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[教程] 插值方法集锦,还有matlab代码,不要错过哦
3 p$ v6 J0 z" z* ]7 P8 c: a* F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。9 K5 w$ D6 F& W/ K0 | m
8 o1 N6 @ ^7 D% }% o
1. 拉格朗日多项式插值- @5 b k# g" N, w4 N8 ^, `$ U
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。
{. x) L g8 X/ ?, 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。
( L; u* q9 A" n/ K) j. {) a%定义myLagrange函数 ,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入
3 q* K$ Y0 a a* O5 E& m, l1 qfunction L=myLagrange (x,y)
0 l$ u" _- Y( T' C& T# a%n 插值结点的个数
0 X$ y4 |% \( @n=length(x);- Q5 k8 \- d) e3 E% K
%L myLagrange函数计算的多项式系数行列式
1 k( n6 C/ R# X( b9 K1 _L=zeros(1,n);
) H _9 w9 v$ e# A5 \%* f' J1 S6 f/ P- o. L z
%使用双重for循环,第一个for循环是/ a5 F- `! ^. }" F, t
for i=1:n
7 l- d$ N. u- |%a
6 N3 P; E2 S; @0 ~2 |7 m a=1;
+ ^* {/ C" E% M4 B% C! L& C' Q%w + ~* K2 N# ^: e" `. E( k
w=1;
$ o; O1 l# Q O! U6 {- {. R8 ?%for循环
7 E9 e, ^, V6 N r8 v, b8 @ for j=1:n
' t2 K" V$ D7 h- T) G %如果i不等于j* X+ ]5 g a) F9 l/ w" |* n
if j~=i
& C4 `$ [# c; ]( G ~5 o# J, X. J* B %累加法计算a
, o1 h$ X. X. `9 F- V4 u* p7 j( Y) H a=a*(x(i)-x(j));- N# R% R6 _- S0 i
%用向量乘法函数conv计算w
- Y5 D9 i; [! l9 V w=conv(w,[1,-x(j)]);
3 @" W# e8 D# }8 _+ } %if语句结束符" x* E8 a3 P& f8 n# a+ \: U
end5 e& A' y% R: u0 }8 R# I- K
%第二个for循环结束符, D7 A' w: Y. h9 [+ _
end
4 {" {5 B4 T. N4 ^! ]8 u) a %递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素
1 u5 s: T4 d; | @ y& q4 r5 S L=y(i)/a*w+L;
. q& u& O% F2 z1 @( ]$ {0 d; U; L %第一个for结束符
8 V6 l9 `4 i# C2 l# x: G& Eend
3 ]% b3 |" D+ }1 w 没错,就这么几句代码,所以很简单的。: I6 L: O8 @7 C
) Y6 o: V x+ i% _& Z2 Z
2. 牛顿插值
' c' d& C6 h6 ?) w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。. M0 Z6 g9 w1 W8 v9 N& v+ d0 q
了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。) [5 d( U8 u# W. F- _- P
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
$ n; p& Q$ W! D4 m
' I1 v. i* B6 H2 ]$ h, O, B; h- k I: J! h9 v2 }2 c; D3 I
+ `7 H- _% S3 R/ M0 H! e因而便于递推运算。而且 Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。
& m8 D9 N ^9 f$ d2 k* N- s2 t) u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。8 x4 z m6 Y4 o3 B- L/ L
& \+ j) Y2 W( m9 h% ]6 K
) Q9 G @7 o! r* r; |牛顿插值还有一种等距节点插值公式。具体是这样的
4 E3 H: j o; I+ T* k% A6 Q) q$ I/ x# v: Y5 c' b
( W" S9 ^' J8 \ N
3.分段插值+ m- M! v9 B* U8 ~
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。
1 h( ^/ n6 v1 L' Y7 T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。
; E1 F, i( X( R) s0 M" P& l8 m7 z, e8 z% z
3.1线性分段插值
- y3 u. `! [8 a3 X: H2 c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# U3 f" a3 e4 ?2 m7 [& k
插值函数,在每个小区间上都是线性的,也就是小线段。; B) L& o7 U& A7 S
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+ x. g$ u! _3 h/ g
数interp1。% Y1 t" X" O1 M4 B" B7 d
y=interp1(x0,y0,x,'method')0 _$ X# i1 t' e! z) a9 |+ K
method 指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
% J% V, P0 ]+ {1 x$ D'nearest' 最近项插值! H' a2 L$ q$ v' h( j4 K
'linear' 线性插值! Y) g9 r% o- Z4 v4 Y! E
'spline' 逐段3 次样条插值$ Q% i% A4 m, h- k* F9 D' D
'cubic' 保凹凸性3 次插值。
$ f) g5 m* I- S6 I/ K) m所有的插值方法要求 x0 是单调的。7 }) k4 E; j, F/ ^1 u t# N
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 {9 L7 Y4 a6 \) J; \& J'*spline'、'*cubic'。6 f' s7 Q" H& u1 M
3.2埃尔米特(Hermite)插值
" B' D' D) a4 d% S3 h) D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
2 L A1 S$ q; q% e7 e7 a8 j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 ^$ `$ R# y9 q8 h" ~
函数与函数的值及一阶导数值均相等的Hermite 插值。
- a$ k- ~: |. V& s
5 v8 X) S1 I+ k/ h5 C* N6 U5 \' D2 S; @$ B# D
function y=hermite(x0,y0,y1,x);
0 y R, F" E" B F% Sn=length(x0);m=length(x);
, l6 [" v! v) h8 P v: u; rfor k=1:m
) P# x6 i; R6 v: }- }. Oyy=0.0;( n! n' P2 K- K6 {% H* g. z; U
for i=1:n
% r/ Y% G6 d: C$ t$ Rh=1.0;
% H6 N; n$ b$ x2 ya=0.0;6 ]2 i E2 s3 G+ c
for j=1:n
! n N. Z' Y _3 \7 r" j1 {if j~=i
1 T$ G+ j; `. e% F8 k% eh=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;. w; m8 y- V) M& V
a=1/(x0(i)-x0(j))+a;% p9 h% j& }5 g o7 P
end
3 R% B0 y$ ^9 J# tend
Y& D" o/ a; d4 d" @yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));7 m- Z, O* y/ B% c. p
end
0 U' M: ?9 [+ ]- z9 Fy(k)=yy;
& }* R" P% y! E8 Lend X1 D, R6 b1 _' A ?$ U/ l# G
' t+ o( g" c6 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。 k& a5 v7 t$ j4 a
4.三次样条插值! [. G7 k7 q7 i$ M+ O
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: C0 R# N H% o7 k3 u9 P
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,. |5 }5 i) W, y8 e
而且要有连续的曲率,这就导致了样条插值的产生。3 m |) v" y1 E2 A8 f
要求到2阶导数连续,因此平滑性要求较高。
) A' Q$ s( e) X( H3 S9 I3 E这部分公式多,我放到附件里了。
4 @- ~$ j$ o. c. k3 Q1 T1 ^: Z I% c5 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。
" b2 T$ m) h7 E5 G1 D) ]
! p8 \% e# d1 V5 V [- N8 D! A
/ ]" W9 ?0 p9 g- O# n: U. Q |
zan
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