三次样条函数
样条函数(三次样条)
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样条插值是一种工业设计中常用的、得到平滑曲线的一种插值方法,三次样条又是其中用的较为广泛的一种。
1. 三次样条曲线原理假设有以下节点1.1 定义样条曲线是一个分段定义的公式。
给定n+1个数据点,共有n个区间,三次样条方程满足以下条件:a. 在每个分段区间(i = 0, 1, …, n-1,x递增),都是一个三次多项式。
b. 满足(i = 0, 1, …, n )c. ,导数,二阶导数在[a, b]区间都是连续的,即曲线是光滑的。
所以n个三次多项式分段可以写作:,i = 0, 1, …, n-1其中ai, bi, ci, di代表4n个未知系数。
1.2 求解已知:a. n+1个数据点[xi, yi], i = 0, 1, …, nb. 每一分段都是三次多项式函数曲线c. 节点达到二阶连续d. 左右两端点处特性(自然边界,固定边界,非节点边界)根据定点,求出每段样条曲线方程中的系数,即可得到每段曲线的具体表达式。
插值和连续性:, 其中i = 0, 1, …, n-1微分连续性:, 其中i = 0, 1, …, n-2样条曲线的微分式:将步长带入样条曲线的条件:a. 由(i = 0, 1, …, n-1)推出b. 由(i = 0, 1, …, n-1)推出c. 由(i = 0, 1, …, n-2)推出由此可得:d. 由(i = 0, 1, …, n-2)推出设,则a. 可写为:,推出b. 将ci, di带入可得:c. 将bi, ci, di带入(i = 0, 1, …, n-2)可得:端点条件由i的取值范围可知,共有n-1个公式,但却有n+1个未知量m 。
要想求解该方程组,还需另外两个式子。
所以需要对两端点x0和xn的微分加些限制。
选择不是唯一的,3种比较常用的限制如下。
a. 自由边界(Natural)首尾两端没有受到任何让它们弯曲的力,即。
具体表示为和则要求解的方程组可写为:b. 固定边界(Clamped)首尾两端点的微分值是被指定的,这里分别定为A和B。
三次样条函数的边界条件
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三次样条函数的边界条件
一、第一种边界条件:固定边界条件(也叫夹紧边界条件)
1. 一阶导数边界条件
- 想象一下你在摆弄一个有弹性的东西,在两端你把它的“斜率”给定好了。
比如说,在区间的左端点a和右端点b,你规定了这个三次样条函数在这两点的一阶导数的值,就好像你在这两个端点抓住这个函数,让它按照你规定的倾斜程度开始和结束。
- 就好比你有一个弯曲的小棍,你在小棍的两端规定了它开始和结束弯曲的方向的陡峭程度。
2. 二阶导数边界条件
- 这个呢,就像是你在规定这个函数在边界处的“弯曲程度”。
在端点a和b,你设定了二阶导数的值。
这就好比你在控制小棍在两端的弯曲的曲率,是弯得更厉害还是比较平缓,你说了算。
二、第二种边界条件:自然边界条件
1. 二阶导数为零边界条件
- 这个边界条件很有趣哦。
它就像是你在说这个函数在边界处是比较“平滑”的,没有额外的弯曲。
就好像你在玩一个有弹性的绳子,在两端它没有被拧或者额外弯曲,是很自然地伸展着,所以二阶导数为零,就表示在边界处这个函数的弯曲没有突然的变化。
三、第三种边界条件:周期边界条件
1. 函数值和一阶导数相等边界条件
- 这就像是一个循环的东西。
想象你有一个环形的轨道,三次样条函数就沿着这个轨道走。
在区间的起点a和终点b,函数值是一样的,而且它在这两点的“倾斜程度”(一阶导数)也是一样的。
就好像你在这个环形轨道上,从一个点出发转一圈回来,函数的状态要能无缝对接,就像小火车在环形轨道上跑,回到起点的时候速度(一阶导数)和高度(函数值)都要和出发的时候一样。
第三讲三次样条函数
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给定区间[0, 上 例1 给定区间 3]上 3 个点的函数 值 f(0)=0, f(1)=2, f(3)=4, 试求数 a, b, c, d, 使函数 S(x)为给定点上的三次样条插值 为给定点上的三次样条插值 函数. 函数 其中 x2 + x + d , 0≤ x ≤1 S( x) = 3 . 2 ax + bx + cx + 1, 1 ≤ x ≤ 3
答案: 答案 a = −1, b = 4, c = −2, d = 0.
给定n+1个样点 i, yi )(i=0, 1, …, n), 个样点(x 给定 个样点 确定一个三次样条插值函数需要4n个独 确定一个三次样条插值函数需要 个独 立条件. 在定义中, 已指定了4n–2个条件 即 个条件, 立条件 在定义中 已指定了 个条件
yi Mi yi +1 Mi +1 + − hi ( xi +1 − x ) + − hi ( x − xi ) 6 6 hi hi
x ∈ [ x i , x i +1 ]
( xi +1 − x )2 ( x − xi )2 S ′( x ) = − Mi + Mi +1 2hi 2hi yi +1 − yi Mi +1 − Mi hi + − hi 6
M 0 d0 M d 1 1 M 2 d2 = M M λ n −1 M n −1 d n −1 2 M n dn
对于第1型插值问题 对于第 型插值问题: 型插值问题 λ 0 = 1, d 0 = 6 ( y1 − y 0 ) h0 − y 0′ h0 , µ n = 1, d n = 6 y n′ − ( y n − y n − 1 ) hn − 1 hn − 1 . 对于第2型插值问题 型插值问题: 对于第 型插值问题 λ 0 = 0, d 0 = 2 y 0′′ , µ n = 0, d n = 2 y n′′ . 对于第3型插值问题 对于第 型插值问题: 型插值问题
三次样条插值函数
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三次样条插值函数MATLAB 编程实现三次样条插值函数为()()[)()[]1011,,,,n n n S x x x x S x S x x x x-⎧∈⎪=⎨⎪∈⎩ 利用三次埃尔米特插值函数表示三次样条插值函数,即()()()()())111111,,j j j j j j j j j j j S x y x y x m x m x x x x ααββ++++++⎡=+++∈⎣(0,1,,1j n =-)基函数满足()()()()()()21112111121121111212jj j j j j j j j j j j j j j j j j j jj j j j x x x x x x x x xx xx x x x x x xx xx x x x xx x x x x x xααββ++++++++++++⎛⎫⎛⎫--=+ ⎪⎪ ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫--=+ ⎪⎪ ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎛⎫-=-⎪ ⎪-⎝⎭⎛⎫-=-⎪ ⎪-⎝⎭由上式易得()()()()()()()()()()()()()()1331111331112211112211612612246246j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j jj j j j j x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x xx xx x x x x x x x x ααββ+++++++++++++++''=---+''=-+--+''=---+''=---则有()()()()()()()()()()()111111113333111111122221111661212242466j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j S x y x y x m x m x x x x x y x y x x x x x x x x x x x x x m x m x x x x x x x x x ααββ+++++++++++++++++++''''''''''=+++⎡⎤⎡⎤++⎢⎥⎢⎥=-+-+⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎡⎤++⎢⎥+-+-⎢⎥----⎣⎦)1,j j x x x +⎡⎤⎢⎥⎡∈⎣⎢⎥⎣⎦(0,1,,1j n =-)同理有()()()()()()()()()()()()()()()11111113333111111122221111661212242466j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j j S x y x y x m x m x x x x x y x y x x x x x x x x x x x x x m x m x x x x x x x x x ααββ------------------''''''''''=+++⎡⎤⎡⎤++⎢⎥⎢⎥=-+-+⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡++⎢⎥+-+-⎢⎥----⎣⎦⎣)1,j j x x x -⎤⎢⎥⎡∈⎣⎢⎥⎦(1,,j n =)根据样条函数二阶导数连续性,即()()100j j j j S x S x +''''+=-(1,,1j n =-)即()()()()()()()()()()()()()()()()111111332211111111113322111166426624j j jj j j j j j j jj j j j j j j j j j j j j j jj j j j j jj j j j j j j j x x y x x y x x x x m m x x x x x x x x x x y x x y x x x x m m x x x x x x x x ++++++++++--------------+++--------=+++----(1,,1j n =-)化简得()()()()()111111111111233j j j j j j j j j j j j j j j j j j jj j xx m x x m x x m x x x x y y y y x x x x +-+--+-++-+--+-+---=-+---(1,,1j n =-)可得线性方程组()()()()()()()()()()0121201023231213121221111110212110211032213221322122233333n n n n n n n n n n n n m m x x x x x x m x x x x x x m x x x x x x m m m x x x x y y y y x x x x x x x x y y y y x x x x y ------⨯+-+⨯⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪---⎛⎫⎪ ⎪--- ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪--- ⎪⎝⎭ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭---+------+---=()()()121112112113n n n n n n n n n n n n n x x x x y y y x x x x ----------⨯⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪-- ⎪-+- ⎪--⎝⎭为了使样条插值问题有惟一解,我们在原有方程基础上增加两个边界条件。
三次样条函数三弯矩算法
![三次样条函数三弯矩算法](https://img.taocdn.com/s3/m/d02d6716b52acfc788ebc904.png)
摘要求函数在给定区间上的定积分,在微积分学中已给出了许多计算方法,但是,在实际问题计算中,往往仅给出函数在一些离散点的值,它的解析表达式没有明显的给出,或者,虽然给出解析表达式,但却很难求得其原函数。
这时我们可以通过数值方法求出函数积分的近似值。
在用近似值代替真实值时,遇到的问题就是近似值的代数精度是否足够。
当代数精度不足够时,很显然提高插值函数的次数是一种方法,但是考虑到数值计算的稳定性,当次数过高时,会出现龙格现象,用增大n的方法来提高数值积代数精度是不可取的。
正如我们所知道的分段线性插值,逼近程度好,但光滑性差。
分段三次Hermite插值,逼近程度好,光滑性也有所提高,但是需要增加更多的条件,不太实用。
因此,我们将介绍一种结合二者的优点的插值方法——三次样条插值。
本实验将介绍三次样条插值的三弯矩算法。
关键词:龙格现象三弯矩算法代数精度分段三次Hermite插值1、实验目的1) 通过本次实验体会并学习三次样条插值的优点。
2) 通过对三次样条插值进行编程实现,提高自己的编程能力。
3) 用实验报告的形式展现,提高自己在写论文方面的能力。
2、算法流程如果已知函数)(x f y =在节点a =x 0<x 1<⋯<x n =b,y i =f (x i ),i =0,1,2,⋯,n 处的函数值和导数值:n i x f y i i ,,2,1,0),( ==如果)(x S 满足条件:1) S (x )是一个分段的三次多项式且i i y x s =)(;2) S (x )在[a,b]具有二阶连续导数。
则称S (x )是三次样条插值函数。
S (x )的具体形式为:其中S i (x)在[x n−1,x n ]上是三次多项式S i (x )=a i x 3+b i x 2+c i x +d i 由插值条件S (x i )=y i ,i=0,1,2,…,n ,得n+1个条件。
边界条件一:S ′(x 0)=y 0′,S ′(x n )=y n ′边界条件二:S ′′(x 0)=y 0′′,S ′′(x n )=y n ′′边界条件三:假定函数y =f(x)是以b-a 为周期的周期函数,这时要求S(x)也是周期函数,即{S (x 0+0)=S(x n −0)S ′(x 0+0)=S ′(x n −0)S ′′(x 0+0)=S ′′(x n +0)()()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∈∈∈=-]12,121,01,[,...............][,][,n n n x x x x s x x x x s x x x x s x s针对三种边界条件的求解方法的不同,可以分为三转角算法和三弯矩算法,本实验将介绍和学习三转角算法。
2-5三次样条函数系数ci的求解
![2-5三次样条函数系数ci的求解](https://img.taocdn.com/s3/m/7c8facfe0242a8956bece4af.png)
c n 1 a n 1 c n b n 1
x i -1
xi
x i 1
x n -1
c n 1 b n 1 a n 1 c n
cn
y n k n 1, n ( x n x n 1 ) b n 1 ( 2 a n 1 )( x n x n 1 )
( x 2 x 1 )( b1 a 1 c 2 ) 2 ( x 3 x 1 ) c 2 ( x 3 x 2 ) c 3 k 2 , 3 k 1, 2
c2
(x3 x2 ) 2 ( x 3 x1 ) a1 ( x 2 x1 )
c3
k 2 , 3 k 1, 2 ( x 2 x 1 ) b1 2 ( x 3 x1 ) a1 ( x 2 x1 )
a1
1 2
bi
k i ,i 1 k i 1,i ( x i x i 1 ) b i 1 2 ( x i 1 x i 1 ) a i 1 ( x i x i 1 )
b2
k 2 ,3 k 1, 2 ( x 2 x 1 ) b1 2 ( x 3 x1 ) a1 ( x 2 x1 )
课题二、船体型线的数值表示
(五)三次样条函数系数求解
一、概述
si ( x) yi ( y i 1 y i x i 1 x i
2
( c i 1 2 c i )( x i 1 x i ))( x x i ) c i 1 c i x i 1 x i )( x x i )
2 c1 c 2
k 1, 2 f ( x1 ) x 2 x1
1 2 b1
c1 k 1, 2 f ( x 1 ) 2 ( x 2 x1 )
样条函数及三次样条插值PPT课件
![样条函数及三次样条插值PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/10609790a0c7aa00b52acfc789eb172ded63992e.png)
(x)
lim
x xk
Sk 1( x)
lim
x
x
k
Sk (x)
lim
x
x
k
Sk1( x)
k 1,2,,n 1
------(4)
lim
x
x
k
Sk( x)
lim
x
x
k
Sk1( x)
共4n 2个条件
5
Sk (x)是[xk , xk 1 ]上的三次样条插值多项式,应有4个待定的系数 即要确定S(x)必须确定4n个待定的系数 少两个条件 并且我们不能只对插值函数在中间节点的状态进行限制 也要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:
例. 使用不同的插值方法于函数
y
1
1 x2
x [5,5]
最后,介绍一个有用的结论
定理 . 设f (x) C 2[a,b], S(x)是以xk (k 0,1,, n)
为节点, 满足任意边界条件的三次样条插值函数,
设hi
xi 1
xi
,
h
max
0in1
hi
,
min
0in1
hi
,
则当 h
c 时
S(x)和S(x)在[a,b]上一致收敛到f (x)和f (x)
------(6)
13
由(11)式,可知
S0( x0
)
6( x0
x1 h03
2 x0
) ( y1
y0 )
6 x0
2 x0 h02
4 x1
m0
6 x0
4 x0 h02
2 x1
m1
6 h02
(
三次样条插值函数
![三次样条插值函数](https://img.taocdn.com/s3/m/604bde0316fc700abb68fc76.png)
cout<<resetiosflags(ios::showpos);//除去正负号格式
cout<<"x<-["<<x[i]<<","<<x[i+1]<<"]"<<endl;
{
if(a[i][i]==0||a[i][i-1]==0)
{
cout<<"a["<<n-1<<"]["<<n-1<<"]可约"<<endl;
break;
}
if(fabs(a[i][i])<=fabs(a[i][i-1]))
{
{
b[i]-=v[i]*dyn;
}
}
cout<<endl<<"解得对角方程组"<<endl<<"A="<<endl;;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=0;j<n-1;j++)
{
cout<<setw(10)<<A[i][j];
cout<<"a["<<n-1<<"]["<<n-1<<"]强超"<<endl;
第三讲三次样条函数分析
![第三讲三次样条函数分析](https://img.taocdn.com/s3/m/a08365cc0975f46527d3e133.png)
给定n+1个样点(xi, yi )(i=0, 1, …, n), 确定一个三次样条插值函数需要4n个独 立条件. 在定义中, 已指定了4n–2个条件, 即
S ( x0 ) y0 , S ( xn ) yn S ( x i ) S ( x i ) yi , ( i 1, 2,...n 1) ( xi ) S ( xi ), S S ( x ) S ( x ), i i 所以, 一般需补充指定2个边界条件.
下面介绍几种常用的边界条件 第1型边界条件: 已知f(x)在两端点的导数f(a)和f(b), 要求 S'(a) = f '(a), S'(b) = f '(b) 第2型边界条件: 已知f(x)在两端点的二阶导数f (a)和f (b) ,要求 S(a)=M0 = f (a), S(b)=Mn= f (b) 特别当 S(a)= S(b) =0时, S(x)称为自然三次样条. 第3型边界条件: 已知f(x)是以b –a为周期的周期函数, 要求S(x)满 足周期条件 S(a) = S(b), S'(a+)= S'(b–), S(a+)= S(b–)
x [ xi , xi 1 ]
( xi 1 x )2 ( x xi )2 S ( x ) M i M i 1 2hi 2hi yi 1 yi M i 1 M i hi hi 6
下面考虑 Mi 的求法. 由连续性 S'(xi –)= S'(xi+), (i=1, 2, … , n–1) 得
二、三次样条插值
样条插值的思想: 逐段选取适当的 低次多项式, 按一定的光滑性要求连接起来 构成插值函数. 定义 设给定区间[a, b]上n+1个点 a=x0<x1<x2< <xn=b, 以及相应的函数值 yi=f(xi), i=0, 1, …, n. 如果 函数S(x)满足: (1)在每个子区间 [xk , xk+1](k=0,1,…,n–1)上, S(x) 是不超过三次的多项式, 且S(xi )=yi, i=0, 1, … , n; (2) S(x)、 S(x)、 S(x)在[a, b]上连续. 则称S(x)是f(x)在节点x0, x1, x2, …, xn上的三次样条插 值函数.
第2章 7.三次样条插值
![第2章 7.三次样条插值](https://img.taocdn.com/s3/m/778e41a5f524ccbff121849c.png)
(1 ≤ x ≤ 2 ) ( 2 ≤ x ≤ 4) (4 ≤ x ≤ 5)
三次样条/ 三次样条 Cubic Spline /插值 插值
邹昌文
三次样条函数的定义
设在xoy平面上给定 n + 1个有序点( x0 , y0 ) ⋯ ( x n , yn ), 其中x0 < x1 < ⋯ < x n , 要求构造 一个函数 S ( x )使其满足条件 1. S ( x i ) = yi ( i = 0,1,⋯ n)
∧
已知的函数值如下: 例.已知的函数值如下:
x f (x)
1 1
2 3
4 4
5 2
在区间[1,5]上求三次样条插值函数S(x),使它满足 在区间[1,5]上求三次样条插值函数S(x),使它满足 S(x), 边界条件 S ′′(1) = 0, S ′′( 5) = 0 这是在第二种边界条件下的插值问题, 解:这是在第二种边界条件下的插值问题,由已知 ′ 边界条件, 边界条件,有 S′′( x0 ) = y0′ = M0 = 0, S′′( x3 ) = y′′ = M3 = 0 3 则得求解 M 1 , M 2 的方程组为
这时: 0 = 0 , g0 = 2 y0′ ; µn = 0 , gn = 2 y′′ 这时: ′ λ n 特别地, 称为自由边界 特别地,M0 = Mn = 0 称为自由边界 / free boundary /,对应的样 , 条函数称为自然样条 。 条函数称为自然样条 / Natural Spline /。 第3类边条件 / periodic boundary / : 类边条件 µ M g 2 λ 周期函数时 当 f 为周期函数时,
2 λ1 M1 g1 − µ1 y0 '' 6 f [ x0 , x1 , x2 ] − µ1 y0 '' µ 2 M = g − λ y '' = 6 f [ x , x , x ] − λ y '' 1 2 3 2 3 2 2 2 2 3
三次样条函数
![三次样条函数](https://img.taocdn.com/s3/m/2aab9ce92dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cefbe.png)
三次样条函数
三次样条函数(Cubic Spline)是一种在数学和工程领域中广泛使用的技术,用于描述曲线上的点和线段之间的关系。
它可以将一组数据点形成平滑的曲线,以便更准确地描述数据。
三次样条函数的基本原理是:将曲线分割成若干段,每段由一次样条函数来描述。
每个段的函数形式都是一次样条函数,但它们的参数不同,由拟合的数据点的位置决定。
这样就可以通过调整参数,使拟合的曲线更加接近数据点。
三次样条函数的优点是,它可以让拟合的曲线保持平滑,噪声不易干扰拟合结果。
另外,它可以很好地描述细小的变化,因为它可以将曲线分割成若干段,每段用一次样条函数来描述,而这些段之间可以做很精细的调整,以更精确地拟合数据点。
三次样条函数在工程领域中的应用也非常广泛,它可以用来拟合不同的实验数据,从而得到更准确的结果。
它也可以用来模拟复杂的物理过程,比如经典力学中的系统运动,以及液体流动、声学传播等等。
总而言之,三次样条函数是一种非常重要且高效的技术,它可以用来更准确地描述曲线上的点和线段之间的关系,并在工程领域中得到广泛的应用。
样条函数
![样条函数](https://img.taocdn.com/s3/m/976b88d280eb6294dd886c7e.png)
第五章函数近似计算(插值问题)的插值方法5.6样条函数及三次样条插值在许多工程、工业设计(如建筑设计,汽车、船舶、飞机以及多种工业品、日用品等的外形设计)中,经常用到的一种所谓样条曲线。
它就是数值技术中一类称为样条函数的数学工具。
最简单的一种样条函数是由分段三次多项式连接起来,而在连接点处具有1阶、2阶连续导数的函数(曲线),称为三次样条函数。
如果以样条函数作为插值函数,就称为样条插值,最基本的样条插值是三次样条插值。
1.三次样条函数与三次样条插值定义5.6.1 对函数s(x)和在[a,b]上给定的一组节点(或称分划)△:a=x0<x1<…<x n=b(1)如果函数s(x)在每个小区间[x i,x i+1](i=0,1,…,n-1)上是三次多项式;(2)函数s(x )∈ [a,b],则称s(x)是关于分划△的三次条样函数。
(3)如果对给定的某函数f在分划△的节点上的函数值f i=f i(x i)(i=0,1,…,n),三次样条函数s(x)满足插值条件s(x i)= f i (i=0,1,…,n) (5.6.1)则称s(x)为关于分划△的三次条样插值函数。
函数f的三次样条插值也是一种分段插值,与分段三次Hermite插值比较,它只需提供f i (i=0,1,…,n)和两个下面将要说明的所谓边界值,便可得到在节点处具有连续的具有1阶、2阶连续导数的函数(曲线),而且曲线的光滑度更好,更具有“曲线美”。
这就是工程/工业设计中喜欢样条曲线的原因。
那么,如何求分划△上函数f的三次样条插值函数s(x)呢?由于在每个小区间[x i, x i+1]上s(x)是三次多项式,故要确定s(x)就需确定4个参数,而一共有n个小区间,故需确定4n个参数。
但这里仅有n+1个插值条件(5.6.1)和在内节点处3*(n-1)个连续性条件:s(x i-0)= s(x i+0)s’(x i-0)= s’(x i+0)(i=1,2,…,n-1)s’’(x i-0)= s’’(x i+0)即总共仅有4n-2个定解条件。
三次样条函数范文
![三次样条函数范文](https://img.taocdn.com/s3/m/f4a5031dabea998fcc22bcd126fff705cc175ce9.png)
三次样条函数范文三次样条函数是一种常用于数据拟合和插值的数学函数。
它由一系列的三次多项式组成,这些多项式在相邻的数据点之间形成平滑的曲线。
三次样条函数具有良好的局部逼近性和全局连续性,并且在拟合和插值问题中常常比其他方法表现更好。
在介绍三次样条函数之前,我们先了解一下样条函数的基本概念。
样条函数是由一系列的分段多项式组成,这些分段多项式通常在相邻的数据点上是连续的,并且可以通过插值或拟合得到。
在三次样条函数中,每个分段多项式都是三次的,也就是说它们是形如ax^3+bx^2+cx+d的函数。
1.插值条件:三次样条函数要通过给定的数据点。
也就是说,对于给定的数据点(x_i,y_i),三次样条函数在每个数据点上的函数值与给定数据点上的函数值相等。
2.连续条件:三次样条函数在相邻的数据点上是连续的。
也就是说,对于相邻的数据点(x_i,y_i)和(x_{i+1},y_{i+1}),三次样条函数在这两个数据点的连接处是连续的。
3.平滑条件:三次样条函数在相邻的数据点上的一阶导数是连续的。
也就是说,对于相邻的数据点(x_i,y_i)和(x_{i+1},y_{i+1}),三次样条函数在这两个数据点的连接处的一阶导数相等。
通过满足这些条件,三次样条函数能够在拟合和插值问题中产生较好的结果。
在插值问题中,三次样条函数可以通过给定的数据点得到一条曲线,使得曲线经过所有的数据点;在拟合问题中,三次样条函数可以通过最小化数据点与曲线之间的误差来找到一个最佳拟合曲线。
通常,我们将数据点按照自变量的大小进行排序,然后使用三次样条插值B-spline或自由节点插值来构造三次样条函数。
在B-spline插值中,我们将样条函数表示为一组基函数的线性组合,通过调整基函数的权重来得到插值结果。
在自由节点插值中,我们将样条函数的节点选择为数据点,并通过求解线性方程组来确定系数。
总结起来,三次样条函数是一种常用于数据拟合和插值的数学函数。
2-4三次样条函数系数的求解
![2-4三次样条函数系数的求解](https://img.taocdn.com/s3/m/4623633d580216fc700afdaf.png)
整理得:
s i 1 ( x i )
y i y i 1 x i x i 1
( 2 c i c i 1 )( x i 1 x i )
y i y i 1 x i x i 1
( x i x i 1 )( 2 c i c i 1 )
y i 1 y i x i 1 x i
i
x i x i 1
M
x xi
i 1
x i 1 x i
对上式进行不定积分二次,可以得到三次样条插值 多项式:
s ( x ) M
x x i 1
i
x i x i 1
( x i 1 x )
i
M
x xi
i 1
x i 1 x i
(x xi )
di c i 1 c i 3 ( x i 1 x i )
y i 1 y i x i 1 x i ( 1 3 c i 1 2 3 c i )( x i 1 x i )
bi
这样就将所有的bi和di用ci表示了,只要能够求出 ci就可以了。
2、s ( x
x i 1
c i c i 1 x i x i 1 ( x i x i 1 )
2
s i 1 ( x i )
y i y i 1 x i x i 1
( 2 c i -1 c i )( x i x i -1 ) 2 c i 1 ( x i x i 1 ) 3
i
将相邻两点用直线段连接
M
i
采用分段线性插值
M (x) M
x x i 1
i
x i x i 1
M
三次样条函数系数的求解
![三次样条函数系数的求解](https://img.taocdn.com/s3/m/a94649ce690203d8ce2f0066f5335a8102d266b8.png)
详细描述
在实际应用中,数据的分布和特点可能比较复杂,需要综合考虑数据的特性和实际需求来选择合适的 节点和求解方法。有时候可能需要对参数进行调整和优化,以获得更好的拟合效果和预测精度。
04
三次样条函数系数的求 解结果分析
结果的准确性分析
三次样条函数的应用场景
数据拟合
三次样条函数可以用于拟合一系列离散的数据点,从 而得到一个连续的函数。
数值分析
在数值分析中,三次样条函数可以用于求解微分方程 的近似解。
机器学习
在机器学习中,三次样条函数可以用于插值和拟合数 据,从而进行预测和分类等任务。
02
三次样条函数系数的求 解方法
最小二乘法求解
共轭梯度法求解
共轭梯度法是一种用于求解无约束优化问题的迭代算 法,通过构造一组共轭方向来逼近最优解。
在求解三次样条函数系数时,共轭梯度法利用函数的 梯度和Hessian矩阵信息,构造一组共轭方向,并沿
着这些方向进行搜索以找到最优解。
这种方法在处理大规模优化问题时具有较好的收敛速 度和数值稳定性,但在处理小规模问题时可能不如其
他方法高效。
03
三次样条函数系数的求 解实例
实例一:简单数据集的求解
总结词
简单数据集的求解相对容易,可以通过手动计算或使用简单 的数学软件进行求解。
详细描述
对于简单的数据集,可以通过观察数据点的分布和变化趋势 ,手动选择合适的节点,然后利用三次样条插值的公式计算 系数。也可以使用一些简单的数学软件,如Excel或Python 的NumPy库,进行计算。
最小二乘法是一种常用的数学优化技术,通过 最小化误差的平方和来找到数据的最佳函数匹 配。
三次样条插值函数
![三次样条插值函数](https://img.taocdn.com/s3/m/972ae265561252d380eb6ed7.png)
二.程序框图
开始
输入未知数 X及 (xi,yi),i=0,1,…,n
计算步长 H[i]
计算λ、 µ 、 d
根据边界条件,求 解相应的方程得到 M1,…, Mn
将 M代入原方程, 得到分段函数
结束
三.源码
syms h n=9;%插入节点数,可以根据题目更改 h=2/(n+1); u=0.5; v=0.5; f=inline('1/(1+25*x.^2)');%输入函数,这个也可以根据题目更改 g=inline('3/h*((c-b)/h-(b-a)/h)','a','b','c','h'); for i=1:n+2 x(1)=-1; x(i+1)=x(i)+2/(n+1); y(i)=f(x(i)); end for i=1:n d(i)=g(y(i),y(i+1),y(i+2),h); end A=zeros(n,n); for i=1:n A(i,i)=2; end for i=1:n-1 A(i,i+1)=u; A(i+1,i)=v; end B=zeros(n,1); for i=1:n B(i,1)=d(i) end C=inv(A)*B for i=1:n M(i)=C(i,1); end x=(-1:h/50:1); k=1./(1+25*x.^2); cs=spline(x,k); plot(x,k,'r.'); hold on; ezplot('1/(1+25*x^2)',[-1 1]); title('三次样条插值曲线和 f(x)曲线') 四. 结果
三次样条函数
![三次样条函数](https://img.taocdn.com/s3/m/5a3bd9fa185f312b3169a45177232f60ddcce702.png)
三次样条函数
三次样条函数是一种常见的曲线拟合方式,它可以将较少的数据转化为曲线。
它的核心原理是,在两个点之间建立一条曲线,使得在这两个点处该曲线的一阶导数和二阶导数都相等,从而使曲线在两个点之间平滑连续。
三次样条函数有两种,一种是牛顿样条函数,它是将曲线分割成线段,每个线段都是一个一次函数,然后将它们连接起来;另一种是
B样条函数,它采用了更多的数据,而且以更精细的方式确定曲线的形状。
三次样条函数的优势在于,它可以用较少的数据来拟合复杂的曲线。
它可以用来拟合多种类型的数据,如经济学、计算机图形学、机器人学等。
它可以用来拟合复杂的函数,例如非线性函数,也可以用来拟合多项式函数。
三次样条函数也有一定的局限性,它不能拟合出两个点之间的曲线状况,而且它的计算量比较大,拟合的准确性也不够高,需要花费更多的时间去调整参数。
总的来说,三次样条函数是一种有效的曲线拟合方式,可以用于拟合复杂的函数,但是有一定的局限性。
它可以用来解决许多实际问题,但是也需要计算机技术的支持。
三次样条边界条件
![三次样条边界条件](https://img.taocdn.com/s3/m/a3e16b000a1c59eef8c75fbfc77da26924c59661.png)
三次样条边界条件一、自然边界条件1. 想象一下,你有个函数,它就像一条弯弯曲曲的线。
自然边界条件呢,就像是说在这条线的两端,它的二阶导数是零。
这啥意思呢?就好比这条线在两端的时候,它弯曲的程度不再变化了,就像是到了尽头,变得很“平稳”,不再有额外的弯曲劲儿了。
打个比方,就像你开车到了路的尽头,车不再加速或者减速转弯了,就很平稳地停在那儿(从弯曲程度的角度看哈)。
2. 从数学上来说,假设我们的三次样条函数是S(x),在区间[a,b]上,自然边界条件就是S''(a) = 0和S''(b)=0。
这就像是给这个函数在边界上定了个“规矩”,让它在两端的弯曲情况有个特定的表现。
二、固定边界条件1. 这个就比较直接啦。
固定边界条件就是直接规定了函数在区间端点的值。
比如说,你知道这条线在起点a处的值是y_a,在终点b处的值是y_b。
这就好比你在地图上标记了起点和终点的高度(如果把函数看成是描述地形高度变化的话)。
那对于三次样条函数S(x)来说,就是S(a) = y_a和S(b)=y_b。
这就给这个函数在边界上明确了具体的数值,就像给它钉了两个钉子,让它必须从这两个点开始和结束。
2. 有时候呢,还可能固定边界处的一阶导数。
这就像是不仅知道起点和终点的位置,还知道在起点和终点的“倾斜度”。
比如说在a点的斜率是m_a,在b点的斜率是m_b,那对于三次样条函数S(x)就有S'(a) = m_a和S'(b)=m_b。
这就好像你知道车在路的起点和终点是怎么倾斜着开的,是上坡还是下坡,坡度多大。
三、非节点边界条件1. 这个有点特别哦。
非节点边界条件是说在边界点处,三次样条函数的三阶导数是连续的。
这就像是在边界上,这个函数的变化趋势在更高层次上是连贯的。
想象一下,你有一条超级顺滑的滑梯,从滑梯的这一段滑到那一段,在接口的地方(就像边界点),不仅滑梯表面是平滑的(低阶导数连续),而且整个滑梯的弯曲变化方式也是连贯的(三阶导数连续)。
三次样条函数
![三次样条函数](https://img.taocdn.com/s3/m/fe298b75f46527d3240ce0c3.png)
§8 三次样条插值问题的提出:上面讨论的分段低次插值函数都有一致收敛性,但光滑性较差,对于像高速飞机的机翼形线,船体放样等型值线往往要求有二阶光滑度,即有二阶连续导数,早期工程师制图时,把富有弹性的细长木条(所谓样条)用压铁固定在样点上,在其他地方让它自由弯曲,然后画下长条的曲线,称为样条曲线。
它实际上是由分段三次曲线并接而成,在连接点即样点上要求二阶导数连续,从数学上加以概括就得到数学样条这一概念。
下面我们讨论最常用的三次样条函数。
三次样条函数:定义:函数],[)(2b a C x S ∈,且在每个小区间],[1+j j x x 上是三次多项式,其中b x x x a n =<<<=L 10是给定节点,则称)(x S 是节点n x x x ,,,10L 上的三次样条函数。
若在节点j x 上给定函数值),,1,0)((n j x f y j j L ==,并成立 ),,1,0()(n j y x S j j L ==,则称)(x S 为三次样条插值函数。
从定义知要求出)(x S ,在每个小区间],[1+j j x x 上要确定4个待定系数,共有n 个小区间,故应确定n 4个参数。
根据)(x S 在],[b a 上二阶导数连续,在节点)1,,2,1(−=n j x j L 处应满足连续性条件)0()0(+=−j j x S x S ,''(0)(0).j j S x S x −=+,).0()0(+′′=−′′j j x S x S 共有33−n 个条件,再加上)(x S 满足插值条件),,1,0()(n j y x S j j L ==,共有24−n 个条件,因此还需要2个条件才能确定)(x S 。
通常可在区间],[b a 端点n x b x a ==,0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。
常见的有以下三种:1° 已知两端的一阶导数值,即 n n f x S f x S ′=′′=′)(,)(00.2° 两端的二阶导数已知,即 ''00(),()n n S x f S x f ′′′′′′==, 其特殊情况 0)()(0=′′=′′n x S x S , 称为自然边界条件。
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[Sn]=Hermite(px,py,0,0,2) %根据插值点及其值计算三次样条函数
for i=1:10 %采用自然边界
Sx=-6+i:0.01:-5+i;
Sy=polyval(Sn(i,:),Sx)
plot(Sx,Sy,'b-.')
end %绘制函数图像
s2=[1,-X(i)]; s2=conv(s2,s2); b=[-2,H(i)+2*X(i+1)]; s2=conv(s2,b);
s3=[1,-X(i+1)]; s3=conv(s3,s3); c=[1,-X(i)]; s3=conv(s3,c);
s4=[1,-X(i)]; s4=conv(s4,s4); d=[1,-X(i+1)]; s4=conv(s4,d);
for k=1:n
H(k)=X(k+1)-X(k);
end
for k=1:m-2
u(k)=H(k+1)/(H(k+1)+H(k));
l(k)=1-u(k);
end
for i=2:m-1
A(i,i-1)=l(i);
A(i,i)=2
A(i,i+1)=u(i);
end
mY=zeros(m,1);g=mY;
for i=1:m-1
s1=[1,-X(i+1)]; s1=conv(s1,s1); a=[2,H(i)-2*X(i)]; s1=conv(s1,a);
s2=[1,-X(i)]; s2=conv(s2,s2); b=[-2,H(i)+2*X(i+1)]; s2=conv(s2,b);
s3=[1,-X(i+1)]; s3=conv(s3,s3); c=[1,-X(i)]; s3=conv(s3,c);
《数值分析》实验报告:实验二
实验名称:三次样条函数的实现
实验地点:八教
所使用的工具软件及环境:Matlab
一、实验目的:
1.利用Matlab实现三次样条函数;
2.利用Matlab绘制函数图像;
二、实验内容:
1.根据所给定的节点值和节点上的函数值,取边界条件为“自然边界条件”,编制构造三次样条函数的Matlab程序;
2.给定函数f(x)=1/(1+x^2),取插值节点为-5:1:5,利用编制的Matlab程序求出三次样条函数,并绘制出准确函数f(x)以及所求出的三次样条函数图像,进行比较。
3.自己设定一个函数,分别构造并绘制出该函数的Lagrange插值多项式和三次样条的函数图像,进行分析和比较。
三、操作步骤:
hold on
Sn
由上图可得:在边界两端采用二导数值时的拟合度比采用自然边界的拟合度高。
任课教师:鲍亮2010年10月6日
if flag==1
A(1,1)=1;A(m,m)=1;
for k=1:m
if k==1
g(1)=f0;
elseif k==m
g(m)=fn;
else
g(k)=3*((u(k-1).*(Y(k)-Y(k-1))./H(k-1))+l(k-1).*(Y(k+1)-Y(k))./H(k));
end
end
G(k+1)=gk;
end
G(m)=3*(Y(m)-Y(m-1))/H(m-1);l(n)=1;
for i=2:(m-1)
A(i,i)=2;A(m,m)=2;
A(i+1,i)=l(i);
A(i,i+1)=u(i);
end
mY=A\G';
syms x
m=length(X);Sn=zeros(m-1,4);
hold on
Sn
[Ln] = SF_Lagrange(px,py); %根据插值点及其值计算Lagrange插值多项式
Lx = -5:0.01:5; %绘图点
Ly = polyval(Ln,Lx); %计算绘图点上的多项式函数值
plot(Lx,Ly,'g--') %绘制多项式图像legend('sin(x)','point','Ln','Location','NorthEast')
Matlab程序如下:
一、构造三次样条函数的程序:
1、
a)用2个参数(针对自然边界)
function [Sn]=SF_Hermite(X,Y)
m=length(X);n=m-1;A=zeros(m,m);
H=zeros(1,n);
u=zeros(1,n);
G=zeros(1,n);
l=zeros(1,n);
plot(Sx,Sy,'b-.')
end%绘制函数图像
hold off
Sn
3:
functionSF_ZYT
x = -5 : 0.01 : 5;
y = sin(x);
plot(x,y,'r:') %绘制准确函数图像
hold on
px = -5 : 1 : 5; %插值点
py = sin(px); %插值点上的函数值
else
g(k)=3*((u(k-1).*(Y(k)-Y(k-1))./H(k-1))+l(k-1).*(Y(k+1)-Y(k))./H(k));
end
end
end
mY=inv(A)*g;
m=length(X);Sn=zeros(m-1,4);
for i=1:m-1
s1=[1,-X(i+1)]; s1=conv(s1,s1); a=[2,H(i)-2*X(i)]; s1=conv(s1,a);
end
if flag==2
A(1,1)=2;A(m,m)=2;
A(1,2)=1;A(m,m-1)=1;
for k=1:m
if k==1
g(1)=3*(Y(2)-Y(1))/(X(2)-X(1))-H(1)/2*f0;
elseif k==m
g(m)=3*(Y(m)-Y(m-1))/(X(m)-X(m-1))+H(m-1)/2*fn;
Sn(i,:)=Y(i)*s1/(H(i)^3)+Y(i+1)*s2/(H(i)^3)+mY(i)*s3/(H(i)^2)+mY(i+1)*s4/(H(i)^2);
end
二、主程序:
2:
function SF_ZYT
X = -5 : 0.1 : 5;
Y = 1./(1+X.^2);
plot(X,Y,'r:')
hold off
Ln
四、实验结果:
图Hale Waihona Puke 绘制如下:2:从图像中可以看出:对于该函数,采用自然边界的三次样条函数图像对于标准图像有相当好的拟合度。
3:
构造的函数为f(x)=sin(x)
标准函数图像和拉格朗日插值图像比较:
标准函数图像和三次样条图像比较:
标准、拉格朗日、三次样条图像比较:
结论:由上面3个图像可以看出:在边界处采用自然边界的三次样条函数的图像与朗格朗日插值图像相比,后者对于f(x)=sin(x)的拟合度高。
u(1)=1;A(1,1)=2;A(1,2)=u(1);
for k=1:n
hk=X(k+1)-X(k);H(k+1)=hk;
end
H=H(2:n+1);
for k=1:n-1
uk=H(k)/(H(k)+H(k+1));u(k+1)=uk;
lk=1-u(k+1);l(k)=lk;
gk=3*((l(k).*(Y(k+1)-Y(k))./H(k))+(u(k+1).*(Y(k+2)-Y(k+1))./H(k+1)));
拓展思考:
在边界两端采用二阶导数值时的拟合情况:
[Sn]=Hermite(px,py,-sin(-5),-sin(5),2) %根据插值点及其值计算三次样条函数
for i=1:10
Sx=-6+i:0.01:-5+i;
Sy=polyval(Sn(i,:),Sx)
plot(Sx,Sy,'b-.')
end %绘制函数图像
hold on
pX = -5 : 1 : 5;
pY =1./(1+pX.^2) ;
plot(pX,pY,'m+')
[Sn]=Hermite(pX,pY,0,0,2) %根据插值点及其值计算三次样条函数
for i=1:10
Sx=-6+i:0.01:-5+i;
Sy=polyval(Sn(i,:),Sx)
s4=[1,-X(i)]; s4=conv(s4,s4); d=[1,-X(i+1)]; s4=conv(s4,d);
Sn(i,:)=Y(i)*s1/(H(i)^3)+Y(i+1)*s2/(H(i)^3)+mY(i)*s3/(H(i)^2)+mY(i+1)*s4/(H(i)^2);
end
b)用5个参数(针对两端一阶、二阶导数值已知情况):
function [Sn]=SF_Hermite(X,Y,f0,fn,flag)
if length(X)~=length(Y)
error('变量不匹配');
end
m=length(X);n=m-1;A=zeros(m,m);