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實(shí)驗(yàn)2 插 值 與 擬 合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容:1. 三種插值方法 2用Matlab 計(jì)算插值 3擬合的基本原理 4用Matlab 擬合曲線實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?掌握插值與擬合方法一、 概念的引入1. 插值與擬合在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用l 機(jī)械制造:汽車外觀設(shè)計(jì)l 采樣數(shù)據(jù)的重新建構(gòu):電腦游戲中場(chǎng)景的顯示,地質(zhì)勘探,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域(CT)2. 概念的定義l 插值: 基于a,b區(qū)間上的n個(gè)互異點(diǎn),給定函數(shù)f(x),尋找某個(gè)函數(shù)去逼近f(x)。若要求(x)在xi處與f(xi)相等,這類的函數(shù)逼近問(wèn)題稱為插值問(wèn)題,xi即是插值點(diǎn)l 逼近: 當(dāng)取值點(diǎn)過(guò)多時(shí),構(gòu)造通過(guò)所有點(diǎn)的難度非常大。此時(shí)選擇一個(gè)次數(shù)較低的函數(shù)最佳逼近這些點(diǎn),一般采用最小二乘法l 光顧: 曲線的拐點(diǎn)不能太多,條件:二階幾何連續(xù)不存在多余拐點(diǎn)曲率變化較小l 擬合:曲線設(shè)計(jì)過(guò)程中用插值或通過(guò)逼近方法是生成的曲線光滑(切變量連續(xù))光顧二、 插值理論設(shè)函數(shù)y=f(x)在區(qū)間a,b上連續(xù),在a,b上有互異點(diǎn)x0,x1,xn處取值y0,y1,yn 。如果函數(shù)(x)在點(diǎn)xi上滿足(xi)=yi (i=0,1,2,n),則稱(x)是函數(shù)y=f(x)的插值函數(shù),x0,x1,xn是插值節(jié)點(diǎn)。若此時(shí)(x)是代數(shù)多項(xiàng)式P(x),則稱P(x)為插值多項(xiàng)式。顯然 f(x)(x),xa,b1. 拉格朗日插值構(gòu)造n次多項(xiàng)式Pn (x)= yk lk (x)=y0l0 (x)+y1l1 (x)+ynln (x),這是不超過(guò)n次的多項(xiàng)式,其中基函數(shù)lk(x)=顯然lk (x)滿足lk (xi)=此時(shí) Pn(x)f(x),誤差Rn(x)=f(x)-Pn(x)= 其中(a,b)且依賴于x,=(x-x0)(x-x1)(x-xn)很顯然,當(dāng)n=1、插值節(jié)點(diǎn)只有兩個(gè)xk,xk+1時(shí) P1(x)=yklk(x)+yk+1lk+1(x)其中基函數(shù)lk(x)= lk+1(x)= 2. 牛頓插值構(gòu)造n次多項(xiàng)式Nn(x)=f(x0)+f(x0,x1)(x-x0)+f(x0,x1,x2)(x-x0)(x-x1)+f(x0,x1,x2,xn)(x-x0)(x-x1)(x-xn)稱為牛頓插值多項(xiàng)式,其中 (二個(gè)節(jié)點(diǎn),一階差商) (三個(gè)節(jié)點(diǎn),二階差商) (n+1個(gè)節(jié)點(diǎn),n階差商)注意:由于插值多項(xiàng)式的唯一性,有時(shí)為了避免拉格朗日余項(xiàng)Rn(x)中n+1階導(dǎo)數(shù)的運(yùn)算,用牛頓插值公式Rn (x)=f(x)-Nn(x)=f(x,x0,xn)n+1(x),其中n+1(x)=(x-x0)(x-x1)(x-xn)3. 分段插值-子區(qū)間內(nèi),避免函數(shù)在某些區(qū)間失真1) 線性插值已知n+1個(gè)不同節(jié)點(diǎn)x0,x1,xn ,構(gòu)造分段一次線性多項(xiàng)式P(x),使之滿足l P(x)在a,b上連續(xù)l P(xk)=ykl P(x)在xi,xi+1上是線性函數(shù),P(x)=2) 兩點(diǎn)帶導(dǎo)數(shù)插值-避免尖點(diǎn)、一階連續(xù)區(qū)間a,b上兩個(gè)互異節(jié)點(diǎn)xi,xi+1,已知實(shí)數(shù)y i,y i+1,m i,m i+1,為了構(gòu)造次數(shù)不大于3的多項(xiàng)式滿足條件 引入,使之滿足 可以求出此時(shí)=+,其中4. 三次樣條插值-二階可導(dǎo)對(duì)于給定n+1個(gè)不同節(jié)點(diǎn)x0,x1,xn及函數(shù)值y0,y1,yn,其中a=x0x1n。由于該超定方程個(gè)數(shù)多于未知數(shù)個(gè)數(shù),當(dāng)增廣矩陣的秩大于系數(shù)矩陣的秩時(shí)無(wú)解?,F(xiàn)在求其最小二乘解,它就是使余向量rx=b-Ax的譜范數(shù)rx2=(rxTrx)1/2 最小的n維向量。具體解法可以通過(guò)求解該方程組的法方程組ATAx=ATb獲得。2. Matlab的實(shí)現(xiàn)1)線性擬合及多項(xiàng)式擬合ployfit(x,y,i)以最高次為i的多項(xiàng)式擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,y)例1 x=0 1 2 3 4 5;y=0 21 62 70 77 110;coef=polyfit(x,y,1);a1=coef(1),a0=coef(2);ybest=a1*x+a0;s=sum(y-ybest).2);axis(-1,6,-20,120);plot(x,y, *)hold onplot(x,ybest)例2如下給出從二階到十階多項(xiàng)式擬合曲線的比較程序,并給出擬合曲線x=0 1 2 3 4 5;y=0 21 62 70 77 110;xi=0:0.2:5;for n=2:10bb=polyfit(x,y,n);yi=polyval(bb,xi);plot(xi,yi,x,y, * )title(int2str(n), 次多項(xiàng)式擬合曲線)grid onpauseend例3在某個(gè)實(shí)驗(yàn)中得到如下一組數(shù)據(jù):x1234567y0.31010.49000.64000.80000.92001.05001.2000已知x,y滿足y=kxn,求參數(shù)k與n。 提示: y=kxnlny=lnk+nlnx LOG(x) EXP(x)* 可線性化的非線性模型模型形式變換后形式變量和參數(shù)的變化YXa1a22) 超定方程的解法例:用最小二乘法求一個(gè)形如y=a+bx2的經(jīng)驗(yàn)公式,是其擬合下表數(shù)據(jù):xi1925313844yi19.032.349.073.397.8x=19 25 31 38 44;y=19.0 32.3 49.0 73.3 97.8;x1=
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