多项式插值的振荡现象

hermite多项式龙格现象
关于Hermite多项式和龙格现象，我可以从多个角度进行解释。

首先，让我们先来了解一下Hermite多项式。

Hermite多项式
是一类特殊的多项式，通常用来解决量子力学和概率论中的问题。

它们是Hermite微分方程的解，这些微分方程在量子力学中具有重
要的物理意义。

Hermite多项式在概率论中也有广泛的应用，特别
是在描述正态分布的概率密度函数时。

现在，让我们来谈谈龙格现象。

龙格现象是指在使用插值多项
式逼近某些函数时出现的现象。

当我们使用高次插值多项式来逼近
某些函数时，虽然在节点附近的逼近效果很好，但在远离节点的地
方却出现了振荡的现象，这就是龙格现象。

龙格现象对于数值计算
和插值问题具有重要的启示意义，需要我们谨慎选择插值多项式的
次数和节点的位置，以避免出现龙格现象导致的误差增大。

结合Hermite多项式和龙格现象，我们可以讨论在使用
Hermite插值多项式逼近某些函数时可能出现的龙格现象。

由于Hermite插值多项式是在给定节点处不仅给出函数值，还给出导数值，因此可以更好地逼近某些函数。

但是，当我们使用高次
Hermite插值多项式时，仍然可能会出现龙格现象，导致远离节点的地方逼近效果变差，甚至出现振荡现象。

总的来说，Hermite多项式和龙格现象都是数学和数值计算中重要的概念，它们在不同领域有着广泛的应用和深远的影响。

我们需要深入理解它们的性质和特点，以更好地应用于实际问题的求解和分析中。

1 / 21数值分析实验二：插值法1 多项式插值的震荡现象1.1 问题描述考虑一个固定的区间上用插值逼近一个函数。

显然拉格朗日插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。

我们自然关心插值多项式的次数增加时， 是否也更加靠近被逼近的函数。

龙格（Runge ）给出一个例子是极著名并富有启发性的。

设区间[-1,1]上函数21()125f x x=+ (1)考虑区间[-1,1]的一个等距划分，分点为n i nix i ,,2,1,0,21 =+-= 则拉格朗日插值多项式为201()()125nn ii iL x l x x ==+∑(2)其中的(),0,1,2,,i l x i n =是n 次拉格朗日插值基函数。

实验要求：(1) 选择不断增大的分点数目n=2, 3 …. ，画出原函数f(x)及插值多项式函数()n L x 在[-1，1]上的图像，比较并分析实验结果。

(2) 选择其他的函数，例如定义在区间[-5，5]上的函数x x g xxx h arctan )(,1)(4=+=重复上述的实验看其结果如何。

(3) 区间[a,b]上切比雪夫点的定义为 (21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b ak x k n n π⎛⎫+--=+=+ ⎪+⎝⎭(3)以121,,n x x x +为插值节点构造上述各函数的拉格朗日插值多项式，比较其结果,试分析2 / 21原因。

1.2 算法设计使用Matlab 函数进行实验, 在理解了插值法的基础上，根据拉格朗日插值多项式编写Matlab 脚本，其中把拉格朗日插值部分单独编写为f_lagrange.m 函数，方便调用。

1.3 实验结果1.3.1 f(x)在[-1,1]上的拉格朗日插值函数依次取n=2、3、4、5、6、7、10、15、20，画出原函数和拉格朗日插值函数的图像，如图1所示。

Matlab 脚本文件为Experiment2_1_1fx.m 。

可以看出，当n 较小时，拉格朗日多项式插值的函数图像随着次数n 的增加而更加接近于f(x)，即插值效果越来越好。

各种插值法的对比研究插值法是指通过已知数据点来估计两个数据点之间的未知数值。

在实际生活和科学研究中，经常会遇到需要插值的情况，例如气象预测、金融分析、图像处理等。

本文将对比介绍几种常见的插值方法，包括线性插值、多项式插值、样条插值和逆距离加权插值。

1.线性插值：线性插值是最简单的插值方法，假设两个数据点之间的值变化是线性的。

根据已知数据点的坐标和对应的值，通过线性方程推断两个数据点之间的值。

优点是计算简单快速，但缺点是对数据变化较快的情况下估计效果较差。

2.多项式插值：多项式插值假设两个数据点之间的值变化是一个多项式函数。

通过已知数据点的坐标和对应的值，使用多项式拟合方法求解多项式函数的系数，再根据该多项式求解两个数据点之间的值。

多项式插值可以准确拟合已知数据点，但在插值点较多时容易出现振荡现象，且对数据点分布敏感。

3.样条插值：样条插值是一种平滑的插值方法，通过构建分段连续的多项式函数来逼近整个数据集。

根据已知数据点的坐标和对应的值，通过求解一组多项式函数的系数，使得在相邻区间之间函数值连续，导数连续。

样条插值可以减少振荡现象，对于插值点密集的情况能更好地逼近原始数据。

4.逆距离加权插值：逆距离加权插值是一种基于距离的加权插值方法，根据已知数据点与插值点之间的距离，对每个已知数据点进行加权平均得到插值点的值。

该方法认为距离较近的数据点对插值结果的影响更大。

逆距离加权插值简单易用，对数据点的分布不敏感，但对于距离较远的数据点容易受到较大的干扰。

在实际应用中，选择合适的插值方法需要根据数据的特点和要求来决定。

若数据变化较简单、平滑，可以选择线性插值或多项式插值；若数据变化复杂，存在振荡现象，可以选择样条插值；若数据点分布较稀疏，可以选择逆距离加权插值。

此外，还有一些其他的插值方法，如Kriging插值、径向基函数插值等，它们根据不同的假设和模型进行插值，具有一定的特点和适用范围。

综上所述，对于选择合适的插值方法，需要根据具体问题和数据特点来综合考虑，结合不同方法的优缺点进行比较研究，以得到更准确和可靠的插值结果。

向宏志 20120047（2012-10-13）实验2.1（多项式插值的振荡现象）问题提出：考虑一个固定的区间上用插值逼近一个函数。

显然拉格朗日插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。

我们自然关心插值多项式的次数增加时，)(x L n 是否也更加靠近被逼近的函数。

龙格（Runge ）给出一个例子是极著名并富有启发性的。

设区间[-1,1]上函数22511)(xx f += 实验内容：考虑区间[-1,1]的一个等距划分，分点为n i nix i ,,2,1,0,21 =+-= 则拉格朗日插值多项式为∑=+=ni ijn x l x x L 02)(2511)( 其中的n i x l i ,,2,1,0),( =是n 次拉格朗日插值基函数。

实验要求：（1） 选择不断增大的分点数目n=2,3….，画出原函数f(x)及插值多项式函数)(x L n 在[-1，1]上的图像，比较并分析实验结果。

（2）选择其他的函数，例如定义在区间[-5，5]上的函数x x g xxx h arctan )(,1)(4=+= 重复上述的实验看其结果如何。

（3）区间[a,b]上切比雪夫点的定义为 1,,2,1,)1(2)12(cos 22+=⎪⎪⎭⎫⎝⎛+--++=n k n k a b a b x k π 以121,,+n x x x 为插值节点构造上述各函数的拉格朗日插值多项式，比较其结果,试分析原因。

实验方法：考虑到：1、一幅图中太多的曲线会相互覆盖；2、n 取奇偶数可能结果不同；3、不同的节点选取方式可能导致不同的结果。

故而n 的选择分为n=2:2:8、n=3:2:9或者n=2:4:10、n=3:4:11与n=40三种情况；而节点的选取分为均匀节点、不均匀节点和切比雪肤节点三种。

说明：以下所有图中，蓝色曲线为原函数，绿色曲线为插值函数，插值节点数与两者交点数目相等。

实验数据及其分析：（1）22511)(x x f +=1. 节点为均匀节点时n i nix i ,,2,1,0,21 =+-=节点是对称的a)当节点数取为奇数个时，即n=2:2:8时。

数值分析实验报告模板篇一：数值分析实验报告(一)(完整)数值分析实验报告12345篇二：数值分析实验报告实验报告一题目：非线性方程求解摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。

本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。

利用二分法求解给定非线性方程的根，在给定的范围内，假设f(x,y)在[a,b]上连续，f(a)xf(b) 直接影响迭代的次数甚至迭代的收敛与发散。

即若x0 偏离所求根较远，Newton法可能发散的结论。

并且本实验中还利用利用改进的Newton法求解同样的方程，且将结果与Newton法的结果比较分析。

前言：（目的和意义）掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。

掌握二分法的原理，验证二分法，在选对有根区间的前提下，必是收敛，但精度不够。

熟悉Matlab语言编程，学习编程要点。

体会Newton使用时的优点，和局部收敛性，而在初值选取不当时，会发散。

数学原理：对于一个非线性方程的数值解法很多。

在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。

对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b) Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式xk?1?xk?f(xk) f'(xk)产生逼近解x*的迭代数列{xk}，这就是Newton法的思想。

当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。

另外，若将该迭代公式改进为xk?1?xk?rf(xk) 'f(xk)其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton 法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。

程序设计：本实验采用Matlab的M文件编写。

其中待求解的方程写成function的方式，如下function y=f(x);y=-x*x-sin(x);写成如上形式即可，下面给出主程序。

数值分析课程设计多项式插值的振荡现象（姓名）（学号）指导教师学院名称专 业 名 称提交日期2012年6月一、 问题的提出考虑在一个固定区间上用插值逼近一个函数。

显然，Lagrange 插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。

我们自然关心插值多项式增加时，L n (x)是否也更加靠近被逼近的函数。

龙格(Runge)给出的一个例子是极著名并富有启发性的。

设区间[-1,1]上的函数21()125f x x=+ 考虑区间[-1,1]的一个等距划分，节点为21,0,1,2,,i i x i n n =-+=则拉格朗日插值多项式为201()()125nn i i i L x a x x ==+∑ 其中的a i (x),i=0,1,2,…,n 是n 次Lagrange 插值基函数。

二、 实验内容研究以下三个函数在各自区间上运用不同的划分1、21(),[1,1]125f x x x =∈-+ 2、4(),[5,5]1x h x x x=∈-+ 3、()arctan ,[5,5]g x x x =∈-运用在区间[-p,p]上等距划分（p>0）,节点为2,0,1,2,,i i x p i n n =-+=以x 0,x 1,…,x n 为插值节点构造上述各函数的Lagrange 插值多项式。

运用区间[a,b]上切比雪夫(Chebychev)点的定义为(21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b a k x k n n π⎛⎫+--=+=+ ⎪+⎝⎭以x 1,x 2,…,x n+1为插值节点构造上述各函数的Lagrange 插值多项式，比较其结果。

并分别比较两种划分方法，增加节点数，最大误差的变化。

三、 实验结果及分析（一） 等距划分 对于函数21(),[1,1]125f x x x =∈-+来说，使用等距划分其中绿色点线代表误差，红色划线代表Lagrange插值多项式，蓝色实线代表原函数。

可见对于等距划分来说节点数越多，最大误差越大，可是越靠近中间的误差越少。

数值分析课程设计课程设计的目的和意义：⏹ 《课程设计》是数值分析的同步课程，是《数值分析》的上机实习课。

⏹ 《数值分析》课程中构造了各种有效的算法和有效公式，同学们通过上机作课程设计，学习揣摩这些算法的思想和构造，评价算法的优劣性。

⏹ 通过上机，可以提高我们运用数学软件编程解决问题的能力，为今后从事科学计算和软件开发打下良好的基础。

课程设计的题目：多项式插值的振荡现象设计目的：通过对多项式插值现象的观察,了解多项式的次数与逼近效 的关系，提高同学们分析实验结果的能力。

问题提出：考虑在一个固定区间上用插值逼近一个函数。

显然，Lagrange 插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。

我们自然关心插值多项式增加时，Ln(x)是否也更加靠近被逼近的函数。

龙格(Runge)给出的一个例子是极著名并富有启发性的。

设区间[-1,1]上的函数21()125f x x =+区间[-考虑设计1,1]的一个等距划分，节点为21,0,1,2,,i ix i nn=-+=则拉个朗日插值多项式为201()()125nn ii i L x l x x ==+∑其中的l i(x),i=0,1,2,…,n 是n 次Lagrange 插值基函数。

设计要求：1．选择不断增大的分点数n=2,3,…*画出原函数f(x)及插值多项式函数Ln(x)在[-1,1]上的图像； *给出每一次逼近的最大误差； *比较并分析实验结果。

2．选择其它函数，例如定义在区间[-5,5]上的函数。

4(),()arctan 1xh x g x x x ==+重复上述实验看其结果如何。

3．区间[a,b]上切比雪夫(Chebychev)点的定义为(21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b ak x k n n π⎛⎫+--=+=+⎪+⎝⎭以x1,x2,…,xn+1为插值节点构造上述各函数的Lagrange 插值多项式，比较其结果。

设计过程：已知函数f (x )在n +1个点x 0,x 1,…,xn 处的函数值为 y 0,y 1,…,yn 。

（1）用tan x 表格直接计算tan 5。

（2）用sin 5和cos 5来计算tan 5。

并讨论这两个结果中误差变化的原因。

插值：求过已知有限个数据点的近似函数。

1 插值方法下面介绍几种基本的、常用的插值：拉格朗日多项式插值、牛顿插值、分段线性插值、Hermite 插值和三次样条插值。

拉格朗日多项式插值 1.1.1 插值多项式用多项式作为研究插值的工具，称为代数插值。

其基本问题是：已知函数()f x 在区间[],a b 上1n +个不同点01,,,n x x x 处的函数值()()0,1,,i i y f x i n ==，求一个至多n 次多项式 ()01n n n x a a x a x ϕ=+++（1）使其在给定点处与()f x 同值，即满足插值条件()()n i i i x f x y ϕ==（2）()n i x ϕ称为插值多项式，()0,1,,i x i n =称为插值节点，简称节点，[],a b 称为插值区间。

从几何上看，n 次多项式插值就是过1n +个点()()(),0,1,,i i x f x i n =，作一条多项式曲线()n y x ϕ=近似曲线()y f x =。

n 次多项式（1）有1n +个待定系数，由插值条件（2）恰好给出1n +个方程010000111101nn n n n nn n na a x a x y a a x a x y a a x a x y ⎧+++=⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩（3）记此方程组的系数矩阵为A ，则()01111det 1n nn nnx x x x A x x =是范德蒙特(Vandermonde)行列式。

当01,,,n x x x 互不相同时，此行列式值不为零。

因此方程组（3）有唯一解。

这表明，只要1n +个节点互不相同，满足插值要求（2）的插值多项式（1）是唯一的。

插值多项式与被插函数之间的差()()()n n R x f x x ϕ=-称为截断误差，又称为插值余项。

数值实验报告实验题三实验3.1 多项式插值的振荡现象3.1.1 问题提出考虑一个固定区间上用插值逼近一个函数。

显然拉格朗日插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。

我们自然关心插值多项式的次数增加时，是否也更加靠近被逼近的函数。

龙格（Runge ）给出的一个例子是极著名并富有启发性的。

设区间[-1,1]上函数21()125f x x=+ 考虑[]1,1-的一个等距划分，分点为21,0,1,2,,i ix i n n=-+=则拉格朗日插值多项式为 201()()1+25nn ii L x l x x ==∑其中(),0,1,2,,i l x i n =是n 次拉格朗日插值基函数。

3.1.2 实验内容 3.1.2.1 第一小题选择不断增大的分点数目2,3,n =，画出原函数()f x 及插值多项式函数()n L x 在[1,1]-上的图像，比较并分析实验结果。

（1）MATLAB 代码程序3.1.1：拉格朗日插值公式函数lag_interp.mfunction f_n=lag_interp(xn,yn,x0) %Lagrange Interpolation %%Type 1: y=lag_interp(xn,yn,x0)%If x is input, then the function returns a numerical value Ln(x0), which%is equal to vpa(subs(lag_interp(xn,yn),x,x0)). %%Type 2: y=lag_interp(xn,yn)%If x is not input, the the function returns an symbolic function Ln(x).%Safeguards for input arguments[dim1,dim]=size(xn);if dim1~=1error('xn must be a line vector.')endif dim<=1error('There must be at least 2 points.')end[dim1,dim2]=size(yn);if dim1~=1error('yn must be a line vector.')endif dim2~=dimerror('The dimention of xn and yn must agree.') end%Langrange interpolationsyms x;f_result=0;for i=1:diml=1;for j=1:dimif i~=jl=l*(x-xn(j))/(xn(i)-xn(j));endendf_result=f_result+yn(i)*l;endif nargin==2%If x is not input, the the function returns an symbolic function Ln(x).f_n=f_result;elseif nargin==3%If x is input, then the function returns a numerical value Ln(x0).f_n=vpa(subs(f_result,x,x0));end程序3.1.2：产生n个分点的函数gen_eqpts.mfunction xn=gen_eqpts(left,right,n)%Returns an n-dimentional line vector of equidistant points on interval [left, right]%%Type: xn=gen_eqpts(left,right,n)%%'left' is the lower boundary of the interval.%'right' is the lower boundary of the interval.%'n' is the number of equidistant points. n must be an integer greater or equal to 2.%This m file is coded by Steve Zhao. For reference only.%%The author will not be responsible for any potential consequences that may%caused by this file.%%(c)2016 3g Studio. All rights reserved%Safeguards for input argumentsif left>=righterror('The upper bound must be greater than the lower bound.')endif mod(n,1)~=0error('n must be an integer.')endif n<2error('n must be at least 2.')end%Start generatingxn=zeros(1,n);xn(1)=left;for i=2:nxn(i)=left+(i-1)/(n-1)*(right-left);end程序3.1.3：第一小题主程序ex311.m%Experiment 3.1 (1)%Comparison of Lagrange Interpolation and originalfunction%%This m file is coded by Steve Zhao. For reference only.%%The author will not be responsible for any potential consequences that may%caused by this file.%%(c)2016 3g Studio. All rights reservedn=input('Please input the number of equidistant points. n=£º');hold onsyms x;f=@(x)1./(1+25*x.^2);x0=linspace(-1,1);y0=f(x0);plot(x0,y0,'-k');xn=gen_eqpts(-1,1,n);yn=f(xn);plot(x0,lag_interp(xn,yn,x0),'--b');（2）问题的探索n=2时，原函数图像（黑色实线）和插值函数图像（蓝色虚线）如图所示n=3时，图像如图所示n=4、5，图像如图所示:n=6、7时，图像如图所示n=8、9时，图像如图所示（3）结论我们可以发现，n 为6时，插值函数的走势与实际函数较为接近。

数值分析实验报告多项式插值的振荡现象姓名：班级：学号：数值分析实验报告从图中可以看出，插值函数过两端和原点，并且也是奇函数；n 增大的现象；b)当节点为偶数个时，即n=3:4:11时，可以得到：N 取得很大的时候，插值函数和被插值函数几乎重合x节点为均匀节点时：n i nix i ,,2,1,0,105 =+-=当节点为奇数时，即n=2：4：10，可以得到如下图像从图中可以看出，插值函数过两端和原点，并且也是奇函数；n越大拟合度越好，没有出现误差增大的现象；b)当节点为偶数个时，即n=3:4:11时，可以得到：N取得很大的时候，插值函数和被插值函数几乎重合综合分析上面的图像和数据可以发现：节点数目的奇偶对实验没有什么影响，而且节点不是越多拟合越好，可能会发生发散现象，对称的节点选取，得到的插值函数的对称性与被插值函数相同节数值分析上机实验原始记录实验名称：多项式插值的振荡现象实验时间： 2013年 10月23日姓名：学号：班级：实验一的关键程序：事先估计程序m=150; x=-1:2/(m-1):1; y=1./(1+25*x.^2); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=1/(1+25*x^2)'),pausen=3; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y1=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y1,'g'),gtext('n=2'),pause,hold offn=4; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y2=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y2,'b:'),gtext('n=3'),pause,hold offn=5; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y3=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y3,'r'),gtext('n=4'),pause,hold offn=11; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y4=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y4,'r:'),gtext('n=10'),pause,hold offn=51; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y5=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y5,'m'),gtext('n=50'),pause,hold offn=81; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y6=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y6,'m'),gtext('n=80'),pause,hold off%%1.1.a y=1./(1+25*x.^2) 的程序——均匀节点m=150; x=-1:2/(m-1):1; y=1./(1+25*x.^2); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=1/(1+25*x^2)'),pausen=2; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y1=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offn=4; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y2=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y2,'b:'),gtext('n=3'),pause,hold offn=6; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y3=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y3,'r'),gtext('n=5'),pause,hold offn=8; x0=-1:2/(n-1):1; y0=1./(1+25*x0.^2); y4=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y4,'r:'),gtext('n=7'),pause,hold off%%1.1b ——切比雪夫节点m=150; x=-1:2/(m-1):1; y=1./(1+25*x.^2); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=1/(1+25*x^2)'),pausex=q(2); y=1./(1+25*x.^2);n=2; x0=-1:2/(n-1):1;y1=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offx=q(4); y=1./(1+25*x.^2);n=4; x0=-1:2/(n-1):1; y2=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y2,'b:'),gtext('n=3'),pause,hold offx=q(6); y=1./(1+25*x.^2); n=6;x0=-1:2/(n-1):1;y3=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y3,'r'),gtext('n=5'),pause,hold offx=q(8); y=1./(1+25*x.^2);n=8;x0=-1:2/(n-1):1;y4=lagr1(x,y,x0);hold on, plot(x0,y4,'r:'),gtext('n=7'),pause,hold off%%2.1 a y=x./(1+x.^4)的程序——均匀节点m=150; x=-5:10/(m-1):5; y=x./(1+x.^4); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=x/(1+x^4)'),pausen=2; x0=-5:10/(n-1):5; y0=x0./(1+x0.^4); y1=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offn=6;x0=-5:10/(n-1):5; y0=x0./(1+x0.^4); y3=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y3,'r'),gtext('n=5'),pause,hold offn=10; x0=-5:10/(n-1):5; y0=x0./(1+x0.^4); y4=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y4,'r:'),gtext('n=9'),pause,hold off%%2．1 b ——切比雪夫节点m=150; x=-5:10/(m-1):5; y=x./(1+x.^4); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=x/(1+x^4)'),pausex=q(2); y=x./(1+x.^4);n=3; x0=-5:10/(n-1):5;y1=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offx=q(6); y=x./(1+x.^4);n=5; x0=-5:10/(n-1):5; y2=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y2,'b:'),gtext('n=5'),pause,hold offx=q(10); y=x./(1+x.^4); n=10;x0=-5:10/(n-1):5;y3=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y3,'r'),gtext('n=9'),pause,hold off%%3.1 a y=atan(x) 的程序——均匀节点m=150; x=-5:10/(m-1):5; y=atan(x); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=atan x'),pausen=2; x0=-5:10/(n-1):5; y0=atan(x0); y1=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offn=6;x0=-5:10/(n-1):5; y0=atan(x0); y3=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y3,'r'),gtext('n=5'),pause,hold offn=10; x0=-5:10/(n-1):5; y0=atan(x0); y4=lagr1(x0,y0,x);hold on,plot(x,y4,'y:'),gtext('n=9'),pause,hold off%%3.1 b ——切比雪夫节点m=150;x=-5:10/(m-1):5; y=atan(x); z=0*x;plot(x,z,'r',x,y,'k-'),gtext('y=1/(1+25*x^2)'),pausex=q(1); y=atan(x);;n=2; x0=-5:10/(n-1):5;y1=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y1,'g'),gtext('n=1'),pause,hold offx=q(5); y=atan(x); n=6;x0=-5:10/(n-1):5;y3=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y3,'r'),gtext('n=5'),pause,hold offx=q(9); y=atan(x);n=10;x0=-5:10/(n-1):5;y4=lagr1(x,y,x0);hold on,plot(x0,y4,'r:'),gtext('n=9'),pause,hold off实验二的关键程序问题一的程序x0=linspace(-1,1,11);y0=1./(1+9*x0.^2);x=-1:0.02:1;y=lagr1(x0,y0,x);yi=spline(x0,y0,x)%%求三次样条插值z=1./(1+9*x.^2);Ri=abs((z-yi)./z);%%三次样条插值相对误差R=abs((z-y)./z);%%lagrange插值相对误差x,y,z,yi,R,Ri=[x',y',z',yi',R',Ri']n=size(x0)plot(x,z,'o',x,y,'-',x,yi,'r*')legend('原始图像','lagrange插值','三次样条插值')问题二的程序m=101;x=-1:2/(m-1):1;y=1./(1+25*x.^2);plot(x,y)xi=0:10;yi=[0.0,0.79,1.53,2.19,2.71,3.03,3.27,2.89,3.06,3.19,3.29];pp=csape(x,y,'complete',[0.8,0.2]);xj=0:0.1:10;yj=ppval(pp,xi);plot(x,y,'*');plot(xi,yi)思考题程序%%以下为三种不同的方式——1x0=[100 200 300 400];y0=[100200300400];z0=[636 697 624 478698 712 630 478680 674 598 412662 626 552 334];pp=csape({x0,y0},z0') ;xi=100:1:400;yi=100:1:400 ;cz1=fnval(pp,{xi,yi}) ;cz2=interp2(x0,y0,z0,xi,yi','Linear') ;[i,j]=find(cz1==max(max(cz1))) ;x=xi(i),y=yi(j),zmax=cz1(i,j)——2x0=[100 200 300 400];y0=[100200300400];z0=[636 697 624 478698 712 630 478680 674 598 412662 626 552 334];pp=csape({x0,y0},z0') ;xi=100:1:400;yi=100:1:400 ;cz1=fnval(pp,{xi,yi}) ;cz2=interp2(x0,y0,z0,xi,yi','cubic') ;[i,j]=find(cz1==max(max(cz1))) ;x=xi(i),y=yi(j),zmax=cz1(i,j)——3x0=[100 200 300 400];y0=[100200300400];z0=[636 697 624 478698 712 630 478680 674 598 412662 626 552 334];pp=csape({x0,y0},z0') ;xi=100:1:400;yi=100:1:400 ;cz1=fnval(pp,{xi,yi}) ;cz2=interp2(x0,y0,z0,xi,yi','spline') ;[i,j]=find(cz1==max(max(cz1))) ;x=xi(i),y=yi(j),zmax=cz1(i,j)指导教师：年月日。

时序预测中的时间序列插值方法分享时序预测是数据分析和预测中的重要任务之一，而时间序列插值方法则是时序预测中的关键步骤。

在实际应用中，往往会遇到数据缺失或不完整的情况，这就需要使用时间序列插值方法来填补缺失的数据，以便进行准确的时序预测。

本文将从线性插值、多项式插值和样条插值三个方面分享时序预测中的时间序列插值方法。

一、线性插值线性插值是一种简单而常用的插值方法，它假设数据之间的关系是线性的。

在时序预测中，如果两个已知数据点之间存在缺失的数据，可以使用线性插值来估计这个缺失的数据点。

例如，如果已知时间点t1处的数值为y1，时间点t2处的数值为y2，那么可以通过线性插值来估计时间点t之处的数值。

线性插值的计算公式为：y = y1 + (t - t1) * (y2 - y1) / (t2 - t1)线性插值方法简单直观，但在某些情况下可能并不适用，比如数据之间的关系并非线性的时候。

二、多项式插值多项式插值是一种更复杂的插值方法，它假设数据之间的关系可以通过一个多项式函数来表示。

在时序预测中，如果已知一系列数据点，可以使用多项式插值来拟合这些数据，从而推断出缺失的数据点。

常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。

举个例子，如果已知时间点t1处的数值为y1，时间点t2处的数值为y2，时间点t3处的数值为y3，那么可以通过多项式插值来估计时间点t之处的数值。

多项式插值方法可以很好地拟合数据，但在实际应用中也存在一些问题，比如过拟合和计算复杂度较高。

三、样条插值样条插值是一种平滑而灵活的插值方法，它通过在每两个相邻数据点之间构建一个低阶多项式函数来拟合数据。

在时序预测中，样条插值可以很好地处理数据的不连续性和噪声，从而更准确地估计缺失的数据点。

常用的样条插值方法包括自然样条插值和边界条件样条插值。

样条插值方法可以有效解决数据不连续和噪声较大的情况，但在某些情况下可能出现振荡现象。

总结时序预测中的时间序列插值方法对于填补数据缺失至关重要，不同的插值方法有不同的适用场景和特点。