几种常用的插值方法

几种常用的插值方法

数学系 信息与计算科学1班 李平

指导老师:唐振先

摘要:插值在诸如机械加工等工程技术和数据处理等科学研究中有许多直接的应用,在很多领域都要用插值的办法找出表格和中间值,插值还是数值积分微分方程数值解等数值计算的基础。本文归纳了几种常用的插值方法,并简单分析了其各自的优缺点。 关键词:任意阶多项式插值,分段多项式插值。

引言:所谓插值,通俗地说就是在若干以知的函数值之间插入一些未知函数值,而插值函数的类型最简单的选取是代数多项式。用多项式建立插值函数的方法主要用两种:一种是任意阶的插值多项式,它主要有三种基本的插值公式:单项式,拉格朗日和牛顿插值;另一种是分段多项式插值,它有Hermite和spine插值和分段线性插值。

一.任意阶多项式插值:

1.用单项式基本插值公式进行多项式插值:

多项式插值是求通过几个已知数据点的那个n-1阶多项式,即Pn-1(X)=A1+A2X+…AnXn-1,它是一个单项式基本函数X0,X1…Xn-1的集合来定义多项式,由已知n个点(X,Y)构成的集合,可以使多项式通过没数据点,并为n个未知系数Ai写出n个方程,这n个方程组成的方程组的系数矩阵为Vandermonde矩阵。

虽然这个过程直观易懂,但它都不是建立插值多项式最好的办法,因为Vandermonde方程组有可能是病态的,这样会导致单项式系数不确定。另外,单项式中的各项可能在大小上有很大的差异,这就导致了多项式计算中的舍入误差。 2.拉格朗日基本插值公式进行插值: 先构造一组插值函数L(=ix)

(x?x0)?(x?xi?1)(x?xi?1)?(x?xn),其中i=0,…

(xi?x0)?(xi?xi?1)(xi?xi?1)?(xi?xn)n.容易看出n次多项式Li(x)满足Li(x)=1,(i=j);Li(x)=0,(i≠j),其中i=0,1…n,令Li(x)=?yili(x)这就是拉格朗日插值多项式。与单项式基本

i?0n函数插值多项式相比,拉格朗日插值有2个重要优点:首先,建立插值多项式不需要求解方程组;其次,它的估计值受舍入误差要小得多。拉格朗日插值公式结构紧凑,在理论分析中很方便,但是,当插值节点增加、减少或其位置变化时全部插值函数均要随之变化,从而整个插值公式的结构也将发生变化,这在实际计算是非常不利的。

3.使用牛顿均差插值公式进行多项式进行插值:

首先,定义均差,f在xi,xj上的一阶均差f[xi,xj]?f(xj)?f(xi)xj?xi,其中(i≠j)。f在

xi,xj,xk的二阶均差f[xi,xj,xk]=

f[x0?xk?1]?f[xi?xk]。

x0?xkf[xi,xj]?f[xj,xk]xj?xk,k阶均

f[xi…xk]=

由此得出牛顿均值插值多项式的公式为Pn(x)=f[x0]+f[x0-x1](x-x0)+…+f[x0,

?xn](x-x0)…(x-xn-1)。实际计算中经常利用下表给出的均差表直接构造牛顿插值公式

, ,

xk x0 x1 x2 x3 … F(xi) F(x0) F(x1) F(x2) F(x3) … 一阶均差 F[x0,x1] F[x1,x2] F[x2,x3] … 二阶均差 F[x0,x1,x2] F[x1,x2,x3] … 三阶均差 F[x0,x1,x2,x3] … … …

凡是拉格朗日插值解决的问题牛顿插值多项式都可以解决,不仅如此,更重要的是牛顿均值克服了拉格朗日插值多项式的缺点,当需要提高近似值的精确度而增加结点时,它不必重新计算,只要在后面再计算一项均插即可,减少了计算量,不用计算全部系数,节约了大量人力,物力,财力。

增加插值多项式的阶数并不一定能增加插值的精度,据定义,插值式,F(x)可以与

结点(xi,yi),i=1,…,n处的实际函数匹配,但却不能保证支点之间求F(x),还能很好的逼近产生(xi,yi)数据的实际函

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