插值拟合课件.pptx
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1、例:在1-12的11小时内,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。,第1页/共48页,拉格朗日插值,分段线性插值,三次样条插值,一、插值的定义,二、插值的方法,三、用Matlab解插值问题,一维插值,第2页/共48页,一维插值的定义,第3页/共48页,第4页/共48页,第5页/共48页,称为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
2、项式公式如下:,其中Li(x) 为n次多项式:,拉格朗日(Lagrange)插值,第6页/共48页,拉格朗日(Lagrange)插值,特别地:,两点一次(线性)插值多项式:,三点二次(抛物)插值多项式:,第7页/共48页,For example,取最接近x=5的点, x0=1, x1=4,x2=9为插值节点,运用插值公式L(5)=2.27.,第8页/共48页,For example,取最接近x=5的点, x0=1, x1=4,x2=9为插值节点,运用插值公式L(5)=2.27.,第9页/共48页,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
3、,8,10时,绘出插值结果图形。,例,第10页/共48页,第11页/共48页,分段线性插值,计算量与n无关;n越大,误差越小.,第12页/共48页,例 已知飞机下轮廓线上数据如下,求x每改变0.1时的y值。,第13页/共48页,比分段线性插值更光滑。,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,第14页/共48页,三次样条插值,第15页/共48页,第16页/共48页,第17页/共48页,用MATLAB作插值计算,一维插值
4、函数:,yi=interp1(x,y,xi,method),nearest :最邻近插值linear : 线性插值;spline : 三次样条插值;cubic : 立方插值。缺省时: 分段线性插值。,注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。,第18页/共48页,2.拟合的基本原理,1. 拟合问题引例,拟 合,第19页/共48页,拟 合 问 题 引 例 1,求600C时的电阻R。,设 R=at+ba,b为待定系数,第20页/共48页,函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似,由于近似的要求不同,二者的数学方法上是完全不同的。,实例:下面数据是某次实验所得
5、,希望得到X和 f之间的关系?,问题:给定一批数据点,需确定满足特定要求的曲线或曲面,解决方案:,若不要求曲线(面)通过所有数据点,而是要求它反映对象整体的变化趋势,这就是数据拟合,又称曲线拟合或曲面拟合。,若要求所求曲线(面)通过所给所有数据点,就是插值问题;,拟合与插值的关系,第21页/共48页,线性插值、样条插值与曲线拟合结果:,第22页/共48页,曲线拟合问题最常用的解法线性最小二乘法的基本思路,第一步:先选定一组函数 r1(x), r2(x), rm(x), mn, 令 f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+ +amrm(x) (1) 其中 a1,a2, am 为待定系数。,第二



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