埃尔米特插值课件.ppt

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1、1,2.5 埃尔米特插值,有些实际的插值问题不但要求在节点上函数值相等，,下面只讨论函数值与导数值个数相等的情况.,满足这种要求的插值多项式就是埃尔米特插值多项式.,而且还要求对应的导数值也相等，甚至要求高阶导数也相等.,2,(5.1),这里共有 个插值条件，可唯一确定一个次数不超过,的多项式，,问题是求插值多项式，,设在节点 上，,现在仍采用求拉格朗日插值多项式的基函数方法.,满足条件,其形式为,3,将满足条件（5.1）的插值多项式 写成用插值基函数表示的形式,(5.3),先求出 个插值基函数 及，,每一个基函数都是 次多项式，,且满足条件,(5.2),4,令,由条件（5.2），有,由插值基

2、函数所满足的条件（5.2），有,下面的问题就是如何求出这些基函数 及,利用拉格朗日插值基函数,5,解出,由于,整理得,6,于是,(5.4),两端取对数再求导，得,同理，可得,(5.5),7,可以证明满足条件（5.1）的插值多项式是惟一的.,用反证法，假设 及 均满足条件（5.1），,这样，有 重根，但 是不高于 次的多 项式，,于是,在每个节点 上的值及导数值均为零，即 为二重根.,故,惟一性成立.,8,其中 且与 有关.,若 在 内的 阶导数存在，则其插值余项,(5.6),仿照拉格朗日插值余项的证明方法，可以证明：,9,插值多项式（5.3）的重要特例是 的情形.,这时可取节点为 及，,插值多

3、项式为，,(5.7),相应的插值基函数为,它们满足条件,满足,10,11,(5.8),(5.9),根据 及 的一般表达式（5.4）及（5.5），,可得到,12,(5.10),其余项，,于是满足条件（5.7）的插值多项式是,由（5.6）得,13,求满足 及,由给定的4个条件，可确定次数不超过3的插值多项式.,由于此多项式通过点,的插值多项式及其余项表达式.,例4,故其形式为,14,待定常数，可由条件 确定，,其中 为待定函数.,为了求出余项 的表达式，,通过计算可得,可设,15,显然,故 在 内有5个零点（二重根算两个）.,反复应用罗尔定理，得 在 内至少有一个零点，,构造,且,故有,16,(5

4、.11),式中 位于 和 所界定的范围内.,余项表达式为,于是,17,2.6 分段低次插值,2.6.1 高次插值的病态性质,这是因为对任意的插值节点，当 时，不一定收敛到.,在次数 增加时逼近 的精度不一定也增加.,根据区间 上给出的节点做出的插值多项式,18,所构造的拉格朗日插值多项式为,以 上的 个等距节点,考虑函数，它在 上的各阶导数均存在.,令,则,19,表2-5列出了 时的 的计算结果及,在 上的误差,20,可见，随 的增加，的绝对值几乎成倍增加.,这说明当 时 在 上是不收敛的.,Runge证明了，存在一个常数，使得当,时，而当 时 发散.,21,取 根据计算画出 及,在 上的图形

5、，见图2-5.,图2-5,22,从图上看到，在 附近,与,偏离很远，这说明用高次插值多项式 近似 效果并不好.,通常不用高次插值，而用分段低次插值.,23,下图是用Matlab完成的Lagrange插值（附程序）：,24,附：Lagrange插值程序,n=11;m=61;x=-5:10/(m-1):5;y=1./(1+x.2);z=0*x;x0=-5:10/(n-1):5;y0=1./(1+x0.2);y1=lagr1(x0,y0,x);plot(x,z,r,x,y,k:,x,y1,r)gtext(Lagr.),gtext(y=1/(1+x2)title(Lagrange),25,附：Lagr

6、ange插值子程序 lagr1:,function y=lagr1(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,26,2.6.2 分段线性插值,所谓分段线性插值就是通过插值点用折线段连接起来逼近,由于升高插值多项式的阶数有时并不能达到提高精度的效果,所以实际中往往采用分段插值的思想.,分段插值的基本思想是将插值区间划分为若干个小区间,然后在每

7、个小区间上做满足一定条件的低阶插值.,27,设已知节点 上的函数值,记,求一折线函数,满足：,在每个小区间 上是线性函数.,则称 为分段线性插值函数.,28,由定义可知 在每个小区间 上可表示为,(6.1),若用插值基函数表示，则在整个区间 上 为,(6.2),其中基函数 满足条件,其形式是,29,(6.3),利用插值余项（2.17）得到分段线性插值的误差估计,30,或写成,(6.4),其中,31,当 时，,故,另一方面，这时,这种性质称为局部非零性质.,分段线性插值基函数 只在 附近不为零，在其他地方均为零，,利用 的局部非零性质及 知，,32,现在证明,这里 是函数 在区间 上的连续模，即

8、对任意,两点，只要 就有,考虑,33,称 为 在 上的连续模，,当 时，,就有,由前式可知，当 时有,因此，只要，就有,在 上一致成立，,故 在 上一致收敛到.,34,下图是用Matlab完成的分段线性插值（附程序）：,35,附：分段线性插值程序,n=11;m=61;x=-5:10/(m-1):5;y=1./(1+x.2);z=0*x;x0=-5:10/(n-1):5;y0=1./(1+x0.2);y1=interp1(x0,y0,x);plot(x,z,r,x,y,k:,x,y1,r)gtext(Piece.linear.),gtext(y=1/(1+x2)title(Piecewise L

9、inear),注：interp1(x0,y0,x)为Matlab中现成的分段线性插值程序.,36,2.6.3 分段三次埃尔米特插值,分段线性插值函数 的导数是间断的，若在节点,上除已知函数值 外还给出导数值,插值函数，,在每个小区间 上是三次多项式.,这样就可构造一个导数连续的分段,满足条件,37,根据两点三次埃尔米特插值插值多项式（5.10），,在区间 上的表达式为,(6.5),38,若在整个区间 上定义一组分段三次插值基函数,及，,则 可表示为,(6.6),其中，分别表示为,(6.7),39,(6.8),由于，的局部非零性质，,当 时，,只有 不为零，,于是 可表示为,(6.9),40,(

10、6.10),再研究 的收敛性.,(6.11),此外，当 是分段三次多项式时，的插值多项式 就是它本身.,例如，当 时，,由 及 的表达式，直接得估计式,所以就有,由于,41,当 时就得,(6.12),由（6.9）-（6.12），当 时还有,这里 且依赖于.,42,因此对 成立,(6.13),这表明用 逼近 时，它的界只依赖，而与 无关.,因此，当 时,一致成立.,设 则当 时，在 上一致收敛于.,从而得到：,定理3,43,2.7 三次样条插值,44,2.7.1 三次样条函数,上是三次多项式，其中 是给定节点，,若函数 且在每个小区间,则称 是节点 上的三次样条函数.,若在节点 上给定函数值,（

11、7.1）,则称 为三次样条插值函数.,定义4,并成立,45,由于 在每个小区间 上有4个待定系数，,共有 个小区间，所以共有 个待定参数.,由于 在 上二阶导数连续，所以在节点,处应满足连续性条件,这些共有 个条件，再加上 本身还要满足的 个插值条件，共有 个条件，还需要2个才能确定.,（7.2）,46,通常可在区间 端点 上各加一个条件,1.已知两端的一阶导数值，即,（7.3）,（7.4）称为自然边界条件.,2.已知两端的二阶导数，即,其特殊情况为,（7.4）,（7.4）,常见的边界条件有以下3种：,（称为边界条件），,47,3.当 是以 为周期的周期函数时，则要求,此时插值条件（7.1）中

12、.,这样确定的样条函数 称为周期样条函数.,这时边界条件应满足,（7.5）,也是周期函数.,48,2.7.2 样条插值函数的建立,下面利用 的二阶导数值 表示.,由于 在区间 上是三次多项式，故,在 上是线性函数，,（7.7）,对 积分两次并利用 及，,可表示为,可定出积分常数，,于是得三次样条表达式,49,这里，是未知的.,（7.8）,50,为了确定,对 求导得,（7.9）,由此可求得,51,类似地可求出 在区间 上的表达式，从而得,利用 可得,（7.10）,其中,52,（7.11）,对第一种边界条件（7.3），可导出两个方程,（7.12）,53,如果令,（7.13）,那么（7.10）及（7

13、.12）可写成矩阵形式,54,对第二种边界条件（7.4），直接得端点方程,（7.14）,如果令,也可以写成（7.13）的矩阵形式.,则（7.10）和（7.14）,55,对于第三种边界条件（7.5），可得,其中,（7.15）,（7.10）和（7.15）可以写成矩阵形式,56,（7.16）,（7.13）和（7.16）是关于 的三对角方程组，在力学上解释为细梁在 截面处的弯矩，称为 的矩，,（7.13）和（7.16）的系数矩阵为严格对角占优阵，有唯一解,求解方法可见第5章第4节追赶法，将解得结果代入（7.8）的表达式即可.,方程组（7.13）和（7.16）称为三弯矩方程.,57,设 为定义在 上的函

14、数，在节点,试求三次样条函数，使它满足边界条件,例5,上的值如下：,58,由此得矩阵形式的方程组（7.13）为,解,由（7.11）及（7.12）,59,求解得,60,代入（7.8）得,（曲线见图2-6）,61,图2-6,62,给定函数 节点,用三次样条插值求,取,直接上机计算可求出 在表2-6所列各点的值.,例6,63,64,下图是用Matlab完成的样条插值（附程序）：,65,附：样条插值程序,n=11;m=61;x=-5:10/(m-1):5;y=1./(1+x.2);z=0*x;x0=-5:10/(n-1):5;y0=1./(1+x0.2);y1=interp1(x0,y0,x,spline);plot(x,z,r,x,y,k:,x,y1,r)gtext(Spline),gtext(y=1/(1+x2)title(Spline),注：interp1(x0,y0,x,spline)为Matlab中现成的样条插值程序.,66,也可以将三种插值结果画在一起：,67,2.7.3 误差界与收敛性,定理4,设 为满足第一种或第二,则有估计式,（7.17）,其中,种边界条件（7.3）或（7.4）的三次样条函数，,令,68,这个定理不但给出了三次样条插值函数 的误差估计.,还说明了当 时，及其一阶导数 和,二阶导数 均分别一致收敛于，及,