第三题.三次样条插值
三次样条插值的方法和思路

三次样条插值的方法和思路摘要:1.三次样条插值的基本概念2.三次样条插值的数学原理3.三次样条插值的实现步骤4.三次样条插值的优缺点5.三次样条插值在实际应用中的案例正文:在日常的科学研究和工程应用中,我们经常会遇到需要对一组数据进行插值的问题。
插值方法有很多,其中三次样条插值是一种常见且有效的方法。
本文将从基本概念、数学原理、实现步骤、优缺点以及实际应用案例等方面,全面介绍三次样条插值的方法和思路。
一、三次样条插值的基本概念三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)是一种基于分段多项式的插值方法。
它通过在各个节点上构建一条三次多项式曲线,使得这条曲线在节点之间满足插值条件,从而达到拟合数据的目的。
二、三次样条插值的数学原理三次样条插值的数学原理可以分为两个部分:一是分段三次多项式的构建,二是插值条件的满足。
1.分段三次多项式的构建假设有一组数据点序列为(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),我们可以将这些数据点连接起来,构建一条分段三次多项式曲线。
分段三次多项式在每个子区间上都是一个三次多项式,它们之间通过节点值进行连接。
2.插值条件的满足为了使分段三次多项式在节点之间满足插值条件,我们需要在每个子区间上满足以下四个条件:(1)端点条件:三次多项式在区间的端点上分别等于节点值;(2)二阶导数条件:三次多项式在区间内的二阶导数等于节点间的斜率;(3)三阶导数条件:三次多项式在区间内的三阶导数等于节点间的曲率;(4)内部点条件:三次多项式在区间内部满足插值函数的连续性。
通过求解这四个条件,我们可以得到分段三次多项式的系数,从而实现插值。
三、三次样条插值的实现步骤1.确定插值节点:根据数据点的位置,选取合适的节点;2.构建分段三次多项式:根据节点值和插值条件,求解分段三次多项式的系数;3.计算插值结果:将待插值点的横坐标代入分段三次多项式,得到插值结果。
三次样条插值ppt

把以上各式由后向前代入,可得
Nn (x) f (x0) f [x0, x1](x x0) f [x0, x1, xn](x x0) (x xn1)
Rn (x) f (x) Nn (x) f [x, x0, x1, xn ](x x0) (x xn)
yi
n1 ( x) ( x xi )n' 1 ( xi )
(2)插值误差估计
定理2 设 f (n) (x) 在[a,b] 上连续,f (n1) (x)在 (a,b) 内存在, 节点 a x0 x1 xn b,Pn (x) 是拉格朗日插值多项 式,则对任意 x [a,b] , 插值余项
x4 f ( x4 ) f [x3, x4 ] f [x2 , x3 , x4 ] f [x1, x2, x3, x4 ] f [x0, x1, x2, x3, x4 ]
(2) Newton插值公式
由差约定义 x [a,b]
f (x) f (x0 ) f [x, x0 ](x x0 )
f [x, x0 ] f [x0, x1] f [x, x0, x1](x x1)
xn1] f [x1, x2 , x0 xn
xn ] n 阶差商
差商表
xk
f
(xk )
一阶 差商
二阶差商
三阶差商 四阶差商
x0 f (x0 )
x1 f (x1) f [x0, x1]
x2 f (x2 ) f [x1, x2 ] f [x0 , x1, x2 ]
x3 f (x3 ) f [x2, x3] f [x1, x2 , x3 ] f [x0, x1, x2, x3]
计算方法大作业1 克服Runge现象

x3
x2
x
1
S1 ( x)
-0.34685
0.2086
0.073964
0.038462
S2 (x)
S (xi 0 ) S x(i 0 )
S
'
(xi
0) S
xi' (
0 )i
S
'
'
x(i
0)S
xi' ' (
0)
1 ,n2, . . . , 1
(1)
这里共有了 3n-3 个条件,再加上条件(2)中的 n+1 个插值条件,共有 4n-2 个条件,
因此还需要 2 个方程才能确定 S (x) .通常可在区间[a, b]的端点 a x0,b xn 上各加一个边
dn1
1
2
Mn
dn
(6)
2 1
2
2
2
1 M1 d1
M2
d2
n 1
2
n
1
M
n
1
dn1
n
n 2 M n dn
由式(1)内点拼接条件,可得
i M i1 2M i i M i1 d j i 1, 2,..., n 1
(3) (4)
其中
i
hi 1 hi1
, hi
i
hi hi 1
数值计算方法( 三次样条插值)

u xj hj
分段三次Hermite插值算法
则 v A1 y j 1 A2 y j B1 f j1 B2 f j
算法: 1.输入x j , f j , f j (j 0,1,...,n); 2.计算插值 (1)输入插值点u; (2)对于j 1,2,...,n做 如果u x j 则计算A1 , A2 , B1 , B2 ; v A1 f j 1 A2 f j B1 f j1 B2 f j; 3.输出u , v。
三次样条插值
于是由Taylor展示有 s( x) s( xi ) s( xi )(x xi ) s( xi ) s( xi ) 2 ( x xi ) ( x xi )3 2! 3! M M Mi yi s( xi )(x x j ) i ( x xi ) 2 i 1 ( x xi )3 2! 3!( xi 1 xi )
2M 0 M 1 6 f [ x0 , x0 , x1 ]
三次样条插值
同理(2)式中令i n得 M n 1 2M n 6 f [ xn 1 , xn , xn ] 即有 2M 0 M 1 6 f [ x0 , x0 , x1 ] ) i M i 1 2M i i M i 1 6 f [ xi 1 , xi , xi 1 ] (i 1,2,...,n 1 M 2M 6 f [ x , x , x ] n n 1 n n n 1
三次样条插值
对于待定系数a j , b j , c j .d j j 1,2,...n,即4n个未知系数,
而插值条件为 n 2个,还缺两个,因此须 4 给出两个 条件称为边界条件,有 以下三类: 第一类 已知两端点的一阶导数 s( x0 ) f ( x0 ) m0 s( xn ) f ( xn ) mn
三次样条插值函数求解例题

三次样条插值函数求解例题三次样条插值函数是一种常用的插值方法,用于在给定的一组数据点上构建一个连续的曲线。
下面我将通过一个例题来解释三次样条插值函数的求解过程。
假设我们有一组数据点{(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)},其中x0 < x1 < ... < xn。
我们的目标是构建一个连续的曲线,使得曲线经过这些数据点。
首先,我们需要确定每个数据点之间的插值多项式。
在三次样条插值中,每个插值多项式的形式为:Si(x) = ai + bi(x xi) + ci(x xi)^2 + di(x xi)^3。
其中,ai、bi、ci、di是待求的系数,Si(x)是第i段插值多项式。
接下来,我们需要确定每个插值多项式的系数。
为了满足插值条件,我们需要确定每个数据点处的函数值和导数值。
具体而言,我们需要满足以下条件:1. 函数值条件,Si(xi) = yi,即插值多项式通过每个数据点。
2. 导数值条件,Si'(xi) = Si-1'(xi),即相邻插值多项式在数据点处的导数值相等。
通过这些条件,我们可以得到一系列的线性方程组,其中未知数为插值多项式的系数。
解这个线性方程组即可得到每个插值多项式的系数。
最后,我们可以将每个插值多项式的系数代入到对应的插值多项式中,得到最终的三次样条插值函数。
需要注意的是,在边界处,我们需要额外的条件来确定插值多项式的系数。
常见的边界条件有自然边界条件和固定边界条件。
自然边界条件要求插值函数的二阶导数在边界处为零,而固定边界条件要求插值函数在边界处通过给定的导数值。
综上所述,三次样条插值函数的求解过程包括确定插值多项式的系数和边界条件的确定。
通过解线性方程组,我们可以得到每个插值多项式的系数,从而构建出连续的三次样条插值函数。
希望以上回答能够满足你的要求。
如果你有任何其他问题,请随时提出。
详细讲解三次样条插值法及其实现方法

样条函数的定义 定义4.1 设区间[a,b]上给定一个节点划分
a=x0<x1<……<xn-1<xn=b 如果存在正整数k使得[a,b]上的分段函数s(x)满足 如下两条: (1)在[a,b]上有直到k-1阶连续导数。 (2)在每个小区间[xi,xi+1]上是次数不大于k的多项式。 则称分段函数s(x)是以(2.6)为节点集的k次样条函数。
x xi i i 1 hi
) mi1hi
( ) xi1x
1 hi
x [xi , xi1], hi xi1 xi , i 0,1,, n 1
(x) (2x 1)( x 1)2,1(x) x(x 1)2 13
对Si (x)求二阶导数 ,并整理后得
Si( x)
6( xi
xi 1 hi3
2x)
因为分段三次Hermite插值多项式已经至少是一阶连续 可导了,为了让它成为三次样条函数只需确定节点处 的一阶导数使这些节点处的二阶导数连续即可!
S(xi 0) S(xi 0), i 1,, n 1
S(x)
y ( xxi i 0 hi
)
y ( ) m h ( xi1x i1 0 hi
( yn
yn 1 )
2 hn1
(mn1
2mn )
立即可得下式:
21
其中:
nm1 nmn1 2mn gn
n
h0
h0 hn1
, n
hn1 h0 hn1
1 n
gn
3 n
y1 y0 h0
n
yn
yn1 hn1
联合基本方程得一个广义三对角或周期三对角方程组:
2 1
1
1
2
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)(211123131j j jj j j jj j j j jj j jj 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jj h M 6,jj h M 61+,jj j j h h M y )6(2-,jjj 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) - 1h(i) = IndVar(i + 1) - IndVar(i);end% 为向量μ赋值mu = zeros(1, length(h));for i = 1 : length(mu) - 1mu(i) = h(i) / (h(i) + h(i + 1));endmu(i + 1) = 1;% 为向量λ赋值lambda = zeros(1, length(h));lambda(1) = 1;for i = 2 : length(lambda)lambda(i) = h(i) / (h(i - 1) + h(i)); end% 为向量d赋值d = zeros(1, length(h) + 1);d(1) = 6 * ( (DepVar(2) - DepVar(1) ) / ( IndVar(2) - IndVar(1) ) - LeftBoun) / h(1); for i = 2 : length(h)a = ( DepVar(i) - DepVar(i - 1) ) / ( IndVar(i) - IndVar(i - 1) );b = ( DepVar(i + 1) - DepVar(i) ) / ( IndVar(i + 1) - IndVar(i) );c = (b - a) / ( IndVar(i + 1) - IndVar(i - 1) );d(i) = 6 * c;endd(i + 1) = 6 *( RightBoun - ( DepVar(i + 1) - DepVar(i) ) / ( IndVar(i + 1) - IndVar(i) ) ) / h(i);% 为矩阵A赋值% 将主对角线上的元素全部置为2A = zeros( length(d), length(d) );for i = 1 : length(d)A(i, i) = 2;end% 将向量λ的各元素赋给主对角线右侧第一条对角线for i = 1 : length(d) - 1A(i, i + 1) = lambda(i);end% 将向量d的各元素赋给主对角线左侧第一条对角线for i = 1 : length(d) - 1A(i + 1, i) = mu(i);end% 求解向量MM =A \ d';% 求解每一段曲线的函数表达式for i = 1 : length(h)Coefs_1 = M(i) / (6 * h(i));Part_1 = conv( Coefs_1, ...conv( [-1, IndVar(i + 1)], ...conv( [-1, IndVar(i + 1)], [-1, IndVar(i + 1)] ) ) ); S_1 = polyval (Part_1, [IndVar(i) : 0.01 : IndVar(i + 1)]);Coefs_2 = M(i + 1)/(6 * h(i));Part_2 = conv( Coefs_2, ...conv( [1, -IndVar(i)], ...conv( [1, -IndVar(i)], [1, -IndVar(i)] ) ) );S_2 = polyval (Part_2, [IndVar(i) : 0.01 : IndVar(i + 1)]);Coefs_3 = (DepVar(i) - M(i) * h(i)^2 / 6) / h(i);Part_3 = conv(Coefs_3, [-1, IndVar(i + 1)]);S_3 = polyval (Part_3, [IndVar(i) : 0.01 : IndVar(i + 1)]);Coefs_4 = (DepVar(i + 1) - M(i + 1) * h(i)^2 / 6) / h(i);Part_4 = conv(Coefs_4, [1, -IndVar(i)]);S_4 = polyval (Part_4, [IndVar(i) : 0.01 : IndVar(i + 1)]);S = S_1 + S_2 + S_3 + S_4;plot ([IndVar(i) : 0.01 : IndVar(i + 1)], S, 'LineWidth', 1.25)% 在样条插值曲线的相应位置标注该段曲线的函数表达式text(i - 1, polyval(Part_1, 3), ...['\itS', num2str(i), '(x)=', num2str(Coefs_1), '(', num2str( IndVar(i + 1) ), '-x)^{3}+', ...num2str(Coefs_2), '(x-', num2str( IndVar(i) ), ')^{3}+', num2str(Coefs_3), ...'(', num2str( IndVar(i + 1) ), '-x)+', num2str(Coefs_4), '(x-',num2str( IndVar(i) ), ')'], ...'FontName', 'Times New Roman', 'FontSize', 14)hold onend% 过x=1和x=2两个横轴点作垂线 %line([1, 1], [2.5, -0.5], 'LineStyle', '--');line([2, 2], [2.5, -0.5], 'LineStyle', '--');% 为x轴和y轴添加标注xlabel( '\itx', 'FontName', 'Times New Roman', ...'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');ylabel( '\its(x)', 'FontName', 'Times New Roman', ...'Rotation', 0, 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');最终,三次样条插值函数s(x)表达式为:[][][]⎪⎩⎪⎨⎧∈-+-+-+--∈-+-+---∈+-++--=.3,2,)2(44.1)3(62.2)2(06.0)3(62.0,2,1,)1(62.2)2(08.0)1(62.0)2(42.0,1,0,08.0)1(06.042.0)1(06.0)(333333x x x x x x x x x x x x x x x x s曲线的图像如图所示:例2 已知函数值表:试求在区间[1,5]上满足上述函数表所给出的插值条件的三次自然样条插值函数)(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)(211123131j j jj j j jj j j j jj j jj 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jj h M 6,jj h M 61+,jj j j h h M y )6(2-,jjj 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。
第5章-3-三次样条插值PPT课件

(x
a)
m
m次截断多项式
a
.
7
定理5.5 任意s(x)∈Sm(x1,x2,…,xn)均可唯一地表示为
n
s(x)pm(x) cj(xxj)m , x (4-31) j1
其中pm(x)∈Pm,cj(j=1,2,…,n)为实数。
定理5.6 为使s(x)∈Sm(x1,x2,…,xn),必须且只须存在pm(x)∈Pm
8
例1 验证分片多项式是三次样条函数。
1 2x
x 3
S ( x) 2825x9x2x3 3x1
2619x3x2x3 1x0
2619x3x2
0 x
解 利用上面的定理(光滑因子)验证.
(x 3)3,
2(x 1)3,
x3,
所以由定理5.5可知该函数为三次样条函数.
例,设
x3x2
0x1
S(x) a3xb2 xc x11x2
信息;
样? ?条?插插值值::(样条函数—满足一定光滑性的分段多项式)。 局部性好, 满足一定光滑性, 收敛性保证, 只需要函数值
信息。
.
2
样条函数是一个重要的逼近工具,在插值、数值微分、曲 线拟合等方面有着广泛的应用。
定义5.3 对区间(-∞,+∞)的一个分割:
: x 1 x 2 x n ,
n
p n (x )p n 1 (x ) c n (x x n )m p0(x) cj(xxj)m j1
为了便于表示分段信息, 引进截断多项式:
(x a)m
(x a)m , x a,
0, x a,
(5-30)
易见
(x
a)
m
∈Cm-1(-∞,+∞)