基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法201310632445.7

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插值与拟合

插值与拟合

且 f(1.5) ≈L1(1.5) = 0.885。
Lagrange插值法的缺点
• 多数情况下,Lagrange插值法效果是不错的, 但随着节点数n的增大,Lagrange多项式的次 (Runge)现象。
• 例:在[-5,5]上用n+1个等距节点作插值多项 式Ln(x),使得它在节点处的值与函数y = 1/(1+25x2)在对应节点的值相等,当n增大时, 插值多项式在区间的中间部分趋于y(x),但 对于满足条件0.728<|x|<1的x, Ln(x)并不趋 于y(x)在对应点的值,而是发生突变,产生 剧烈震荡,即Runge现象。
总结
• 拉格朗日插值:其插值函数在整个区间 上是一个解析表达式;曲线光滑;收敛 性不能保证,用于理论分析,实际意义 不大。
• 分段线性插值和三次样条插值:曲线不 光滑(三次样条已有很大改进);收敛 性有保证;简单实用,应用广泛。
1.2 二维插值
• 二维插值是基于一维插值同样的思想, 但是它是对两个变量的函数Z=f(x,y)进 行插值。
• n=5; • x0=-1:1/(n-1):1;y0=1./(1+25*x0.^2);y1=lagr(x0,y0,x); • subplot(2,2,2), • plot(x,z,'r-',x,y,'m-'),hold on %原曲线 • plot(x,y1,'b'),gtext('L8(x)','FontSize',12),pause %Lagrange曲线
基函数为
l0 (x)
x x1 x0 x1
x2 1 2
2
x
l1(x)
线性插值函数为

曲面插值算法

曲面插值算法

曲面插值算法摘要:一、曲面插值算法简介1.概念解释2.应用背景二、常见的曲面插值算法1.线性插值2.二次插值3.三次插值4.多项式插值5.样条插值三、各类算法的优缺点分析1.线性插值2.二次插值3.三次插值4.多项式插值5.样条插值四、曲面插值算法的实际应用1.计算机图形学2.数值分析3.数据处理五、曲面插值算法的发展趋势与展望1.高阶插值算法的开发2.插值算法的优化与改进3.跨学科研究与应用正文:曲面插值算法是一种在计算机图形学、数值分析等领域广泛应用的技术。

通过该算法,可以在给定的一些点之间,根据一定的规律,计算出新的点,从而实现对曲面的精确表示与描绘。

本文将对曲面插值算法进行详细介绍,包括其基本概念、常见算法、优缺点分析、实际应用与发展趋势。

首先,我们需要了解曲面插值算法的概念。

曲面插值算法,顾名思义,是一种插值方法。

它根据给定的一些点,计算出这些点之间的新的点,从而实现对曲面的描绘。

这种方法可以用来填充曲面上的空洞,消除表面的不平滑现象,提高图形渲染的质量等。

接下来,我们将介绍几种常见的曲面插值算法。

首先是线性插值,它是最简单的插值方法,适用于平滑曲面的表示。

其次是二次插值,它的插值效果比线性插值更接近实际曲面,但计算复杂度较高。

然后是三次插值,它可以得到较高的插值精度,但计算复杂度也相应增加。

多次多项式插值和样条插值是另外两种常用的方法,它们在某些特定情况下具有较好的插值效果。

在了解了各种曲面插值算法之后,我们需要分析它们的优缺点。

线性插值虽然简单,但插值效果较差;二次插值和三次插值在某些情况下可以得到较好的插值效果,但计算复杂度较高;多项式插值和样条插值则具有较好的适应性和通用性,可以根据实际需求选择合适的插值方法。

曲面插值算法在实际应用中具有广泛的应用前景。

在计算机图形学领域,它被用来生成和渲染三维图形,提高图形质量;在数值分析领域,它被用来插值数据,提高计算精度和效率;在数据处理领域,它被用来填充数据空洞,提高数据的可视化效果。

插值拟合的原理和步骤

插值拟合的原理和步骤

插值拟合的原理和步骤嘿,朋友们!今天咱来聊聊插值拟合这玩意儿,听起来是不是挺高深莫测的呀?其实啊,没那么玄乎!你就想想看,插值拟合就像是给数据搭积木!咱手里有一堆数据点,就好比是一堆形状各异的积木块。

而插值拟合呢,就是要把这些积木块巧妙地连接起来,组成一个好看又实用的模型。

比如说,咱有一些气温的数据,在不同时间点上的气温不一样。

那怎么才能知道中间那些时间点的气温大概是多少呢?这时候插值拟合就派上用场啦!它就像个神奇的魔法师,能在这些已知的数据点之间“填补”出合理的数值来。

那它具体是怎么做到的呢?这就好比是走钢丝,得小心翼翼地找到那个平衡点。

不同的插值拟合方法就像是不同的走钢丝技巧。

有的方法简单直接,就像大步流星地走过去;有的方法则细致入微,像是一小步一小步稳稳地挪。

咱常见的插值拟合方法有多项式插值啦,样条插值啦等等。

多项式插值呢,就像是用一条弯弯的曲线去尽量贴合那些数据点,让它们乖乖地待在曲线上。

样条插值呢,则更像是把数据点串起来的一条光滑丝带,既好看又实用。

那插值拟合有啥用呢?哎呀,用处可多啦!在科学研究中,它能帮助科学家们更好地理解数据背后的规律。

在工程领域,它能让工程师们更准确地设计出各种东西。

就好比建筑师盖房子,得先把地基打好,插值拟合就是那个帮他们打好地基的工具。

你想想,如果没有插值拟合,很多数据就只是孤立的点,很难看出个所以然来。

但有了它,这些点就像被施了魔法一样,变成了有意义的曲线、模型。

咱平时生活中其实也能看到插值拟合的影子呢!比如说天气预报,那可不是随便猜猜的,背后就有插值拟合的功劳。

它能根据已有的气象数据,推测出未来的天气情况。

这不是很神奇吗?总之呢,插值拟合就像是一把神奇的钥匙,能打开数据背后的神秘大门。

它让那些看似杂乱无章的数据变得有秩序、有意义。

所以啊,朋友们,可别小瞧了它哟!这玩意儿可厉害着呢!。

曲面插值算法

曲面插值算法

曲面插值算法(原创版)目录1.曲面插值算法的定义与作用2.曲面插值算法的分类3.曲面插值算法的应用实例4.曲面插值算法的发展趋势与展望正文曲面插值算法是一种通过离散数据点来描述连续曲面的数学方法,它在计算机图形学、地形建模、数值分析等领域具有广泛的应用。

根据插值方法的不同,曲面插值算法可以分为以下几类:1.线性插值算法:线性插值算法主要包括二维线性插值和三维线性插值。

二维线性插值主要采用双线性插值法,通过计算数据点之间的线性关系,得到插值点上的曲面值。

三维线性插值则在此基础上进行扩展,采用三线性插值法,计算数据点之间的三次线性关系,得到插值点上的曲面值。

2.二次插值算法:二次插值算法主要包括逆距离加权法、局部多项式插值、全局多项式插值等。

逆距离加权法是根据数据点到插值点的距离进行加权平均,得到插值点上的曲面值。

局部多项式插值是在某个小区域内,采用多项式函数拟合数据点,得到插值点上的曲面值。

全局多项式插值则是在整个域内进行多项式拟合,得到插值点上的曲面值。

3.非线性插值算法:非线性插值算法主要包括样条插值、NURBS 插值等。

样条插值是通过基函数的加权和来表示曲面,具有较好的局部性和灵活性。

NURBS 插值则是通过非均匀有理基函数表示曲面,具有良好的局部性和全局性,适用于复杂曲面的插值。

曲面插值算法在实际应用中有很多实例,如地形建模、计算机动画、数值模拟等。

例如,在地形建模中,可以通过曲面插值算法根据离散的地形数据点生成连续的地形曲面,从而实现地形的精确表示。

在计算机动画中,曲面插值算法可以用于生成光滑的运动轨迹,提高动画效果。

在数值模拟中,曲面插值算法可以用于对离散数据进行插值,提高数值模拟的精度和效率。

随着计算机技术的不断发展,曲面插值算法也在不断完善和优化。

二元曲面拟合

二元曲面拟合

二元曲面拟合
二元曲面拟合是一种数学和计算机图形学领域的技术,旨在通过已知数据点来构建一个平滑的曲面。

这种拟合可以通过多种方法完成,以下是一些常见的二元曲面拟合技术:
最小二乘法:常用于拟合平面、曲线和曲面。

通过最小化观测值与拟合曲面之间的残差平方和,得到曲面的系数。

径向基函数插值(Radial Basis Function Interpolation):使用径向基函数对数据进行插值,通过合理选择基函数的参数,可以拟合出一个光滑的曲面。

样条曲面拟合:利用样条曲面进行插值,将给定数据点连接起来形成光滑的曲面。

B样条和NURBS(非均匀有理B样条)是常见的样条曲面方法。

Kriging(克里金插值):主要用于地统计学中,但也可用于曲面拟合。

通过建立协方差函数,克里金插值可以根据数据点的空间分布生成曲面。

高次多项式拟合:通过使用高次多项式函数,可以更灵活地适应数据的变化。

然而,需要注意过度拟合(overfitting)的问题。

曲面拟合的优化方法:使用各种优化算法,如梯度下降法,通过调整曲面的参数以最小化拟合误差。

选择合适的方法取决于数据的性质、拟合的要求以及计算资源的可用性。

在实际应用中,通常需要根据具体情况选择最适合的拟合方法。

2、曲面拟合及其应用综述

2、曲面拟合及其应用综述

曲面拟合及其应用综述摘要:本文首先分析了曲面拟合方法的背景及在各个领域中的应用,介绍了曲面拟合方法的基本原理及实现方法,然后结合两个实例,着重分析了基于曲面拟合的信息融合技术在变压器短路故障的在线监测、大型油浸式变压器故障诊断中的应用,最后对全文内容进行了总结,并对曲线拟合方法的发展进行了思考和展望。

关键词:曲面拟合信息融合技术变压器故障在线监测故障诊断1背景及应用在科学研究中,常常需要根据实际的试验测试结果来分析变量对目标函数的影响。

为了找出目标函数与变量之间的关系,我们可以采用传统的插值法。

但是由于实际问题中我们的测量数据数量很大,往往会造成差值函数次数过高,使得计算量大大增加;同时,由于实际测试中可能出现错误数据,而插值法无法进行识别,这会影响插值函数与实际情况的逼近程度。

随着应用数学学科的不断发展,曲线拟合及曲面拟合的方法得到了充分的研究,在实际中很好地弥补了插值法的不足之处,因而在一段时间内得到了广泛的应用。

通常,曲线拟合法适用于单一变量与目标函数之间的关系分析,而曲面拟合则多用于二维变量与目标函数之间关系的分析。

曲面拟合法可以解决很多实际的工程问题。

我们可以采用曲面拟合法来检测高温区域的边缘,根据获取的目标表面温度图像,进行高温区域检测,进而判断可能存在的热故障隐患[1]。

通过曲面拟合方法,可以求得多燃料混烧机组中机组煤耗量与机组负荷量、掺烧BFG量之间的关系,形成机组耗量特性曲线,用于多燃料多机组电厂能源利用的综合优化[2]。

基于时频曲面拟合方法进行信号分析,并结合自适应技术调整拟合基函数,能够实现对振动信号中的各种非平稳噪声抑制,从而实现更好的信号处理,进行远程故障诊断[3]。

将分形理论与曲面拟合法结合,可以实现存在隔离断面的复杂曲面的拟合,用于土壤勘探研究[4]。

此外,曲面拟合法还可用于雷达天线表面检测[5]、逆向工程中的元件还原[6]、电磁散射的计算[7]、数字图像处理[8]等方面。

插值与拟合问题

插值与拟合问题

插值与拟合问题插值与拟合是数学和计算机科学领域中常见的问题,涉及到通过已知数据点来估计未知点的值或者通过一组数据点来逼近一个函数的过程。

在现实生活中,这两个问题经常用于数据分析、图像处理、物理模拟等领域。

本文将介绍插值与拟合的基本概念、方法和应用。

一、插值问题插值是通过已知的数据点来推断出未知点的值。

在插值问题中,我们假设已知数据点是来自于一个未知函数的取值,在这个函数的定义域内,我们需要找到一个函数或者曲线,使得它经过已知的数据点,并且可以通过这个函数或者曲线来估计未知点的值。

常见的插值方法包括线性插值、拉格朗日插值和牛顿插值。

线性插值是通过已知的两个数据点之间的直线来估计未知点的值,它简单而直观。

拉格朗日插值则通过构造一个关于已知数据点的多项式来估计未知点的值,这个多项式经过每一个已知数据点。

牛顿插值和拉格朗日插值类似,也是通过构造一个多项式来估计未知点的值,但是它使用了差商的概念,能够更高效地处理数据点的添加和删除。

不仅仅局限于一维数据点的插值问题,对于二维或者更高维的数据点,我们也可以使用类似的插值方法。

例如,对于二维数据点,我们可以使用双线性插值来估计未知点的值,它利用了四个已知数据点之间的线性关系。

插值问题在实际应用中非常常见。

一个例子是天气预报中的气温插值问题,根据已知的气温观测站的数据点,我们可以估计出其他地点的气温。

另一个例子是图像处理中的像素插值问题,当我们对图像进行放大或者缩小操作时,需要通过已知像素点来估计未知像素点的值。

二、拟合问题拟合是通过一组数据点来逼近一个函数的过程。

在拟合问题中,我们假设已知的数据点是来自于一个未知函数的取值,我们需要找到一个函数或者曲线,使得它能够与已知的数据点尽可能地接近。

常见的拟合方法包括多项式拟合、最小二乘拟合和样条拟合。

多项式拟合是通过一个多项式函数来逼近已知的数据点,它的优点是简单易用,但是对于复杂的函数形态拟合效果可能不好。

最小二乘拟合则是寻找一个函数,使得它与已知数据点之间的误差最小,这个方法在实际应用中非常广泛。

曲面拟合方法

曲面拟合方法

曲面拟合方法
曲面拟合方法是一种用于将离散的数据点拟合成平滑曲面的数学方法。

这些数据点可以是二维或三维空间中的点集。

以下是几种常见的曲面拟合方法:
1. 最小二乘法:最小二乘法是一种常见的曲面拟合方法,用于拟合离散点集到一个经验模型。

它通过最小化数据点到拟合曲面的距离的平方和来确定最佳拟合曲面。

常用的最小二乘法包括线性回归和多项式回归。

2. 样条插值:样条插值是一种常用的曲面拟合方法,通过利用已知数据点之间的连续性来构建平滑的曲面。

其中最常用的是三次样条插值方法。

样条插值方法将曲面分为小段,并在每一段上使用三次多项式进行插值。

3. Kriging:Kriging 方法是一种基于空间插值概念的曲面拟合方法。

它利用了离散数据点之间的空间自相关性来进行拟合。

Kriging 方法在地质学、地理信息系统等领域得到广泛应用。

4. 非参数拟合方法:非参数拟合方法不依赖于先验模型,而是直接根据数据点进行拟合。

其中,一种常见的非参数拟合方法是基于径向基函数(Radial Basis Function)的方法,如高斯过程回归。

5. 曲面重建:曲面重建方法将离散的点云数据转化为光滑的曲面表示。

其中常用的方法包括Delaunay三角剖分、边界表示法和隐式曲
面表示法等。

选择适当的曲面拟合方法取决于数据特性、应用需求和计算资源等因素。

不同的方法在拟合精度、计算复杂度和参数调整方面可能存在差异,因此需要根据具体情况进行选择和调整。

曲面拟合算法的研究及应用

曲面拟合算法的研究及应用

曲面拟合算法的研究及应用随着科学技术的日益发展,各行各业对于曲面拟合算法的需求也越来越高。

在许多应用场合下,如CAD(计算机辅助设计)、机器人技术、三维打印等,都需要通过数据点来对曲面进行拟合。

对于曲面拟合算法的研究和应用已经成为一个十分重要的研究方向。

一、曲面拟合算法介绍曲面拟合算法是利用函数拟合法对于曲面进行近似拟合的技术。

通过一组坐标点来描述一个三维曲面,而曲面拟合算法就是通过这组坐标点来搜索出一条接近点云的曲面,从而实现曲面的拟合。

目前常用的曲面拟合算法主要分为以下两类:一类是基于控制点(Control Point)的曲面拟合算法,此类算法需要事先选择一定数量的控制点,并且也常见于Bézier曲线或Bézier曲面的计算中;另一类是基于网格(Mesh)的曲面拟合算法,该类算法通常适用于后评估表面和基于几何约束的表面。

二、曲面拟合算法的应用1. CAD技术在CAD技术中,使用曲面拟合算法进行物体的建模是一个极其常见的方法。

由于CAD中需要对物体进行三维显示和模拟,在进行建模过程中,需要通过曲面拟合算法对于物体进行精确的处理,从而实现模型的高度精度和准确性。

2. 机器人技术在机器人技术领域中,曲面拟合算法多用于机器人视觉的处理中。

在一些需要高精度的机器人视觉系统中,需要对机器人的外形进行数学描述,而曲面拟合算法可以根据机器人表面的点云数据来推测出其外形,使得机器人视觉系统可以更加精确地执行任务。

3. 三维打印在三维打印领域中,曲面拟合算法的应用非常广泛。

当进行三维打印时,由于物体的三维形状复杂,因此需要对物体的表面进行精确的处理,使得打印结果符合预期。

在处理三维打印过程中,曲面拟合算法可以精确地恢复出物体的表面形状,从而减少可能的误差。

三、曲面拟合算法的研究在曲面拟合算法的研究领域中,目前主要的研究方向有以下两个方面:1. 算法优化在曲面拟合的算法应用中,算法的运行效率是非常重要的一个因素,这需要我们对算法进行优化。

曲面插值算法

曲面插值算法

曲面插值算法
曲面插值算法(surface interpolation algorithm)是指根据给定的一组离散点数据,通过某种数学方法来拟合出一个连续的曲面模型的算法。

常用的曲面插值算法有以下几种:1. 三次样条插值算法(Cubic spline interpolation):该算法基于三次多项式形式的曲线来实现曲面的插值。

它通过满足一些额外的条件(如节点间的光滑要求)来获得平滑的插值曲线。

2. Lagrange插值算法:该算法使用Lagrange插值多项式来拟合曲面。

Lagrange插值多项式是通过使用给定数据点上的拉格朗日插值基函数的线性组合来定义的。

3. 三角网格插值算法(Triangulated surface interpolation):该算法使用一组三角形来构建曲面模型。

它通常通过将给定的离散点数据连接起来形成一个三角网格,并在每个三角形中使用线性插值来计算曲面上的其他点。

4. 回归分析算法(Regression analysis):该算法使用回归分析方法来建立一个曲面模型。

它通过拟合某种确定性回归方程,使曲面与给定的离散点数据最符合。

这些算法在实际应用中都有各自的优缺点,并且适用于不同类型的曲面插值问题。

在选择曲面插值算法时需要根据实际问题的特点和要求,综合考虑各种因素来进行选择。

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法赵洋;杨丹蕾;刘博宇;杨进华【摘要】图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。

本文在传统三次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u1, v1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的三次样条插值和双立方插值法。

最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。

实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。

%Image registration is applied extensively in manyfields,such as in computer vision,recognize patterns,mili-tary, medical imaging, and so on .registration at pixel level can’t meet our requirements. registration Should be at Sub-pixel level. An improved sub-pixel registration algorithm is proposed based on cubic surface fitting method. First, find the pixel registration coordinates (u1,v1) . Second,there is an image interpolation process. We use cubic spline in-terpolation and bicubic interpolation in the image interpolation process,and cubic spline interpolation has the second-or-der continual derivative in the node. Finally,we get the sub-pixel registration results rely on cubic surface fitting meth-od. The experiment results show that the algorithm relatively to the general cubic surface fitting has a slight increase in calculation error. The experim ental results show that the algorithm maintains a high precision of sub-pixel extraction.【期刊名称】《长春理工大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2016(039)004【总页数】5页(P109-112,129)【关键词】图像配准;亚像素;样条插值;双立方插法【作者】赵洋;杨丹蕾;刘博宇;杨进华【作者单位】长春理工大学光电工程学院,长春130022;吉林大学通信工程学院,长春 130000;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391图像配准作为计算机是觉得关键技术之一,是在不同时间、不同地点、不同相机拍摄的两幅图片像中找到一组人们感兴趣的同名点的过程,而对于超分辨率遥感图像生成、高精度3D重建、视觉定位、医学图像等应用中的关键问题,配准结果需要达到亚像素级级别。

曲线拟合与插值方法的数学原理

曲线拟合与插值方法的数学原理

曲线拟合与插值方法的数学原理现代科学技术的发展离不开数学的支持,而在数学领域中,曲线拟合与插值方法是一种常用的数学原理。

本文将从数学角度探讨曲线拟合与插值方法的原理及其应用。

曲线拟合是指利用已知的数据点,通过一定的数学方法找到与这些数据点最为契合的曲线。

在实际应用中,往往通过曲线拟合方法来预测未知数值,从而达到分析数据、优化设计等目的。

而曲线插值则是指通过已知数据点之间的光滑曲线来逼近实际函数的方法。

曲线插值要求插值函数通过所有给定的数据点,从而保证精确度要求。

曲线拟合与插值方法的数学原理主要涉及到数值分析、逼近论、微积分等数学知识。

在曲线拟合中,常用的方法包括最小二乘法、最小二乘多项式拟合、最小二乘非线性拟合等。

最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来确定未知参数的优化方法,能够有效降低数据测量误差对拟合结果的影响。

在曲线插值方法中,常用的技术包括拉格朗日插值、线性插值、样条插值等。

这些方法通过不同的插值基函数来逼近实际函数,其中拉格朗日插值是一种广泛应用的方法,它通过已知数据点构造一个插值多项式,从而达到对函数的逼近效果。

曲线拟合与插值方法在实际应用中有着广泛的应用。

例如,在工程领域中,曲线拟合与插值方法能够对大量的实验数据进行处理,从而找到数据背后的规律,为工程设计提供支持。

在金融领域中,曲线插值方法被广泛用于股票市场走势的分析与预测,通过对历史数据的插值拟合,为投资决策提供参考。

此外,在地理信息系统、生物医学和社会科学等领域,曲线拟合与插值方法也有着重要的应用价值。

总之,曲线拟合与插值方法作为一种重要的数学原理,在现代科学技术领域中有着广泛的应用。

通过对曲线拟合与插值方法的深入研究和探讨,我们能够更好地理解数据背后的规律,为科学研究和工程实践提供强大的支持。

希望本文能够对读者对曲线拟合与插值方法有所启发和帮助。

基于机器学习的曲面拟合方法研究

基于机器学习的曲面拟合方法研究

基于机器学习的曲面拟合方法研究随着科技的不断发展,机器学习成为了最近最热门的技术之一,也被广泛应用于各个领域。

其中,基于机器学习的曲面拟合方法也备受研究者们的关注。

曲面拟合是三维模型处理中的重要技术,其目的是用一组数据点拟合出平滑的曲面,为后续的几何建模和分析铺平道路。

本文将探讨机器学习在曲面拟合中的应用,重点介绍三种基于机器学习的曲面拟合方法:基于支持向量机的曲面拟合、基于神经网络的曲面拟合和基于决策树的曲面拟合。

一、基于支持向量机的曲面拟合支持向量机是一种分类器,常用于分类和回归分析中。

其基本思想是通过寻找最优超平面将数据分为两类,并最大化各类数据点到超平面的间隔。

在曲面拟合中,支持向量机可以用来处理非线性问题,即使数据集中带有噪音或孤立点,也可以获得很好的效果。

其优势在于可以通过调节参数来控制预测函数的复杂度,从而在保持精度的同时避免过拟合。

二、基于神经网络的曲面拟合神经网络是一种模拟大脑思维过程的学习算法,常用于处理非线性问题。

在曲面拟合中,神经网络可以识别和学习实际数据集中的模式,从而拟合出可靠的曲面。

其优势在于可以自适应地调整权值和阈值,从而实现精确的拟合。

但需要注意的是,神经网络需要大量的训练数据来避免过拟合,并且需要对网络结构进行仔细的设计和调整。

三、基于决策树的曲面拟合决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型,其基本思想是将数据集分解成小的、易于管理的子集。

在曲面拟合中,决策树可用于非线性问题,可以从数据集中获得清晰的模式,从而能够准确地拟合出曲面。

其优势在于可以通过简单的决策规则来识别模式并学习数据,训练时间短,可解释性强。

四、总结综上所述,机器学习在曲面拟合中有着广泛的应用,其中基于支持向量机、神经网络和决策树的曲面拟合方法都有其独特的优势和局限性。

在选择合适的方法时,需要考虑数据集的大小和复杂度、计算效率、模型复杂度等因素,并在具体应用场景中进行适当的调整。

未来,机器学习技术将会不断发展,带来更加灵活、高效和精确的曲面拟合方法,为三维模型处理和应用提供更加多元化的解决方案。

曲面设计中的拟合算法研究

曲面设计中的拟合算法研究

曲面设计中的拟合算法研究随着现代工业不断进步,曲面设计已经成为了制造业中不可或缺的一部分。

在制造出具有复杂曲面的零件的时候,曲面设计成为了一个非常关键的环节。

为了实现快速而准确的曲面拟合,曲面设计中的拟合算法变得越来越重要。

在本文中,我们将探讨曲面设计中的拟合算法研究。

一、曲面拟合算法的主要方法曲面拟合算法的主要方法有三个:最小二乘法、最大似然法和广义曲面拟合法。

其中最小二乘法是最常用的一种方法,也是最为简单的一种方法。

在该方法中,我们通过寻找数据点和曲面之间距离的平方和的最小值来确定曲面的最佳拟合方程。

最大似然法则基于对曲面个参数的估计,采用最可能使数据出现的概率最大的一种方法,可以改进曲面拟合的精度。

广义曲面拟合法则更加复杂,可以用于拟合各类曲面,精度也更高。

二、曲面拟合算法的应用范围曲面拟合算法在各种领域中都有广泛的应用,尤其在机械制造、建筑、汽车、飞机制造等领域中,曲面拟合算法具有非常重要的作用。

例如,在机械制造中,曲面拟合算法可以被用于机床上的曲面拉削和磨削等加工操作。

在建筑工程中,曲面拟合算法也可以用于拟合不规则的建筑表面形状。

曲面拟合算法还可以应用于医学领域,例如,拟合心脏或肺部的形状。

另外,在汽车制造中,曲面拟合算法也可以用于汽车外形设计和检验。

总之,曲面拟合算法在现代工业和科学技术中的应用非常广泛。

三、曲面拟合算法的优缺点曲面拟合算法虽然在许多技术领域中得到广泛的应用,但这种算法也存在着一些优缺点。

首先,曲面拟合算法可以高精度地拟合出各种曲面,可以在让人类难以处理的曲面拟合上发挥最大效果。

其次,曲面拟合算法的计算速度非常快,可以快速有效地处理数据。

这种算法在工业制造中被广泛应用,可以快速地完成各种生产任务。

然而,曲面拟合算法也存在许多缺点。

首先,当数据集比较大时,曲面拟合算法的计算时间会非常长,这对于生产任务进度的要求而言,可能会造成其较大的影响。

其次,曲面拟合算法不适用于处理异态数据,这在现实生产过程中比较普遍。

曲面拟合是啥原理图的应用

曲面拟合是啥原理图的应用

曲面拟合是啥原理图的应用1. 曲面拟合的概念曲面拟合是一种数学建模技术,用于将一组离散点数据拟合成平滑的曲面。

它通过寻找最适合给定点集的曲面来实现数据的近似和拟合。

曲面拟合在计算机图形学、CAD/CAM、工程设计和地理信息系统等领域得到了广泛应用。

2. 曲面拟合的原理曲面拟合的原理基于数学最优化方法,旨在找到一个曲面模型,使其最接近给定的离散点数据。

常见的曲面拟合方法包括最小二乘法和样条曲面拟合等。

2.1 最小二乘法最小二乘法是曲面拟合中常用的一种方法。

它通过最小化数据点与曲面之间的距离来确定最佳拟合曲面。

最小二乘法可以分为线性最小二乘法和非线性最小二乘法。

2.1.1 线性最小二乘法线性最小二乘法适用于拟合线性模型的情况。

其基本原理是建立一个与数据点相匹配的线性模型,并通过最小化残差平方和来确定最佳拟合曲面。

线性最小二乘法的数学公式可以表示为:min E = Σ (yi - f(xi))^2其中,E为残差平方和,yi为实际观测值,f(xi)为线性模型的预测值。

2.1.2 非线性最小二乘法非线性最小二乘法适用于拟合非线性模型的情况。

其原理与线性最小二乘法类似,不过在计算残差平方和时,需要通过迭代的方式逼近最佳拟合结果。

非线性最小二乘法的数学公式可以表示为:min E = Σ (yi - f(xi;θ))^2其中,θ为模型参数,f(xi;θ)为非线性模型的预测值。

2.2 样条曲面拟合样条曲面拟合是一种使用控制点和插值方法构造曲面的技术。

它将拟合问题转化为一个插值问题,在给定的控制点上生成一个平滑的曲面。

样条曲面拟合的原理是通过插值方法将数据点与控制点相连,并在控制点上生成一个曲面模型,以实现数据的拟合。

3. 曲面拟合的应用曲面拟合在许多领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:•计算机图形学:曲面拟合可以用于生成光滑的曲线和曲面,用于渲染和动画效果的生成。

•CAD/CAM:曲面拟合可以用于设计和制造曲面形状的产品,例如汽车、飞机等。

曲线曲面的插值与拟合方法次课共45页文档

曲线曲面的插值与拟合方法次课共45页文档
曲线曲面的插值与拟合方法次课
11、用道德的示范来造就一个人,显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的,对谁都一视同仁。在每件事上,她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由,因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样,法律和法律都是相互依存的。——伯克

29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

30、意志是一个强壮的盲人,倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢!
45

26、要使整个人生都过得舒适、愉快,这是不可能的,因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭

27、只有把抱怨环境的心情,化为上进的力量,才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪Байду номын сангаас
28、知之者不如好之者,好之者不如乐之者。——孔子

插值与曲线拟合论文

插值与曲线拟合论文

拟合及插值问题研究摘 要 本文讨论了插值函数的基本概念及线性插值和多项式插值存在唯一性.主要介绍了基于基函数的拉格朗日插值、基于均差的牛顿插值和基于导数埃尔米特插值及三次样条插值.曲线拟合及基于最小二乘拟合的多项式插值和正交多项式插值.关键词 拉格朗日插值 牛顿插值 曲线拟合 最小二乘法1 引 言函数常被用来描述客观事物变化的内在规律(数量关系).但在生产和科研实践中遇到的大量函数,却是复杂函数.对于实际中的这些复杂函数,我们希望能构造一个能反映函数本身的特性,又便于计算的简单函数,近似代替原来的函数.解决上述问题的方法有两类:一类是对于一组离散点),,2,1,0()),(,(n i x f x i i =,选定一个便于计算的函数形式)(x p ,如多项式函数、分段性函数、有理函数、三角函数等,要求简单函数)(x p 满足),,2,1,0(),()(n i x f x p i i ==.由此确定函数)(x p 作为)(x f 的近似函数,这就是插值方法.令一类方法在选定近似函数)(x p 的形式时,不要近似函数)(x p 必须满足),,2,1,0(),()(n i x f x p i i ==,而只要在某种意义下(最小二乘法原理),使近似函数)(x p 在这些点上的总偏差量最小,这类方法称为曲线拟合.2 插值问题与插值多项式定义1 设)(x f y =为区间],[b a 上函数,n x x x ,,,10 为],[b a 上1+n 互不相同的点,Φ为给定的某一函数类,若Φ上有函数)(x ϕ,满足n i x f x i i ,,2,1,0),()( ==ϕ.则称)(x ϕ为)(x f 关于节点n x x x ,,,10 在Φ上的插值函数,称点n x x x ,,,10 为插值节点;称n i x f x i i ,,2,1,0),(,( =为插值型值点,简称型值点或插值点;)(x f 称为被插函数.定义2 已知函数)(x f 在区间],[b a 上的1+n 个点的值,即已知],[b a x i ∈,寻求一个解析形式的函数)(x ϕ,使之满足,)(i i y x =ϕ n i ,,2,1,0 =.则称i x 为插值结点,)(x f 为被插值函数,)(x ϕ为插值函数,称条件i i y x =)(ϕ),,2,1,0(n i =为插值条件,若)(x ϕ为次数不超过n 的多项式,即)()(x x p n ϕ=,则n n n x a x a x a a x p ++++= 2210)(.其中),,1,0(n i a i =为实数,则称)(x p n 为插值多项式.定理1在1+n 个相异结点),,1,0(n i x i =满足插值条件),,1,0()(n i y x p i i ==而次数不高于n 的多项式)(x p 是唯一的.2.1 拉格朗日插值多项式给定),,1,0)(,(n i y x i i =,构造次数不超过n 的拉格朗日插值多项式∑∑∏==≠=--==n i n i nij j i ji ii i n x f x x x x x f x l x L 000)()()()(.称)(x L n 为)(x f 关于n x x x ,,,10 的n 次拉格朗日插值多项式,它满足n i x f x L i i n ,,1,0),()( ==.其中)(x l i 称为n x x x ,,,10 为结点的n 次插值函数,它满足⎩⎨⎧=≠===n j i j i ji x l ij j i ,,1,0,,,0,1)( δ )())(())(()())(())(()(11101110n i x i i i i i n i i i x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x l ----------=+-+- .设)(x L n 是],[b a 上关于),,1,0)(,(n i y x i i =的n 次插值多项式,)(x f 在],[b a 上有n 阶连续导数,)()1(x f n +在],[b a 上存在,则其余项为∏=+∈-+=-=ni i n n n b a x x n f x L x f x R 0)1(],[),()!1()()()()(ξξ.例1 已知函数表试证明由此构造的拉格朗日插值多项式是一个二次多项式. 解 )3,2(),0,1(),1,0(-构造)(2x L ,得3)12)(02()1)(0()1()20)(10()2)(1()(2⨯----+-⨯----=x x x x x L12-=x将其余结点代入)(2x L 得25.5)5.2(,25.1)5.1(,75.0)5.0(322==-=L L L可知1)(22-=x x L 满足所有插值条件.根据唯一性定理,1)(22-=x x L 就是所构造的拉格朗日插值多项式.2.2 牛顿插值定义3 零阶均差 )(][i i x f x f =一阶均差 ji j i ji j i j i x x x x f x x x f x f x x f -=--=),(][][],[.二阶均差ki k j j i k j i x x x x f x x f x x x f --=],[],[],,[.2阶均差是1阶均差的均差,可递推k 阶均差,得ki i k i i i k i i i k i i i x x x x x f x x x f x x x f ++++-++++--=],,,[],,,[],,,[21111 .2.2.1 均差(差商)的性质(Ⅰ)k 阶均差与函数值的关系为∑∏=≠=-=nj nji i i jj k x xx f x x x f 0010)()(],,,[ .(Ⅱ)均差关于所含结点是对称的,若k i i i ,,,10 为k ,,1,0 的任意排列,则],,,[],,,[1010k i i i k x x x f x x x f =即均差值与结点次序无关.2.2.2 牛顿插值多项式给定),,1,0)(,(n i y x i i =,次数不超过n 的牛顿插值多项式为))(](,,[]](,[][)(102100100x x x x x x x f x x x x f x f x N n --+-+=)())(](,,,[11010----++n n x x x x x x x x x f .牛顿插值多项式)(x N n 的系数可由以下均差表求得.2.2.3 插值余项∏=-=ni i n n x x x x x x f x R 010)(],,,,[)( .由插值多项式的唯一性知)()(x N x L n n =,因此,牛顿插值与拉格朗日插值有相同的余项表达式,即∏=+-+=-=ni i n n n x x n f x N x f xR 0)1()()!1()()()()(ξ ∏=∈-=ni i n b a x x x x x f 00],[),(],,,[ξ由此有)!1()(],,,[)1(0+=+n f x x x f n n ξ .例2 已知函数表如下. 试求方程4500.0)(=x f 的根的近似值. 解 采用牛顿插值,作均差表如下:)1995.04500.0(015228.10-+≈x)3965.04500.0)(1995.04500.0(073631.0--⨯+)3965.04500.0)(1995.04500.0(71884.0--⨯+ )1995.04500.0(049209.0)5881.04500.0(-⨯+-⨯ )7721.04500.0)(5881.04500.0)(3965.04500.0(---⨯ 255405.0=.2.2.4 等距结点的牛顿插值若插值结点为等距结点,即),,1,0(0n i ih x x i =+=,h 称为步长,),,1,0)((n i x f f i i ==表示f 在i x 上的值,则有等距结点的牛顿插值公式.定义 4 令11,-+-=∇-=∆i i i i i i f f f f f f 分别称为f 在点i x 的一阶向前差分和一阶向后差分。

空间插值方法大致总结

空间插值方法大致总结

前段时间要对气象要素进行插值,翻看了多种方法,做了个PPT报告.对每个方法有简单的介绍极一些总结,不一定都是个人看法,参考了多方书面(sufer,ArcGIS应用教程)以及坛子里,百度上等搜到的资料的看后笔记,有些注了出处有些忘了.截图共享下,也不知有用没用.有错的地方请跟贴指正,谢谢啦!--------------------------------所谓空间数据插值,即通过探寻收集到的样点/样方数据的规律,外推/内插到整个研究区域为面数据的方法.即根据已知区域的数据求算待估区域值, 影响插值精度的主要因素就是插值法的选取空间数据插值方法的基本原理:任何一种空间数据插值法都是基于空间相关性的基础上进行的。

即空间位置上越靠近,则事物或现象就越相似, 空间位置越远,则越相异或者越不相关,体现了事物/现象对空间位置的依赖关系。

(/dky/nb/page/2000-3-3/2000332117262480.htm,南京师范大学地理科学学院地理信息系统专业网络课程教程)➢由于经典统计建模通常要求因变量是纯随机独立变量,而空间插值则要求插值变量具备某种程度的空间自相关性的具随机性和结构性的区域化变量。

即区域内部是随机的,与位置无关的,而在整体的空间分布上又是有一定的规律可循的,这也是不宜用简单的统计分析方法进行插值预估的原因。

从而空间统计学应用而生。

➢无论用哪种插值方法,根据统计学假设可知,样本点越多越好,而样本的分布越均匀越好。

常用的空间数据插值方法之一:趋势面分析⏹趋势面分析(Trend analyst)。

严格来说趋势面分析并不是在一种空间数据插值法。

它是根据采样点的地理坐标X,Y值与样点的属性Z值建立多元回归模型,前提假设是,Z值是独立变量且呈正态分布,其回归误差与位置无关。

⏹根据自行设置的参数可建立线性、二次…或n次多项式回归模型,从而得到不同的拟合平面,可以是平面,亦可以是曲面。

精度以最小二乘法进行验证。

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建立约束函数
直接输出所述数字曲面 ,并结束流程
判断所得到的数字曲面是 否满足精度要求
优化求解器对所 述目标函数进行 优化求解,得到 模拟形式的数字 曲面
S5 S4
100005 2010.2
1
权 利 要 求 书 1、一种基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其特征在于,包括以 下步骤: S1,设定待拟合曲面的初始值矩阵 F0 以及采样数据;建立约束函数; S2,将待拟合曲面所在原始区域空间离散化为格网点形式,其中,格网点 包括两类:边界格网点和内部格网点;各个边界格网点组成边界区域,各个内 部格网点组成内部区域; 然后根据 S1 获得的初始值矩阵 F0 以及采样数据,计算所有格网点的第一 类基本量系数 E、 F、 G、 第二类基本量系数 L、 M、 N 和 k i=1,2; j =1,2; k=1,2; ij , 其中,所述第一类基本量系数用于表示地形曲面上曲线的弧长、地形曲面上两 个方向的夹角和地形曲面域的面积;所述第二类基本量系数用于刻画地形曲面 空间中的弯曲性; S3,利用代数建模工具,根据曲面论的三个基本方程建立目标函数,并将 所述目标函数、所述约束函数和所述初始值矩阵 F0 传递给优化求解器;其中, 所述目标函数建立在所述内部区域; S4,所述优化求解器对所述目标函数进行优化求解,得到模拟形式的数字 曲面; S5,所述优化求解器判断所得到的所述数字曲面是否满足精度要求,如果 满足,则直接输出所述数字曲面,并结束流程;如果不满足,则迭代 S2-S5,直 到得出满足精度要求的数字曲面,并输出所述满足精度要求的数字曲面。 2、根据权利要求 1 所述的基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其 特征在于,S1 中,所述初始值矩阵 F0 包括以下几种情况: (1)设所述初始值矩阵 F0 为零矩阵; (2)设所述初始值矩阵 F0 中的元素全部为采样数据的平均值。 3、根据权利要求 1 所述的基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其 特征在于, S1 中, 所述约束函数为根据采样数据建立的等式约束函数, 即: SIST 的约束函数为 f m,n height 形式的等式约束,其中 m,n 表示在格网点(xm,yn) 处有采样点,该采样点的属性值为 height。 4、根据权利要求 1 所述的基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其
Az RHS1 Bz RHS 2 Cz RHS 3 ,
(12)
A 、 B 和 C 为系数矩阵,采用以下方式表达:
定义 Z m,n 表示一个零矩阵, 这个零矩阵的行数和列数分别为 m 和 n ,则: 系数矩阵 A 表达为:
Z c , r*c Ac ,( r 2)*c A= Ac ,( r 2)*c Z c ,r*c ,
(2)
其中,f xx , f yy , f xy 分别表示 f ( x, y ) 对 x 的二阶导数、 对 y 的二阶导数以及对 x, y 各 一阶导数; 对于任意一个格网点(xi,yj) ,高斯方程组表达为式(3) :
f 1 f 2 f L E G F 2 1 2 11 x 11 y xx 1 1 2 2 2 fyy 22 fx 22 fy N E G F 1 1 2 2 2 f f f M E G F xy 12 x 12 y ,


(3)
则:
1 11
1 G E x 2F Fx F E y E G F 2 2


1
(4)
100001 2010.2
2
权 利 要 求 书
1 12
1 G E y F G x E G F 2 2


1
(5)
(17)
其中, Cc ,( r 2)*c 表示一个行数和列数分别为 c 和 (r 2)*c 的矩阵,表示为
Z1,( r 2)*c 1 Z1,c 1 1 Z1,c 1 -1 Z1,c 1 1 1 Z Z1,c1 1 1, c 1 1 Z1, c 1 -1 1 Z1,c 1 1 Z1,c 1 -1 Z1,c 1 1 1 Z1,c 1 1 Z1,c1 -1 Z1,c 1 1 Z 1,( r 2)* c 。
c2
6、根据权利要求 5 所述的基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其 特征在于,还包括: 设
z ( f 0,0 , f0,1 , , f0,c 1 , f1,0 , f1,1 ,, fi,0 , , fi,c 1 , f r 1,c 1 )T
,则方程(10)表达为以
下矩阵形式:


1




1 2
).h 2

(10)
其中,h 为计算步长,即像元分辨率; fi ,j 代表 f x, y 在格网点(xi,yj)处的 值; S32,将式(10)的右端项分别简写为 RHS1、RHS2 和 RHS3,同时将右端 移动到左端,得到以下方程表达式:
ex1 fi 1, j 2 fi , j fi 1, j RHS1i , j ex 2 fi , j 1 2 fi , j fi , j 1 RHS 2i , j ex3 fi 1, j 1 f i 1, j 1 f i 1, j 1 fi 1, j 1 RHS 3i , j

(11)
S33,式(11)中三个表达式的平方和的最小化表达式即为 SIST 方法的目 标函数,其中,i 的取值范围为 1,2,...,r-2;j 的取值范围为 1,2,...,c-2; 写成数学 函数的形式,SIST 方法的目标函数表达为:
100001 2010.2 3
权 利 要 求 书
r2 min i 1 ( f i 1, j 2 f i , j fi 1, j RHS1i , j ) 2 +( f i , j 1 2 f i , j fi , j 1 RHS 2i , j ) 2 2 j 1 +( f i 1, j 1 f i 1, j 1 f i 1, j 1 f i 1, j 1 RHS 3i , j ) 。
说 明 书 摘 要 本发明提供一种基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,包括:将待 拟合曲面空间离散化为格网点形式,计算所有格网点第一第二类基本量系数和
k j =1,2;k=1,2,基于约束函数,根据曲面论的三个基本方程建立目标 ij ,i=1,2 ;
函数,对待拟合区域的内部区域格网点,最小化这三个方程的有限差分平方和。 用优化求解器对优化控制问题求解,得到拟合的数字曲面;判断所得数字曲面 是否满足精度要求,如果不满足,则迭代上述过程,直到得出满足精度要求的 曲面。本发明提供的方法,摆脱传统的基于曲面论的曲面拟合方法对待拟合区 域边界值的依赖,能够准确可靠地获得高精度的模拟曲面。
(13)
其中, Ac ,( r 2)*c 表示一个行数和列数分别为 c 和 (r 2)*c 的矩阵,即:
Ac ,( r 2)*c
Z1,( r 2)*c Z1,c 1 1 1 Z1,c 1 2 1 Z Z1,c 1 1 1, c 1 2 1 Z1,c 1 2 Z1,c 1 1 1 Z1,c 1 2 Z1,c 1 1 Z 1,( r 2)* c ,
100004 2010.2
1
摘 要 附 图
S2 S1
待拟合曲面的初始值矩 阵F0和采样数据 将待拟合曲面所在原始区域空间离散化 为格网点形式,计算所有格网点的第一 类基本量系数E、F、G、第二类基本量 系数L、M、N和GAMMA(ijk)值
S3
利用代数建模工 具,根据曲面论 的三个基本方程 建立目标函数
1 22
1 2G Fy G G x F G y E G F 2 2


1
(6) (7) (8)
2 11
1 2E F x E E y F E x E G F 2 2


1
2 12
1 E G x F E y E G F 2 2
100001 2010.2 1
权 利 要 求 书 特征在于,S2 具体包括以下步骤: S21, 将待拟合曲面所在原始区域空间离散化为 r 行 c 列的格网点矩形阵列, 共包括 r*c 个格网点,其中,行编号依次为:0、1、2…r-1;列编号依次为:0、 1、2…c-1; S22, 设曲面表达式为 s f ( x, y) , 对于任意一个格网点 (xi, yj) , 其中, i∈(0、 1、2…r-1),j∈(0、1、2…c-1),通过方程式(1)计算该格网点的 E、F、G 值; 通过方程式(2)计算该格网点的 L、M、N 值;通过方程式(4)-(9)计算该 格网点的 k ij , i=1,2;j =1,2;k=1,2 ;
Z1,( r 2)*c 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 Z1,( r 2)*c ,
Bc ,( r 2)*c
(16)
系数矩阵 C 为:
Z c ,r*c Cc ,( r 2)*c C= Cc ,( r 2)*c Z c ,r*c ,


1
2 22
1 E G y 2 F Fy F G x E G F 2 2


1

(9)
其中,
E x、E y、Fx、Fy、G x、G y
分别表示 E、F、G 对 x、 y 求偏导数。
5、根据权利要求 4 所述的基于曲面论的空间数据插值与曲面拟合方法,其 特征在于,S3 中,利用代数建模工具,根据曲面论的三个基本方程建立目标函 数具体为: S31,将式(3)的等号左端用中心有限差分形式展开,再在等号两端同时 乘以 h2,并将式(3)右端作为常数项保持原始形式不变,将式(3)左端作为 变量,则式(3)重新表达为:
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