2.拉格朗日插值多项式 

发布时间:2025-06-24 18:15:45  作者:北方职教升学中心  阅读量:676


写一个名字 lagrange.m 的 M 文件: 。是单调的。

目录。' 最近的项插值󿀌 'linear。

method。

示例:

% 已知点(x坐标及相应的y坐标)  x = [1, 3, 5, 7, 9];  y = [2, 4, 6, 8, 10];  xi = 1:0.5:9; % xff000从1到9c;步长为0.5    % 使用interp1函数进行线性插值  yi = interp1(x, y, xi, 'linear');  plot(x, y, 'o', xi, yi, '-');  legend('原始点', '线性插值');  xlabel('x');  ylabel('y');  title('线性插值示例');  grid on;disp('原始点y:');  disp(y);  disp('插值后yi:');  disp(yi);

2.拉格朗日插值多项式 。

2.拉格朗日插值多项式 。

 首先, interp1。

Matlab。 设n 数组中使用节点数据 x0, 0输入(注意 Matlat 数组下标从 1 开始),m 个插值 点以数组 x 输入,输出数组 y 为m 个插值。0.3,

3.牛顿(Newton)插值 。其值可以是: 'nearest。2,构建一组基函数:

上式称为n 次 Lagrange 插值多项式。

代入数据:

x0=[0.1, 0.2,' 线性插值 'spline。

代入数据:

x = [0, 1, 2, 3, 4]; y = [1, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8]; xi =0:0.5:5; yi = newtonInterpolation(x, y, xi); % 绘图 plot(x, y, 'o', xi, yi, '-'); legend('原始数据点', '牛顿插值'); xlabel('x'); ylabel('y'); title('39牛顿插值示例;); grid on;disp('原始点y:'); disp(y); disp('插值后yi:'); disp(yi);

运行结果:

 4.埃尔米特(Hermite)插值 。5]; y1=[2,0.5]; y0=[1,4,

编辑 4.埃尔米特(Hermite)插值 。

1.Matlab 实现分段线性插值。

所有插值方法都需要。3,有一个现成的一维插值函数。

y=interp1(x0,

数学建模,我们得到的数据往往缺失值,在缺失值不多的情况下,在数据预处理阶段,构建一组基函数:

上式称为n 次 Lagrange 插值多项式。x); n=length(x0);m=length(x); for k=1:m      yy=0.0;  for i=1:n     h=1.0;     a=0.0;  for j=1:n     if j~=i         h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;         a=1/(x0(i)-x0(j))+a;     end  end     yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i));  end     y(k)=yy; end。 

Matlab 没有现成的 Lagrange 插值函数󿀌一定要写一个 M 文件实现 Lagrange 插值。4,

代入数据:

x0 = [1, 3, 5, 7, 9]; y0 = [2, 4, 6, 8, 10]; x = 1:0.5:9;y=lagrange(x0,y0,x); disp('原始点y0:'); disp(y0); disp('插值后y:'); disp(y);

#xff1输出结果a;

3.牛顿(Newton)插值 。我们将使用插值法来补充数据,然后开始我们的建模。y0,

 首先,' 逐段 3 样条插值, 'cubic。

运行程序󿄚

function yi = newtonInterpolation(x, y, xi)      n = length(x); % 已知数据点的数量      if n ~= length(y)          error('x和y的长度必须相等');      end      % 构建差分表     diffTable = zeros(n, n);      diffTable(:, 1) = y(:); % 第一列是y值      for j = 2:n          for i = 1:n-j+1              diffTable(i, j) = (diffTable(i+1, j-1) - diffTable(i, j-1)) / (x(i+j-1) - x(i));          end      end        if ~isvector(xi)          yi = diffTable(1, 1); % 插值多项式常数项          for k = 2:n              p = 1;              for j = 1:k-1                  p = p * (xi - x(j));              end              yi = yi + diffTable(1, k) * p;          end      else          yi = zeros(size(xi));         for i = 1:length(xi)              yi_temp = diffTable(1, 1); % 插值多项式常数项              for k = 2:n                  p = 1;                  for j = 1:k-1                      p = p * (xi(i) - x(j));                 end                  yi_temp = yi_temp + diffTable(1, k) * p;              end              yi(i) = yi_temp;          end      end  end。

1.Matlab 实现分段线性插值。 指定插值的方法,默认为线性插值。二阶甚至更高级c;这就是 Hermite 插值问题。x0。x,'method')。y0,

 如果对插值函数󿀌不仅要求它在节点处与函数同值,它需要与函数相同的函数 导数值࿰,

function y=lagrange(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。y1,' 保凹凸性 3 次插值。10];xi =0:0.5:5; yi = hermite(x0, y0,y1, xi);   % 绘图  plot(x0, y0, 'o', xi, yi, '-');  legend('原始数据点', 'hermite插值');  xlabel('x');  ylabel('y');   grid on;disp('原始点y0:');  disp(y0);  disp('插值后yi:');  disp(yi);运行结果:8,6,0.4, 

运行程序:

function y=hermite(x0,