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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
    % g/ P7 e6 U3 M8 P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。3 V, \6 e: l9 w9 ^5 B3 v; Y

    ( r/ S% u# G$ N" O$ B$ u3 d1. 拉格朗日多项式插值
    ) I7 b/ Y8 r9 V4 E8 m- ?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。* h- Q8 b/ m0 K: J* A; L3 ]7 H* w" p
    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。
    : Z; F3 m1 O& j%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入* N/ _$ ^- F6 A5 G0 K+ [
    function L=myLagrange (x,y)# C; f! D; E! B9 c0 j
    %n      插值结点的个数4 X0 P: g! |  B2 V( T; N) I! i6 @
    n=length(x);
    4 H- f  [" I3 p" ^7 A" ~# U7 R%L      myLagrange函数计算的多项式系数行列式
    # j" R: ~; {8 g- b. EL=zeros(1,n);
    ( t+ H2 _9 L2 h  ~; w%! v" g# m: v( u( {7 U+ H  S
    %使用双重for循环,第一个for循环是! ]. S: Z8 _7 S/ P( C
    for i=1:n* I4 m7 F6 _0 Z' j# O  |" N
    %a      1 f$ J+ X0 m1 D: E9 K8 U& G. s
        a=1;2 m* d8 C4 J: @
    %w    " j# j+ @9 [$ \( O3 M/ v
        w=1;
    - v& c9 n$ g/ ?" X%for循环
    ) C* b' |6 K- q    for j=1:n
    % `7 L6 I) i  [6 N5 X3 h        %如果i不等于j
    7 [! {# H& ~8 v/ G        if j~=i
    8 C1 c- d/ _4 W& @$ T7 a5 D            %累加法计算a
    4 t. n( n2 l2 j; R            a=a*(x(i)-x(j));
    6 q5 W; K- W( j3 j! A% C            %用向量乘法函数conv计算w2 r  e3 F2 i9 L- A
                w=conv(w,[1,-x(j)]);
    " ~  i- Z; z# o0 I6 r. i% }! i" m            %if语句结束符
    : N7 r% f7 Z$ O( {        end; ]. P6 L3 n1 V. _
            %第二个for循环结束符- l! \8 J0 h2 S" r/ k2 Q  w2 v
        end
    9 B4 t8 A/ p  S7 A  E    %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素; L- t9 _& V4 U- S& r
            L=y(i)/a*w+L;
    $ X9 ]. `7 I& P- h& g    %第一个for结束符        
    . w1 X+ F$ _1 w( wend
    " p' d) X& ?) K. O   没错,就这么几句代码,所以很简单的。
    5 h# W1 |8 N1 Q6 G- h0 b5 \7 |/ M( n, V; E3 y# O# e
    2. 牛顿插值
    3 G& E+ ]7 a9 O7 P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。
    2 E: E9 \$ u; [3 `了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。
    3 {; N" b5 T5 x, q$ u. jNewton 插值的优点是:每增加一个节点,插值多项式只增加一项,即
    : J$ ^5 d2 i/ g3 Q9 V# L
    ' ]2 b" P% o5 b* J" X
    6 D$ P- m4 W  p+ @
    ' N, I+ k% ~& N' _因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。; n  F. X3 w6 y! j4 f# 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。
    + K! g+ v! Z& S+ y$ I/ B% ^% u2 j5 |& q& _

    8 \0 `) X. F# a! k8 x! z2 k* \3 [9 Z牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的$ p$ R. H3 s- K4 ?

    ( J! n) g) K+ H. r" ]$ P/ G( w5 E$ q
    3.分段插值3 |2 B* u& o1 h$ B7 Z* [. A" r
    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。% H/ z# T+ J6 n, s0 L5 P
    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。
    ! f+ n. r' h8 W9 @' n" J; g# R( }  j0 L6 p7 N# U9 f
    3.1线性分段插值- r+ b; X1 A3 q/ I/ d* R
    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3 N/ }6 {- I: h' X6 l8 t. l
    插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。
    3 \- j( C9 W4 q4 \- T& R% 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( c. A0 z% B5 q; X$ K
    数interp1。
    + C) O  N4 \6 d& Ny=interp1(x0,y0,x,'method')2 \" C" k4 L3 \$ i
    method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:' v; _! Y: N2 o0 [7 J
    'nearest' 最近项插值
    & Q2 @  h9 R& ~  ^' I: g+ L'linear' 线性插值2 ~$ J7 T& }* {
    'spline' 逐段3 次样条插值
    6 X% I2 H$ O) y! _) z'cubic' 保凹凸性3 次插值。
    0 k8 N- F, C8 M5 v6 v- i  S所有的插值方法要求 x0 是单调的。0 p3 b. r5 x* s# o8 u* g8 y* ^
    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'、
    : z# G5 B! p! I; e" V4 M'*spline'、'*cubic'。1 P. |4 Q* p" |8 s# H" j
    3.2埃尔米特(Hermite)插值# l5 N4 U+ p0 G, 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# a" u- y7 l( K9 p* Q3 C- H( S1 A" P
    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& k) }; f/ F* ?: H
    函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
    : c8 f) |; Y7 }
    9 h7 b! d! ], w) f: l! w
    + y. d) G. x: hfunction y=hermite(x0,y0,y1,x);  `  v; S) a) b
    n=length(x0);m=length(x);
    5 h8 @# Q# b4 O4 i9 e* y! V) c/ m5 Ifor k=1:m
    1 W; X0 q& ]4 E5 P: ^yy=0.0;2 ]6 s# m- j, U. F1 _( q* W* W
    for i=1:n7 w. B0 \6 ~) }5 `; N1 V) |+ k6 r
    h=1.0;
    0 {9 q( C) ^9 ya=0.0;
    : M' E5 K; [# z7 t8 T: t9 ifor j=1:n; f0 W* \/ n- w
    if j~=i
    ' L/ V/ {, c# Z# g0 h, Gh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;
    5 [! a, n- P/ D4 }# u% Wa=1/(x0(i)-x0(j))+a;
    * E" r: g5 I  K/ n3 f' Oend6 p# m3 k# @; V6 u6 v5 n
    end9 A- `0 ?. C; t5 A+ W
    yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));' n$ a6 ]0 D2 a/ |4 y
    end/ W' y/ M% [' z" _. Q4 \' h/ @
    y(k)=yy;
    9 B8 d) ^$ E3 Z, c/ t. `4 D: ]end4 n, @6 Q. n) O: `: W
      Y/ f) s" f0 t( l% W% r
    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。
    : w! h* S! B+ _+ \0 P# m4.三次样条插值6 F+ v9 g8 S  J
    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5 J& t( q; L; W' H) s
    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,2 P: W3 h! Z8 S! s
    而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。# e- V, O' t2 H! c
    要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。
    6 ^4 d  S, g( q这部分公式多,我放到附件里了。
    # S1 h5 R* g; k. G& l7 N0 z5 a! D8 ^: D
    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。: ~  H. ~" ]2 C

    ) m4 j% u! w3 k
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