三次样条曲线.ppt
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• 在函数论、高等代数、微分方 程等方面都有重要发现。1858 年利用椭圆函数首先得出五次 方程的解。1873年证明了自然 对数的底e的超越性。在现代数 学各分支中以他姓氏命名的概 念（表示某种对称性）很多， 如“Hermite二次型”、 “Hermte算子”等。
2.1 Hermite 基 函 数
打点：按给定的数据将型值点准确地点在图板上
描线：用“压子”使“样条”通过型 值点
放样现场
模线的形状特征
分段：两个“压子”之间可以认为是一段。数学本 质是每两个“压子”之间曲线的表达式不同 光滑：不象每两点之间连线那样有明显的棱角。数 学本质是整条曲线具有连续的导函数
模线的力学实质
1 M(x) 欧拉公式 ρ(x) EJ
y*
y1
y0 •
• •
x0 x1 x*
• •
xn
节点可视为由
y g(x)产生,
g 表达式复杂,
或无封闭形式,
或未知。
求解插值问题的基本思路
构造一个(相对简单的)函数 y f (x), 通过全部节点, 即
f (x j ) y j ( j 0,1, n)
再用 f (x) 计算插值，即 y* f (x*).
两种插值方式的图例
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
n=10
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-6
-4
-2
0
2
4
6
分段线性插值
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
三次样条插值
1.2 样 条 函 数 的 工程背景
飞机、船体、汽车外形的放样（设计）
模线绘制的一般过程
y*
y1
y0 •
• •
x0 x1 x*
• •
xn
几种常用插值方法
分段线性插值：
收敛性良好 只用两个节点，且线性，简单实用 曲线不光滑
三次样条插值:(*)
曲线2阶光滑，收敛性有保证 实际中应用广泛 误差估计较难
B样条插值：
曲线光滑随B样条的次数增加而增加，收敛性有保证 实际中应用广泛 理论知识比较复杂，编程实现比较繁琐
y
y f (x)
y (x)
y1 y2 o x1 x2
(b)
y3 x3 x
图3.1.线4 线性性插插值值与和抛抛物物线插插值值
1.1 插值问题
已知 n+1个节点 (x j , y j ) ( j 0,1, n,其中 x j
互不相同，不妨设 a x0 x1 xn b), 求任一插值点 x*( x j )处的插值 y*.
–抛物线插值:已知在三个互异点 x1, x2 , x3 的函 数值为 y1, y2 , y3 ，要求构造一个函数
(x) ax2 bx c
使抛物线 (x)在结点 xi (i 1,2,3) 处与 f (x)在
xi 处的值相等
y y f (x) y (x)
y1 o x1
y2 x2 x
(a)
a1
1
1
1
1
y1
a2 a3
0 1 0 1
0 2
0 3
y y
'0 '1
a0 1 0 0 0 y0
a1
a2 a3
0
－3
2
0 3 －2
y
yi-1 yi
a
xi-1 xi
bx
2. 三次样条的理论基础
2.1 Hermite 基 函 数 2.2 三切矢方程 2.3 三次样条插值的局限性
• Charles Hermite（1822－1901）
• 法国洛林（Lorraine ）
• 巴黎综合工科技术学院
• 曾任法兰西学院、巴黎高等师 范学校、巴黎大学教授。法兰 西科学院院士。
CAD/CAM技术基础
闫崇京 机电学院航空宇航制造工程系
三次样条曲线
主要内容
1. 插值问题和样条函数 2. 三次样条的理论基础
1. 插值问题和样条函数
1.1 插值问题 1.2 样条函数的工程背景 1.3 三次样条函数的数学定义
1.1 插值问题
• 插值
… 给定一组有序的数据点(xi,yi,zi),i=0,1, ,n，要求构造一条曲线顺序
y(u)中系数ai的确定
y0 = a0
y1 = a0 + a1 + a2 + a3
y'0 = a1
y'1 = a1 + 2a2 + 3a3
y0 1 0 0 0 a0
y1
1
1
1
1
a1
y y
'0 '1
0 0
1 1
0 2
0 3
a a
2 3
y(u)中系数ai的确定
a0 1 0 0 01 y0
问题：自变量为u,区间[0,1]上两端点的 y0 , y1, y0 ' y1'，
构造三次曲线满足条件：
y(u) = a0 + a1u + a2u2 + a3u3
y0 '
• y1'
y1
• y0
y(u)中系数ai的确定
y(u) = a0 + a1u + a2u2 + a3u3
系数
y(0) y0 a0 a1 0 a2 02 a3 03 a0 y(1) y0 a0 a1 1 a2 12 a3 13 a0 a1 a2 a3 y'(0) y0 ' a1 2a2 0 3a3 02 a1 y'(1) y1' a1 1 2a2 1 3a3 12 a1 2a2 3a3
1 ρ(x)
y (1 y2
3
)2
平面曲线的曲率
y
M(x)
(1
Байду номын сангаас
y2
3
)2
EJ
y 1, y M(x) EJ
由于M(x)是线性函数，所以y(x)是三次多项式。
1.3 三次样条函数的数学定义
定义 给定［a,b］的分划：a=x0<x1<…<xn=b, 如果函数s(x)在区 间［a,b］
（1）在每一个子区间（xi,xi+1）(i=0,1,…,n-1) 上s(x)是三次多项式； （2） s(x)在区间［a,b］上具有二阶连续导数； （3）s(xi)=yi(i=0,1,…,n), s'(x0)=y'0, s′(xn)=y'n。 我们就称s(x)为三次样条函数。
通过这些数据点，称为对这些数据点进行插值（interpolation），所 构造的曲线称为插值曲线。
• 逼近
构造一条曲线使之在某种意义下最为接近给定的数据点，称为对这些 数据点进行逼近（approximation），所构造的曲线称为逼近曲线。
• 拟合
插值和逼近统称为拟合（fitting）。
–线性插值：假设给定函数f(x)在两个不同点x1 和x2的值，用一个线性函数：y=ax+b，近似代 替，称为f(x)的线性插值函数。
2.1 Hermite 基 函 数
打点：按给定的数据将型值点准确地点在图板上
描线：用“压子”使“样条”通过型 值点
放样现场
模线的形状特征
分段：两个“压子”之间可以认为是一段。数学本 质是每两个“压子”之间曲线的表达式不同 光滑：不象每两点之间连线那样有明显的棱角。数 学本质是整条曲线具有连续的导函数
模线的力学实质
1 M(x) 欧拉公式 ρ(x) EJ
y*
y1
y0 •
• •
x0 x1 x*
• •
xn
节点可视为由
y g(x)产生,
g 表达式复杂,
或无封闭形式,
或未知。
求解插值问题的基本思路
构造一个(相对简单的)函数 y f (x), 通过全部节点, 即
f (x j ) y j ( j 0,1, n)
再用 f (x) 计算插值，即 y* f (x*).
两种插值方式的图例
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
n=10
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-6
-4
-2
0
2
4
6
分段线性插值
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
三次样条插值
1.2 样 条 函 数 的 工程背景
飞机、船体、汽车外形的放样（设计）
模线绘制的一般过程
y*
y1
y0 •
• •
x0 x1 x*
• •
xn
几种常用插值方法
分段线性插值：
收敛性良好 只用两个节点，且线性，简单实用 曲线不光滑
三次样条插值:(*)
曲线2阶光滑，收敛性有保证 实际中应用广泛 误差估计较难
B样条插值：
曲线光滑随B样条的次数增加而增加，收敛性有保证 实际中应用广泛 理论知识比较复杂，编程实现比较繁琐
y
y f (x)
y (x)
y1 y2 o x1 x2
(b)
y3 x3 x
图3.1.线4 线性性插插值值与和抛抛物物线插插值值
1.1 插值问题
已知 n+1个节点 (x j , y j ) ( j 0,1, n,其中 x j
互不相同，不妨设 a x0 x1 xn b), 求任一插值点 x*( x j )处的插值 y*.
–抛物线插值:已知在三个互异点 x1, x2 , x3 的函 数值为 y1, y2 , y3 ，要求构造一个函数
(x) ax2 bx c
使抛物线 (x)在结点 xi (i 1,2,3) 处与 f (x)在
xi 处的值相等
y y f (x) y (x)
y1 o x1
y2 x2 x
(a)
a1
1
1
1
1
y1
a2 a3
0 1 0 1
0 2
0 3
y y
'0 '1
a0 1 0 0 0 y0
a1
a2 a3
0
－3
2
0 3 －2
y
yi-1 yi
a
xi-1 xi
bx
2. 三次样条的理论基础
2.1 Hermite 基 函 数 2.2 三切矢方程 2.3 三次样条插值的局限性
• Charles Hermite（1822－1901）
• 法国洛林（Lorraine ）
• 巴黎综合工科技术学院
• 曾任法兰西学院、巴黎高等师 范学校、巴黎大学教授。法兰 西科学院院士。
CAD/CAM技术基础
闫崇京 机电学院航空宇航制造工程系
三次样条曲线
主要内容
1. 插值问题和样条函数 2. 三次样条的理论基础
1. 插值问题和样条函数
1.1 插值问题 1.2 样条函数的工程背景 1.3 三次样条函数的数学定义
1.1 插值问题
• 插值
… 给定一组有序的数据点(xi,yi,zi),i=0,1, ,n，要求构造一条曲线顺序
y(u)中系数ai的确定
y0 = a0
y1 = a0 + a1 + a2 + a3
y'0 = a1
y'1 = a1 + 2a2 + 3a3
y0 1 0 0 0 a0
y1
1
1
1
1
a1
y y
'0 '1
0 0
1 1
0 2
0 3
a a
2 3
y(u)中系数ai的确定
a0 1 0 0 01 y0
问题：自变量为u,区间[0,1]上两端点的 y0 , y1, y0 ' y1'，
构造三次曲线满足条件：
y(u) = a0 + a1u + a2u2 + a3u3
y0 '
• y1'
y1
• y0
y(u)中系数ai的确定
y(u) = a0 + a1u + a2u2 + a3u3
系数
y(0) y0 a0 a1 0 a2 02 a3 03 a0 y(1) y0 a0 a1 1 a2 12 a3 13 a0 a1 a2 a3 y'(0) y0 ' a1 2a2 0 3a3 02 a1 y'(1) y1' a1 1 2a2 1 3a3 12 a1 2a2 3a3
1 ρ(x)
y (1 y2
3
)2
平面曲线的曲率
y
M(x)
(1
Байду номын сангаас
y2
3
)2
EJ
y 1, y M(x) EJ
由于M(x)是线性函数，所以y(x)是三次多项式。
1.3 三次样条函数的数学定义
定义 给定［a,b］的分划：a=x0<x1<…<xn=b, 如果函数s(x)在区 间［a,b］
（1）在每一个子区间（xi,xi+1）(i=0,1,…,n-1) 上s(x)是三次多项式； （2） s(x)在区间［a,b］上具有二阶连续导数； （3）s(xi)=yi(i=0,1,…,n), s'(x0)=y'0, s′(xn)=y'n。 我们就称s(x)为三次样条函数。
通过这些数据点，称为对这些数据点进行插值（interpolation），所 构造的曲线称为插值曲线。
• 逼近
构造一条曲线使之在某种意义下最为接近给定的数据点，称为对这些 数据点进行逼近（approximation），所构造的曲线称为逼近曲线。
• 拟合
插值和逼近统称为拟合（fitting）。
–线性插值：假设给定函数f(x)在两个不同点x1 和x2的值，用一个线性函数：y=ax+b，近似代 替，称为f(x)的线性插值函数。