【主要内容】介绍几种基本的插值方法(如Lagrange插值

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python数据插值算法

python数据插值算法

python数据插值算法在Python中,有多种数据插值算法可以使用,以下是几种常见的数据插值算法:1. 线性插值(Linear Interpolation):线性插值是最简单的插值方法,它假设数据点之间的变化是线性的。

线性插值算法根据已知的数据点,在两个数据点之间的位置上进行线性插值,求得插值点的数值。

可以使用NumPy库的interp函数实现线性插值。

2. 拉格朗日插值(Lagrange Interpolation):拉格朗日插值是一种多项式插值方法,它假设数据点之间的变化可以用一个多项式函数来描述。

拉格朗日插值算法通过构造一个满足已知数据点的多项式函数,然后通过该多项式函数求得插值点的数值。

可以使用SciPy库的lagrange函数实现拉格朗日插值。

3. 样条插值(Spline Interpolation):样条插值是一种光滑的插值方法,它假设数据点之间的变化可以用一组分段函数来描述。

样条插值算法将数据点之间的插值问题转化为一系列小区间上的插值问题,然后在每个小区间上构造一个光滑的插值函数,最后将这些插值函数拼接起来得到整个插值函数。

可以使用SciPy库的spline 函数实现样条插值。

4. K近邻插值(K-nearest Neighbor Interpolation):K近邻插值是一种基于距离的插值方法,它假设数据点之间的变化可以通过最近的K个数据点来估计。

K近邻插值算法通过计算插值点与已知数据点之间的距离,然后选取最近的K个数据点,再根据这些数据点的数值进行插值。

可以使用SciPy库的NearestNDInterpolator函数实现K近邻插值。

以上是一些常见的数据插值算法,根据实际应用场景和数据特点,选择合适的插值算法进行数据插值操作。

数值计算方法 拉格朗日插值、分段插值 - 拉格朗日插值、分段插值

数值计算方法 拉格朗日插值、分段插值 - 拉格朗日插值、分段插值

4!
(x x j ),
j0
[0.10, 0.30]
R3 (0.20)
e 24
(0.20
0.10)(0.20
0.15)(0.20
0.25)(0.20
0.30)
0.000001 e 106
插值多项式计算值 f (0.20) 0.818730 实际更精确的值为 f (0.20) 0.8187308 与上面讨论的余项表明6位的精度是相符的。
其截断误差为
R3( x)
M3 6
(x
x0 )( x
x1 )( x
x2 )
R2
其中 M3
(0.3367) sin 0.3367
max f ( x)
x0 x x2
1
L2(0.3367) 6
cos x0 0.828
(0.828)(0.0167)(0.033)(
0.0233)
0.178
10
用抛物插值计算sin 0.3367时,由公式(2.5)得
sin 0.3367
y0
(x ( x0
x1 )( x x2 ) x1 )( x0 x2 )
y1
(x ( x1
x0 x0
)( )(
x x2 ) x1 x2 )
y2
(x ( x2
x0 x0
)( )(
x x1 ) x2 x1 )
L2(0.3367) 30374
6
拉格朗日插值问题
课后练习
设函数 f (x) ex,已知下列数据点:
x0 y0
0.10 0.904837
,
x1 y1
0.15 ,
0.860708
x2 y2

插值法和拉格朗日插值法

插值法和拉格朗日插值法

算法:插值法和拉格朗日插值法 拉格朗日生平约瑟夫·拉格朗日(Joseph-Louis Lagrange,1736~1813)全名为约瑟夫·路易斯·拉格朗日,法国著名数学家、物理学家。

1736年1月25日生于意大利都灵,1813年4月10日卒于巴黎。

他在数学、力学和天文学三个学科领域中都有历史性的贡献,其中尤以数学方面的成就最为突出。

拉格朗日父亲是法国陆军骑兵里的一名军官,后由于经商破产,家道中落。

据拉格朗日本人回忆,如果幼年时家境富裕,他也就不会作数学研究了,因为父亲一心想把他培养成为一名律师。

拉格朗日个人却对法律毫无兴趣。

拉格朗日科学研究所涉及的领域极其广泛。

他在数学上最突出的贡献是使数学分析与几何与力学脱离开来,使数学的独立性更为清楚,从此数学不再仅仅是其他学科的工具。

拉格朗日总结了18世纪的数学成果,同时又为19世纪的数学研究开辟了道路,堪称法国最杰出的数学大师。

同时,他的关于月球运动(三体问题)、行星运动、轨道计算、两个不动中心问题、流体力学等方面的成果,在使天文学力学化、力学分析化上,也起到了历史性的作用,促进了力学和天体力学的进一步发展,成为这些领域的开创性或奠基性研究。

在柏林工作的前十年,拉格朗日把大量时间花在代数方程和超越方程的解法上,作出了有价值的贡献,推动一代数学的发展。

他提交给柏林科学院两篇著名的论文:《关于解数值方程》和《关于方程的代数解法的研究》。

把前人解三、四次代数方程的各种解法,总结为一套标准方法,即把方程化为低一次的方程(称辅助方程或预解式)以求解。

拉格朗日也是分析力学的创立者。

拉格朗日在其名著《分析力学》中,在总结历史上各种力学基本原理的基础上,发展达朗贝尔、欧拉等人研究成果,引入了势和等势面的概念,进一步把数学分析应用于质点和刚体力学,提出了运用于静力学和动力学的普遍方程,引进广义坐标的概念,建立了拉格朗日方程,把力学体系的运动方程从以力为基本概念的牛顿形式,改变为以能量为基本概念的分析力学形式,奠定了分析力学的基础,为把力学理论推广应用到物理学其他领域开辟了道路。

(完整版)几种插值法比较与应用

(完整版)几种插值法比较与应用

多种插值法比较与应用(一)Lagrange 插值 1. Lagrange 插值基函数 n+1个n 次多项式∏≠=--=nkj j j kjk x xx x x l 0)( n k ,,1,0 =称为Lagrange 插值基函数 2. Lagrange 插值多项式设给定n+1个互异点))(,(k k x f x ,n k ,,1,0 =,j i x x ≠,j i ≠,满足插值条件)()(k k n x f x L =,n k ,,1,0 =的n 次多项式∏∏∏=≠==--==nk nkj j jk j k k nk k n x x x x x f x l x f x L 000))(()()()(为Lagrange 插值多项式,称∏=+-+=-=nj j x n n x x n f x L x f x E 0)1()()!1()()()()(ξ 为插值余项,其中),()(b a x x ∈=ξξ (二)Newton 插值 1.差商的定义 )(x f 关于i x 的零阶差商)(][i i x f x f = )(x f 关于i x ,j x 的一阶差商ij i j j i x x x f x f x x f --=][][],[依次类推,)(x f 关于i x ,1+i x ,……,k i x +的k 阶差商ik i k i i k i i k i i i x x x x f x x f x x x f --=+-+++++],,[],,[],,,[1112. Newton 插值多项式设给定的n+1个互异点))(,(k k x f x ,n k ,,1,0 =,j i x x ≠,j i ≠, 称满足条件)()(k k n x f x N =,n k ,,1,0 =的n 次多项式)()](,,,[)](,[][)(10100100---++-+=n n n x x x x x x x f x x x x f x f x N为Newton 插值多项式,称],[,)(],,,[)()()(010b a x x x x x x f x N x f x E nj j n n ∈-=-=∏=为插值余项。

几种插值法简介[整理版]

几种插值法简介[整理版]

举例来看:可以认为某水文要素T随时间t的变化是连续的,某一个测点的水文要素T可以看作时间的函数T=f(t),这样在实际水文观测中,对测得的(n+1)个有序值进行插值计算来获取任意时间上的要素值。

①平均值法:若求Ti 和Ti+1之间任一点T,则直接取T为Ti和Ti+1的平均值。

插值公式为:T=Ti+Ti+1 2②拉格朗日(Lagrange)插值法:若求Ti 和Ti+1之间任一点T,则可用T i-1、T1、T i+1三个点来求得,也可用T i、T i+1、T i+2这三个点来求得。

前三点内插公式为:T=(t-t i)(t-t i+1)(t i-1-t i)(t i-1-t i+1)T i-1+(t-t i-1)(t-t i+1)(t-t i-1)(t-t i+1)T i+(t-t i)(t-t i-1)(t i+1-t i)(t i+1-t i-1)T i+1后三点内插公式为:T=(t-t i+1)(t-t i+2)(t i-t i+1)(t i-t i+2)T i+(t-t i)(t-t i+2)(ti-t i)(t i-t i+2)T i+1+(t-t i)(t-t i+1)(t i+2-t i)(t i+2-t i+1)T i+2为提高插值结果可靠性,可将前后3点内插值再进一步平均。

③阿基玛(Akima)插值法:对函数T=f(t)的n+1个有序型值中任意两点T i和T i+1满足:f(t i)=T i dfdt|t-ti=k i f’(t i+1)=T’idfdt|t-ti+1=k i+1式中k i,k i+1为曲线f(t)在这两点的斜率,而每点的斜率和周围4个点有关,插值公式为:T=P0+P1(t-t i)+P2(t-t i)2+P3(t-t i)3,来对T i和T i+1之间的一点T进行内差。

④牛顿(Newton)插值法:若求Ti 和Ti+1之间任一点T,插值公式为:T=f(x0)+(x-x0)f(x0,x1)+ (x-x0)(x-x1)f(x0,x1,x2)+…+(x-x0)(x-x1)…(x-x n-2)f(x0,x1,…,x n-1)式中,f(x0,x1),f(x0,x1,x2),…f(x0,x1,…,x n-1)是函数f(x)的1到第n-1阶差商。

拉格朗日插值法知识讲解

拉格朗日插值法知识讲解

拉格朗日插值法5.2 拉格朗日(Lagrange)插值可对插值函数选择多种不同的函数类型,由于代数多项式具有简单和一些良好的特性,例如,多项式是无穷光滑的,容易计算它的导数和积分,故常选用代数多项式作为插值函数。

5.2.1 线性插值问题5.1给定两个插值点其中,怎样做通过这两点的一次插值函数?过两点作一条直线,这条直线就是通过这两点的一次多项式插值函数,简称线性插值。

如图5.1所示。

图5.1 线性插值函数在初等数学中,可用两点式、点斜式或截距式构造通过两点的一条直线。

下面先用待定系数法构造插值直线。

设直线方程为,将分别代入直线方程得:当时,因,所以方程组有解,而且解是唯一的。

这也表明,平面上两个点,有且仅有一条直线通过。

用待定系数法构造插值多项式的方法简单直观,容易看到解的存在性和惟一性,但要解一个方程组才能得到插值函数的系数,因工作量较大和不便向高阶推广,故这种构造方法通常不宜采用。

当时,若用两点式表示这条直线,则有:(5.1)这种形式称为拉格朗日插值多项式。

,,称为插值基函数,计算,的值,易见(5.2)在拉格朗日插值多项式中可将看做两条直线,的叠加,并可看到两个插值点的作用和地位都是平等的。

拉格朗日插值多项式型式免除了解方程组的计算,易于向高次插值多项式型式推广。

线性插值误差定理5.1记为以为插值点的插值函数,。

这里,设一阶连续可导,在上存在,则对任意给定的,至少存在一点,使(5.3)证明令,因是的根,所以可设对任何一个固定的点,引进辅助函数:则。

由定义可得,这样至少有3个零点,不失一般性,假定,分别在和上应用洛尔定理,可知在每个区间至少存在一个零点,不妨记为和,即和,对在上应用洛尔定理,得到在上至少有一个零点,。

现在对求二次导数,其中的线性函数),故有代入,得所以即5.2.2 二次插值问题5.2给定三个插值点,,其中互不相等,怎样构造函数的二次的(抛物线)插值多项式?平面上的三个点能确定一条次曲线,如图5.2所示。

Matlab插值方法学习Hermite,lagrange,Newton

Matlab插值方法学习Hermite,lagrange,Newton

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。

1.拉格朗日多项式插值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。

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。

%定义myLagrange函数,参数为向量x,y,由用户调用该函数时输入function L=myLagrange (x,y)%n 插值结点的个数n=length(x);%L myLagrange函数计算的多项式系数行列式L=zeros(1,n);%%使用双重for循环,第一个for循环是fori=1:n%aa=1;%ww=1;%for循环for j=1:n%如果i不等于jif j~=i%累加法计算aa=a*(x(i)-x(j));%用向量乘法函数conv计算ww=conv(w,[1,-x(j)]);%if语句结束符end%第二个for循环结束符end%递归法计算L,其中y(i)/a*w表示第i个元素L=y(i)/a*w+L;%第一个for结束符end没错,就这么几句代码,所以很简单的。

2.牛顿插值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。

了解牛顿插值前要学习下差商和差分两个简单的概念。

Newton 插值的优点是:每增加一个节点,插值多项式只增加一项,即因而便于递推运算。

而且Newton 插值的计算量小于Lagrange 插值。

Lagrange插值

Lagrange插值

10
线性插值函数
f(x)
(x0 ,y0) (x1,y1) ,
P1(x)
x0
x1
可见
是过

两点的直线。 两点的直线。
11
抛物插值函数
p2(x) ≈ f(x)
f(x)
x0
x1
x2
因过三点的二次曲线为抛物线,故称为抛物插值。 因过三点的二次曲线为抛物线,故称为抛物插值。
12
N次插值函数
b]上对给定 1个不同结点 个不同结点: 设连续函数 y = f ( x ) 在[a, b]上对给定n + 1个不同结点: 分别取函数值 其中 试构造一个次数不超过n的插值多项式
n n
27
N次插值多项式7 次插值多项式7
n 设节点 a ≤ x0 < x1 < < xn ≤ b ,且 f 满足条件 f ∈C [a, b] ,
内存在, 内存在 f ( n + 1 )在[a , b]内存在 考察截断误差
Rn (x) = f (x) Ln (x)
罗尔定理 : 若 ( x ) 在[x0 ,
线性插值基函数 l0 ( x), l1 ( x) 满足下述条件
xi
l0 ( x) l1 ( x)
x0
1 0
x1
0 1
并且他们都是一次函数。 并且他们都是一次函数。 注意他们的特点对下面的推广很重要
18
一次Lagrange插值多项式(6) 一次Lagrange插值多项式(6)
我们称 l0 ( x ) 为点 x0 的一次插值基函数,( x ) 为点 的一次插值基函数, l1
P ( x) = a0 + a1x + a2 x2 ++ an xn n
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假定海底经过海水冲刷,充分光滑,也没有礁石和洞穴。试用 插值方法得到此海域深度数据并绘制海底地形图和等高线图。
X Table 20 i, i, 0, 5 ; Y Table 40 i, i, 0, 5 ; Z 8.73, 8.32, 8.00, 7.97, 7.77, 7.99 ,
8.94, 8.78, 6.87, 7.22, 7.92, 7.99 , 8.88, 8.91, 4.21, 6.38, 7.37, 7.95 , 8.79, 8.79, 8.54, 5.82, 4.88, 7.97 , 8.75, 8.80, 7.91, 5.80, 4.77, 7.85 , 8.52, 8.31, 6.61, 6.06, 6.49, 7.97 ; data Table X i , Y j , Z i, j , i, 6 , j, 6 ; data Flatten data, 1 ; f Interpolation data Plot3D f x, y , x, 0, 100 , y, 0, 200 ContourPlot f x, y , x, 0, 100 , y, 0, 200
用三次样条插值选取11个基点计算插值.
f x_ 1 1 x ^2 ;
n Input "n "
d Table 5 10 i 1 n, f 5 10 i 1
i, 1, n 1
N;
g Interpolation d, InterpolationOrder 3
Plot f x , g x , x, 5, 5 ,
g Interpolation data, InterpolationOrder 3 Plot g x , x, 0, 190
17.5
15
12.5
10
7.5
5
2.5 25 50 75 100 125 150 175
程序5 Mathematic
4、用Mathematic做二维网格节点数据的插值 Interpolation [date ]
度,测得的温度依次为: 5,8,9,15,25,29,31,30, 22,
25,27,24。 试估计每隔1/10小时的温度值。
d1 Table 1, 5 , 2, 8 , 3, 9 , 4, 15 , 5, 25 , 6, 29 , 7, 31 , 8, 30 , 9, 22 , 10, 25 , 11, 27 , 12, 24 ;
已知sin 35010' 0.5760,sin 35020' 0.5783,
如何求sin35016' ?
sin 35016'
0.578
0.5760
0.5775
(0.5783 0.5760)
0.577
0.5765
0.6
0.6145 0.615 0.6155 0.616 0.6165
0.5774
第七讲 插值与拟合实验
【主要内容】 介绍几种基本的插值方法(如 Lagrange插值、分段线性插值、三次样条插值 等)和数据的最小二乘拟合方法。
【主要目的】了解Mathematica提供的插值函数 和拟合函数的使用方法,通过实例学习如何用 插值和拟合解决实际问题,注意两者的联系与区 别。
插值
【引例1】
n
Ln (x) li (x) yi i0
其中li(x)为n次多项式:
li
(x)
(x x0 )L (xi x0 )L
(x ( xi
xi1)(x xi1)L xi1)(xi xi1)L
(x xn ) (xi xn
)
i 0,1,L , n
称为Lagrange插值基函数。容易证明
li (x j )
再用f (x)计算插值,即 y*=f (x*).
y* y1
y0 •
• •
x0 x1 x*
• •
xn
2、插值方法:
(1)拉格朗日(Lagrange)插值法 已知函数 f (x) 在n+1个点x0 , x1, …, xn处的函数值
为y0 ,y1, ,…,yn.求一n次多项式函数Pn(x),使其满足:
Pn (xi)=y i , i=0,1,…,n. 则拉格朗日插值多项式公式为:
PlotStyle RGBColor 1, 0, 0 ,
n,
程序3 Mathematic
1 0.8 0.6 0.4 0.2
-4
-2
2
4
3、用Mathematic做一维插值 Interpolation [date , InterpolationOrder->n]
实例1 在1-12的11小时内,每隔1小时测量一次温
采用拉格朗日多项式插值:选取不同插值节
点个数n+1,其中n为插值多项式的次数,当 n分别取2,4,6,8,10时,绘出插值结果图形.
f x_ 1 1 x ^2 ;
n Input "n "
d Table 5 10 i 1 n, f 5 10 i 1 n ,
i, 1, n 1
N;
L
Table
Product x d k, 1 , k, 1, i 1
则称S (为x)三次样条插值函数。
三次样条插值问题的提法如下:
给定函数 f (x)在 n 1个节点 x0 , x1, , xn
处的函数值为 y0 , y1, , yn,求一个三次样条
函数 S (x) ,使其满足:
S(xi ) yi ,i 0,1, , n
例3
1 f (x) 1 x2 , 5 x 5
g1 Interpolation d1, InterpolationOrder 3 ; Plot g1 x , x, 1, 12 n Input "n " g1 n
程序4 Mathematic
30 25 20 15 10
5
2
4
6
8
10
12
实例2 机翼加工问题
已知机翼上缘轮线数据如下:
x
0.00 4.74 9.50 19.00 38.00 57.00 76.00
实例3 海底地形图的绘制
为了在一新的海域建立新的航道,需要知道海底深度,并绘制 海底地形图。现使用一艘勘测船,对一矩形区域内均匀网格上 海底深度进行勘测,得到以下数据(x和y为点的坐标):
x=0
y=0
8.73
y=40
8.94
y=80
8.88
y=120 8.79
y=160 8.75
y=200 8.52
y
0.00 5.32 8.10 11.97 16.15 17.10 16.34
x 95.00 114.00 133.00 152.00 171.00 190.00
y 14.63 12.16 9.69 7.03 3.99 0.00
用三次样条函数画出机翼曲线。
机翼上 轮廓线
data 0.00, 0.00 , 4.74, 5.32 , 9.50, 8.10 , 19.00, 11.97 , 38.00, 16.15 , 57.00, 17.10 , 76.00, 16.34 , 95.00, 14.63 , 114.00, 12.16 , 133.00, 9.69 , 152.00, 7.03 , 171.00, 3.99 , 190.00, 0.00 ;
个很好的例子。
定义 设在区间[a,b]上给定一组节点
a x0 x1 xn b
上的函数值 y0 , y1, , yn,函数S (x)满足
1)S (x)在每个小区间 [xi1, xi ]上都是
次数不超过3的多项式;
2) S(xi ) yi ,i 0,1, , n 3)S (x) 在[a,b]上有连续的二阶导数。
程序6 Mathematic
10
8 6
0 20 40 60
200
150
200
100
50
150
80 0
100
100
海底地形图
50
0
0
20
40
60
80
100
等高线图
【引例2】
拟合
有一只对温度敏感的电阻,已经测得 一组温度t和电阻R的数据: t(0C) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7 R() 765 826 873 942 1032 现在想知道600 C时的电阻有多大。
y1
x x2
x0 x0
x x1 x2 x1
y2
n
Ln (x) li (x) yi i0
用Lagrange插值多项式Ln(x)近似,虽然随着节点 个数的增加, Ln(x)次数n变大,多数情况下误差 会变小,但是n增加时, Ln(x)光滑性变坏,有时会 出现很大的振荡.
例1 f (x) 1 , x [5,5] 1 x2
1、基本原理: 知n+1个节点( xj , yj ) (j = 0, 1, ...,n), 其中xj 互不相同, 不妨设a=x0<x1<…<xn=b,求任意插值点x*处的插值 y*.
y*
y1

y0 •
• • •
x0 x1 x* xn
具体的构造一个(相对简单的)函数 y=f (x),通过全部节点,即 f ( xj )=yj (j=0,1,…,n)
0,
其它
例2 对例1中的函数和节点,画出 n 2,4,6,8,10
情形下的分段线性插值的图形,研究分段线性 插值的收敛性。
f x_ 1 1 x ^2 ;
n Input "n "
d Table 5 10 i 1 n, f 5 10 i 1
i, 1, n 1
N;
g Interpolation d, InterpolationOrder 1
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