三次样条插值函数在调洪演算中的应用

三次样条插值函数在调洪演算中的应用
三次样条插值函数在调洪演算中的应用

三次样条插值代码

2 三次样条插值程序 三次样条插值利用方案二(求解固支样条或压紧样条) 按照要求要起点和终点的一阶导数值已知, 可得关于01,,.....,n M M M 的严格对角占优势的三对角方程组 然后利用三对角法(追赶法)解此线性方程组。 (1)编写M 文件,并保存文件名scfit.m % x,y 分别为n 个节点的横坐标和纵坐标值组成的向量 % dx0和dxn 分别为S 的导数在x0和xn 处的值,即m 0和m n n=length(x)-1; h=diff(x); d=diff(y)./h; a=h(2:n-1); b=2*(h(1:n-1)+h(2:n)); c=h(2:n); u=6*diff(d); b(1)=b(1)-h(1)/2; u(1)=u(1)-3*(d(1)-dx0); b(n-1)=b(n-1)-h(n)/2; u(n-1)=u(n-1)-3*(dxn-d(n)); %追赶法部分 for k=2:n-1 temp=a(k-1)/b(k-1); b(k)=b(k)-temp*c(k-1); u(k)=u(k)-temp*u(k-1); end m(n)=u(n-1)/b(n-1); for k=n-2:-1:1 m(k+1)=(u(k)-c(k)*m(k+2))/b(k); end %求S K1,S K2,S K3,S K4 m(1)=3*(d(1)-dx0)/h(1)-m(2)/2; m(n+1)=3*(dxn-d(n))/h(n)-m(n)/2; for k=0:n-1 00 ()S x m '=()n n S x m '=0011111111212212n n n n n n M d M d M d M d μλμλ----??????????????????????=??????????????????????????

样条插值函数与应用

样条插值函数及应用

摘要 样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。 在实际问题中所遇到许多函数往往很复杂,有些甚至是很难找到解析表达式的。根据函数已有的数据来计算函数在一些新的点处的函数值,就是插值法所需要解决的问题。 插值法是数值逼近的重要方法之一,它是根据给定的自变量值和函数值,求取未知函数的近似值。早在一千多年前,我国科学家就在研究历法时就用到了线性插值和二次插值。而在实际问题中,有许多插值函数的曲线要求具有较高的光滑性,在整个曲线中,曲线不但不能有拐点,而且曲率也不能有突变。因此,对于插值函数必须二次连续可微且不变号 ,这就需要用到三次样条插值。 关键词三次样条函数;插值法

目录 引言 0 第一章三次样条插值 (1) 1.1 样条插值函数简介 (1) 1.2 三次样条函数应用 (2) 第二章AMCM91A 估计水塔水流量 (4) 2.1 理论分析及计算 (5) 2.2运用MATLAB软件计算 (8) 参考文献 (13)

引言 样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。上世纪四十年代,在研究数据处理的问题中引出了样条函数,例如,在1946年Schoenberg将样条引入数学,即所谓的样条函数,直到五十年代,还多应用于统计数据的处理方面,从六十年代起,在航空、造船、汽车等行业中,开始大量采用样条函数。 在我国,从六十年代末开始,从船体数学放样到飞机外形设计,逐渐出现了一个使用样,逐渐出现了一个使用样条函数的热潮,并推广到数据处理的许多问题中。 在实际生活中有许多计算问题对插值函数的光滑性有较高的要求,例如飞机机翼外形、发动机进、排气口都要求有连续的二阶导数,用三次样条绘制的曲线不仅有很好的光滑度,而且当节点逐渐加密时其函数值整体上能很好地逼近被插函数,相应的导数值也收敛于被插函数的导数值,不会发生“龙格现象”。 现在国内外学者对这方面的研究也越来越重视,根据我们的需要来解决不同的问题,而且函数的形式也在不断地改进,长期以来很多学者致力于样条插值的研究,对三次样条的研究已相当成熟。

三次样条插值函数

沈阳航空航天大学 数学软件课程设计 (设计程序) 题目三次样条插值函数 班级 / 学号 学生姓名 指导教师

沈阳航空航天大学 课程设计任务书 课程名称数学软件课程设计 院(系)理学院专业信息与计算科学 班级学号姓名 课程设计题目三次样条插值函数 课程设计时间: 2010 年12月20日至2010 年12月31日 课程设计的内容及要求: 1.三次样条插值函数 给出函数在互异点处的值分别为。 (1)掌握求三次样条插值函数的基本原理; (2)编写程序求在第一边界条件下函数的三次样条插值函数; (3)在区间上取n=10,20,分别用等距节点对函数 作三次样条插值函数,利用(1)的结果画出插值函数的图形,并在该图形界面中同时画出的图形。 [要求] 1.学习态度要认真,要积极参与课程设计,锻炼独立思考能力; 2.严格遵守上机时间安排; 3.按照MATLAB编程训练的任务要求来编写程序; 4.根据任务书来完成课程设计论文; 5.报告书写格式要求按照沈阳航空航天大学“课程设计报告撰写规范”; 6.报告上交时间:课程设计结束时上交报告;

7.严谨抄袭行为。 指导教师年月日负责教师年月日学生签字年月日

沈阳航空航天大学 课程设计成绩评定单 课程名称数学软件课程设计 院(系)理学院专业信息与计算科学课程设计题目三次样条插值函数 学号姓名 指导教师评语: 课程设计成绩 指导教师签字 年月日

目录 一正文 (1) 1问题分析 (1) 1.1 题目 (1) 1.2 分析 (1) 2 研究方法原理 (1) 2.1 求三次样条插值多项式,算法组织 (1) 3 算例结果 (3) 二总结 (7) 参考文献 (8) 附录 (9) 源程序: (9) 程序1 (9) 程序2 (10) 程序3 (12) 程序 4 (12)

对样条函数及其插值问题的一点认识

对样条函数及其插值问题的一点认识 样条函数是计算数学以及计算机辅助设计几何设计的重要工具。1946年,I. J. Schoenberg 著名的关于一元样条函数的奠定性论文“Contribution to the problem of application of equidistant data by analytic functions ”发表,建立了一元样条函数的理论基础。自此以后,关于样条函数的研究工作逐渐深入。随着电子计算机技术的不断进步,样条函数的理论以及应用研究得到迅速的发展和广泛的应用。经过数学工作者的努力,已经形成了较为系统的理论体系。 所谓(多项式)样条函数,乃指具有一定光滑性的分段(分片)多项式。一元n 次且n -1阶连续可微的样条函数具有如下的表示式: 1()()()()N n n j j j s x p x c x x x +==+--∞<<+∞∑[] 011,00,01,,...,,(1),...,(),,...,,n n n n N n N N u un u u u u x x x x x S x x x x ++++ +≥??=??

Matlab中插值函数汇总和使用说明.

告: Matlab中插值函数汇总和使用说明收藏 命令1 interp1 功能一维数据插值(表格查找。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x在中间点的数值。其中函数f(x由所给数据决定。x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1yi = interp1(x,Y,xi 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi*size(Y,2的输出矩阵。 (2yi = interp1(Y,xi 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3yi = interp1(x,Y,xi,method 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式,直接完成计算;

’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函 数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数p chip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap' 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。 例1 1.>>x = 0:10; y = x.*sin(x; 2.>>xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx; 3.>>plot(x,y,'kd',xx,yy 复制代码 例2 1.>> year = 1900:10:2010;

三次样条插值作业题

例1 设)(x f 为定义在[0,3]上的函数,有下列函数值表: 且2.0)('0=x f ,1)('3-=x f ,试求区间[0,3]上满足上述条件的三次样条插值函数)(x s 本算法求解出的三次样条插值函数将写成三弯矩方程的形式: ) ()6()() 6()(6)(6)(211123 13 1j j j j j j j j j j j j j j j j x x h h M y x x h h M y x x h M x x h M x s -- + -- + -+ -= +++++其中,方程中的系数 j j h M 6, j j h M 61+,j j j j h h M y )6(2- , j j j j h h M y ) 6(211++- 将由Matlab 代码中的变量Coefs_1、Coefs_2、Coefs_3以及Coefs_4的值求出。 以下为Matlab 代码: %============================= % 本段代码解决作业题的例1 %============================= clear all clc % 自变量x 与因变量y ,两个边界条件的取值 IndVar = [0, 1, 2, 3]; DepVar = [0, 0.5, 2, 1.5]; LeftBoun = 0.2; RightBoun = -1; % 区间长度向量,其各元素为自变量各段的长度 h = zeros(1, length(IndVar) - 1); for i = 1 : length(IndVar) - 1 h(i) = IndVar(i + 1) - IndVar(i); end % 为向量μ赋值

数值分析作业-三次样条插值

数值计算方法作业 实验4.3 三次样条差值函数 实验目的: 掌握三次样条插值函数的三弯矩方法。 实验函数: dt e x f x t ? ∞ -- = 2 221)(π 实验内容: (1) 编程实现求三次样条插值函数的算法,分别考虑不同的边界条件; (2) 计算各插值节点的弯矩值; (3) 在同一坐标系中绘制函数f(x),插值多项式,三次样条插值多项式的曲线 比较插值结果。 实验4.5 三次样条差值函数的收敛性 实验目的: 多项式插值不一定是收敛的,即插值的节点多,效果不一定好。对三次样条插值函数如何呢?理论上证明三次样条插值函数的收敛性是比较困难的,通过本实验可以证明这一理论结果。 实验内容: 按照一定的规则分别选择等距或非等距的插值节点,并不断增加插值节点的个数。 实验要求: (1) 随着节点个数的增加,比较被逼近函数和三样条插值函数的误差变化情 况,分析所得结果并与拉格朗日插值多项式比较; (2) 三次样条插值函数的思想最早产生于工业部门。作为工业应用的例子,考

虑如下例子:某汽车制造商根据三次样条插值函数设计车门曲线,其中一 算法描述: 拉格朗日插值: 错误!未找到引用源。 其中错误!未找到引用源。是拉格朗日基函数,其表达式为:() ∏ ≠=--=n i j j j i j i x x x x x l 0) ()( 牛顿插值: ) )...()(](,...,,[.... ))(0](,,[)0](,[)()(1102101210100----++--+-+=n n n x x x x x x x x x x f x x x x x x x f x x x x f x f x N 其中????? ?? ?? ?????? --=--= --= -)/(]),...,[],...,[(]...,[..],[],[],,[)()(],[01102110x x x x x f x x x f x x x f x x x x f x x f x x x f x x x f x f x x f n n n n i k j i k j k j i j i j i j i 三样条插值: 所谓三次样条插值多项式Sn(x)是一种分段函数,它在节点Xi(a

三次样条插值方法的应用

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 数值分析实验报告

三次样条插值方法的应用 一、问题背景 分段低次插值函数往往具有很好的收敛性,计算过程简单,稳定性好,并且易于在在电子计算机上实现,但其光滑性较差,对于像高速飞机的机翼形线船体放样等型值线往往要求具有二阶光滑度,即有二阶连续导数,早期工程师制图时,把富有弹性的细长木条(即所谓的样条)用压铁固定在样点上,在其他地方让他自由弯曲,然后沿木条画下曲线,称为样条曲线。样条曲线实际上是由分段三次曲线并接而成,在连接点即样点上要求二阶导数连续,从数学上加以概括就得到数学样条这一概念。下面我们讨论最常用的三次样条函数及其应用。 二、数学模型 样条函数可以给出光滑的插值曲线(面),因此在数值逼近、常微分方程和偏微分方程的数值解及科学和工程的计算中起着重要的作用。 设区间[]b ,a 上给定有关划分b x x n =<<<= 10x a ,S 为[]b ,a 上满足下面条件的函数。 ● )(b a C S ,2∈; ● S 在每个子区间[]1,+i i x x 上是三次多项式。 则称S 为关于划分的三次样条函数。常用的三次样条函数的边界条件有三种类型: ● Ⅰ型 ()()n n n f x S f x S ''0'',==。 ● Ⅱ型 ()()n n n f x S f x S ''''0'''',==,其特殊情况为()()0''''==n n x S x S 。 ● Ⅲ型 ()() 3,2,1,0,0==j x S x S n j j ,此条件称为周期样条函数。 鉴于Ⅱ型三次样条插值函数在实际应用中的重要地位,在此主要对它进行详细介绍。 三、算法及流程 按照传统的编程方法,可将公式直接转换为MATLAB 可是别的语言即可;另一种是运用矩阵运算,发挥MATLAB 在矩阵运算上的优势。两种方法都可以方便地得到结果。方法二更直观,但计算系数时要特别注意。这里计算的是方法一的程序,采用的是Ⅱ型边界条件,取名为spline2.m 。 Matlab 代码如下: function s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %s=spline2(x0,y0,y21,y2n,x) %x0,y0 are existed points,x are insert points,y21,y2n are the second

关于三次样条插值函数的学习报告(研究生)资料

学习报告—— 三次样条函数插值问题的讨论 班级:数学二班 学号:152111033 姓名:刘楠楠

样条函数: 由一些按照某种光滑条件分段拼接起来的多项式组成的函数;最常用的样条函数为三次样条函数,即由三次多项式组成,满足处处有二阶连续导数。 一、三次样条函数的定义: 对插值区间[,]a b 进行划分,设节点011n n a x x x x b -=<< <<=,若 函数2()[,]s x c a b ∈在每个小区间1[,]i i x x +上是三次多项式,则称其为三次样条函数。如果同时满足()()i i s x f x = (0,1,2)i n =,则称()s x 为()f x 在 [,]a b 上的三次样条函数。 二、三次样条函数的确定: 由定义可设:101212 1(),[,] (),[,]()(),[,] n n n s x x x x s x x x x s x s x x x x -∈??∈?=???∈?其中()k s x 为1[,]k k x x -上的三次 多项式,且满足11(),()k k k k k k s x y s x y --== (1,2,,k n = 由2()[,]s x C a b ∈可得:''''''()(),()(),k k k k s x s x s x s x -+-+== 有''1()(),k k k k s x s x -++= ''''1()(),(1 ,2,,1)k k k k s x s x k n -+ +==-, 已知每个()k s x 均为三次多项式,有四个待定系数,所以共有4n 个待定系数,需要4n 个方程才能求解。前面已经得到22(1)42n n n +-=-个方程,因此要唯一确定三次插值函数,还要附加2个条件,一般上,实际问题通常对样条函数在端点处的状态有要求,即所谓的边界条件。 1、第一类边界条件:给定函数在端点处的一阶导数,即 ''''00(),()n n s x f s x f == 2、第二类边界条件:给定函数在端点处的二阶导数,即

试求三次样条插值S(X)

给定数据表如下: 试求三次样条插值S(X),并满足条件: i)S’(0.25)=1.0000, S’(0.53)-0.6868; ii) S”(0.25)= S”(0.53)=0; 解: 由给定数据知: h0 =0.3-0.25 - 0.05 , h 1=0.39-0.30-0.09 h 2=0.45-0.39-0.06, h 3=0.53-0.45-0.08 由μ i=h i/(h i1+h i), λ i= h i/(h i1+h i) 得: μ1= 5/14 ; λ 1= 9/14 μ2= 3/5 ; λ 2= 2/5 μ3= 3/7 ; λ 3=4/7 0.25 0.5000 ﹨ ﹨ 1.0000 ∕﹨ 0.25 0.5000 ∕ -0.9200-f[x 0,x 0, x 1 ] ﹨∕ 0.9540 ∕﹨ 0.30 0.5477 -0.7193-f[x 0,x 1,x 2 ] ﹨∕

0.8533 ∕﹨ 0.39 0.6245 -0.5440-f[x1,x2,x 3 ] ﹨∕ 0.7717 ∕﹨ 0.45 0.6708 -0.4050-f[x 2,x 3,x 4 ] ﹨∕ 0.7150 ∕﹨ 0.53 0.7280 -0.3525-f[x 3,x 4,x 5 ] ﹨∕ 0.6868 ∕ 0.53 0.7280 i)已知一节导数边界条件,弯矩方程组 ┌┐┌┐ │ 2 1 │┌M 0 ┐│-0.9200 ︳ ︳5/14 2 9/14 ︳︳M ︳︳-0.7193 ︳ 1 ︳3/5 2 2/5 ︳︳M 2 ︳_6 ︳-0.5440︳ ︳ 3/7 2 4/7 ︳︳M ︳︳-0.4050 ︳ 3

(精选)三次样条插值的MATLAB实现

MATLAB 程序设计期中考查 在许多问题中,通常根据实验、观测或经验得到的函数表或离散点上的信息,去研究分析函数的有关特性。其中插值法是一种最基本的方法,以下给出最基本的插值问题——三次样条插值的基本提法: 对插值区间[]b a ,进行划分:b x x x a n ≤

matlab_牛顿插值法_三次样条插值法

(){} 2 1 ()(11),5,10,20: 1252 1()1,(0,1,2,,)()2,(0,1,2,,)() ()2 35,20:1100 (i i i i n n k k k Newton f x x n x f x x i i n f x n x y i n Newton N x S x n x k y f x = -≤≤=+=-+====-+ = 题目:插值多项式和三次样条插值多项式。已知对作、计算函数在点处的值;、求插值数据点 的插值多项式和三次样条插值多项式;、对计算和相应的函数值),()() (1,2,,99)4:()max ()()max ()n k n k n k n k n k n k k k N x S x k E N y N x E S y S x ==-=- 和; 、计算,; 解释你所得到的结果。 算法组织: 本题在算法上需要解决的问题主要是:求出第二问中的Newton 插值多项式 )(x N n 和三次样条插值多项式()n S x 。如此,则第三、四问则迎刃而解。计算两 种插值多项式的算法如下: 一、求Newton 插值多项式)(x N n ,算法组织如下: Newton 插值多项式的表达式如下: )())(()()(110010--???--+???+-+=n n n x x x x x x c x x c c x N 其中每一项的系数c i 的表达式如下: 1102110) ,,,(),,,(),,,(x x x x x f x x x f x x x f c i i i i i -???-???= ???=- 根据i c 以上公式,计算的步骤如下: ?? ??? ?? ?????+??????? ???????????----) ,,,,(1) ,,,(),,,,(),(,),,(2)(,),(),(11101111011010n n n n n n n n x x x x f n x x x f x x x f n x x f x x f x f x f x f 、计算、计算、计算、计算 二、求三次样条插值多项式)(x S n ,算法组织如下:

三次样条插值自然边界条件

例:已知一组数据点,编写一程序求解三次样条插值函数满足 并针对下面一组具体实验数据 0.25 0.3 0.39 0.45 0.53 0.5000 0.5477 0.6245 0.6708 0.7280 求解,其中边界条件为. 1)三次样条插值自然边界条件源程序: function s=spline3(x,y,dy1,dyn) %x为节点,y为节点函数值,dy1,dyn分别为x=0.25,0.53处的二阶导 m=length(x);n=length(y); if m~=n error('x or y输入有误') return end h=zeros(1,n-1); h(n-1)=x(n)-x(n-1); for k=1:n-2 h(k)=x(k+1)-x(k); v(k)=h(k+1)/(h(k+1)+h(k)); u(k)=1-v(k); end g(1)=3*(y(2)-y(1))/h(1)-h(1)/2*dy1; g(n)=3*(y(n)-y(n-1))/h(n-1)+h(n-1)/2*dyn; for i=2:n-1 g(i)=3*(u(i-1)*(y(i+1)-y(i))/h(i)+v(i-1)*(y(i)-y(i-1))/h(i-1)); end for i=2:n-1; A(i,i-1)=v(i-1); A(i,i+1)=u(i-1); end A(n,n-1)=1; A(1,2)=1; A=A+2*eye(n); M=zhuigf(A,g); %调用函数,追赶法求M fprintf('三次样条(三对角)插值的函数表达式\n'); syms X;

for k=1:n-1 fprintf('S%d--%d:\n',k,k+1); s(k)=(h(k)+2*(X-x(k)))./h(k).^3.*(X-x(k+1)).^2.*y(k)... +(h(k)-2*(X-x(k+1)))./h(k).^3.*(X-x(k)).^2.*y(k+1)... +(X-x(k)).*(X-x(k+1)).^2./h(k).^2*M(k)+(X-x(k+1)).*... (X-x(k)).^2./h(k).^2*M(k+1); end s=s.'; s=vpa(s,4); %画三次样条插值函数图像 for i=1:n-1 X=x(i):0.01:x(i+1); st=(h(i)+2*(X-x(i)))./(h(i)^3).*(X-x(i+1)).^2.*y(i)... +(h(i)-2.*(X-x(i+1)))./(h(i)^3).*(X-x(i)).^2.*y(i+1)... +(X-x(i)).*(X-x(i+1)).^2./h(i)^2*M(i)+(X-x(i+1)).*... (X-x(i)).^2./h(i)^2*M(i+1); plot(x,y,'o',X,st); hold on End plot(x,y); grid on %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %调用的函数: %追赶法 function M=zhuigf(A,g) n=length(A); L=eye(n); U=zeros(n); for i=1:n-1 U(i,i+1)=A(i,i+1); end U(1,1)=A(1,1); for i=2:n L(i,i-1)=A(i,i-1)/U(i-1,i-1); U(i,i)=A(i,i)-L(i,i-1)*A(i-1,i); end Y(1)=g(1); for i=2:n Y(i)=g(i)-L(i,i-1)*Y(i-1); end M(n)=Y(n)/U(n,n); for i=n-1:-1:1 M(i)=(Y(i)-A(i,i+1)*M(i+1))/U(i,i);

MATLAB三次样条插值之三弯矩法

MATLAB三次样条插值之三弯矩法 首先说这个程序并不完善,为了实现通用(1,2,…,n)格式解题,以及为调用追赶法程序,没有针对节点数在三个以下的情况进行分类讨论。希望能有朋友给出更好的方法。 首先,通过函数sanwanj得到方程的系数矩阵,即追赶法方程的四个向量参数,接下来调 用追赶法(在intersanwj函数中),得到三次样条分段函数系数因子,然后进行多项式合并 得到分段函数的解析式,程序最后部分通过判断输入值的区间自动选择对应的分段函数并计算 改点的值。附:追赶法程序chase %%%%%%%%%%%%%% function [newv,w,newu,newd]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b)?%三弯矩样 条插值?%将插值点分两次输入,x0y0单独输入?% 边值条件a的二阶导数 y1a 和b 的二阶导数y1b,这里建议将y1a和y1b换成y2a和y2b,以便于和三转角代码相区别 ?n=length(x);m=length(y); if m~=n?error('x or y 输入有误,再来'); end?v=ones(n-1,1);u=ones(n-1,1);d=zeros(n-1,1);?w=2*o nes(n+1);?h0=x(1)-x0;?h=zeros(n-1,1); for k=1:n-1?h(k)=x(k+1)-x(k);?end v(1)=h0/(h0+h(1)); u(1)=1-v(1); d(1)=6*((y(2)-y(1))/h(1)-(y(1)-y0)/h0)/(h0+h(1));?% for k=2:n-1?v(k)=h(k-1)/(h(k-1)+h(k));?u(k)=1-v(k);?d(k)= 6*((y(k+1)-y(k))/h(k)-(y(k)-y(k-1))/h(k-1))/(h(k-1)+h(k)); end newv=[v;1];?newu=[1;u]; d0=6*((y(1)-y0)/h0-y1a)/h0; d(n)=6*(y1b-(y(n)-y(n-1))/h(n-1))/h(n-1); newd=[d0;d]; %%%%%%%%%%%% function intersanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b) %三弯矩样条插值?%第一部分?n=length(x);m=length(y); if m~=n?error('xory 输入有误,再来'); end?%重新定义h?h=zeros(n,1); h(1)=x(1)-x0; for k=2:n h(k)=x(k)-x(k-1);?end %sptep1调用三弯矩函数?[a,b,c,d]=sanwj(x,y,x0,y0,y1a,y1b);

Matlab中插值函数汇总和使用说明

告: Matlab中插值函数汇总和使用说明收藏 命令1 interp1 功能一维数据插值(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。 (2)yi = interp1(Y,xi) 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3)yi = interp1(x,Y,xi,method) 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式),直接完成计算; ’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函

数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数p chip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4)yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap') 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5)yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval) 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。 例1 1.>>x = 0:10; y = x.*sin(x); 2.>>xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx); 3.>>plot(x,y,'kd',xx,yy) 复制代码 例2 1.>> year = 1900:10:2010; 2.>> product = [75.995 91.972 105.711 12 3.203 131.669 150.697 179.323 203.212 226.505

实验四三次样条插值Word版

实验四三次样条插值的应用 一、问题描述 The upper portion of this noble beast is to be approximated using clamped cubic spline interpolants. The curve is drawn on a grid from which the table is constructed. Use Algorithm 3.5 to construct the three clamped cubic splines. 二、模型建立 三次样条插值 给定一个列表显示的函数 yi=y(xi),i=0,1,2,...,N-1。特别注意在xj和xj+1之间的一个特殊的区间。该区间的线性插值公式为:

(3.3.1)式和(3.3.2)式是拉格朗日插值公式(3.1.1)的特殊情况。 因为它是(分段)线性的,(3.3.1)式在每一区间内的二阶导数为零,在横坐标为xj处的二阶导数不定义或无限。三次样条插值的目的就是要得到一个内插公式,不论在区间内亦或其边界上,其一阶导数平滑,二阶导数连续。 做一个与事实相反的个假设,除yi的列表值之外,我们还有函数二阶导数y"的列表值,即一系列的yi"值,则在每个区间内,可以在(3.3.1)式的右边加上一个三次多项式,其二阶导数从左边的yj"值线性变化到右边的yj+1"值,这么做便得到了所需的连续二阶导数。如果还将三次多项式构造在xj和xj+1处为零,则不会破坏在终点xj和xj+1处与列表函数值yj和yj+1的一致性。 进行一些辅助计算便可知,仅有一种办法才能进行这种构造,即用 注意,(3.3.3)式和(3.3.4)式对自变量x的依赖,是完全通过A和B对x的线性依赖,以及C和D(通过A和B)对x的三次依赖而实现。可以很容易地验证,y"事实上是该插值多项式的二阶导数。使用ABCD的定义对x求(3.3.3)式的导数,计算dA/dx dB/dx dC/dx dD/dx,结果为一阶导数

三次样条插值函数matlab程序绝不坑爹

x0=[0 0.9211 1.8431 2.9497 3.8714 4.9781 5.9 7.0064 7.9286 8.9678 10.9542 12.0328 12.9544 13.8758 14.9822 15.9039 16.8261 17.9317 19.0375 19.9594 20.8392 22.9581 23.88 24.9869 25.9083]; >> >> y0=[14405 11180 10063 11012 8797 9992 8124 10160 8488 11018 19469 20196 18941 15903 18055 15646 13741 14962 16653 14496 14648 15225 15264 13708 9633]; >> x=0:0.1:25.9; >> y1=interp1(x0,y0,x,'spline'); >> pp1=csape(x0,y0); %样条插值工具箱函数 y2=ppval(pp1,x); %计算x对应的y值 pp2=csape(x0,y0,'second'); y3=ppval(pp2,x); xydata=[x',y1',y2',y3'] subplot(1,2,1) plot(x0,y0,'+',x,y1) title('Spline1') subplot(1,2,2) plot(x0,y0,'+',x,y2) title('Spline2') dx=diff(x); dy=diff(y2); dy_dx=dy./dx; dy_dx0=dy_dx(1) ytemp=y2(13<=x&x<=15); ymin=min(ytemp); xmin=x(y2==ymin); xymin_1315=[xmin,ymin]

三次样条插值的C程序(很全啊)

三次样条插值C/C++程序(自己整理的) 具体推导看书<<数值分析>> code: #include using namespace std; const int MAXN = 100; int n; double x[MAXN], y[MAXN]; //下标从0..n double alph[MAXN], beta[MAXN], a[MAXN], b[MAXN]; double h[MAXN]; double m[MAXN]; //各点的一阶导数; inline double sqr(double pa) { return pa * pa; } double sunc(double p, int i) { return (1 + 2 * (p - x[i]) / (x[i + 1] - x[i])) * sqr((p - x[i + 1]) / (x[i + 1] - x[i])) * y[i] + (1 + 2 * (p - x[i + 1]) / (x[i] - x[i + 1])) * sqr((p - x[i]) / (x[i + 1] - x[i])) * y[i + 1] + (p - x[i]) * sqr((p - x[i + 1]) / (x[i] - x[i + 1])) * m[i] + (p - x[i + 1]) * sqr((p - x[i]) / (x[i + 1] - x[i])) * m[i + 1]; } int main() { int i, j;

freopen("threeInsert.in", "r", stdin); scanf("%d", &n); for (i = 0; i <= n; i++) scanf("%lf%lf", &x[i], &y[i]); // scanf("%lf%lf", &m[0], &m[n]); for (i = 0; i <= n - 1; i++) h[i] = x[i + 1] - x[i]; //第一种边界条件 //alph[0] = 0; alph[n] = 1; beta[0] = 2 * m[0]; beta[n] = 2 * m[n]; //第二种边界条件 alph[0] = 1; alph[n] = 0; beta[0] = 3 * (y[1] - y[0]) / h[0]; beta[n] = 3 * (y[n] - y[n - 1] / h[n - 1]); for (i = 1; i <= n - 1; i++) { alph[i] = h[i - 1] / (h[i - 1] + h[i]); beta[i] = 3 * ((1 - alph[i]) * (y[i] - y[i - 1]) / h[i - 1] + alph[i] * (y[i + 1] - y[i]) / h[i]); } a[0] = - alph[0] / 2; b[0] = beta[0] / 2; for (i = 1; i <= n; i++) { a[i] = - alph[i] / (2 + (1 - alph[i]) * a[i - 1]); b[i] = (beta[i] - (1 - alph[i]) * b[i - 1]) / (2 + (1 - alph[i]) * a[i - 1]); } m[n + 1] = 0; for (i = n; i >= 0; i--) { m[i] = a[i] * m[i + 1] + b[i]; } scanf("%lf", &xx); for (i = 0; i < n; i++) { if (xx >= x[i] && xx <= x[i + 1]) break ; } printf("%lf\n", sunc(xx, i));

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