对样条函数及其插值问题的一点认识

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插值的概念和各种基本方法

插值的概念和各种基本方法

插值的概念和各种基本方法插值是一种基于已知数据点的函数关系来估计未知数据点的方法。

在实际应用中,由于各种原因,我们经常只能通过有限的数据点来描述一个函数关系,而无法得到函数的精确表达式。

因此,通过插值方法,我们可以根据已知数据点推断出未知数据点的值,从而进行进一步的分析和预测。

插值的基本方法可以分为两类:多项式插值和非多项式插值。

1.多项式插值方法多项式插值是通过已知数据点构造一个多项式函数,使得该函数经过这些数据点,并且在插值区间内的其他位置也能够比较好地拟合实际数据。

常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。

- 拉格朗日插值:拉格朗日插值是利用拉格朗日多项式来进行插值的方法。

给定 n+1 个已知数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn),拉格朗日插值函数可以表示为:L(x) = Σ(yi * li(x))其中,li(x) = Π(x - xj) / Π(xi - xj),i ≠ j,函数 L(x)即为插值函数。

-牛顿插值:牛顿插值是通过对已知数据点进行差商运算来构造插值多项式的方法。

牛顿插值多项式可以表示为:N(x) = f[x0] + Σ(f[x0, x1, ..., xi] * (x - x0) * (x - x1)* ... * (x - xi-1))其中,f[x0, x1, ..., xi]表示 x0, x1, ..., xi 对应的差商。

2.非多项式插值方法非多项式插值方法是通过其他函数形式进行插值的方法,常用的非多项式插值方法包括分段线性插值和样条插值。

-分段线性插值:分段线性插值是将插值区间划分为多个小区间,然后在每个小区间内用线性函数来逼近实际数据。

具体地,给定相邻的两个已知数据点(x0,y0)和(x1,y1),分段线性插值函数可以表示为:L(x)=(y1-y0)/(x1-x0)*(x-x0)+y0-样条插值:样条插值是利用分段多项式函数来进行插值的方法。

样条插值函数与应用

样条插值函数与应用

样条插值函数及应用摘要样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。

在实际问题中所遇到许多函数往往很复杂,有些甚至是很难找到解析表达式的。

根据函数已有的数据来计算函数在一些新的点处的函数值,就是插值法所需要解决的问题。

插值法是数值逼近的重要方法之一,它是根据给定的自变量值和函数值,求取未知函数的近似值。

早在一千多年前,我国科学家就在研究历法时就用到了线性插值和二次插值。

而在实际问题中,有许多插值函数的曲线要求具有较高的光滑性,在整个曲线中,曲线不但不能有拐点,而且曲率也不能有突变。

因此,对于插值函数必须二次连续可微且不变号 ,这就需要用到三次样条插值。

关键词三次样条函数;插值法目录引言 0第一章三次样条插值 (1)1.1 样条插值函数简介 (1)1.2 三次样条函数应用 (2)第二章AMCM91A 估计水塔水流量 (4)2.1 理论分析及计算 (5)2.2运用MATLAB软件计算 (8)参考文献 (13)引言样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。

上世纪四十年代,在研究数据处理的问题中引出了样条函数,例如,在1946年Schoenberg将样条引入数学,即所谓的样条函数,直到五十年代,还多应用于统计数据的处理方面,从六十年代起,在航空、造船、汽车等行业中,开始大量采用样条函数。

在我国,从六十年代末开始,从船体数学放样到飞机外形设计,逐渐出现了一个使用样,逐渐出现了一个使用样条函数的热潮,并推广到数据处理的许多问题中。

在实际生活中有许多计算问题对插值函数的光滑性有较高的要求,例如飞机机翼外形、发动机进、排气口都要求有连续的二阶导数,用三次样条绘制的曲线不仅有很好的光滑度,而且当节点逐渐加密时其函数值整体上能很好地逼近被插函数,相应的导数值也收敛于被插函数的导数值,不会发生“龙格现象”。

插值逼近 样条函数解读 PPT

插值逼近 样条函数解读 PPT

20 输出u, v
分段插值函数

I1 ( x)
I ( x)


I 2 ( x)


I
n
(
x)
x (x0 , x1)
x (x1, x2 ) ...... x (xn1, xn )
其中I j

x xj x j1 x j
y j1
x x j1 x j x j1
zi1

hi 1 3
zi

yi hi
1 1

yi hi 1
(9)
利用Si' (ti )=Si' -1(ti ),得到
hi zi1 2(hi hi1)zi

hi
zi1

6 hi
(
yi1

yi
)

6 hi 1
(
yi

yi1)
(10)
其中i 1,2,...n -(1 内节点).
zi 1 6hi
(
x

ti
)3

C(
x

ti
)

D(ti

1

x)
(6)
这里,C 和D是积分常数
由插值条件 Si (ti ) yi 以及 Si (ti 1) yi 1 可以确定C和 D
Si (x)

zi 6hi
(ti
1

x)3

zi 1 6hi
(x

ti )3

(
yi 1 hi
x=linspace(0,2.25,10); y=sqrt(x); xx=linspace(0,2.25,100);yy = spline(x,y,xx);

三次样条插值知识讲解

三次样条插值知识讲解

(1)差商定义
定义
称 f[xi,xj]f(xxi)i xfj(xj), ij 为 f ( x ) 在 x i , x j
两点处的一阶差商.
f[x0,x1,x2]f[x0,xx10 ] xf2[x1,x2]
二阶差商
f[x 0 ,x 1 ,L x n ]f[x 0 ,x 1 L x n x 1 0 ] x fn [x 1 ,x 2 ,L x n ]n 阶差商
n
P n(x)
i0
yi (xxn i)1(n 'x)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 x 0 x 1 x n b ,Pn ( x) 是拉格朗日插值多项 式,则对任意 x[a,b] , 插值余项
1 (x4)(x6)(x8)(x10) 3(x2)(x6)(x8)(x10)
384
96
5(x2)(x4)(x8)(x10) 4(x2)(x4)(x6)(x10)
64
96
1 (x2)(x4)(x6)(x8) 384
缺点: 当增加或减少插值节点时,基函数需要重新 构造,不便于实际的计算使用
四、 Newton插值法
为 Det(A) (xi xj) ,由定理中条件,插值结点为彼此互异的, 那么行 0jin
列式不为零.故由Cramer法则知线性代数方程组 Aa b 存在唯一解.
三、Lagrange插值法
(1)Lagrange插值多项式可以表示为
n
Pn (x) yili (x) i0
l i( x ) ( x ( i x x x 0 0 ) ) L L ( ( x x i x x i i 1 1 ) ) ( ( x x i x x i i 1 1 ) ) L L ( ( x x i x n x ) n ) ,i 0 ,1 ,L n

三次样条插值算法详解知识讲解

三次样条插值算法详解知识讲解

mn
Mn
18
稍加整理得
2m0m13y1h0y0h20M0 g0 m n12m n3ynh n y 1n1hn 21M n gn
联合基本方程组得一个n+1阶三对角方程组, 化成矩阵形式为:仍然是严格对角占优
2 1
1
2
1
m0 m1
g0 g1
2 2 2
3 2
m 2 g2
x [ x i,x i 1 ]h i, x i 1 x i,i 0 , 1 , ,n 1
( x ) ( 2 x 1 )x ( 1 ) 2 ,1 ( x ) x ( x 1 ) 2 12
对Si(x)求二阶,导 并数 整理后得
Si(x)6(xix hii3 12x)(yi1yi) 6 x 2 x h ii2 4 x i 1m i6 x 4 x h ii2 2 x i 1m i 1
3
(1)因为s(x)在每个小区间上是一个次小于三次的多 项式,故有四个未知系数; (2)因为s(x)有n分段,从而共有4n个未知系数! (3)但插值条件与样条条件仅给出4n-2个条件,无法 定出4n个未知系数,还差2个条件!这2个条件我们用 边界条件给出!
4
通常我们对插值多项式在两端点的状态加以要求也就是 所谓的边界条件:
6
第三类又称周期边界条件: 由区间端点处的函数值或导数值满足周期条件给出
s3 (x0 0) s3 (xn 0)
s3
(
x0
0)
s3 ( xn
0)
s3(x0 0) s3(xn 0)
这样三次样条插 值问题就分成三 类!其实不止这
三类!
7
样条函数的例子
容易验证: (11x326x215x)15 0x1

样条插值方法-空间分析-空间统计

样条插值方法-空间分析-空间统计

空间统计方法-样条插值1. 样条插值拉格朗日插值和牛顿插值的结果中,插值函数的为n-1次多项式函数(n 是已知点的个数)。

当样本点很多时,多项式的次数会很高。

这会导致插值结果对已知点的取值非常敏感。

样条插值可以解决上述问题。

样条插值的基础是样条函数。

样条函数是一种特殊的函数,由多项式分段定义, 通常是指分段定义的多项式参数曲线。

在插值问题中,样条插值通常比多项式插值好用。

用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果,分段插值具有良好的稳定性和收敛性,可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。

并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。

样条插值一般包括线性样条插值、二次样条插值和三次样条插值,其中三次样条插值最为实用,本节主要介绍三次样条插值。

样条函数插值采用两种不同的计算方法:规则样条(Regularized Spline)和张力样条(Tension Spline)。

设在区间[a,b]上取n+1个节点01a x x x n b =<<<=L ,函数f(x)y =在各个节点处的函数值为f(x )(i 0,1,,1)i i y n ==-L ,若S(x)满足S(x )y ,(i 0,1,,1)i i n ==-L ;S (x )在区间[a ,b ]上具有连续的二阶导数;在每个小区间1[x ,x ](i 0,1,,1)i i n +=-L 上S(x)是三次多项式。

则称S(x)是函数y f(x)=在区间[a,b]上的三次样条插值函数。

从定义可知,要求出S(x)在每个小区间1[x ,x ](i 0,1,,1)i i n +=-L 上要确定4个待定系数,共有n 个小区间,根据上述条件(2)有S(x 0)S(x 0)i i -=+S (x 0)S (x 0),i 1,2,,1i i n ''-=+=-LS (x 0)S (x 0)i i ''''-=+共有3n-3个条件,再加上条件(1),共有4n-2个条件,因此还需2个条件才能确定S(x),通常在区间[a,b]的端点0a x ,b x n ==上各加一个条件(称为边界条件),可根据实际问题的要求给定。

样条插值实验报告

样条插值实验报告

四、三次样条插值1.样条函数插值的原理给定区间[,]a b 上划分011:n n a x x x x b -∆=<<<<=,若分段函数()S x 满足: 1. ()S x 在各个子区间1[,]i i x x +,0,1,,1i n =-上均为x 的三次多项式;2. ()S x 在整个区间[,]a b 上有直至二阶的连续导数。

则称()S x 为[,]a b 上依次划分的三次样条函数,简称样条函数。

具体地有分段表达式:3200000132111112322222233211111,[,],[,](),[,](1),[,]n n n n n n a x b x c x d x x x a x b x c x d x x x S x a x b x c x d x x x a x b x c x d x x x -----⎧+++∈⎪+++∈⎪⎪=+++∈⎨⎪⎪⎪+++∈⎩共有4n 个参数,,,,0,1,,i i i i a b c d i n =,它们在内节点处满足00''00''''00()(),()(),1,2,, 1.(2)()(),i i i i i i S x S x S x S x i n S x S x -+---+=⎧⎪==-⎨⎪=⎩满足样条函数定义的函数集合称为分划∆上的三次样条函数空间,记为(3,)S ∆,可以证明(3,)S ∆为线性空间。

若()(3,)S x S ∈∆,且进一步满足插值条件()(),0,1,,(3)i i i S x y f x i n===其中i y 为节点i x 处的给定函数值(若被插函数()f x 已知,则用()i f x 代替之),则称()S x 为以011,,,,n n x x x x -为节点的三次样条函数。

其中式(3)插值节点提供了1n +个约束条件,加上式(2)的33n -个,合起来共有42n -个,欲求4n 个待定参数的唯一解,尚缺两个条件。

数值分析——样条函数及三次样条插值

数值分析——样条函数及三次样条插值

S k ( x )是[ xk , xk + 1 ]上的(两点)三次样条插值多项式, 满足

Sk ( x j ) = y j
x → xk
k = 0,1,2, ⋯ , n − 1; j = k , k + 1
lim S k ( x ) = lim S k − 1 ( x ) + −
一、三次样条插值函数
定义1. 定义
a ≤ x0 , x1 ,⋯ , xn ≤ b为区间[ a , b ]的一个分割
如果函数S ( x )在区间[ a , b ]上满足条件 :
( 1) S ( x ), S ′( x ), S ′′( x )都在区间[ a , b ]上连续 ,即 S ( x ) ∈ C 2 [ a , b ]
f ( x j ) = y j , j = 0 ,1,⋯ , n 如果S ( x )是f ( x )的三次样条插值函数, 则其必满足
S ( x j ) = y j , j = 0 ,1,⋯ , n lim S ( x ) = S ( x j ) = y j , j = 1,⋯ , n − 1 x→ x xlim S ′( x ) = S ′( x j ) = m j , j = 1,⋯ , n − 1 →x lim S ′′( x ) = S ′′( x j ), j = 1 ,⋯ , n − 1
+ x → xk
Sk ( x j ) = y j
k
k = 0,1, ⋯ , n − 1; j = k , k + 1
− x → xk
k −1
k = 1 , 2 ,⋯ , n − 1 k = 1,2 ,⋯ , n − 1 ------(8) k = 1, 2 ,⋯ , n − 1

样条插值法公式

样条插值法公式

样条插值法公式样条插值法是一种在数学和计算机科学中非常有用的数值分析方法。

咱们今天就来好好聊聊这个听起来有点高大上的“样条插值法公式”。

想象一下,你正在做一个科学实验,测量了一些数据点,但是这些点之间的空白区域你不知道具体数值是多少。

这时候,样条插值法就派上用场啦!先来说说什么是样条插值法。

简单来说,就是通过一系列的分段多项式来连接给定的数据点,使得曲线不仅经过这些点,而且还很光滑。

样条插值法公式有很多种,比如三次样条插值公式。

咱们就以三次样条插值为例来深入了解一下。

假设我们有 n + 1 个数据点 (x₀, y₀), (x₁, y₁),..., (xₙ, yₙ) ,并且x₀ < x₁ <... < xₙ 。

对于每个区间 [xᵢ, xᵢ₊₁] ,我们定义一个三次多项式 Sᵢ(x) = aᵢ(x - xᵢ)³+ bᵢ(x - xᵢ)² + cᵢ(x - xᵢ) + dᵢ。

为了确定这些系数 aᵢ、bᵢ、cᵢ、dᵢ,我们需要满足一些条件。

首先,Sᵢ(xᵢ) = yᵢ,Sᵢ(xᵢ₊₁) = yᵢ₊₁,这保证了曲线经过给定的数据点。

然后,还需要满足在每个节点处一阶导数和二阶导数连续。

这一堆条件看起来很复杂,但其实就是为了让我们得到的曲线既经过点,又光滑自然。

我记得有一次,我在帮一个学生解决物理实验中的数据处理问题。

实验是测量一个物体自由下落的高度和时间的关系。

但是由于测量设备的精度问题,得到的数据点并不是很连续。

我们就用样条插值法来填补这些空缺。

通过计算那些复杂的公式,一点点地确定系数,最终得到了一条非常漂亮的曲线,准确地反映了物体下落的规律。

那个学生当时眼睛都亮了,直说:“老师,这太神奇了!”在实际应用中,样条插值法可广泛用于图像处理、工程设计、金融分析等领域。

比如说,在图像处理中,对图像进行缩放或者变形时,就可以用样条插值来保持图像的质量。

总之,样条插值法公式虽然看起来有点吓人,但只要我们掌握了它的原理和方法,就能在很多情况下发挥大作用,解决那些让我们头疼的数据空缺问题。

数值分析(样条插值)总结

数值分析(样条插值)总结

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三次样条插值函数满足的连续条件:
(1) S(xj–)= S(xj+) ( j = 1,· · · ,n-1) 连续
(2) S' (xj–)= S'(xj+) ( j = 1,· · · ,n-1)导数连续
(3) S'' (xj–)= S'' (xj+) ( j = 1,· · · ,n-1)二阶导数连续
xn yn
设 f(x) 在各插值节点 xj 处的一阶导数为 mj
取 xj+1 – xj = h,( j = 0,1,2,· · · ,n-1)。当 x∈[xj, xj+ 1]时,
分段三次Hermite插值
x xj h h h h x j 1 x 2 x xj 2 ( x x j )( ) m j ( x x j 1 )( ) m j 1 h h )( x j 1 x ) y j (1 2
S ( x j 0) j ( x j ) y j j 1 ( x j ) y j 1 j ( x j )m j j 1 ( x j )m j 1
18:23
6 6 4 2 S ( x j 0) 2 y j 2 y j 1 m j m j 1 h h h h
18:23
16/35
程序片段2:
Matlab Code : 三次样条插值 % Evaluate spline s = u - x(k); v = y(k) + s.*(d(k) + s.*(c(k) + s.*b(k))); % ------------------------------------------------------function d = splineslopes(h,delta) % SPLINESLOPES Slopes for cubic spline interpolation. % splineslopes(h,delta) computes d(k) = S'(x(k)). % Uses not-a-knot end conditions. % Diagonals of tridiagonal system n = length(h)+1; a = zeros(size(h)); b = a; c = a; r = a; a(1:n-2) = h(2:n-1); a(n-1) = h(n-2)+h(n-1); b(1) = h(2); b(2:n-1) = 2*(h(2:n-1)+h(1:n-2));b(n) = h(n-2); c(1) = h(1)+h(2);c(2:n-1) = h(1:n-2);

几种插值法的对比研究1

几种插值法的对比研究1

几种插值法的对比研究1插值法是一种在数据缺失、信号平滑和曲线拟合等方面广泛应用的技术。

在实际应用中,人们常常需要对不连续或缺失的数据进行插值处理,以获得连续的数据序列。

常见的插值方法包括多项式插值、样条插值和径向基函数插值等。

本文将对这些方法的原理和优缺点进行介绍和分析。

1.多项式插值多项式插值是最早被使用的一种插值方法。

可以通过已有数据点之间的连续函数来计算其它位置的值。

多项式插值的主要优点是计算简单,直观易懂。

但是,当插值多项式的次数过高时,会出现插值误差增大和震荡等问题。

2.样条插值样条插值是一种较为高级的插值方法,其不同于多项式插值将整个区间看作一个整体来进行插值,而是将区间划分为多个小区间,对每个小区间进行插值。

每个小区间内的插值函数为一次或二次多项式,这些小区间的多项式函数共同构成了一个光滑的曲线。

样条插值方法的缺点是计算复杂性高,同时需要确定分段函数的节点和边界条件,且容易产生超调(overshoot)现象等问题。

3.径向基函数插值径向基函数插值(Radial Basis Function Interpolation)是一种较为新的插值方法,利用径向基函数对数据进行拟合。

径向基函数具有高精度、自适应性和较强的通用性,可以在低次次数的情况下进行快速拟合,且可以适用于大多数类型的数据。

径向基函数插值的缺点是对噪声和异常值较为敏感,同时需要确定径向基函数的数量和类型。

综上所述,多项式插值、样条插值和径向基函数插值各有优缺点,应根据实际应用的需求和数据特点选择合适的插值方法。

在选用插值方法时,应考虑插值精度、计算复杂度、对噪声的稳健性等问题,以获得最可靠的插值结果。

【插值】插值方法原理详解

【插值】插值方法原理详解

【插值】插值⽅法原理详解插值问题详解注明出处:1.我在具体的应⽤(如数学建模竞赛)中,常常需要根据已知的函数点进⾏数据、模型的处理和分析,⽽通常情况下现有的数据是极少的,不⾜以⽀撑分析的进⾏,这时就需要使⽤⼀些数学的⽅法,“模拟产⽣”⼀些新的但⼜⽐较靠谱的值来满⾜需求。

⼀般来说,我可以去调⽤MATLAB或者Python的⼀些库函数来实现,这个功能就是“插值”。

然⽽这有个⾮常让我苦恼的问题,我可以从⼿册上知道这个函数实现“三次多项式插值”,那个函数实现“样条插值”.......但究竟在什么情况下使⽤何种插值⽅法呢?若不对插值⽅法做深⼊的学习,这个疑团恐难以解开。

于是,在这个原因驱动之下,我决定对常见、常⽤的插值⽅法⽐较深⼊的学习⼀下。

我希望读者也是基于这个原因来读这篇⽂章,希望我的总结能对你有所帮助。

2. 插值简单讲,插值就是根据已知数据点(条件),来预测未知数据点值得⽅法。

具体来说,假如你有n个已知条件,就可以求⼀个n-1次的插值函数P(x),使得P(x)接近未知原函数f(x),并由插值函数预测出你需要的未知点值。

⽽⼜n个条件求n-1次P(x)的过程,实际上就是求n元⼀次线性⽅程组。

代数插值代数插值就是多项式插值,即所求插值函数为多项式函数:显然,系数a0.....an为所求。

如果已知n+1个条件,需要n+1个⽅程组如下:这时,便可以⽤待定系数求解。

⼀、泰勒插值⾸先需要回顾泰勒多项式:因⽽,泰勒插值的条件就是已知0-n阶的导数:余项:满⾜n阶可导这个条件实在是太苛刻,导致实际上泰勒插值并不常⽤,下⾯介绍拉格朗⽇插值与⽜顿插值,这两种⽅法在本质上是相同的。

⼆、拉格朗⽇插值上⾯引论中提到,⼀般来说多项式插值就是求n-1个线性⽅程的解,拉格朗⽇插值即是基于此思想。

拉格朗⽇创造性的避开的⽅程组求解的复杂性,引⼊“基函数”这⼀概念,使得快速⼿⼯求解成为可能。

DEF:求作<=n 次多项式 p n(x),使满⾜条件p n(x i)= y i,i = 0,1,…,n.这就是所谓拉格朗⽇( Lagrange)插值先以⼀次(线性)为例,介绍基函数⽅法求解,再推⼴到任意次多项式:已知x0,x1;y0,y1,求P(x)= a0 + a1x,使得P(x)过这两点。

b样条插值算法原理

b样条插值算法原理

b样条插值算法原理【最新版】目录1.引言2.B 样条插值算法的原理2.1 样条函数的基本概念2.2 B 样条插值算法的定义2.3 B 样条插值算法的性质3.B 样条插值算法的应用4.结论正文【引言】随着科学技术的发展,数值计算方法在各个领域中得到了广泛的应用。

插值算法作为数值计算中的一种重要方法,可以用于求解离散点上的未知函数值。

其中,B 样条插值算法是一种常用的插值方法,具有较高的插值精度和较好的逼近性质。

本文将对 B 样条插值算法的原理进行介绍,并简要分析其在实际应用中的优势。

【B 样条插值算法的原理】【2.1 样条函数的基本概念】样条函数是一种具有局部线性性质的函数,可以用来描述曲线在各个区间内的变化。

样条函数由基函数和控制点加权求和得到,具有较高的逼近精度和灵活性。

【2.2 B 样条插值算法的定义】B 样条插值算法是一种基于样条函数的插值方法。

给定一组离散点上的函数值,通过构造一个 B 样条函数,使得该函数在给定的离散点上满足插值条件。

具体来说,B 样条插值算法可以通过求解一组线性方程组得到插值函数的系数,从而得到插值结果。

【2.3 B 样条插值算法的性质】B 样条插值算法具有以下性质:1) 插值函数是连续的,即在各区间内都是连续的。

2) 插值函数在各控制点上取到给定的函数值。

3) 插值函数具有较高的逼近精度,通常优于其他类型的插值方法。

【B 样条插值算法的应用】B 样条插值算法在实际应用中具有广泛的应用前景,例如在计算机图形学中用于曲线拟合和图像处理,在数值分析中用于求解微分方程等。

同时,B 样条插值算法也可以与其他插值方法相结合,形成更高效、更精确的插值方案。

【结论】B 样条插值算法是一种具有较高插值精度和较好逼近性质的插值方法。

通过对样条函数的基本概念和 B 样条插值算法的定义进行介绍,可以了解到 B 样条插值算法的原理。

常见的插值方法及其原理

常见的插值方法及其原理

常见的插值方法及其原理插值是指在已知数据点的情况下,根据其中一种规则或算法,在这些数据点之间进行预测或估计。

常见的插值方法有:拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值、样条插值和Kriging插值等。

1.拉格朗日插值方法:拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法。

它假设已知数据点的函数曲线可以由一个多项式来表示。

拉格朗日插值的原理是,通过确定多项式的系数,使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,拉格朗日插值方法通过构造一个多项式,使得该多项式在每个数据点上的函数值等于给定的函数值。

然后,通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。

2.牛顿插值方法:牛顿插值也是一种基于多项式的插值方法,其原理类似于拉格朗日插值。

它也是通过确定多项式的系数,使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。

不同的是,牛顿插值使用了差商的概念,将插值多项式表示为一个累次求和的形式。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,牛顿插值方法通过差商的计算,得到一个多项式表达式。

然后,通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。

3.分段线性插值方法:分段线性插值是一种简单而常用的插值方法。

它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一条直线。

分段线性插值的原理是,通过连接相邻数据点之间的线段,构造一个连续的曲线。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,分段线性插值方法将曲线划分为若干小段,每一小段都是一条直线。

然后,在每个数据点之间的区域上,通过线性插值来估计未知数据点的函数值。

4.样条插值方法:样条插值是一种基于插值条件和光滑条件的插值方法。

它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一个低次数的多项式。

样条插值的原理是,通过确定各个数据点之间的插值多项式系数,使得整个曲线在插值点上的各阶导数连续。

具体地说,对于给定的一组已知数据点和对应的函数值,样条插值方法将曲线划分为若干小段,每一小段都是一个低次数的多项式。

样条曲线插值算法

样条曲线插值算法

样条曲线插值算法
样条曲线插值算法是一种数学方法,用于通过已知的数据点生成平滑的曲线。

它的基本思路是通过多项式函数拟合原始数据点,然后用这些函数来构建一条平滑曲线。

这种方法比传统的插值方法更具有稳定性和可靠性,能够更好地逼近原始数据,同时也能够避免插值产生的抖动和不稳定性问题。

样条曲线插值算法主要分为两种类型:自然样条曲线和非自然样条曲线。

自然样条曲线是通过对曲线的第一和第二阶导数进行限制来实现的,从而确保曲线在端点处足够平滑。

非自然样条曲线则不对导数进行限制,因此可以产生更加灵活的曲线形状。

在实际应用中,样条曲线插值算法被广泛用于图像处理、计算机辅助设计、物理建模等领域。

例如,在计算机辅助设计中,样条曲线可以用于生成平滑的曲面,从而提高产品的外观质量和设计效率。

在物理建模中,样条曲线也可以用于生成平滑的轨迹,从而提高机器人和自动车辆的控制精度和稳定性。

总的来说,样条曲线插值算法是一种非常有用的数学工具,可以帮助人们更好地理解和处理现实世界中的复杂数据。

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样条插值函数及应用

样条插值函数及应用

样条插值函数及应用摘要样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。

在实际问题中所遇到许多函数往往很复杂,有些甚至是很难找到解析表达式的。

根据函数已有的数据来计算函数在一些新的点处的函数值,就是插值法所需要解决的问题。

插值法是数值逼近的重要方法之一,它是根据给定的自变量值和函数值,求取未知函数的近似值。

早在一千多年前,我国科学家就在研究历法时就用到了线性插值和二次插值。

而在实际问题中,有许多插值函数的曲线要求具有较高的光滑性,在整个曲线中,曲线不但不能有拐点,而且曲率也不能有突变。

因此,对于插值函数必须二次连续可微且不变号 ,这就需要用到三次样条插值。

关键词三次样条函数;插值法目录引言 (1)第一章三次样条插值 (2)1.1 样条插值函数简介 (2)1.2 三次样条函数应用 (3)第二章AMCM91A 估计水塔水流量 (5)2.1 理论分析及计算 (6)2.2运用MATLAB软件计算 (9)参考文献 (14)引言样条函数具有广泛的应用,是现代函数论的一个十分活跃的分支,是计算方法的主要基础和工具之一,由于生产和科学技术向前发展的推动以及电子计算机广泛应用的需要,人们便更多地应用这个工具,也更深刻的认识了它的本质。

上世纪四十年代,在研究数据处理的问题中引出了样条函数,例如,在1946年Schoenberg将样条引入数学,即所谓的样条函数,直到五十年代,还多应用于统计数据的处理方面,从六十年代起,在航空、造船、汽车等行业中,开始大量采用样条函数。

在我国,从六十年代末开始,从船体数学放样到飞机外形设计,逐渐出现了一个使用样,逐渐出现了一个使用样条函数的热潮,并推广到数据处理的许多问题中。

在实际生活中有许多计算问题对插值函数的光滑性有较高的要求,例如飞机机翼外形、发动机进、排气口都要求有连续的二阶导数,用三次样条绘制的曲线不仅有很好的光滑度,而且当节点逐渐加密时其函数值整体上能很好地逼近被插函数,相应的导数值也收敛于被插函数的导数值,不会发生“龙格现象”。

样条插值法

样条插值法

样条插值法样条插值法是计算机图形学中的一种重要技术,可以被用来拟合只有有限的散点的曲线,并可以更有效地产生复杂的曲线表示。

它是20世纪六十年代末提出的,原书籍是芬兰研究员Patrikakakis在1970年发表在国际计算机图形学领域的期刊中。

它被广泛用于技术图形、计算机动画、虚拟现实、智能控制、机器视觉、微机控制和计算机辅助设计的应用领域。

样条插值是以某种函数作为基函数,让这些函数可以完美拟合给定的曲线,并实现各种相连的组件的关系。

它的原理是把所有的点拟合成一条曲线,曲线有一定的平滑性,并且拟合度非常高。

首先,样条曲线必须使用线性插值,在那些基本点之间拟合一条直线,然后,用样条函数插值把这些基本点连接起来,从而形成一条样条曲线。

样条插值法的优点很多,它的计算量比较小,拟合效果好;改变拟合曲线的形状只需改变节点处的控制量;样条曲线可以拟合任意多个点,可以求出精确曲线;样条插值拟合曲线可以很好地控制空间变化;改变曲线的变化速度,或改变切线方向,只需改变曲线节点处的参数。

但是,样条插值也有一些缺点,它只能处理少量散点,因此,如果节点过多则会出现拟合不良的情况。

另外,样条曲线的拟合精度降低,终止点不一定垂直于切线,这意味着在曲线终点处曲线可能不平滑。

最后,样条插值是一种迭代的过程,必须仔细分析,并做大量的计算来实现它。

样条插值法是计算机图形学中非常重要的一部分,广泛应用于技术图形、动画、虚拟现实、智能控制、机器视觉等领域,有着重要的应用价值。

样条插值法的优势在于:只需改变节点处的控制量,可以改变拟合曲线的形状,而且拟合度也比较高;拟合曲线可以很好地控制空间变化,并且可以改变曲线的变化速度和切线方向等。

但是,样条插值的缺点也很明显,只能处理少量(有限)的散点,拟合精度降低,拟合多个点时,需要仔细分析和大量计算来实现。

总之,样条插值法在图形学中具有重要的应用价值,它可以有效地插入复杂的曲线,而且拟合效果非常好,并且可以很好地控制空间变化,改变曲线的变化速度和切线方向等。

对样条函数及其插值问题的一点认识

对样条函数及其插值问题的一点认识

对样条函数及其插值问题的一点认识样条函数是计算数学以及计算机辅助设计几何设计的重要工具。

1946年,I. J. Schoenberg 著名的关于一元样条函数的奠定性论文“Contribution to the problem of application of equidistant data by analytic functions ”发表,建立了一元样条函数的理论基础。

自此以后,关于样条函数的研究工作逐渐深入。

随着电子计算机技术的不断进步,样条函数的理论以及应用研究得到迅速的发展和广泛的应用。

经过数学工作者的努力,已经形成了较为系统的理论体系。

所谓(多项式)样条函数,乃指具有一定光滑性的分段(分片)多项式。

一元n 次且n -1阶连续可微的样条函数具有如下的表示式:1()()()()Nn n j j j s x p x c x x x +==+--∞<<+∞∑[]011,00,01,,...,,(1),...,(),,...,,n n nn N n N N u unu u u u x x x x x S x x x x +++++≥⎧⎫=⎨⎬<⎩⎭-- 其中()n p x 是一元n 次多项式,12,,...,n x x x 称为样条节点。

用 n u +记u 的n 次截断幂:,00,0u u u u +≥⎧⎫=⎨⎬<⎩⎭则1,,...,,(1),...,()n nn N x x x x x ++--构成了由这样的样条函数全体组成的线形空间[]011,,...,,n N N S x x x x +的一组基。

1953年,I. J. Schoenberg 与A. Whitney 获得了判断一元样条插值结点组是否为适定结点组的准则,即著名的Schoenberg-Whitney 定理。

1966年,H. B. Curry 与I. J. Schoenberg 引入一元B-样条,给出了重要的样条函数的B-样条基的表示方法。

样条函数插值

样条函数插值

s( x)


s1( x)
x [ x1, x2 )
sn1( x) x [ xn1, xn ]
根据上述定义,0次样条函数s(x) 为分段常数,即 阶梯函数,它可表为
s0 x c0 ,
S

x


s1

x

c1 ,
x x0 , x1 , x x1, x2 ,
2 6
M0 )(x1
x0 )
2M0 M1 6 f [x0, x0, x1]
同理由
s(xi )

( fi ( xi

f i 1 ) xi 1 )

(2 6
Mi

1 6
M i 1 )( xi

xi 1 )
并令i=n得 Mn1 2Mn 6 f [xn1, xn, xn ]

xi )
(i 0,1,,n 1)
s0 ( x) x [ x0 , x1)
s( x)


s1( x)
x [ x1, x2 )
sn1( x) x [ xn1, xn ]
例1 已知函数y=f(x)的数表如下表所示:
x0 f(x) 1
0.15 0.30 0.45
一般二次多项式不是严格意义下的二次样条!
三、三次样条插值 问题的提法:给定数据表
x
x0 x1 •• •• •• xn
f x f0
f1 •• •• •• fn
构造三次样条函数 s(x) S p ( ,3) 满足插值条件
s( xi ) fi (i 0,1,, n)
构造方法:
s(x) S p ( ,3) 应具有如下形式

用样条函数缺插值的一点注记

用样条函数缺插值的一点注记

用样条函数缺插值的一点注记样条函数插值是一种常用的数值计算方法,通过在离散数据点之间构建样条函数来近似数据的连续分布。

1.样条函数插值主要包括三种类型:三次样条插值、四次
样条插值和n次样条插值。

三次样条插值和四次样条插值是
最常用的两种类型。

2.样条函数插值有时会出现过拟合现象,导致插值结果与
原始数据存在偏差。

因此,在使用样条函数插值时需要适当
地调整参数,以确保插值结果的准确性。

3.样条函数插值通常需要解方程组来求解样条函数的系数
,因此需要较高的数学基础和计算能力。

4.样条函数插值在工程和科学领域有着广泛的应用,如在
数据拟合、函数近似、最小二乘法拟合、科学计算和工程优
化等领域。

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对样条函数及其插值问题的一点认识样条函数是计算数学以及计算机辅助设计几何设计的重要工具。

1946年,I. J. Schoenberg 著名的关于一元样条函数的奠定性论文“Contribution to the problem of application of equidistant data by analytic functions ”发表,建立了一元样条函数的理论基础。

自此以后,关于样条函数的研究工作逐渐深入。

随着电子计算机技术的不断进步,样条函数的理论以及应用研究得到迅速的发展和广泛的应用。

经过数学工作者的努力,已经形成了较为系统的理论体系。

所谓(多项式)样条函数,乃指具有一定光滑性的分段(分片)多项式。

一元n 次且n -1阶连续可微的样条函数具有如下的表示式:1()()()()Nn n j j j s x p x c x x x +==+--∞<<+∞∑[]011,00,01,,...,,(1),...,(),,...,,n n nn N n N N u unu u u u x x x x x S x x x x +++++≥⎧⎫=⎨⎬<⎩⎭-- 其中()n p x 是一元n 次多项式,12,,...,n x x x 称为样条节点。

用 n u +记u 的n 次截断幂:,00,0u u u u +≥⎧⎫=⎨⎬<⎩⎭则1,,...,,(1),...,()n nn N x x x x x ++--构成了由这样的样条函数全体组成的线形空间[]011,,...,,n N N S x x x x +的一组基。

1953年,I. J. Schoenberg 与A. Whitney 获得了判断一元样条插值结点组是否为适定结点组的准则,即著名的Schoenberg-Whitney 定理。

1966年,H. B. Curry 与I. J. Schoenberg 引入一元B-样条,给出了重要的样条函数的B-样条基的表示方法。

有了完整的B-样条基理论之后,样条函数逼近无论在理论研究还是在应用问题探讨方面都更加方便。

此后,关于样条函数的理论以及应用的研究不断取得进展。

特别地,随着计算机技术的飞速发展,人们进一步认识到样条如同多项式一般的计算方便性以及强于多项式的局部可调的灵活性、易存储性等诸多性质的重要意义,并把它应用到与科学计算相关的许多领域,比如数值逼近、微分方程数值解、计算机辅助几何设计、小波及有限元等。

同时,样条函数在各个方面的推广也成为数学工作者们密切关注并开展积极研究的重要课题。

样条在多元方面的推广自1960年Birkhoff 与Garabedian 开始,但是,由于它的复杂性,这方面的研究工作不如一元样条函数那样顺利。

1962年,C. deBoor 研究并证明了一些双三次内插样条的存在与唯一性。

但其方法本质上只是一元样条函数的简单推广。

1975年,王仁宏教授采用函数论与代数几何的理论,提出并运用光滑余因子协调法,建立了任意分割部分下的多元样条函数的基本理论框架。

他引入了分片代数曲线概念,证明了多元样条的一个插值结点组为适定结点组的冲要条件是这些结点不同时位于一条非零分片代数曲线上。

采用这种方法,多元样条函数的任何问题都可以转化为与之等价的代数问题研究。

在上述理论框架的基础上,数学工作者们继续进行了深入的研究。

经过不断的努力,形成了关于多元样条函数的理论及应用的较为完整的理论体系。

多元样条函数由于涉及到定义区域的剖分,其数学表示及其理论与应用的研究都困难得多。

为了清楚起见,本文简述如下。

设D 为R 2中的一个区域,以P k 记R 2上的二元k 次实系数多项式全体组成的集合。

一个二元多项式(,)p x y 称为不可约多项式,如果除了常数和该多项式自身外没有其它复多项式可以整除之。

如果l (x ,y )(,)k l x y P ∈是不可约多项式,则由方程(,)0l x y =确定的曲线称为不可约代数曲线,记为Γ。

即Γ:(,)0l x y =。

用有限条不可约代数曲线对区域D 进行剖分,将剖分记为Δ,D 被分为有限个子区域D 1,…,D N ,它们被称为D 的胞腔。

形成每个胞腔边界的线段称为网线,网线的焦点称为网点,同一网线的两个顶点称为相邻网点。

位于区域D 内部的网点称为内网点,否则称为边界网点。

如果一条网线的内部属于区域D 内,则称此网线为内网线,否则称为边界网线。

以某一网点v 为顶点的胞腔的并集称为网点V 的关联区域或星形区域,记为St(v)。

D 上的关于剖分Δ的二元k 次μ阶光滑样条函数空间记为{}()():|1,...,.i i u u k D k S s C D s P i N =∈∈= 基于代数几何中的Bezout 定理,王仁宏得到了多元样条函数在相邻胞腔的交线上光滑连接的条件,表现为如下定理:定理1 设C ∑()u k s S ∈,i D 与j D 是剖分的相邻胞腔。

不可约代数曲线Γ:(,)0l x y =是i D 与j D 的一条公共网线,|i i D P s =;|j j D P s =,则有(1)(,)k u q x y P d -+∈,使得1((,))(,)u i j p p l x y q x y +-=,其中,(,)q x y 称为网线Γ上的光滑余因子,此处deg()d l =。

设v 为任一给定的内网点,v 的关联区域()St v 有N 个胞腔1,...,N D D ,1,...,,D DN i D 与j D 的公共网线记为Γ0:(,)0i l x y =,1,...,i N =。

称11(,)(,)0N u i ii q x y l x y +==∑,为样条函数(,)s x y 在内网点v 处的协调条件。

其中,(1)(,)i i k u d q x y P -+∈,deg()i i d l =。

若样条函数在所有的胞腔上均为同一多项社,则称其为蜕化的。

下面的定理称为样条函数的存在性定理:定理2 对于给定的D 的剖分Δ,样条函数存在的充要条件是在每个内网线上存在非0的光滑因子,且在每个内网点处满足协调条件。

由此,可以建立多元样条函数的一般表达式。

设定区域D 被剖分Δ分割为如下有限个胞腔D 1,…,D N 。

任意选定一个胞腔,例如D1作为源胞腔,从D 1出发,画一流向图C ,使之满足:1. C 流遍所有的胞腔D 1,…,D N 各一次。

2. C 穿过内网的次数不多于一次。

3. C 不允许穿过网点。

流向图C 所经过的内阁网线称为相应于C 的本性内网线。

其它的内网线则为相应于C 的可去内网线。

易知,可去内网线与本性内网线只是一个相对概念。

设Γij :(,)0ij l x y =为C 的任意一条本性内网线,将从源胞腔D 1出发沿C 前进时,只有越过Γij 后才能进入所有闭胞腔的并集记作U Γij +,将从源胞腔D 1出发沿C 前进时,在越过Γij 之前所经过的各胞腔并集为Γij -,称U Γij +\U Γij -为网线Γij 的前方,记作()r ij f Γ。

定义1 设:(,)0ij ij l x y Γ=为相应于流线C 的本性内网线,定义多元广义截断多项式为(,),(,)()(,)0,(,)\()m ij r ij mij r ij l x y x y f l x y x y D f +⎧∈Γ⎪=⎨∈Γ⎪⎩。

二元样条函数表现定理如下:定理:3 任意()u k s S ∈均可唯一地表示为1(,)(,)(,)(,),(,)uij m ij C s x y p x y l x y q x y x y D +=+∈∑,其中(,)k p x y P ∈为(,)s x y 在源胞腔上的表达式,C ∑表示对多有本性内网线求和。

在文献《任意剖分下的多元样条分析》中,王宏仁教授给出了任意有限多元的样条函数的理论框架。

与一元样条函数不同的一个重要方面是,多元样条函数空军爱女的维数与定义区域的剖分密切相关。

这给多元样条函数的研究与应用带来了很大的困难。

对于一种较为使用的剖分――贯穿剖分(用有限条直线对区域D 进行的剖分称为贯穿剖分),能较容易地得到该剖分部分下样条空间地维数公式0m ≥dim ()()(1)(22)k S k E k V k μηημημ=+-++--。

其中,E 为剖分中直线数目,V 为内网点数目,当0m ≥时η(m )=0.5(m +2)(m +1),否则η(m )=0。

多元样条函数的研究还有另外的思路:适合于任意单纯形剖分的B-网方法以及适用于研究多样体样条的B-样条方法。

B-网方法起源于Bernstein 多项式,1980年,G . Farin 在其博士论文中将Bernstein 多项式用于多元样条理论的研究,探讨了多元样条的Bézier 坐标与光滑性之间的关系。

运用B-网方法,人们研究并得到了诸如三角剖分之下的二元样条函数空间的维数问题的若干结果。

B-样条在多元情况下的推广也非常困难。

知道B-样条的泛函形式出现之后,有关研究工作才不断推进。

现在,这方面的工作中,Box 样条,锥样条等也已形成了比较完善的理论。

下面我们来看样条函数的插值问题。

由于在计算机曲线曲面设计中,样条插值在计算稳定性以及几何逼近的保型性方面大大优于一般的多项式插值而称为计算机辅助几何设计的有力工具。

因此,具有适定性的插值结点组的组成方式的研究就成为重要的基础性工作。

样条插值有很多种类型,如:Laglange 插值,Heimiter 插值,等等。

由于样条函数是具有一定光滑性的分片多项式,它的插值问题要比多项式函数的插值问题复杂得多。

m 个不同元素组成的点集A ={t 1,…,t m }称为样条空间S n =S n {x 0,x 1…,x N ,x N+1}(或()k S μ)的适定结点组,如果对任意给定的m 个实数值1,...,m y y R ∈,存在唯一一个样条n s S ∈(或()k s S μ∈),使得()i i s t y =,1,...,i m =。

分析一元多项式插值问题,可注意到,一个一元n 次多项式必可被任意给定的n +1个不同的插值结点1(2)2()MN S 121,,...,,n n t t t t R +∈处的多项式的值唯一确定。

而样条是具有预定解析性质的分段多项式,除了结点数目外,插值结点组对于诸样条结点的分布状态也直接影响着它的适定性。

1953年,I. J. Schoenberg 与 A. Whitney 对于一元样条插值适定性问题的Schoenberg-Whitney 定理为一元n 次样条插值的适定结点组提供了一个很好的刻画。

但是对于插值结点相对于样条结点的分布状态还缺乏进一步的规律性的认识。

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