[經(jīng)濟學(xué)]第5章數(shù)值計算基礎(chǔ)-資料下載頁
2024-10-16 22:23本頁面
【正文】 線性插值（ method =‘linear’） ? 三次樣條插值（ method =‘spline’） ? 立方插值（ method =‘pchip’或‘ cubic’） ? 選擇插值方法時主要考慮因素：運算時間、占用計算機內(nèi)存和插值的光滑程度。比較： ? 運算時間 占用計算機內(nèi)存 光滑程度。 ? *臨近點插值： 快 少 差 ? *線性插值： 稍長 較多 稍好 ? *三次樣條插值： 最長 較多 最好 ? *立方插值： 較長 多 較好 例 1：一維插值函數(shù)插值方法的對比。 ? x=0:10。 ? y=sin(x)。 ? xi=0::10。 ? strmod={39。nearest39。,39。linear39。,39。spline39。,39。cublic39。} %將插值方法定義為單元數(shù)組 ? str1b={39。(a) method=nearest39。,39。(b) method=linear39。,39。(c) method=spline39。,39。(d) method=cubic39。}%將圖標(biāo)定義為單元數(shù)組 ? for i=1:4 ? yi=interp1(x,y,xi,strmod{i})。 ? subplot(2,2,i) ? plot(x,y,39。ro39。,xi,yi,’b’, xlabel(str1b(i))), ? end 多項式插值實例 ? x=1:12。 ? y=[5 8 9 13 27 29 31 29 21 25 28 23]。 ? a=interp1(x,y,) ? a = ? ? b=interp1(x,y,) ? b = ? ? 擬合 ? 由函數(shù) polyfit實現(xiàn) ? 格式： P=polyfit(x,y,n),其中， x和 y是已知數(shù)據(jù)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)向量， n為多項式次數(shù)。 ? n越大，擬合的精度越高。 多項式擬合實例 ? 對給定的５個點擬合三次曲線 ? x=[1 2 3 4 5]。 ? y=[ ]。 ? p=polyfit(x,y,3) ? p = ? 插值和擬合區(qū)別： 擬合用平滑曲線來表示“測量數(shù)據(jù)”，不要求曲線穿過這些“測量數(shù)據(jù)”； 插值用直線連接“基準(zhǔn)數(shù)據(jù)”，這些線性插值猜測的中間值落在數(shù)據(jù)點之間的直線上。（插值所得曲線一定要穿過“基準(zhǔn)數(shù)據(jù)”）
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