数值分析(14)分段低次插值课件.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,我们已经知道插值有多种方法：,Lagrange,插值、,Newton,插值、,Hermite,插值等多种方式插值的目的就是数值逼近的一种手段，而数值逼近是为得到一个数学问题的精确解或足够精确的解那么，是否插值多项式的次数越高，越能够达到这个目的呢？现在我们来讨论一下这个问题第四节 分段低次插值,我们已经知道：,f,(,x,),在,n+,1,个节点,x,i,(,i=0,，,1,，,2,，,，,n,),上的,n,次插值多项式,P,n,(,x,),的余项,设想当节点数增多时会出现什么情况由插值余项可知，当,f,(,x,),充分光滑时，若余项随,n,增大而趋于,0,时，这说明可用增加节点的方法达到这个目的，那么实际是这样吗？,插值节点的增多,尽管使插值多项式在更多的插值节点上与函数,f(x),的值相等,但在两个节点之间,P,n,(x),不一定能很好地逼近,f(x),有时误差会大得惊人,著名的龙格,(Runge,),现象证实了这个观点,.,例,:,1901,年龙格,(Runge,),给出一个例子,:,龙格,(Runge,),现象,插值多项式情况，见图,:,取,n=6,和,n=10,从图中可见，,P,10,(,x,),仅在区间,-0.2,0.2,内能较好地逼近,f,(,x,),而在其于位置,P,10,(,x,),与,f,(,x,),的值相差很大,越靠近 端点,近似的效果越差,.,对于等距节点,高次多项式插值发生的这种现象称为龙格现象,.,chzh00.m,如,P,6,(0.96)=0.4233,P,10,(0.96)=1.80438,f,(0.96)=0.0416,龙格,(Runge,),现象表明插值多项式序列不收敛，实际上，严格的理论分析可知,插值多项式序列确是不收敛的，而且高阶插值还是不稳定的。

数值稳定性,从计算的数值运算误差看,对于等距节点的差分形式,由于高阶差分的误差传播,函数值的微小变化都将使插值产生很大的误差,.,插值多项式的误差及,Chebyshev,点的插值,function wuch1,m=101;n=5;,x=0:pi/(m-1):pi;,y=sin(x);,z=0*x;,x0=0:pi/(n-1):pi;,y0=sin(x0);,y1=lagr1(x0,y0,x);er1=(y-y1)*100;,z1=0:0.2:1;,x1=0*z1;,plot(x,z,k,x1,z1,k,x,er1,b,x,y,r),gtext(e(x)*100),gtext,(sin(x),可以观察到误差曲线是震荡的，在接近端点的区间上最大，这种误差特性在等距多项式插值中非常典型，实际上，误差分布形状上的变化还取决于被插函数的性质以及插值区间的大小,|,b-a|.,降低误差的三条途径,function wuch0(n),m=101;,x=-1:2/(m-1):1;,y=1./(1+x.2);,z=0*x;,x0=-1:2/(n-1):1;,y0=1./(1+x0.2);,y1=lagr1(x0,y0,x);er1=(y-y1)*100;,x00=sort(roots(Cheby_pw,(n);,y00=1./(1+x00.2);,y2=lagr1(x00,y00,x);er2=(y-y2)*100;,z1=-0.1:0.2:0.2;,x1=0*z1;,plot(x,z,k,x1,z1,k,x,er1,b,x,er2,r),gtext(Lagr.),gtext(Cheby,.),n=11,总结：,（,1,）建议尽可能在小区间上使用多项式插值。

2,）只能在一定范围内依靠增加插值点个数提高插值精度，如果插值点个数过多往往会适得其反数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,数值分析,因此实际应用中常采用分段低次插值1,）分段线性插值,（,2,）分段二次插值与分段三次插值,（,3,）分段,Hermite,插值,(4),分段三次样条插值,因此，实践上作插值时一般只用一次、二次最多用三次插值多项式那么如何提高插值精度呢？,定义,设,f(x),是定义在,a,b,上的函数，在节点,a=x,0,x,1,x,2,x,n-1,x,n,=b,的函数值为,y,0,y,1,y,2,y,n-1,y,n,若函数,(x),满足,条件,(1),(,x,),在每个子区间,x,i,x,i+1,(,i=0,1,2,n-1,),上是线性插值多项式,;,(2),(,x,i,),=y,i,i=0,1,2,n,(3),(,x,),在区间,a,b,上连续,;,则称,(,x,),是,f,(,x,),在,a,b,上的,分段线性插值多项式1.,问题的提法,分段线性插值问题的解存在唯一,.,一、分段线性插值多项式,2.,分段线性插值函数的表达式,由定义，,(,x,),在每个子区间,x,i,x,i+1,(,i=0,1,2,n-1,),上是一次插值多项式,;,分段线性插值曲线图,：,x,0,x,1 ,x,i,x,i+1 ,x,n,x,0 ,x,i-1,x,i,x,i+1 ,x,n,x,0,x,1,x,i ,x,n-1,x,n,3.,分段线性插值函数的,余项,注意,:,h,随分段增多而减少，因此用分段插值提高精,度是很好的途径,.,定理：,设,f(x),在,a,b,上有二阶连续导数,f,(,x,),，,且,|f,(,x,),|,m,2,记：,h=max|x,i+1,-x,i,|,就有估计：,|R,(,x,),|=|f,(,x,),-,(,x,),|,m,2,h,2,/,8,x,a,b,。

二,.,分段二次插值与分段三次插值,例,:,在,-4,4,上给出等距节点函数表，若用分段二次插值计算,e,x,的近似值，要使截断误差不超过,10,-6,问使用函数表的步长,h,应为多少,?,解：,设,x,i-1,xx,i+1,则有,x,i-1,=x,i,-h,x,i+1,=x,i,+h,x=x,i,+th,(-1t1),过三点,x,i-1,，,x,i,，,x,i+1,的二次插值误差为：,1.,问题的提法,分段三次,Hermite,插值多项式存在唯一,三,.,分段三次,Hermite,插值,2.,分段三次,Hermite,插值的表达式,3.,分段三次,Hermite,插值的,余项,定理：,设,f,(,x,),在,a,b,上有四阶连续导数,f,(4),(,x,),，,且,|f,(4),(x),|,m,4,记：,h=max|x,i+1,-x,i,|,就有估计：,四、分段低次插值的收敛性,分段插值常用命令：,interp1:,一维分段插值,interp2:,二维分片插值,interp3:,三维分块插值,spline,:,三次样条插值,一维分段插值,y0=interp1(x,y,x0,插值方法选项,),plot(x,y,x0,y0):,绘插值曲线,插值方法选项,有以下四种,（,1,）,nearest:,最接近点插值,（,2,）,linear:,分段线性插值,（,3,）,cubic:,分段三次插值,（,4,）,spline,:,分段三次样条插值,上面介绍的分段低次插值，虽然具有计算简便，收敛性有保证，数值稳定性又好且易在计算机上实现等优点，但它却不能保证整条曲线的光滑性，从而不能满足某些工程技术上的要求，从六十年代开始，首先由于航空、造船等工程设计的需要而发展起来的样条插值（,spline,),方法，既保留了分段低次插值的各种优点，又提高了插值函数的光滑性，在许多领域有越来越广泛的应用。

习题五,P208-8,Lagr1.m,function y=lagr1(x0,y0,x),n=length(x0);m=length(x);,for i=1:m,z=x(i);,s=0.0;,for k=1:n,p=1.0;,for j=1:n,if j=k,p=p*(z-x0(j)/(x0(k)-x0(j);,end,end,s=p*y0(k)+s;,end,y(i)=s;,end,y=lagr1(x0,y0,x),:,Lagrange,插值给出,n,个插值节点，计算,m,个插值点chzh00.m,n=11;m=51;,x=-1:2/(m-1):1;,y=1./(1+25*x.2);,z=0*x;,x0=-1:2/(n-1):1;,y0=1./(1+25*x0.2);,y1=lagr1(x0,y0,x);,N1=6;,x00=-1:2/(n1-1):1;,y00=1./(1+25*x00.2);,y2=lagr1(x00,y00,x);,z1=-0.4:0.2:1.6;,x1=0*z1;,plot(x,z,k,x1,z1,k,x,y,r:,x,y1,b,x,y2,c),gtext,(n=5),gtext(n=10),gtext,(y=1./(1+25*x.2),。