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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
% o; Y0 k) x! ~: @5 {' j" \! ^" B
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zan
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