数值分析作业三次样条插值Word格式文档下载.docx
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对三次样条插值函数如何呢?
理论上证明三次样条插值函数的收敛性是比较困难的,通过本实验可以证明这一理论结果。
按照一定的规则分别选择等距或非等距的插值节点,并不断增加插值节点的个数。
实验要求:
(1)随着节点个数的增加,比较被逼近函数和三样条插值函数的误差变化情况,分析所得结果并与拉格朗日插值多项式比较;
(2)三次样条插值函数的思想最早产生于工业部门。
作为工业应用的例子,考虑如下例子:
某汽车制造商根据三次样条插值函数设计车门曲线,其中一段数据如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.79
1.53
2.19
2.71
3.03
3.27
2.89
3.06
3.19
3.29
0.8
算法描述:
拉格朗日插值:
其中是拉格朗日基函数,其表达式为:
牛顿插值:
其中
三样条插值:
所谓三次样条插值多项式Sn(x)是一种分段函数,它在节点Xi(a<
X0<
X1……<
Xn<
b)分成的每个小区间[xi-1,xi]上是三次多项式,其在此区间上的表达式如下:
式中Mi=
.
因此,只要确定了Mi的值,就确定了整个表达式,Mi的计算方法如下:
令
则Mi满足如下n-1个方程:
常用的边界条件有如下几类:
(1)给定区间两端点的斜率m0,mn,即
(2)给定区间两端点的二阶导数M0,Mn,即
(3)假设y=f(x)是以b-a为周期的周期函数,则要求三次样条插值函数S(x)也为周期函数,对S(x)加上周期条件
对于第一类边界条件有
对于第二类边界条件有
那么解就可以为
对于第三类边界条件,
,由此推得
,其中
,那么解就可以为:
程序代码:
1拉格朗日插值函数
Lang.m
functionf=lang(X,Y,xi)
%X为已知数据的横坐标
%Y为已知数据的纵坐标
%xi插值点处的横坐标
%f求得的拉格朗日插值多项式的值
n=length(X);
f=0;
fori=1:
n
l=1;
forj=1:
i-1
l=l.*(xi-X(j))/(X(i)-X(j));
end;
forj=i+1:
%拉格朗日基函数
f=f+l*Y(i);
end
fprintf('
%d\n'
f)
return
2牛顿插值函数
newton.m
functionf=newton(X,Y,xi)
n=length(X);
newt=[X'
Y'
];
%计算差商表
forj=2:
fori=n:
-1:
ifi>
=j
Y(i)=(Y(i)-Y(i-1))/(X(i)-X(i-j+1));
elseY(i)=0;
newt=[newt,Y'
%计算牛顿插值
f=newt(1,2);
fori=2:
z=1;
fork=1:
z=(xi-X(k))*z;
f=f+newt(i-1,i)*z;
3三次样条插值第一类边界条件
Threch.m
functionS=Threch1(X,Y,dy0,dyn,xi)
%X为已知数据的横坐标
%S求得的三次样条插值函数的值
%dy0左端点处的一阶导数
%dyn右端点处的一阶导数
n=length(X)-1;
d=zeros(n+1,1);
h=zeros(1,n-1);
f1=zeros(1,n-1);
f2=zeros(1,n-2);
n%求函数的一阶差商
h(i)=X(i+1)-X(i);
f1(i)=(Y(i+1)-Y(i))/h(i);
n%求函数的二阶差商
f2(i)=(f1(i)-f1(i-1))/(X(i+1)-X(i-1));
d(i)=6*f2(i);
d
(1)=6*(f1
(1)-dy0)/h
(1);
d(n+1)=6*(dyn-f1(n-1))/h(n-1);
%¸
赋初值
A=zeros(n+1,n+1);
B=zeros(1,n-1);
C=zeros(1,n-1);
n-1
B(i)=h(i)/(h(i)+h(i+1));
C(i)=1-B(i);
A(1,2)=1;
A(n+1,n)=1;
n+1
A(i,i)=2;
n
A(i,i-1)=B(i-1);
A(i,i+1)=C(i-1);
M=A\d;
symsx;
Sx(i)=collect(Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(x-X(i))...
+M(i)/2*(x-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(x-X(i))^3);
digits(4);
Sx(i)=vpa(Sx(i));
%三样条插值函数表达式
disp('
S(x)='
);
fprintf('
%s(%d,%d)\n'
char(Sx(i)),X(i),X(i+1));
ifxi>
=X(i)&
&
xi<
=X(i+1)
S=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(xi-X(i))+M(i)/2*(xi-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(xi-X(i))^3;
xiS'
%d,%d\n'
xi,S);
4三次样条插值第二类边界条件
Threch2.m
function[Sx]=Threch2(X,Y,d2y0,d2yn,xi)
X为已知数据的横坐标
%d2y0左端点处的二阶导数
%d2yn右端点处的二阶导数
n%求一阶差商
n%求二阶差商
d
(1)=2*d2y0;
d(n+1)=2*d2yn;
%赋初值
A(1,2)=0;
A(n+1,n)=0;
S(i)=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(xi-X(i))+M(i)/2*(xi-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(xi-X(i))^3;
5插值节点处的插值结果
main3.m
clear
clc
X=[0.0,0.1,0.2,0.3,0.4];
Y=[0.5000,0.5398,0.5793,0.6179,0.7554];
xi=0.13;
%xi=0.36;
xi=0.13'
%disp('
xi=0.36'
拉格朗日插值结果'
lang(X,Y,xi);
牛顿插值结果'
newton(X,Y,xi);
三次样条第一类边界条件插值结果'
Threch1(X,Y,0.40,0.36,xi);
%0.4,0.36分别为两端点处的一阶导数
三次样条第二类边界条件插值结果'
Threch2(X,Y,0,-0.136,xi);
%0,-0.136分别为两端点处的二阶导数
6将多种插值函数即原函数图像画在同一图上
main2.m
a=linspace(0,0.4,21);
NUM=21;
L=zeros(1,NUM);
N=zeros(1,NUM);
S=zeros(1,NUM);
B=zeros(1,NUM);
NUM
xi=a(i);
L(i)=lang(X,Y,xi);
%拉格朗日插值
N(i)=newton(X,Y,xi);
%牛顿插值
B(i)=normcdf(xi,0,1);
%原函数
S(i)=Threch1(X,Y,0.4,0.36,xi);
%三次样条函数第一类边界条件
plot(a,B,'
--r'
holdon;
plot(a,L,'
b'
plot(a,N,'
r'
plot(a,S,'
r+'
legend('
原函数'
'
拉格朗日插值'
牛顿插值'
三次样条插值'
2);
holdoff
7增加插值节点观察误差变化
main4.m
clear;
clc;
N=5;
%4.5第一问
Ini=zeros(1,1001);
a=linspace(-1,1,1001);
Ini=1./(1+25*a.^2);
3%节点数量变化次数
N=2*N;
t=linspace(-1,1,N+1);
%插值节点
ft=1./(1+25*t.^2);
%插值节点函数值
val=linspace(-1,1,101);
101
L(j)=lang(t,ft,val(j));
S(j)=Threch1(t,ft,0.074,-0.074,val(j));
%三样条第一类边界条件插值
plot(a,Ini,'
k'
)%原函数图象
holdon
plot(val,L,'
)%拉格朗日插值函数图像
plot(val,S,'
)%三次样条插值函数图像
str=sprintf('
插值节点为%d时的插值效果'
N);
title(str);
%显示图例
figure
8车门曲线
main5.m
X=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
Y=[0.0,0.79,1.53,2.19,2.71,3.03,3.27,2.89,3.06,3.19,3.29];
dy0=0.8;
dyn=0.2;
nh(i)=X(i+1)-X(i);
nf2(i)=(f1(i)-f1(i-1))/(X(i+1)-X(i-1));
A=zeros(n+1,n+1);
x=zeros(1,n);
S=zeros(1,n);
x(i)=X(i)+0.5;
S(i)=Y(i)+(f1(i)-(M(i)/3+M(i+1)/6)*h(i))*(x(i)-X(i))+M(i)/2*(x(i)-X(i))^2+(M(i+1)-M(i))/(6*h(i))*(x(i)-X(i))^3;
plot(X,Y,'
holdon;
plot(x,S,'
o'
title('
三次样条插值效果图'
已知插值节点'
holdoff
实验结果:
4.3
1计算插值节点处的函数值
xi=0.13时
Xi=0.36时
2将多种插值函数即原函数图像画在同一图上
4.5.1增加插值节点观察误差变化
从上面三图可以看出增加插值节点并不能改善差之效果
4.5.2车门曲线
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- 数值 分析 作业 三次 样条插值
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