插值方法练习题

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插值方法练习题

插值方法练习题

一.已知函数y = f (x)的一组数据

对这些数据进行多项式插值和三次样条插值,并求:x = 3.5 4.1 6.2 4.5时,y相应的多项式插值和三次样条插值函数值。

二.绘制上题中函数y = f (x)在区间[0, 10]上的多项式插值函数图形,并将已知点用“o”标出。

三.求出上题中每一小段内的三次函数。绘制上题中函数y = f(x)在区间[0, 10]上的三次样条插值函数图形,并将已知点用“ ”标出。

四.对函数y = 1/(1+x2)在[-5, 5]上进行多项式插值,如何避免Runge现象。

五.对下表给出的数据作曲面插值

参考答案:

一.y = 13.2476 12.6730 9.8032 11.9877

附:命令行

x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

y=[12.34 13.02 13.98 13.52 12.81 11.08 9.96 9.51 10.23 11.14 12.25];

xx=[3.5 4.1 6.2 4.5];

p=polyfit(x,y,10);

y1=polyval(p,xx)

yy=spline(x,y,xx)

二.

附:命令行

x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

y=[12.34 13.02 13.98 13.52 12.81 11.08 9.96 9.51 10.23 11.14 12.25];

xx=0:0.0001:10;

p=polyfit(x,y,10);

y1=polyval(p,xx);

plot(xx,y1,‘-‘,x,y,’o’)

三.p1 = -0.4440 1.4719 -0.3479 12.3400

p2 = -0.4440 1.4719 -0.3479 12.3400

p3 = 0.5198 -4.3109 11.2177 4.6295

p4 = -0.4654 4.5561 -15.3834 31.2307

p5 = 0.5717 -7.8892 34.3977 -35.1441

p6 = -0.1915 3.5588 -22.8420 60.2554

p7 = 0.2542 -4.4634 25.2912 -36.0109

p8 = -0.3253 7.7064 -59.8974 162.7624

p9 = 0.0671 -1.7107 15.4393 -38.1354

p10 = 0.0671 -1.7107 15.4393 -38.1354

附:命令行

x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

y=[12.34 13.02 13.98 13.52 12.81 11.08 9.96 9.51 10.23 11.14 12.25];

xx=0:0.0001:10;

yy=spline(x,y,xx);

for k=1:10;

p=polyfit(xx(3*k-2:3*k+1),yy(3*k-2:3*k+1),3)

end

plot(xx,yy,‘-‘,x,y,’x’)

四.切比雪夫点插值x i =5cos((i-1)π /10),i=1, 2, ?, 11,

附:命令行

x=-5:0.001:5;y=1./(1+x.^2);

n=11;k=1:n;x0=5cos((k-1)/(n-1).*pi);y0=1./(1+x0.^2);

p=polyfit(x0,y0,n-1);

yy=polyval(p,x);

plot(x,y,'-',x0,y0,'o',x,yy,'--')

五.

x0=1:5;y0=1:5;[xx,yy]=meshgrid(x0,y0); m=length(x0);n=length(y0);

z=[12.52 9.58 7.26 6.34 8.49; 14.26 10.98 6.63 5.04 7.56;15.02 9.23 5.38 6.26 9.57;

13.94 8.58 6.26 7.53 11.29;10.28 7.05 7.72 9.15 14.33];

xp=1:0.01:5;yp=1:0.01:5;[xxp,yyp]=meshgrid(xp,yp);

zp=interp2(xx,yy,z,xxp,yyp,'spline');mesh(xp,yp,zp)

空间插值算法汇总

空间插值算法: 1、距离倒数乘方法 (Inverse Distanee to a Power ) 距离倒数乘方格网 化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于 一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0的权重。换 言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒 数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法 (Kriging)克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法 (Minimum Curvature )最小曲率法广泛用于地球科学。 用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的

长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准 4、多元回归法(Polynomial Regression )多元回归被用来确定你的数据 的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。 多元回归实际上不是插值器,因为它并不试图预测未知的Z值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置,曲面定义是选择采用的数据的多项式类型,这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设置是指定多项式方程中X和Y 组元的最高方次。 5、径向基本函数法 (Radial Basis Function )径向基本函数法是多个数据 插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力,其中的 复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器,它们都要为尊重你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面,对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时,这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。 6谢别德法(Shepard's Method )谢别德法使用距离倒数加权的最小 乘方的方法。因此,它与距离倒数乘方插值器相似,但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时,圆滑的效果越好。

两种空间插值方法的比较研究

两种空间插值方法的比较研究 摘要:距离倒数加权法算法简单,容易实现,适合分布较均匀的采样点集,但容易出现“牛眼”现象;克里金法是一种无偏最优估计法,精度较高,适合空间自相关程度高的数据,但其算法复杂,实现较难。这两种 方法各有其适用情形,本文比较了这两种方法的优劣并提出算法优化的思路。 关键字:距离倒数加权,克里金,优化 1引言 空间插值是根据一组已知的离散数据或分区数据,按照某种假设推求出其他未知点或未知区域的数据的过程,简单的说就是由已知空间特性推求未知空间特性。它是地学研究中的基本问题,也是GIS 数据处理的重要内容。在利用GIS 处理空间数据的过程中,需要进行空间插值的场合很多,如采样密度不够、采样分布不合理、采样存在空白区、等值线的自动绘制、数字高程模型的建立、区域边界分析、曲线光滑处理、空间趋势预测、采样结果的2.5维可视化等[1]。通过归纳,空间插值可以简化为以下三种情形:(1)现有离散曲面的分辨率、像元大小或方向与所要求的不符,需要重新插值。例如将一个扫描影像(航空像片、遥感影像)从一种分辨率或方向转换为另一种分辨率或方向的影像。(2)现有连续曲面的数据模型与所需的数据模型不符,需要重新插值。如将一个连续曲面从一种空间切分方式变为另一种空间切分方式,从TIN 到栅格、栅格到TIN 或矢量多边形到栅格。(3)现有数据不能完全覆盖所要求的区域范围,需要插值。如将离散的采样点数据内插为连续的数据表面[2]。。 现有的空间插值方法多种多样,但每一种方法都有其适用情形和无法避免的缺陷,本文分析了距离倒数加权法和克里金法的插值结果,并提出改进的思路。 2方法 距离倒数加权法和克里金法都是建立在地理学第一定律之上的,即:空间距离越近,地理事物的相似性越大[3]。它们都是通过确定待插点周围采样点的权重来求取待插点的估计值,可统一表示。设n x x ,,1 为区域上的一系列观测点,)(,),(1n x Z x Z 为相应的观测值。待插点0x 处的值)(0x Z 可采用一个线性组合来估计: ∑==n i i i x Z x Z 10)()(λ (1)

几种常用的插值方法

几种常用的插值方法 数学系 信息与计算科学1班 李平 指导老师:唐振先 摘要:插值在诸如机械加工等工程技术和数据处理等科学研究中有许多直接的应用,在很多领域都要用插值的办法找出表格和中间值,插值还是数值积分微分方程数值解等数值计算的基础。本文归纳了几种常用的插值方法,并简单分析了其各自的优缺点。 关键词:任意阶多项式插值,分段多项式插值。 引言:所谓插值,通俗地说就是在若干以知的函数值之间插入一些未知函数值,而插值函数的类型最简单的选取是代数多项式。用多项式建立插值函数的方法主要用两种:一种是任意阶的插值多项式,它主要有三种基本的插值公式:单项式,拉格朗日和牛顿插值;另一种是分段多项式插值,它有Hermite 和spine 插值和分段线性插值。 一.任意阶多项式插值: 1.用单项式基本插值公式进行多项式插值: 多项式插值是求通过几个已知数据点的那个n-1阶多项式,即P n-1(X)=A 1+A 2X+…A n X n-1,它是一个单项式基本函数X 0,X 1…X n-1的集合来定义多项式,由已知n 个点(X,Y )构成的集合,可以使多项式通过没数据点,并为n 个未知系数Ai 写出n 个方程,这n 个方程组成的方程组的系数矩阵为Vandermonde 矩阵。 虽然这个过程直观易懂,但它都不是建立插值多项式最好的办法,因为Vandermonde 方程组有可能是病态的,这样会导致单项式系数不确定。另外,单项式中的各项可能在大小上有很大的差异,这就导致了多项式计算中的舍入误差。 2.拉格朗日基本插值公式进行插值: 先构造一组插值函数L i (x ) =011011()()()() ()()()() i i n i i i i i i n x x x x x x x x x x x x x x x x -+-+--------L L L L ,其中i=0,… n.容易看出n 次多项式L i (x )满足L i (x )=1,(i=j );L i (x )=0,(i ≠j ),其中

常见的插值方法及其原理

常见的插值方法及其原理 这一节无可避免要接触一些数学知识,为了让本文通俗易懂,我们尽量绕开讨厌的公式等。为了进一步的简化难度,我们把讨论从二维图像降到一维上。 首先来看看最简单的‘最临近像素插值’。 A,B是原图上已经有的点,现在我们要知道其中间X位置处的像素值。我们找出X位置和A,B位置之间的距离d1,d2,如图,d2要小于d1,所以我们就认为X处像素值的大小就等于B处像素值的大小。 显然,这种方法是非常苯的,同时会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃,这就是为什么会出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。 图10,最临近法插值原理 接下来是稍微复杂点的‘线性插值’(Linear) 线性插值也很好理解,AB两点的像素值之间,我们认为是直线变化的,要求X点处的值,只需要找到对应位置直线上的一点即可。换句话说,A,B间任意一点的值只跟A,B有关。由于插值的结果是连续的,所以视觉上会比最小临近法要好一些。线性插值速度稍微要慢一点,但是效果要好不少。如果讲究速度,这是个不错的折衷。 图11,线性插值原理

其他插值方法 立方插值,样条插值等等,他们的目的是试图让插值的曲线显得更平滑,为了达到这个目的,他们不得不利用到周围若干范围内的点,这里的数学原理就不再详述了。 图12,高级的插值原理 如图,要求B,C之间X的值,需要利用B,C周围A,B,C,D四个点的像素值,通过某种计算,得到光滑的曲线,从而算出X的值来。计算量显然要比前两种大许多。 好了,以上就是基本知识。所谓两次线性和两次立方实际上就是把刚才的分析拓展到二维空间上,在宽和高方向上作两次插值的意思。在以上的基础上,有的软件还发展了更复杂的改进的插值方式譬如S-SPline, Turbo Photo等。他们的目的是使边缘的表现更完美。

空间插值算法汇总

空间插值算法: 1、距离倒数乘方法(Inverse Distance to a Power)距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法(Kriging)克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法(Minimum Curvature)最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法(Polynomial Regression)多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回

arcgis空间内插值教程

GIS空间插值(局部插值方法)实习记录 一、空间插值的概念和原理 当我们需要做一幅某个区域的专题地图,或是对该区域进行详细研究的时候,必须具备研究区任一点的属性值,也就是连续的属性值。但是,由于各种属性数据(如降水量、气温等)很难实施地面无缝观测,所以,我们能获取的往往是离散的属性数据。例如本例,我们现有一幅山东省等降雨量图,但是最终目标是得到山东省降水量专题图(覆盖全省,统计完成后,各地均具有自己的降雨量属性)。 空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程,即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。利用空间插值,我们就可以通过离散的等降雨量线,来推算出山东省各地的降雨量了。 二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法 –整体插值方法 ?边界内插方法 ?趋势面分析 ?变换函数插值 –局部分块插值方法 ?自然邻域法 ?移动平均插值方法:反距离权重插值 ?样条函数插值法(薄板样条和张力样条法) ?空间自协方差最佳插值方法:克里金插值 ■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题 局部插值方法用一组已知数据点(我们将其称为控制点)样本来估算待插值点(未知点)的值,因此控制点对该方法十分重要。 为此,第一要注意的是控制点的个数。控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。为了获取更精确的插值结果,我们需要着重考虑上述两点因素(横线所示)。 第二需要注意的是怎样选择控制点。一种方法是用离估算点最近的点作为控制点;另一种方法是通过半径来选择控制点,半径的大小必须根据控制点的分布来调整。 S6、按照不同方法进行空间插值,并比较各自优劣 打开ArcToolbox——Spatial Analyst 工具——插值,打开插值方法列表,如下图:

Surfer软件插值方法

Surfer软件插值方法 1、距离倒数乘方法距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回归实际上不是插值器,因为它并不试图预测未知的Z 值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置,曲面定义是选择采用的数据的多项式类型,这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设置是指定多项式方程中X 和Y组元的最高方次。 5、径向基本函数法径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力,其中的复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器,它们都要为尊重你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面,对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时,这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。 6、谢别德法谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。因此,它与距离倒数乘方插值器相似,但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时,圆滑的效果越好。 7、三角网/线形插值法三角网插值器是一种严密的插值器,它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样:所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的,由三角形拼接起来的网。每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形,所以你的数据是很受到尊重的。8.自然邻点插值法自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。其基本原理是对于一组泰

ArcGIS中几种空间插值方法

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解决的问题是样条块的定义以及如何在三维空间中将这些“块”拼成复杂曲面,又不引入原始曲面中所没有的异常现象等问题。 4.克里格插值法 克里格法是GIS 软件地理统计插值的重要组成部分。这种方法充分吸收了地理统计的思想,认为任何在空间连续性变化的属性是非常不规则的,不能用简单的平滑数学函数进行模拟,可以用随机表面给予较恰当的描述。这种连续性变化的空间属性称为“区域性变量”,可以描述象气压、高程及其它连续性变化的描述指标变量。地理统计方法为空间插值提供了一种优化策略,即在插值过程中根据某种优化准则函数动态的决定变量的数值。Kriging 插值方法着重于权重系数的确定,从而使内插函数处于最佳状态,即对给定点上的变量值提供最好的线性无偏估计。 对于普通克里格法,其一般公式为 01()()n i i i Z x Z x λ==∑,其中,Z(x i )(i=1, Λ,n)为n 个样本点的观测值,Z(x 0)为待定点值,i λ为权重,权重由克立格方程组: 011 (,)(,)1n i i j i i n i i C x y C x x λμλ==?-=????=??∑∑ 决定,其中,C(x i ,x j )为测站样本点之间的协方差,C(x i ,x 0)为测站样本点与插值点之间的协方差,μ为拉格朗日乘子。 插值数据的空间结构特性由半变异函数描述,其表达式为: () 21 1()(()())2()N h i i i h Z x Z x h N h ν==-+∑ 其中,N(h)为被距离区段分割的试验数据对数目,根据试验变异函数的特性,选

数值分析常用的插值方法

数值分析报告 班级: 专业: 流水号: 学号: 姓名:

常用的插值方法 序言 在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。 早在6世纪,中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。17世纪之后,牛顿、拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。在近代,插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具,又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础,许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。 插值问题的提法是:假定区间[a,b〕上的实值函数f(x)在该区间上n+1个互不相同点x0,x1……x n处的值是f(x0),……f(x n),要求估算f(x)在[a,b〕中某点的值。其做法是:在事先选定的一个由简单函数构成的有n+1个参数C0, C1,……C n的函数类Φ(C0,C1,……C n)中求出满足条件P(x i)=f(x i)(i=0,1,……n)的函数P(x),并以P(x)作为f(x)的估值。此处f(x)称为被插值函数,x0,x1,……xn 称为插值结(节)点,Φ(C0,C1,……C n)称为插值函数类,上面等式称为插值条件,Φ(C0,……C n)中满足上式的函数称为插值函数,R(x)=f(x)-P(x)称为插值余项。

求解这类问题,它有很多种插值法,其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点,常用的插值还有Hermit 插值,分段插值和样条插值。 一.拉格朗日插值 1.问题提出: 已知函数()y f x =在n+1个点01,,,n x x x L 上的函数值01,,,n y y y L ,求任意一点 x '的函数值()f x '。 说明:函数()y f x =可能是未知的;也可能是已知的,但它比较复杂,很难计算其函数值()f x '。 2.解决方法: 构造一个n 次代数多项式函数()n P x 来替代未知(或复杂)函数()y f x =,则 用()n P x '作为函数值()f x '的近似值。 设()2012n n n P x a a x a x a x =++++L ,构造()n P x 即是确定n+1个多项式的系数 012,,,,n a a a a L 。 3.构造()n P x 的依据: 当多项式函数()n P x 也同时过已知的n+1个点时,我们可以认为多项式函数 ()n P x 逼近于原来的函数()f x 。根据这个条件,可以写出非齐次线性方程组: 20102000 20112111 2012n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?++++=?++++=?? ? ?++++=?L L L L L 其系数矩阵的行列式D 为范德萌行列式: ()20 0021110 2111n n i j n i j n n n n x x x x x x D x x x x x ≥>≥= = -∏L L M M M M L

(完整版)Matlab学习系列13.数据插值与拟合

13. 数据插值与拟合 实际中,通常需要处理实验或测量得到的离散数据(点)。插值与拟合方法就是要通过离散数据去确定一个近似函数(曲线或曲面),使其与已知数据有较高的拟合精度。 1.如果要求近似函数经过所已知的所有数据点,此时称为插值问 题(不需要函数表达式)。 2.如果不要求近似函数经过所有数据点,而是要求它能较好地反 映数据变化规律,称为数据拟合(必须有函数表达式)。 插值与拟合都是根据实际中一组已知数据来构造一个能够反映数据变化规律的近似函数。区别是:【插值】不一定得到近似函数的表达形式,仅通过插值方法找到未知点对应的值。【拟合】要求得到一个具体的近似函数的表达式。 因此,当数据量不够,但已知已有数据可信,需要补充数据,此时用【插值】。当数据基本够用,需要寻找因果变量之间的数量关系(推断出表达式),进而对未知的情形作预测,此时用【拟合】。

一、数据插值 根据选用不同类型的插值函数,逼近的效果就不同,一般有:(1)拉格朗日插值(lagrange插值) (2)分段线性插值 (3)Hermite (4)三次样条插值 Matlab 插值函数实现: (1)interp1( ) 一维插值 (2)intep2( ) 二维插值 (3)interp3( ) 三维插值 (4)intern( ) n维插值 1.一维插值(自变量是1维数据) 语法:yi = interp1(x0, y0, xi, ‘method’) 其中,x0, y0为原离散数据(x0为自变量,y0为因变量);xi为需要插值的节点,method为插值方法。 注:(1)要求x0是单调的,xi不超过x0的范围; (2)插值方法有‘nearest’——最邻近插值;‘linear’——线性插值;‘spline’——三次样条插值;‘cubic’——三次插值;

计算方法实验报告 插值

实验名称:插值计算 1引言 在生产和科研中出现的函数是多种多样的。常常会遇到这样的情况:在某个实际问题中,虽然可以断定所考虑的函数f(x)在区间[a,b]上存在且连续,但却难以找到它的解析表达式,只能通过实验和观测得到在有限个点上的函数值。用这张函数表来直接求出其他点的函数值是非常困难的,在有些情况下,虽然可以写出f(x)的解析表达式,但由于结构十分复杂,使用起来很不方便。面对这些情况,构造函数P(x)作为f(x)的近似,插值法是解决此类问题比较古老却目前常用的方法,不仅直接广泛地应用与生产实际和科学研究中,而且是进一步学习数值计算方法的基础。 设函数y=f(x)在区间[a,b]上连续,且在n+1个不同的点a≤x0,x1……,xn≤b上分别取值y0,y1……,yn. 插值的目的就是要在一个性质优良、便于计算的函数φ中,求一简单函数P(x),使P(xi)=yi(i=0,1…,n)而在其他点x≠xi上,作为f(x)的近似。 通常,称区间[a,b]为插值区间,称点x0,x1,…,xn为插值节点,上式为插值条件,称函数类φ为插值函数类,称P(x)为函数f(x)在节点x0,x1,…,xn处的插值函数,求插值函数P(x)的方法称为插值法。 2实验目的和要求 用matlab定义分段线性插值函数、分段二次插值函数、拉格朗日插值函数,输入所给函 数表,并利用计算机选择在插值计算中所需的节点,计算f(0.15),f(0.31),f(0.47)的近似值。

3算法描述 1.分段线性插值流程图

2.分段二次插值流程图

3.拉格朗日插值流程图

4程序代码及注释 1.分段线性插值

数值分析常用的插值方法

数值分析 报告 班级: 专业: 流水号: 学号: 姓名:

常用的插值方法 序言 在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。 早在6世纪,中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。17世纪之后,牛顿、拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。在近代,插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具,又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础,许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。 插值问题的提法是:假定区间[a,b〕上的实值函数f(x)在该区间上 n+1 个互不相同点x 0,x 1 (x) n 处的值是f(x ),……f(x n ),要求估算f(x)在[a,b〕 中某点的值。其做法是:在事先选定的一个由简单函数构成的有n+1个参数C , C 1,……C n 的函数类Φ(C ,C 1 ,……C n )中求出满足条件P(x i )=f(x i )(i=0,1,…… n)的函数P(x),并以P(x)作为f(x)的估值。此处f(x)称为被插值函数,x 0,x 1 ,……xn 称为插值结(节)点,Φ(C 0,C 1 ,……C n )称为插值函数类,上面等式称为插值条件, Φ(C 0,……C n )中满足上式的函数称为插值函数,R(x)= f(x)-P(x)称为 插值余项。

求解这类问题,它有很多种插值法,其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点,常用的插值还有Hermit 插值,分段插值和样条插值。 一.拉格朗日插值 1.问题提出: 已知函数()y f x =在n+1个点01,, ,n x x x 上的函数值01,, ,n y y y ,求任意一点 x '的函数值()f x '。 说明:函数()y f x =可能是未知的;也可能是已知的,但它比较复杂,很难计算其函数值()f x '。 2.解决方法: 构造一个n 次代数多项式函数()n P x 来替代未知(或复杂)函数()y f x =,则 用()n P x '作为函数值()f x '的近似值。 设()2012n n n P x a a x a x a x =+++ +,构造()n P x 即是确定n+1个多项式的系数 012,,,,n a a a a 。 3.构造()n P x 的依据: 当多项式函数()n P x 也同时过已知的n+1个点时,我们可以认为多项式函数 ()n P x 逼近于原来的函数()f x 。根据这个条件,可以写出非齐次线性方程组: 20102000 201121112012n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?+++ +=?++++=??? ?+++ +=? 其系数矩阵的行列式D 为范德萌行列式: () 200021110 2 111n n i j n i j n n n n x x x x x x D x x x x x ≥>≥= = -∏

数据插值(ppt)

专题五数据分析与多项式计算5.3 数据插值 ?引例-零件加工问题 ?数据插值的计算机制 ?数据插值的实现方法 ?应用案例-粮储仓的通风控制问题

x 035791112131415 y0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6 机翼下轮廓线 在飞机制造中,机翼的加工是一项关键技术。由于机翼尺寸很大,通常在图纸中只能标出一些关键点的数据。下表给出了某型飞机机翼的下缘轮廓线数据,求x每改变0.1时y的值。 引例-零件加工问题

>> x=[0,3,5,7,9,11,12,13,14,15]; >>y=[0,1.2,1.7,2.0,2.1,2.0,1.8,1.2,1.0,1.6]; >> x1=0:0.1:15; >> y1=interp1(x,y,x1,'spline'); >> plot(x1,y1)

数据插值的计算机制 x x 1x2…x k…x n y y1y2…y k…y n y=f(x) φ(x)≈f(x)未知函数近似函数 满足φ(x i )=y i(i=1,2,3,…,n) 从数学上来说,数据插值是一种函数逼近的方法。

数据插值的实现方法 在MATLAB中,一维插值函数为interp1(),其调用格式为: Y1=interp1(X,Y,X1,method) 该语句将根据X、Y的值,计算函数在X1处的值。其中,X、Y是两个等长的已知向量,分别表示采样点和采样值。X1是一个向量或标量,表示要插值的点。

method参数用于指定插值方法,常用的取值有以下四种: (1)linear:线性插值,默认方法。将与插值点靠近的两个数据点用直线连接,然后在直线上选取对应插值点的数据。 (2)nearest:最近点插值。选择最近样本点的值作为插值数据。

空间插值方法汇总

空间插值方法汇总 Inverse Distance to a Power(反距离加权插值法) Kriging(克里金插值法) Minimum Curvature(最小曲率) Modified Shepard's Method(改进谢别德法) Natural Neighbor(自然邻点插值法) Nearest Neighbor(最近邻点插值法) Polynomial Regression(多元回归法) Radial Basis Function(径向基函数法) Triangulation with Linear Interpolation(线性插值三角网法) Moving Average(移动平均法) Local Polynomial(局部多项式法) 1、距离倒数乘方法 距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为 0.0 的权重。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法 克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法 最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法 多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回归实际上不是插值器,因为它并不试图预测未知的 Z 值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。使用多元回归法时要涉及到曲

数学建模案例分析插值与拟合方法建模1数据插值方法及应用

第十章 插值与拟合方法建模 在生产实际中,常常要处理由实验或测量所得到的一批离散数据,插值与拟合方法就是要通过这些数据去确定某一类已经函数的参数,或寻求某个近似函数使之与已知数据有较高的拟合精度。插值与拟合的方法很多,这里主要介绍线性插值方法、多项式插值方法和样条插值方法,以及最小二乘拟合方法在实际问题中的应用。相应的理论和算法是数值分析的内容,这里不作详细介绍,请参阅有关的书籍。 §1 数据插值方法及应用 在生产实践和科学研究中,常常有这样的问题:由实验或测量得到变量间的一批离散样点,要求由此建立变量之间的函数关系或得到样点之外的数据。与此有关的一类问题是当原始数据 ),(,),,(),,(1100n n y x y x y x 精度较高,要求确定一个初等函数)(x P y =(一般用多项式或分段 多项式函数)通过已知各数据点(节点),即n i x P y i i ,,1,0,)( ==,或要求得函数在另外一些点(插值点)处的数值,这便是插值问题。 1、分段线性插值 这是最通俗的一种方法,直观上就是将各数据点用折线连接起来。如果 b x x x a n =<<<= 10 那么分段线性插值公式为 n i x x x y x x x x y x x x x x P i i i i i i i i i i ,,2,1,,)(11 1 11 =≤<--+--= ----- 可以证明,当分点足够细时,分段线性插值是收敛的。其缺点是不能形成一条光滑曲线。 例1、已知欧洲一个国家的地图,为了算出它的国土面积,对地图作了如下测量:以由西向东方向为x 轴,由南向北方向为y 轴,选择方便的原点,并将从最西边界点到最东边界点在x 轴上的区间适当的分为若干段,在每个分点的y 方向测出南边界点和北边界点的y 坐标y1和y2,这样就得到下表的数据(单位:mm )。

常见几种插值方法

1、距离倒数乘方法 距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为 1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法 克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法 最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法 多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回归实际上不是插值器,因为它并不试图预测未知的Z 值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置,曲面定义是选择采用的数据的多项式类型,这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设置是指定多项式方程中X 和Y组元的最高方次。 5、径向基本函数法 径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力,其中的复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器,它们都要为尊重你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面,对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时,这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。 6、谢别德法 谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。因此,它与距离倒数乘方插值器相似,但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时,圆滑的效果越好。 7、三角网/线形插值法 三角网插值器是一种严密的插值器,它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样:所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的,由三角形拼接起来的网。每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形,所以你的数据是很受到尊重的。 8.自然邻点插值法 自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一

各种插值方法比较

空间插值可以有很多种分类方法,插值种类也难以举尽。在网上看到这篇文章,觉得虽然作者没能进行分类,但算法本身介绍地还是不错的。 在科学计算领域中,空间插值是一类常用的重要算法,很多相关软件都内置该算法,其中GodenSoftware 公司的Surfer软件具有很强的代表性,内置有比较全面的空间插值算法,主要包括: Inverse Distance to a Power(反距离加权插值法) Kriging(克里金插值法) Minimum Curvature(最小曲率) Modified Shepard's Method(改进谢别德法) Natural Neighbor(自然邻点插值法) Nearest Neighbor(最近邻点插值法) Polynomial Regression(多元回归法) Radial Basis Function(径向基函数法) Triangulation with Linear Interpolation(线性插值三角网法) Moving Average(移动平均法) Local Polynomial(局部多项式法) 下面简单说明不同算法的特点。 1、距离倒数乘方法 距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时,该观测点被给予一个实际为1.0 的权重,所有其它观测点被给予一个几乎为0.0 的权重。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的"牛眼"。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参数通过修匀已被插值的格网来降低"牛眼"影响。 2、克里金法 克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。 3、最小曲率法 最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的,具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法,试图在尽可能严格地尊重数据的同时,生成尽可能圆滑的曲面。使用最小曲率法时要涉及到两个参数:最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。 4、多元回归法 多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋

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