数据拟合与插值

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1、第十章数据拟合与插值§10.1引言在解决实际问题的生产（或工程）实践和科学实验过程中，通常需要通过研究某些变量之间的函数关系来帮助我们认识事物的内在规律和本质属性，而这些变量之间的未知函数关系又常常隐含在从试验、观测得到的一组数据之中。因此，能否根据一组试验观测数据找到变量之间相对准确的函数关系就成为解决实际问题的关键。(x,y)例如在工程实践和科学实验中，常常需要从一组试验观测数据ij，i=0,1,,n之y中找到自变量x与因变量之间的函数关系，一般可用一个近似函数y=f(x)来表示。函数y=

2、f(x)的产生办法因观测数据和要求不同而异，通常可采用数据拟合与函数插值两种办法来实现。数据拟合主要是考虑到观测数据受随机观测误差的影响，进而寻求整体误差最小、能较好y=f(x)反映观测数据的近似函数y=f(x)，此时并不要求所得到的近似函数满足yi=f(xi)，i=0,1,,n。函数插值则要求近似函数y=f(x)在每一个观测点xi处一定要满足yi=f(xi)，i=0,1,,n。在这种情况下，通常要求观测数据相对比较准确，即不考虑观测误差的影响。在实际问题中，通过观测数据能否正确揭示某些变量

3、之间的关系，进而正确认识事物的内在规律与本质属性，往往取决于两方面因素。其一是观测数据的准确性或准确程度，这是因为在获取观测数据的过程中一般存在随机测量误差，导致所讨论的变量成为随机变量。其二是对观测数据处理方法的选择，即到底是采用插值方法还是用拟合方法，插值方法之中、拟合方法之中又选用哪一种插值或拟合技巧来处理观测数据。插值问题忽略了观测误差的影响，而拟合问题则考虑了观测误差的影响。但由于观测数据客观上总是存在观测误差，而拟合函数大多数情况下是通过经验公式获得的，因此要正确揭示事物的内在规律，

4、往往需要对大量的观测数据进行分析，尤为重要的是进行统计分析。统计分析的方法有许多，如方差分析、回归分析等。数据拟合虽然较有效地克服了随机观测误差的影响，但从数理统计的角度看，根据一个样本计算出来的拟合函数（系数），只是拟合问题的一个点估计，还不能完全说明其整体性质。因此，还应该对拟合函数作区间估计或假设检验，如果置信区间太大或包含零点，则由计算得到的拟合函数系数的估计值就毫无意义。这里所采用的统计分析方法就是所谓的回归分析。另外还可用方差分析的方法对模型的误差作定量分析。对于插值方法，本章在第二

5、节中简单介绍最常用的插值法的基本结论及其Matlab实现问题。由于数据拟合问题必须作区间估计或假设检验，所以除了在本章第三节、第四节中介绍最基本的数据拟合方法——最小二乘法的基本结论及其Matlab实现问题外，我们在第五节中专门介绍了对数值拟合问题进行区间估计或假设检验的统计方法，即介绍回归分析方法及其Matlab实现。数据处理问题通常情况下只是某个复杂实际问题的一个方面或部分内容，因而这里所介绍的数据处理方法——函数插值和数据拟合的方法（包括回归分析）通常只能解决实际问题中的部分问题——计算问

6、题。一般来说，对实际问题进行数学建模需要用到多方面知识，只有很少的情况下可以单独使用本章所介绍的内容，故我们只在本章最后一节以修改后的美国91年数学建模A题为例说明如何使用数值计算知识建立数学模型，从而解决实际问题的方法。§10.2插值方法在实际问题中所遇到的插值问题一般分为一维插值问题和二维插值问题。本节主要介绍最常用的一维插值方法及其一些简单结果。y=g(x)g(x)一维插值问题的数学描述为：已知某一函数（的解析表达式可能十分复杂，xjyjj=0,1,,n也可以是未知的）在区间[a,b]上

7、n+1个互异点处的函数值，，还知道g(x)[a,b]g(x)[a,b]在上有若干阶导数，如何求出在上任一点x的近似值。x一维插值方法的基本思想是：根据g(x)在区间[a,b]上n+1个互异点j（称为节点）的yjj=0,1,,nf(x)函数值，，求一个足够光滑、简单便于计算的函数（称为插值函数）作g(x)为的近似表达式，使得f(xj)=yjj=0，，1，…，n。（10.1）[a,b]g(x)然后计算f(x)在区间(称为插值区间)上点x（称为插值点）的值作为原函数（称f(x)为被插函数）在此点的近

8、似值。求插值函数的方法称为插值方法，（10.1）称为插值条件。代数多项式比较简单，常用多项式作为插值函数。一插值多项式的存在唯一f(x)假设是一个满足插值条件（10.1）的次数不超过n的代数多项式，即nf(x)=a+ax++ax01n（10.2）为满足（10.1）的插值函数，则f(x)的n+1个待定系数a0，a1，…，an满足2nìa+ax+ax++ax=y,01020n00ï2nïa0+a1x1+a2x1++anx1=y1,íïï2na+ax+ax++ax=y.î01n2nnnn（