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1、数学建模插值1第1页，本讲稿共33页实验目的实验内容2、掌握用数学软件包求解插值问题。1、了解插值的基本内容。1一维插值2二维插值3实验作业2第2页，本讲稿共33页拉格朗日插值分段线性插值三次样条插值一 维 插 值一、插值的定义二、插值的方法三、用Matlab解插值问题返回返回3第3页，本讲稿共33页返回返回二维插值一、二维插值定义二、网格节点插值法三、用Matlab解插值问题最邻近插值分片线性插值双线性插值网格节点数据的插值散点数据的插值4第4页，本讲稿共33页一维插值的定义已知 n+1个节点其中互不相同，不妨设求任一插值点处的插值节点可视为由产生,，表达式复杂,，或无封闭形式,，或未知.。
2、5第5页，本讲稿共33页 构造一个(相对简单的)函数通过全部节点,即再用计算插值，即返回返回6第6页，本讲稿共33页 称为拉格朗日插值基函数拉格朗日插值基函数。已知函数f(x)在n+1个点x0,x1,xn处的函数值为 y0,y1,yn。求一n次多项式函数Pn(x)，使其满足：Pn(xi)=yi,i=0,1,n.解决此问题的拉格朗日插值多项式公式如下其中Li(x)为n次多项式：拉格朗日(Lagrange)插值7第7页，本讲稿共33页拉格朗日(Lagrange)插值特别地特别地:两点一次两点一次(线性线性)插值多项式插值多项式:三点二次三点二次(抛物抛物)插值多项式插值多项式:8第8页，本讲稿共3
3、3页 拉格朗日多项式插值的这种振荡现象叫 Runge现象现象 采用拉格朗日多项式插值：选取不同插值节点个数n+1，其中n为插值多项式的次数，当n分别取2,4,6,8,10时，绘出插值结果图形.例返回返回To MatlabTo Matlablch(larg1)lch(larg1)9第9页，本讲稿共33页分段线性插值计算量与n无关;n越大，误差越小.xjxj-1xj+1x0 xnxoy10第10页，本讲稿共33页To MATLABxch11，xch12，xch13，xch14返回返回例用分段线性插值法求插值,并观察插值误差.1.在-6,6中平均选取5个点作插值(xch11)4.在-6,6中平均选取
4、41个点作插值(xch14)2.在-6,6中平均选取11个点作插值(xch12)3.在-6,6中平均选取21个点作插值(xch13)11第11页，本讲稿共33页比分段线性插值更光滑。比分段线性插值更光滑。xyxi-1 xiab 在数学上，光滑程度的定量描述是：函数(曲线)的k阶导数存在且连续，则称该曲线具有k阶光滑性。光滑性的阶次越高，则越光滑。是否存在较低次的分段多项式达到较高阶光滑性的方法？三次样条插值就是一个很好的例子。三次样条插值12第12页，本讲稿共33页 三次样条插值g g(x x)为被插值函数为被插值函数。13第13页，本讲稿共33页例用三次样条插值选取11个基点计算插值(ych
5、)返回返回To MATLABych(larg1)14第14页，本讲稿共33页用MATLAB作插值计算一维插值函数：一维插值函数：yi=interp1(x，y，xi，method)插值方法被插值点插值节点xi处的插值结果nearest ：最邻近插：最邻近插值值linear ：线性插线性插值；值；spline ：三次样条三次样条插值；插值；cubic ：立方插值。立方插值。缺省时：缺省时：分段线性插值。分段线性插值。注意：所有的插值方法都要求注意：所有的插值方法都要求x x是单调的，并且是单调的，并且xi不不能够超过能够超过x的范围。的范围。15第15页，本讲稿共33页 例：在1-12的11小时内
6、，每隔1小时测量一次温度，测得的温度依次为：5，8，9，15，25，29，31，30，22，25，27，24。试估计每隔1/10小时的温度值。To MATLAB(temp)hours=1:12;temps=5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24;h=1:0.1:12;t=interp1(hours,temps,h,spline);(直接输出数据将是很多的)plot(hours,temps,+,h,t,hours,temps,r:)%作图xlabel(Hour),ylabel(Degrees Celsius)16第16页，本讲稿共33页xy机翼下轮廓线例 已知飞机下轮廓
7、线上数据如下，求x每改变0.1时的y值。To MATLAB(plane)返回返回17第17页，本讲稿共33页二维插值的定义xyO第一种（网格节点）：18第18页，本讲稿共33页 已知已知 m n个节点个节点 其中互不相同，不妨设 构造一个二元函数通过全部已知节点,即再用计算插值，即19第19页，本讲稿共33页第二种（散乱节点）：第二种（散乱节点）：yx020第20页，本讲稿共33页已知n个节点其中互不相同，构造一个二元函数通过全部已知节点,即再用计算插值，即返回返回21第21页，本讲稿共33页 注意：注意：最邻近插值一般不连续。具有连续性的最简单的插值是分片线性插值。最邻近插值xy(x1,y1
8、)(x1,y2)(x2,y1)(x2,y2)O 二维或高维情形的最邻近插值，与被插值点最邻近的节点的函数值即为所求。返回返回22第22页，本讲稿共33页 将四个插值点（矩形的四个顶点）处的函数值依次简记为：分片线性插值xy(xi,yj)(xi,yj+1)(xi+1,yj)(xi+1,yj+1)Of(xi,yj)=f1，f(xi+1,yj)=f2，f(xi+1,yj+1)=f3，f(xi,yj+1)=f423第23页，本讲稿共33页插值函数为：第二片(上三角形区域)：(x,y)满足插值函数为：注意注意：(x,y)当然应该是在插值节点所形成的矩形区域内。显然，分片线性插值函数是连续的；分两片的函数
9、表达式如下：第一片(下三角形区域)：(x,y)满足返回返回24第24页，本讲稿共33页 双线性插值是一片一片的空间二次曲面构成。双线性插值函数的形式如下：其中有四个待定系数，利用该函数在矩形的四个顶点（插值节点）的函数值，得到四个代数方程，正好确定四个系数。双线性插值xy(x1,y1)(x1,y2)(x2,y1)(x2,y2)O返回返回25第25页，本讲稿共33页 要求要求x0,y0 x0,y0单调；单调；x x，y y可取为矩阵，或可取为矩阵，或x x取取行向量，行向量，y y取为列向量，取为列向量，x,yx,y的值分别不能超出的值分别不能超出x0,y0 x0,y0的范围。的范围。z=int
10、erp2(x0,y0,z0,x,y,method)被插值点插值方法用MATLAB作网格节点数据的插值插值节点被插值点的函数值nearestnearest 最邻近插值最邻近插值linearlinear 双线性插值双线性插值cubiccubic 双三次插值双三次插值缺省时缺省时,双线性插值双线性插值26第26页，本讲稿共33页例：测得平板表面3*5网格点处的温度分别为：82 81 80 82 84 79 63 61 65 81 84 84 82 85 86 试作出平板表面的温度分布曲面z=f(x,y)的图形。输入以下命令：x=1:5;y=1:3;temps=82 81 80 82 84;79 63
11、 61 65 81;84 84 82 85 86;mesh(x,y,temps)1.先在三维坐标画出原始数据，画出粗糙的温度分布曲图.2以平滑数据,在x、y方向上每隔0.2个单位的地方进行插值.27第27页，本讲稿共33页再输入以下命令:xi=1:0.2:5;yi=1:0.2:3;zi=interp2(x,y,temps,xi,yi,cubic);mesh(xi,yi,zi)画出插值后的温度分布曲面图.To MATLAB(wendu)28第28页，本讲稿共33页 通过此例对最近邻点插值、双线性插值方法和双三次插值方法的插值效果进行比较。To MATLAB (moutain)返回返回29第29页
12、，本讲稿共33页 插值函数griddata格式为:cz=griddata（x，y，z，cx，cy，method）用MATLAB作散点数据的插值计算 要求要求cxcx取行向量，取行向量，cycy取为列向量。取为列向量。被插值点插值方法插值节点被插值点的函数值nearestnearest 最邻近插值最邻近插值linearlinear 双线性插值双线性插值cubiccubic 双三次插值双三次插值v4-Matlab提供的插值方法提供的插值方法缺省时缺省时,双线性插值双线性插值30第30页，本讲稿共33页 例 在某海域测得一些点(x,y)处的水深z由下表给出，船的吃水深度为5英尺，在矩形区域（75，200）*（-50，150）里的哪些地方船要避免进入。31第31页，本讲稿共33页To MATLAB hd1返回返回4.作出水深小于5的海域范围,即z=5的等高线.32第32页，本讲稿共33页实验作业 山区地貌：山区地貌：在某山区测得一些地点的高程如下表：在某山区测得一些地点的高程如下表：(平面区平面区域域1200=x=4000,1200=y=3600)1200=x=4000,1200=y=3600)，试作出该山区的地貌图和，试作出该山区的地貌图和等高线图，并对几种插值方法进行比较。等高线图，并对几种插值方法进行比较。返回返回33第33页，本讲稿共33页