插值算法

news2024/11/16 5:27:22

插值法在较少的数据模型的基础上模拟产生新的靠谱数值,可以用来预测。

利用已知的点建立合适的插值函数 f(x) ,未知点 x_i 由插值函数 f(x) 可以求出函数值 f(x_i) ,用求得的 (x_i,f(x_i))近似代替未知点。


基本概念:

        y=f(x)在[a,b]上有定义 xi∈[a,b]是有yi与其对应,P(xi)=yi(i=0,1,2……n)

插值函数:P(x)

插值节点:x0,x1,……,xn

插值区间[a,b]

插值法:求插值函数P(x)

插值方法

多项式插值:P(x)为次数不超过n的代数多项式

分段插值:P(x)为分段多项式

三角插值:P(x)为三角多项式(一般用到傅里叶变换)


插值法原理

        有n+1个点(x_i,y_i) (i=0,1,2…n)存在唯一多项式:

L_n(x)=a_0 + a_i*x + a_2*x^2 + … + a_n*x^n

使L_n(x_j)=y_j(j=0,1,2…n)


拉格朗日插值法

计算一系列插值基函数:

利用基函数构造拉格朗日插值多项式: 

Runge现象

        高次插值会产生龙格现象:在两端处波动极大,产生明显震荡。不用高次插值!


分段插值

        分段线性插值:函数分段,相近的两个点构成一条线。

        分段二次插值:随机选择一点x,找与它相近的三个节点构造二次多项式,进行二次插值。分段抛物线代替y=f(x)。


牛顿插值法

        计算过程具有继承性,每次插值只与前n项的值有关,但也存在龙格现象。

 拉格朗日插值和牛顿插值的缺点:龙格现象、不能全面的反映被插值函数的性态(导数不对应)。


埃尔米特(Hermite)插值

        函数与被插值函数在所有节点处有相同的函数值,一个或全部节点上插值多项式与被插函数有相同的低阶、高阶导数值(保证插值函数平滑)。

分段三次埃尔米特插值!

        MATLAB内置的插值函数pchip

x = -pi:pi; %x横坐标范围(-pi到pi,步长为1)
y = sin(x);%y函数
new_x = -pi:0.1:pi;%新的横坐标new_x(-pi到pi,步长为0.1)
p = pchip(x,y,new_x);%p插值

画图

创建画布:figure(1);

        % 在同一个脚本文件里面,要想画多个图,需要给每个图编号,否则只会显示最后一个图


plot(x, y, 'o', new_x, p, 'r--')

plot(x1,y1,x2,y2) 

修饰:
线方式: - 实线    :点线     -. 虚点线   - - 波折线 
点方式: . 圆点    +加号    * 星号        x形     o小圆
颜色: y黄; r红; g绿; b蓝; w白; k黑; m紫; c青

图标:
LEGEND(string1,string2,string3, …)
分别将字符串1、字符串2、字符串3……标注到图中,每个字符串对应的图标为画图时的图标(修饰)。
‘Location’用来指定标注显示的位置
 

plot(x,y)%至少输入横坐标和纵坐标

 

plot(x, y, 'o', new_x, p, 'r--')


三次样条插值!

        二阶连续可微。在每个子区间是三次多项式。最精准

        MATLAB内置函数p=spline(x,y,new_x)

        与pchip用法一样

两种插值对比图: 

x = -pi:pi; 
y = sin(x); 
new_x = -pi:0.1:pi;
p1 = pchip(x,y,new_x);   %分段三次埃尔米特插值
p2 = spline(x,y,new_x);  %三次样条插值
figure(2);
plot(x,y,'o',new_x,p1,'r-',new_x,p2,'b-')
legend('样本点','三次埃尔米特插值','三次样条插值','Location','SouthEast')   %标注显示在东南方向
%

 

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