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Matlab 拉格朗日(lagrange)插值 以及 poly、conv函數(shù)理解

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Matlab 拉格朗日(lagrange)插值 以及 poly、conv函數(shù)理解。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

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?做筆記,感謝上面鏈接的老哥?。。。?/span>

?一、函數(shù)解釋

poly???

可以求以向量為解的方程或方陣的特征多項(xiàng)式

1、向量

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>> r=[1 2 3]

r =

     1     2     3

>> poly(r)

ans =

     1    -6    11    -6

>> 
 那么求得的方程為:1*x^3+(-6)*x^2+11*x+(-6)=0

2、矩陣

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>> A =[-2 1 1 ;0 2 0 ;-4 1 3]

A =

    -2     1     1
     0     2     0
    -4     1     3

>> poly(A)

ans =

     1    -3     0     4

>> 


%=====================================================================

>> A =[1 2 3;4 5 6;7 8 0]

A =

     1     2     3
     4     5     6
     7     8     0

>> poly(A)

ans =

    1.0000   -6.0000  -72.0000  -27.0000


那么方陣A 的特征多項(xiàng)式為  1*x^3+(-6)x^2+(-72)x+(-27)=0

?conv函數(shù):

matlab中conv函數(shù)的使用和理解_好好記密碼的博客-CSDN博客

計(jì)算兩個(gè)向量的卷積:

創(chuàng)建兩個(gè)向量并求其卷積。

向量的卷積是什么????

給定兩個(gè)n維向量α=(a0, a1, …, an-1)T,β=(b0, b1, …, bn-1)T,則α與β的卷積運(yùn)算定義為:α*β=(c0, c1, …, c2n-2)T,其中
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卷積手工計(jì)算如下:

??u = [1 2 3];
v = [1 2 3];?

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>> u = [1 2 3];
v = [1 2 3];  %其中w的長(zhǎng)度是u和v長(zhǎng)度相加減1
w = conv(u,v)

w =

     1     4    10    12     9

>> u = [2 7 3];
v = [1 2 6];  %其中w的長(zhǎng)度是u和v長(zhǎng)度相加減1
w = conv(u,v)

w =

     2    11    29    48    18





% w 的長(zhǎng)度
>> length(w)% length=v+u-1

ans =

     5


%--------------------------------eg2----------------------------------------

>> u = [2 7 3  5];
v = [1 2 6];  %其中w的長(zhǎng)度是u和v長(zhǎng)度相加減1
w = conv(u,v)

w =

     2    11    29    53    28    30

>> 
>> 

計(jì)算兩個(gè)多項(xiàng)式系數(shù)的乘法:

就是那種正常的多項(xiàng)式運(yùn)算,通過(guò)矩陣表示系數(shù),返回運(yùn)算結(jié)果。
如現(xiàn)在要運(yùn)算(x+2)*(x+3),可采用如下代碼:

手動(dòng)計(jì)算如下:

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% 函數(shù)原型: (x+2)*(x+3)
>> u=[1 3];
v=[1 2];%行向量表示
>> w=conv(u,v)

w =

     1     5     6

>> w=conv(v,u)

w =

     1     5     6






>> conv([1 3 4],[2 5])

ans =

     2    11    23    20

poly2sym

向量系數(shù)的多項(xiàng)式

>> poly2sym([1 0 -2 -5])
 
ans =
 
x^3 - 2*x - 5

二、n次拉格朗日插值

定理:

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?eg:

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? 計(jì)算步驟:

1、分別計(jì)算l0? l1 l2? l3? l4......ln的n次多相式

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>> X = [-2, 0, 1, 2]; Y = [17, 1, 2, 17];
p1 = poly(X(1)); p2 = poly(X(2)); p3 = poly(X(3)); p4 = poly(X(4));
l01 = conv(conv(p2, p3), p4)/((X(1) - X(2)) * (X(1) - X(3)) * (X(1) - X(4)));
l11 = conv(conv(p1, p3), p4)/((X(2) - X(1)) * (X(2) - X(3)) * (X(2) - X(4)));
l21 = conv(conv(p1, p2), p4)/((X(3) - X(1)) * (X(3) - X(2)) * (X(3) - X(4)));
l31 = conv(conv(p1, p2), p3)/((X(4) - X(1)) * (X(4) - X(2)) * (X(4) - X(3)));
% 1 分別計(jì)算n次的多項(xiàng)式-----------------------------------------------------
l0 = poly2sym(l01), l1 = poly2sym(l11), l2 = poly2sym(l21), l3 = poly2sym(l31)
 
l0 =
 
- x^3/24 + x^2/8 - x/12
 
 
l1 =
 
x^3/4 - x^2/4 - x + 1
 
 
l2 =
 
- x^3/3 + (4*x)/3
 
 
l3 =
 
x^3/8 + x^2/8 - x/4
 

2、計(jì)算Pn=y0*l0+y1*l1+ y2*l2+y3*l3+y4*l4+.......+ln*yn

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?然后將x=0.6帶入到Pn 中

>> l0_1=Y(1)*l0
 
l0_1 =
 
- (17*x^3)/24 + (17*x^2)/8 - (17*x)/12
 
>> l1_1=Y(2)*l1
 
l1_1 =
 
x^3/4 - x^2/4 - x + 1
 
>> l2_1=Y(3)*l2
 
l2_1 =
 
(8*x)/3 - (2*x^3)/3
 
>> l3_1=Y(4)*l3
 
l3_1 =
 
(17*x^3)/8 + (17*x^2)/8 - (17*x)/4
 
>> Pn=l0_1+l1_1+l2_1+l3_1
 
Pn =
 
x^3 + 4*x^2 - 4*x + 1
 
>> 









%=======================================================================================

直接求法

>> P = l01 * Y(1) + l11 * Y(2) + l21 * Y(3) + l31 * Y(4)

P =

     1     4    -4     1

>> L = poly2sym(P), x = 0.6; Y = polyval(P, x)
 
L =
 
x^3 + 4*x^2 - 4*x + 1
 

Y =

    0.2560

>> 

3、計(jì)算Rn=f(x)-Pn

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4、Matlab 拉格朗日(lagrange)插值 以及 poly、conv函數(shù)理解,matlab,數(shù)學(xué)之美,matlab,線性代數(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)?


>> syms M; x = 0.6;
R3 = M * abs((x - X(1)) * (x - X(2)) * (x - X(3)) * (x - X(4))) / 24 
 
R3 =
 
(91*M)/2500
 
>> 

手工計(jì)算如下:

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?Matlab 拉格朗日(lagrange)插值 以及 poly、conv函數(shù)理解,matlab,數(shù)學(xué)之美,matlab,線性代數(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)

?Matlab 完整實(shí)現(xiàn):

>> 
X = [-2, 0, 1, 2]; Y = [17, 1, 2, 17];
p1 = poly(X(1)); p2 = poly(X(2)); p3 = poly(X(3)); p4 = poly(X(4));
l01 = conv(conv(p2, p3), p4)/((X(1) - X(2)) * (X(1) - X(3)) * (X(1) - X(4)));
l11 = conv(conv(p1, p3), p4)/((X(2) - X(1)) * (X(2) - X(3)) * (X(2) - X(4)));
l21 = conv(conv(p1, p2), p4)/((X(3) - X(1)) * (X(3) - X(2)) * (X(3) - X(4)));
l31 = conv(conv(p1, p2), p3)/((X(4) - X(1)) * (X(4) - X(2)) * (X(4) - X(3)));
% 1 分別計(jì)算n次的多項(xiàng)式-----------------------------------------------------
l0 = poly2sym(l01), l1 = poly2sym(l11), l2 = poly2sym(l21), l3 = poly2sym(l31);

% 2、 P3=sum(y1*l01+     111*y2     +121*y3       +131* y4)  -------------------------------------------
%l0_1=Y(1)*l0;
%l1_1=Y(2)*l1;
%l2_1=Y(3)*l2;
%l3_1=Y(4)*l3;
Pn=l0_1+l1_1+l2_1+l3_1;
P = l01 * Y(1) + l11 * Y(2) + l21 * Y(3) + l31 * Y(4);

	 
% 3、 M = 1*x^3 +4*x^2  +(-4)*x +1 -----------------------------------------------------------------------
L = poly2sym(P), x = 0.6; Y = polyval(P, x);
% 將x=0.6帶入M = 1*x^3 +4*x^2  +(-4)*x +1  中 


% 4、R3 =f(x)-P3 =fn+1(v)/(n+1)!  *(x-xn)*(x-x(n-1))*.......*(x-x0)-------------------------------------------------------------
syms M; x = 0.6;
R3 = M * abs((x - X(1)) * (x - X(2)) * (x - X(3)) * (x - X(4))) / 24 
 
l0 =
 
- x^3/24 + x^2/8 - x/12
 
 
l1 =
 
x^3/4 - x^2/4 - x + 1
 
 
l2 =
 
- x^3/3 + (4*x)/3
 
 
L =
 
x^3 + 4*x^2 - 4*x + 1
 
 
R3 =
 
(91*M)/2500
 
>> 

>> 91/2500

ans =

    0.0364

畫圖:


%畫圖 
plot(X,Y,'*');
hold on;
y1=polyval(P,X);
plot(X,y1,'color','r');

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?* 表示的是用P計(jì)算的朗格拉日插值的大概趨勢(shì),O表是的是我上面的樣本數(shù)據(jù)

Matlab 代碼

%lagran1.m
%求拉格朗日插值多項(xiàng)式和基函數(shù)
%輸入的量:n+1個(gè)節(jié)點(diǎn)(x_i,y_i)(i = 1,2, ... , n+1)橫坐標(biāo)向量X,縱坐標(biāo)向量Y
%輸出的量:C 為差值系數(shù)
%          L為差值多項(xiàng)式
%          M為矩陣
%          l為各節(jié)多項(xiàng)式
function [C,L,M,l] = lagrange_m(X,Y)
m = length(X); 
n = length(Y); 
if m~=n
    return ;
end
M = ones(m,m);% n * n  都為1的矩陣
for k = 1 : m
    V = 1;
    for i = 1 : m
        if k ~= i
            V = conv(V,poly(X(i))) / (X(k) - X(i));
        end
    end
    M(k, :) = V; 
    l(k, :) = poly2sym(V);
end
C = Y * M;
L = Y * l;

test:

X = [-2, 0, 1, 2];?
Y = [17, 1, 2, 17];?

>> [C,L,M,l] = lagrange_m(X,Y)

C =

    1.0000    4.0000   -4.0000    1.0000

 
L =
 
x^3 + 4*x^2 - 4*x + 1
 

M =

   -0.0417    0.1250   -0.0833         0
    0.2500   -0.2500   -1.0000    1.0000
   -0.3333         0    1.3333         0
    0.1250    0.1250   -0.2500         0

 
l =
 
- x^3/24 + x^2/8 - x/12
  x^3/4 - x^2/4 - x + 1
      - x^3/3 + (4*x)/3
    x^3/8 + x^2/8 - x/4
 
>> 






% test 


>> x=1.1;polyval(C,x)

ans =

    2.7710

>> x=2.1;polyval(C,x)

ans =

   19.5010

>> 

?拉格朗日插值及其誤差估計(jì)

%lagrane.m
%拉格朗日插值及其誤差估計(jì)
%輸入的量:X是n+1個(gè)節(jié)點(diǎn)(x_i,y_i)(i = 1,2, ... , n+1)橫坐標(biāo)向量,Y是縱坐標(biāo)向量,
%x是以向量形式輸入的m個(gè)插值點(diǎn),M在[a,b]上滿足|f~(n+1)(x)|≤M
%注:f~(n+1)(x)表示f(x)的n+1階導(dǎo)數(shù)
%輸出的量:y為m個(gè)插值構(gòu)成的向量,R是誤差限
function [y, R] = lagrange_r(X, Y, x, M)
n = length(X);
m = length(x);
for i = 1:m
    z = x(i);
    s = 0.0;
    for k = 1:n
        p = 1.0; q1 = 1.0; c1 = 1.0;
        for j = 1:n
            if j~=k
                p = p * (z - X(j)) / (X(k) - X(j));
            end
            q1 = abs(q1 * (z - X(j)));
            c1 = c1 * j;
        end
        s = p * Y(k) + s;
    end
    y(i) = s;
    R(i) = M * q1 / c1;
end
X = [0 pi/6 pi/4 pi/3 pi/2];
Y = [0 0.5 0.7071 0.8660 1];
x = linspace(0,pi,50);
M = 1;
[y, R] = lagrange_r(X, Y, x, M);
y1 = sin(x);
errorbar(x,y,R,'.g')
hold on
plot(X, Y, 'or', x, y, '.k', x, y1, '-b');
legend('誤差','樣本點(diǎn)','拉格朗日插值估算','sin(x)');

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四、項(xiàng)目測(cè)試

clc; 
clear ; 
 cloud=pcread('C:\Users\Albert\Desktop\watch\splicing\part6.pcd');
 X=cloud.Location(:,1);
 % Y=cloud.Location(:,2);
 Z=cloud.Location(:,3);
 X=X';
 Z=Z';
% 
%  X = [-2, 0, 1, 2]; 
%  Z = [17, 1, 2, 17];
 X = [ 4.8429    4.8525    4.8568     ]; 
 Z = [ -1.1626   -1.1862   -1.2122  ];
 plot(X,Z,'*');
 hold on ;
 % sysm  C,L,M,l;
 [C,L,~,~] = lagrange_m(X,Z);
 len=length(X);
 Max=max(X)+0.01;
 Min=min(X);
 x= Min:0.001:Max;
 z=polyval(C,x);
 plot(x,z,'-');

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    ?拉格朗日插值公式?? 要證明的?,其左邊拉格朗日基函數(shù)的的,也就是說(shuō)方程用來(lái)插值的每個(gè)離散點(diǎn)都是,那么對(duì)于每個(gè)點(diǎn)插入點(diǎn)都滿足。那么顯然,不考慮其他性質(zhì),Ln拉格朗日插值公式是一個(gè)n-1次多項(xiàng)式,x最高次數(shù)是n個(gè)插值點(diǎn)的數(shù)目減一,但是它經(jīng)過(guò)n個(gè)值為1的點(diǎn),也就

    2024年02月11日
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  • 優(yōu)化問(wèn)題的拉格朗日Lagrange對(duì)偶法原理

    首先我們定義一般形式的求解x的優(yōu)化問(wèn)題: 表示優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),上述為最小優(yōu)化,實(shí)際上最大優(yōu)化可以改寫為的形式 表示第i個(gè)不等式約束 表示等式約束 上述優(yōu)化問(wèn)題的拉格朗日Lagrange對(duì)偶法求解,是將上述帶約束的目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題改寫為如下無(wú)約束的Lagrange函數(shù)式子。 上

    2024年02月02日
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  • 【數(shù)學(xué)建模筆記】【第三講】拉格朗日插值法,牛頓插值法,分段三次埃爾米特插值法及其MATLAB實(shí)踐

    【數(shù)學(xué)建模筆記】【第三講】拉格朗日插值法,牛頓插值法,分段三次埃爾米特插值法及其MATLAB實(shí)踐

    溫馨提示:本文共有3748字,閱讀并理解全文大概需要15-20分鐘 數(shù)模比賽中,常常需要根據(jù)已知的函數(shù)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)、模型的處理和分析,而有時(shí)候現(xiàn)有的數(shù)據(jù)是極少的,不足以支撐分析的進(jìn)行,這時(shí)就 需要使用一些數(shù)學(xué)的方法,“模擬產(chǎn)生”一些新的但又比較靠譜的值來(lái)滿足

    2024年02月05日
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  • 牛頓插值法、拉格朗日插值法、三次插值、牛頓插值多項(xiàng)式、拉格朗日插值多項(xiàng)式

    牛頓插值法、拉格朗日插值法、三次插值、牛頓插值多項(xiàng)式、拉格朗日插值多項(xiàng)式

    兩點(diǎn)式線性插值 調(diào)用Matlab庫(kù)函數(shù) 拉格朗日二次插值: 牛頓二次插值 結(jié)果分析:通過(guò)對(duì)比不同插值方法,可以看到在一定范圍內(nèi)(高次會(huì)出現(xiàn)龍格現(xiàn)象),插值次數(shù)越高,截?cái)嗾`差越?。ú逯到Y(jié)果越接近于真實(shí)函數(shù)值);同時(shí),對(duì)于相同次數(shù)的插值,由于不同的插值方法它們

    2024年02月11日
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  • 淺談拉格朗日插值法

    淺談拉格朗日插值法

    好像FFT要用到,所以就學(xué)習(xí)一手 版題 其意義在于: 理解一下: 就是把一個(gè)足球踢出去,假設(shè)球始終在一個(gè)平面上飛行,它的軌跡就可以抽象為 (f(x)) (假設(shè)這個(gè)函數(shù)至于時(shí)間有關(guān)) 現(xiàn)在你有一些照片,所以你可以得到某幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)球的位置,想要還原出這個(gè)函數(shù) (f(x)) 的

    2023年04月25日
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  • 解讀 拉格朗日插值法python,保你學(xué)明白

    什么是插值法 插值法是一種數(shù)學(xué)方法,用于在已知數(shù)據(jù)點(diǎn)(離散數(shù)據(jù))之間插入數(shù)據(jù),以生成連續(xù)的函數(shù)曲線。 插值法可以用于確定一個(gè)未知數(shù)據(jù)點(diǎn)的值,并簡(jiǎn)化復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算過(guò)程。 插值法的應(yīng)用廣泛,如統(tǒng)計(jì)學(xué)、工程學(xué)、科學(xué)研究等領(lǐng)域。 拉格朗日插值法的原理 格朗

    2024年02月08日
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  • PLC拉格朗日插值(SCL、ST計(jì)算源代碼)

    PLC拉格朗日插值(SCL、ST計(jì)算源代碼)

    插值是對(duì)函數(shù)進(jìn)行近似的基本方法,這篇博客主要介紹常用的拉格朗日插值法, Lagrange插值法不太清楚的同學(xué),可以看看數(shù)值計(jì)算和分析類書(shū)籍,網(wǎng)上有很多C語(yǔ)言的拉格朗日插值算法,這里我們主要給出在PLC里利用ST,SCL語(yǔ)言完成拉格朗日插值計(jì)算。 1、拉格朗日插值FC ?插值

    2024年02月14日
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  • 【數(shù)值分析】拉格朗日插值法與牛頓插值法的C++實(shí)現(xiàn)

    【數(shù)值分析】拉格朗日插值法與牛頓插值法的C++實(shí)現(xiàn)

    設(shè)函數(shù) y = f ( x ) displaystylecolor{red}y=f(x) y = f ( x ) 在區(qū)間 [ a , b ] displaystylecolor{red}[a,b] [ a , b ] 上有定義,且 a ≤ x 0 x 1 ? x n ≤ b displaystylecolor{red}a ≤x_0x_1dotsx_n ≤b a ≤ x 0 ? x 1 ? ? x n ? ≤ b ,已知在 x 0 … x n displaystylecolor{red}x_0dots x_n x 0 ? … x n ? 點(diǎn)處的值分別為

    2024年02月06日
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