数据插值与曲线拟合

1、数学模型与数学建模方法 Slide 1第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合大多数数学建模问题都是从实际工程或生活中提炼出来的，往往带有大量的离散的实验观测数据，要对这类问题进行建模求解，就必须对这些数据进行处理。 其目的是为了从大量的数据中寻找它们反映出来的规 律。用数学语言来讲，就是要找出与这些数据相应的变量之间的近似关系。 对于非确定性关系， 一般用统计分析的方法来研究，如回归分析的方法。 对于确定 性的关系，即变量间的函数关系， 一般可用数据插值与拟合的方法来研究。 本讲学习数据插值与拟和的基本方法和相关的MATLAB命令。数学模型与数学建模方法 Slide 2第七章第七章

2、 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合1 引例引例拟合并不要求函数图像通过这些点，但要求在某种准则下，该函数在这些点处的函数值与给定的这些值能最接近。简单地讲，插值是对于给定的n组离散数据，寻找一个函数，使该函数的图像能严格通过这些数据对应的点。例1：对于下面给定的4组数据，求在x=175处 y 的值。 x144169225y121315数学模型与数学建模方法 Slide 3第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合例1：对于下面给定的4组数据，求在x=175处 y 的值。 x144169225y121315这就是一个插值问题。 利用所得的函数来求x=175处 y 的值。我们可以先确定

3、插值函数，再需要说明的是这3组数据事实上已经反映出 x与y的 的函数关系为： xy 关系是不明显的。 ，当数据量较大时，这种函数也就是说，插值方法在处理数据时， 不论数据本身对应的被插值函数 )(xfy 是否已知， 它都要找到一个通过这些点的插值函数，此函数是被 数学模型与数学建模方法 Slide 4第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合插值函数的一个近似，从而通过插值函数来计算被插值函数在未知点处的近似值。 对于所构造的插值函数要求相对简单，便于计算，一般选用多项式函数来逼近。例2：观测物体的直线运动，得以下数据，求物体的运动方程。t（秒）00.91.93.03.95.0s（米）

4、010305080110数学模型与数学建模方法 Slide 5第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合例2：观测物体的直线运动，得以下数据，求物体的运动方程。t（秒）00.91.93.03.95.0s（米）010305080110这是一个拟合问题，其明显的特征是与数据对应的 函数未知，要找到一个函数来比较准确地表述这些数 据蕴藏的规律。 显然，我们找出的函数不一定会通过 这些点，也没有必要，因为观测数据本身并不是完全准确的。数学模型与数学建模方法 Slide 6第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合2 数据插值的基本原理数据插值的基本原理一般地，对于给定的n+1组数据 (

5、 ,)iixy(0,1,2, )in), 2 , 1 , 0(nixi互不相等，确定一个n次多项式 )(xPn使 ), 2 , 1 , 0()(niyxPiin。其中 )(xPn称为插值函数， ( ,)iixy为插值节点， )max,min(,00iniinixbxaba区间， 为插值), 2 , 1 , 0()(niyxPiin称为插值条件。当n=1时为线性插值。 )(1xP表示过两点 ),(),(1100yxyx、的直线方程，即 定理：满足n+1个插值节点的次数不超过n次的多多项式存在且唯一。数学模型与数学建模方法 Slide 7第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合稍加整理，

6、即得 101001011)(yxxxxyxxxxxP记 1010)(xxxxxl0101)(xxxxxl则它们满足： ) 1 , 0,(10)(jijijixlji称 )(xli为基函数， 那么 )(1xP是两个基函数的线性组合,也称为Lagrange 线性插值函数。)()(0010101xxxxyyyxP数学模型与数学建模方法 Slide 8第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合当 n=2 时为抛物插值。 )(2xP表示过三点 ),(),(),(221100yxyxyx、的抛物线方程，)()()(2010210 xxxxxxxxxl)()()(2101201xxxxxxxxxl)

7、()()(0212012xxxxxxxxxl使它们满足)2 , 1 , 0,(10)(jijijixlji则 )(2xP可表示为三个基函数的线性组合，即 仿照线性插值的情形取基函数数学模型与数学建模方法 Slide 9第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合2211002)()()()(yxlyxlyxlxP也称为Lagrange 抛物插值函数。一般地，满足插值条件的n次多项式为：iniinyxlxP0)()(其中基函数满足), 2 , 1 , 0()()()(0,0,nixxxxxlnjijjinjijji上述多项式插值又称为n次Lagrange插值。数学模型与数学建模方法 Sli

8、de 10第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合说明：1、多项式插值的基函数仅与节点有关，而与被插值的原函数 )(xfy 无关；2、插值多项式仅由数对 ), 2 , 1 , 0(),(niyxii确定， 而与数对的排列次序无关。3、多项式插值除拉格朗日多项式插值法外，还有 牛顿(Newton)插值法、埃尔米特(Hermite)插值法、三次样条插值法等，可参看有关数值分析的书籍。 其中Newton插值是拉格朗日插值的一种等价变形， Hermite插值一种带导数插值条件的插值。数学模型与数学建模方法 Slide 11第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合例例 将 0,/2

9、n 等分，用 g(x) = cos(x)产生 n+1个节点，作Pn(x)（取 n =1,2) ，计算cos(/6) 。 解解: n=1, (x0, y0)=(0,1), (x1,y1)=(/2,0), P1(x)=1-2x/, cos( /6)= P1( /6 )0.6667 n=2, (x0,y0)=(0,1), (x1,y1)=(/4,0.7071), (x2,y2)=(/2,0), P2(x)=8(x-/4)(x-/2)/2-16x(x-/2)0.7071/2 cos( /6)=P2( /6) 0.8508 精确值：精确值：cos ( /6) 0.8660数学模型与数学建模方法 Slid

10、e 12第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合下面来求解引例1(课堂练习)。引例1：对于下面给定的4组数据，求在x=175处 y 的值。 x144169225y121315解：用一次拉格朗日插值：所以取 12,x x为插值节点， 则 211121221( )xxxxP xyyxxxx计算得 1(175)13.21428572P因为插值点 175x 位于 1169x 和 2225x 之间， ，于是 (175)13.21428572f数学模型与数学建模方法 Slide 13第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合用二次拉格朗日插值：取 012144,169,225xxx，则

11、0201122012010210122021()()()()()()( )()()()()()()xxxxxxxxxxxxP xyyyxxxxxxxxxxxx计算得 2(175)13.23015873P，于是 (175)13.23015873f175（ 的准确值为 (175)13.22875656f） 由上例看出，二次插值的精度明显要比一次插值要高。 但对于拉格朗日多项式插值，是否插值其精度就一定越高呢？数学模型与数学建模方法 Slide 14第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合答案是：对于某些函数，适当地提高插值多项式的 次数，会提高计算精度。 但与此同时，多项式的次数 增大可

12、能造成插值函数的收敛性和稳定性越来越差， 逼近的效果往往不理想， 一个典型的例子是函数 5,5,11)(2xxf选取不同插值节点个数 n+1，其中 n 为插值多项式的 次数，使得它在结点的值与被插函数在对应结点的值相等。当n分别取2,4,6, 8,10时，绘出的插值图形如下。 数学模型与数学建模方法 Slide 15第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合-505-1.5-1-0.500.511.52y=1/(1+x2)n=2n=4n=6n=8n=10从图中可看出，图形显示出振荡现象，在5和-5附近误差很大。这种现象叫做Runge 现象。数学模型与数学建模方法 Slide 16第七章

13、第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合这说明，在大范围内使用高次插值，逼近效果往往并不理想。 解决此问题的思路是化整为零，采用分段 插值，即在小范围内使用低次多项式插值。 不是去寻求整个插值区间上的一个高次多项式， 也就是说插值区间划分为若干个小区间，在每个小区间上用低而是把次多项式插值， 在整个插值区间上就得到一个分段插值函数。区间的划分可以是任意的， 各个区间上插值多项 式的次数的选取也可按具体问题选择。 在分段插值中，较为简单的是分段线性插值。 数学模型与数学建模方法 Slide 17第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合实际数学建模中，在光滑性要求不高的条件下， 分段

14、线性或二次插值基本可以满足需要。 问题中提出的插值问题，有一些插值函数曲线要求然而实际具有较高的光滑性，如飞机机翼的下轮廓线。 分段线性插值虽然简单，但插值函数在结点处的 一阶导数一般不存在，光滑性不高， 样条插值的提出。 这就导致了三次在数学上，光滑程度的定量描述是： 函数(曲线)的 k 阶导数存在且连续，则称该曲线具有 k 阶光滑性。 数学模型与数学建模方法 Slide 18第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合光滑性的阶次越高，则越光滑。 分段多项式达到较高阶光滑性的方法？ 是否存在较低次的就是一个很好的例子。三次样条插值数学模型与数学建模方法 Slide 19第七章第七章

15、数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合3 三次样条插值三次样条插值三次样条插值是一种非常有效的插值方法，它在实际工程中有着非常重要的应用。 三次样条插值的理论推导是比较复杂的，但在数学软件MATLAB中有现成的调用程序，这样我们就可直接借助计算机来进行运算。 下面简单介绍一下三次样条插值的基本原理。定义：设给定区间 , a b上的一个划分 01:naxxxb如果函数 ( )S x满足条件： 数学模型与数学建模方法 Slide 20第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合定义： 设给定区间 , a b上的一个划分 01:naxxxb如果函数 ( )S x满足条件：（1）在每个子区间 1,

16、(1,2, )iixxin是三次多项式； （2） ( ),( ),( )S x S x Sx在区间 , a b上连续，记作 2( ) , S xC a b（3）对于在节点上给定的函数值 ( )(0,1,2, )iif xy in( )S x满足 ( )(0,1,2, )iiS xy in则称 ( )S x为 ( )f x在区间 , a b上的三次样条插值函数三次样条插值函数。数学模型与数学建模方法 Slide 21第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合简单地说，已经知道函数 ( )yf x在节点 01,nx xx上的函数值 ( )(0,1,2, )iif xy in多项式函数 ，现

17、要求一个三次( )S x，使满足( )(0,1,2, )iiS xy in且 2( ) , S xC a b。 由定义可知， ( )S x是区间 , a b上的分段分段三次插值多项式，即00111211( ),( ) ,( )( ),nnns xxx xs xxx xS xsxxxx数学模型与数学建模方法 Slide 22第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合由于 2( ) , S xC a b，这个函数的曲线具有二阶光滑度，看起来就很光顺了，能满足一般工程上的需要。其中 ( )is x是子区间 1 ,iix x插值于两点 11( ,),(,)iiiix yxy的三次多项式，即 (

18、)(,1;0,1,2,1)ijjs xyji iin00111211( ),( ) ,( )( ),nnns xxx xs xxx xS xsxxxx下面简单介绍一下三次样条插值函数的推导。数学模型与数学建模方法 Slide 23第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合现要求 1( ) ( ), ,0,1,1iiiS xs x xx xin32( )(0,1,1)iiiiis xa xb xc xdin,iiiia b c d为待定系数，共4n个。已知条件：1） ( )(0,1,)iiS xyin共 n+1个方程； 2） 20( ),nS xCxx111111111()(), ()(

19、), ()()(0,1, ,2)iiiiiiiiiiiis xsxs xsxs xsxin共 3(n-1) 个方程。数学模型与数学建模方法 Slide 24第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合现要求 4n 个待定系数，但只有(n+1)+ 3(n-1)=4n-2个方程，故需要补充两个方程，即所谓的边界条件边界条件。 通常有以下三类边界条件： 3.1）给定两个端点 0,nx x处的导数 0,nyy，即00()()nnS xyS xy3.2）给定两个端点 0,nx x处的导数 0,nyy00()()nnS xyS xy即3.3）周期性条件，即( )( )0(0)(0)(0,1,2)kk

20、nSxSxk 1) 2)3),( )iiiia b c dS x数学模型与数学建模方法 Slide 25第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合4 用用MATLAB软件求解插值问题软件求解插值问题在MATLAB中提供了一个一维插值函数interp1，它的调用格式为cy=interp1(x , y , cx , method)其中x、y是所给数据的横纵坐标，要求x的分量按升序或降序排列，cx是待求的插值点的横坐标，返回值cy是待求的插值点的纵坐标，method是插值方法， 该函数提供了四种可选的插值方法：数学模型与数学建模方法 Slide 26第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与

21、曲线拟合nearest最邻近点插值。 点和这两已知点间位置的远近来进行插值，取较近已知它根据已知两点间的插值插值点处的函数值作为未知插值点处的函数值。 linear线性插值。 它将相邻的数据点用直线相连， 按所生成的直线进行插值。spline三次样条插值。 它利用已知数据求出样条 函数后，按样条函数进行插值。cubic三次插值。 它利用已知数据求出三次多项式函数后， 按三次多项式函数进行插值。 缺省时插值方法为分段线性插值。数学模型与数学建模方法 Slide 27第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合下面用该函数来求解下列插值问题。对于下面给定的4组数据，求在x=110处 y的值。

22、 x100121144169y10111213输入命令：x=100 121 144 169;y=10 11 12 13;cx=110;cy=interp1(x,y,cx,linear); 数学模型与数学建模方法 Slide 28第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合运行结果为cy =10.4762。 由于线性插值只需要两个点，因而在上述命令中实际上只用了前两个点。 若将最后一个命令中的method改为缺省、nearest、cubic和spline，运行结果为依次为 cy =10.4762、cy =10、cy =10.4869、cy =10.4877 通过比较，显然三次样条插值的结果

23、最好。数学模型与数学建模方法 Slide 29第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合例：在1-12的11小时内，每隔1小时测量一次温度，测得的温度依次为：5，8，9，15，25，29，31，30，22，25，27，24。试估计每隔1/10小时的温度值。程序：hours=1:12;temps=5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24;h=1:0.1:12;t=interp1(hours,temps,h,spline); % (直接输出数据将是很多的)plot(hours,temps,+,h,t,r:) %作图xlabel(Hour),ylabel(Degree

24、s Celsius)数学模型与数学建模方法 Slide 30第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合数学模型与数学建模方法 Slide 31第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合xy机翼下轮廓线例 已知飞机下轮廓线上数据如下，求X每改变0.1时的Y值。数学模型与数学建模方法 Slide 32第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合程序：程序：lch(lagr1)lch(lagr1)function y=lagr1(x0,y0,x)function y=lagr1(x0,y0,x)n=length(x0); m=length(x);n=length(x0); m=

25、length(x);for i=1:mfor i=1:m z=x(i); z=x(i); s=0.0; s=0.0; for k=1:n for k=1:n p=1.0; p=1.0; for j=1:n for j=1:n if j=k if j=k p=p p=p* *(z-x0(j)/(x0(k)-x0(j);(z-x0(j)/(x0(k)-x0(j); end end end end s=p s=p* *y0(k)+s;y0(k)+s; end end y(i)=s; y(i)=s;endend数学模型与数学建模方法 Slide 33第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合x

26、0=0 3 5 7 9 11 12 13 14 15 ;y0=0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6 ;x=0:0.1:15;y1=lagr1(x0,y0,x);y2=interp1(x0,y0,x);y3=interp1(x0,y0,x,spline);subplot(3,1,1)plot(x0,y0,k+,x,y1,r)gridtitle(lagrange)subplot(3,1,2)plot(x0,y0,k+,x,y2,r)gridtitle(piecewise linear)subplot(3,1,3)plot(x0,y0,k+,x,y3,r)gri

27、dtitle(spline)数学模型与数学建模方法 Slide 34第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合数学模型与数学建模方法 Slide 35第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合曲线拟合是指：已知平面上 n 个点（xi, yi) i=1,n, 寻求一个函数（曲线）y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。 +xyy=f(x)(xi , yi)ii 为点（xi, yi) 与曲线 y=f(x) 的距离5 曲线拟合的基本原理曲线拟合的基本原理数学模型与数学建模方法 Slide 36第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合

28、拟合与插值的区别拟合与插值的区别函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同，二者的数学方法上是完全不同的。问题：问题：给定一批数据点，需确定满足特定要求的曲线或曲面。解决方案：解决方案： 若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势，这就是曲线数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。 若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题；数学模型与数学建模方法 Slide 37第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合根据曲线拟合问题的定义，其关键在于准则的选取， 选取的准则不同，其对应的拟合方法及其复杂程度也不相同。对于一维曲线拟合，

29、设n个不同的离散数据点为 ), 2 , 1(),(niyxii，要寻找的拟合曲线方程为 ( )yf x记拟合函数在 ix处的偏差为 ( )(1,2,)iiif xyin常用的准则有： 准则1： 选取 ( )f x，使所有偏差的绝对值之和最小，即 11( )minnniiiiif xy数学模型与数学建模方法 Slide 38第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合准则2： 选取 ( )f x，使所有偏差的绝对值的最大值最小，即11maxmax( )minnniiiiif xy准则3： 选取 ( )f x，使所有偏差的平方和最小，即 2211( )minnniiiiif xy相对而言，准

30、则3最便于计算，因而通常根据准则3 来选取拟合曲线 ( )yf x。准则3又称为最小二乘准则， 对应的曲线拟合方法称为最小二乘法。数学模型与数学建模方法 Slide 39第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合线性最小二乘法的基本思路线性最小二乘法的基本思路第一步:先选定一组函数 r1(x), r2(x), rm(x), mn, 令 f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+ +amrm(x)其中 a1,a2, am 为待定系数。第二步: 确定a1,a2, am 的最小二乘准则：使n个点（xi, yi) 与曲线 y=P(x) 的距离i 的平方和最小 。记 221211211(,)()

31、()nnmiiiiinmk kiiikJ a aaf xya rxy 问题归结为，求 a1,a2, am 使 J(a1,a2, am) 最小。数学模型与数学建模方法 Slide 40第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合线性最小二乘法的求解线性最小二乘法的求解要使 J(a1,a2, am) 最小，的必要条件得则由多元函数取得极值0(1,2,)kJkma即11( )( )0nmk kiikiika r xyr x 亦即111( ) ( )( )(1,2,)mnnjikiji kijiir x r xay r xkm 是未知量 12,ma aa的线性方程组， 称之为正定方程组。 数学模

32、型与数学建模方法 Slide 41第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合选定一组函数 12( ),( ),( )mr x r xrx组解出 后，就可由正规方程12,ma aa，于是就可得线性最小二乘拟合函数1 12 2( )( )( )( )m mf xa r xa r xa rx所给数据的散点图，观察数据所呈现出来的曲线的大致一般的做法是首先绘出形状， 再结合该问题所在专业领域内的相关规律和结论， 来确定拟合函数的形式。 实际操作时可在直观判断的基础上，选几种常用的曲线分别进行拟合，比较选择拟合效果最好的曲线。 面对一组数据，作线性最小二乘拟合时，恰当选定函12( ),( ),(

33、 )mr x r xrx是一个难点。 数数学模型与数学建模方法 Slide 42第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合常用的曲线有直线、多项式、双曲线和指数曲线等。 另外，曲线拟合又可分为线性曲线拟合和非线性曲线 拟合。一般地，如果拟合函数中的系数 naaa,10以线性形式出现， 全部如拟合函数 01( )nnf xaa xa x为线性拟合，也称为多项式拟合； 若拟合函数中的系数 naaa,10不能全部以线性形式出现， 如指数拟合函数xaeaaxP210)(为非线性曲线拟合。 实际应用中，多项式最小二乘拟合用的较多，MATLAB中也有专用函数。数学模型与数学建模方法 Slide 4

34、3第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合线性最小二乘拟合线性最小二乘拟合 f(x)=a1r1(x)+ +amrm(x)中函数中函数r1(x), rm(x)的选取方法的选取方法 1. 通过机理分析建立数学模型来确定通过机理分析建立数学模型来确定f(x)；+f=a1+a2xf=a1+a2x+a3x2f=a1+a2x+a3x2f=a1+a2/xf=aebxf=ae-bx 2. 将数据将数据(xi , yi) i=1, n 作图，通过直观判断确定作图，通过直观判断确定f(x)：数学模型与数学建模方法 Slide 44第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合6 用用MATLAB软件

35、求解拟合问题软件求解拟合问题在MATLAB中提供了一个多项式最小二乘拟合函数 polyfit (x, y, n) ，它的调用格式为P=polyfit(x, y, n)拟合多项式按自变量拟合多项式按自变量降幂排列的系数向量降幂排列的系数向量 输入同长度输入同长度的数组的数组X，Y拟合多项拟合多项式次数式次数下面用该函数来求解拟合问题引例2：数学模型与数学建模方法 Slide 45第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合例2：观测物体的直线运动，得以下数据，求物体的运动方程。t（秒）00.91.93.03.95.0s（米）010305080110输入命令：t=0 0.9 1.9 3 3.

36、9 5;s=0 10 30 50 80 110;plot(t,s,*-)xlabel(运动时间 t（秒）)ylabel(运动位移 s（米）)gtext(物体运动的时间与位移散点图)数学模型与数学建模方法 Slide 46第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合下面显示的是物体运动的时间与位移散点图：数学模型与数学建模方法 Slide 47第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合不难看出图形近似为一条直线，因此猜测用一次多项式来拟合，输入命令： P=polyfit(t,s,1) 运行结果为：P =22.2538 -7.8550即 xxP2538.22855. 7)(下面绘出的

37、是拟合曲线和散点图对比图形，数学模型与数学建模方法 Slide 48第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合可以看出拟合效果并不理想。 数学模型与数学建模方法 Slide 49第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合根据物理学中物体运动的方程，我们用二次曲线来拟合，输入命令： P=polyfit(t,s,2) 得到拟合函数为： 22488. 20814.115834. 0)(xxxP对比图形如下， 数学模型与数学建模方法 Slide 50第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合数学模型与数学建模方法 Slide 51第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟

38、合可见曲线拟合本身就是一个猜测的过程，通常是不断地修正拟合函数，使拟合效果达到满意的程度。可以看出拟合效果有明显改善，拟合曲线与散点图 基本上是吻合的，因此该物体运动的方程是22488. 20814.115834. 0)(ttts数学模型与数学建模方法 Slide 52第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合7 建模案例建模案例(1992年年A题：农作物施肥效果分析题：农作物施肥效果分析)某地区作物生长所需要的营养元素主要有氮（N）、 钾（K）、磷（P）。 某作物研究所在该地区对土豆 与生菜做了一定数量的实验，实验数据如下列表格所示，其中ha表示公顷，t表示吨，kg表示公斤。 当一个

39、营养素的施肥量变化时，总将另两个营养素的施肥量保持在第七个水平上， 于N的施肥量做实验时，P与K的施肥量分别取为 如对土豆产量关196kg/ha与372kg/ha。 试分析施肥量与产量之间的关系。 数学模型与数学建模方法 Slide 53第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合土豆：土豆： N P K施肥量(kg/ha)产量(t/ha)施肥量(kg/ha)产量(t/ha)施肥量(kg/ha)产量(t/ha)0346710113520225933640447115.1821.3625.7232.2934.0339.4543.1543.4640.8330.7502449739814719

40、624529434233.4632.4736.0637.9641.0440.0941.2642.1740.3642.730479314018627937246555865118.9827.3534.8638.5238.4437.7338.4343.8742.7746.22数学模型与数学建模方法 Slide 54第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合生菜生菜： N P K施肥量(kg/ha)产量(t/ha)施肥量(kg/ha)产量(t/ha)施肥量(kg/ha)产量(t/ha)028568411216822428033639211.0212.7014.5616.2717.7522.5

41、921.6319.3416.1214.11049981471962943914895876856.399.4812.4614.3817.1021.9422.6421.3422.0724.530479314018627937246555865115.7516.7616.8916.2417.5619.2017.9715.8420.1119.40数学模型与数学建模方法 Slide 55第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合模型假设：模型假设：1、研究所的实验是在相同的正常实验条件(如充足 的水分供应，正常的耕作程序)下进行的，产量的变化是由施肥量的改变引起的，产量与施肥量之间存在一定的规

42、律。（此假设的目的是抓住影响产量的主要因素而剔除次要因素，使要研究的问题内部诸因素明朗化，即抓住主要矛盾） 2、土壤本身已含有一定数量的氮、磷、钾等肥料， 即具有一定的天然肥力。 数学模型与数学建模方法 Slide 56第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合2、土壤本身已含有一定数量的氮、磷、钾等肥料， 即具有一定的天然肥力。 （此假设非常符合常理，而且实验数据也证明了此假设的合理性，因而此假设将实验数据中所隐藏的信息清晰化）3、每次实验是相互独立的，互不影响。 （此假设澄清了在连续进行的实验中，后期实验产量与前期施肥无关） 数学模型与数学建模方法 Slide 57第七章第七章 数

43、据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合符号说明：符号说明： W：农作物产量； x：施肥量； N、K、P ：氮、磷、钾肥的施肥量； wT：农产品价格； xT：肥料价格； Tn、Tp、Tk：氮、磷、钾肥的价格；1010210,cccccbbbba：常数。 数学模型与数学建模方法 Slide 58第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合问题分析：问题分析：1、普遍规律施肥量与产量满足下图所示关系，它分为三个不同的区段，第二区段，随着施肥量的增加，作物产量平缓上升， 一定限度后， 第三区段，当施肥量超过产量反而随施肥量的增加而减少。施肥量的增加而迅速增加， 在第一区段，当施肥量较小时，作物产量随

44、数学模型与数学建模方法 Slide 59第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合数学模型与数学建模方法 Slide 60第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合2、数据分析通过绘制散点图，初步得到农作物产量与施肥量间的定性认识。数学模型与数学建模方法 Slide 61第七章第七章 数据插值与曲线拟合数据插值与曲线拟合从散点图可以发现，氮肥施加量与农作物的产量大致呈指数关系， 磷肥施加量与农作物产量大致呈分段直线关系，钾肥施加量与土豆产量大致呈指数关系，与生菜产量产量关系规律不明显。 但有一点，钾肥施加量的增加时，生菜产量上升幅度不大，波动也不大，这说明钾肥对生菜产量的影响较小。 3、理论支撑