. q; ^yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));/ m2 H: M$ }0 m" z* U
    end
    * y1 {' n! k9 l0 F5 I5 hy(k)=yy;( @! |" y$ [( q/ K! v! D7 N. Y7 `
    end1 T# k& Q" u( I% [' M- m0 j( ~% R: l- u
    + a- C; \8 _  d6 \' y* |
    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。1 m8 I$ n1 K; b, `
    4.三次样条插值
    3 T. Q2 ?2 a0 }/ {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3 w: ^  c; o6 b
    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,
    ( ^0 O( T$ t, j$ k5 U  ?- }而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。
    : m5 I1 {, \+ @( `5 p4 x5 n要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。- Z' b# C' ~# Z4 O
    这部分公式多,我放到附件里了。" g  M: o. c: w' z8 L, w, ?

    $ A0 s. Y9 S2 I5 b% p+ _/ C1 s  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。: E& y5 [: D; }( |
    - h  ]2 _; s1 I  G" z
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    % o; Y0 k) x! ~: @5 {' j" \! ^" B
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