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<html>
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<title>學用MatLab</title>
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<body bgcolor="#CCFFCC" text="#666600" link="#009900" alink="#00FF00" vlink="#006600">
<h1 align="center">多項式與插值</h1>
<h2>多項式</h2>
<h3>多項式的表達</h3>
<p>MatLab中用按降冪排列的多項式系數組成的行向量表示多項式,如:<br>
  p(x)=x^3-2x-5被表示為:</p>
<p class="code">p = [1 0 –2 –5]; </p>
<h3>多項式的根</h3>
<p class="code">r = roots(p)<br>
  r = <br>
     2.0946   <br>
     –1.0473 + 1.1359i <br>
    –1.0473  – 1.1359i </p>
<p>根被儲存為<span class="explain">列向量</span>.<br>
  若要由方程的根構造多項式,則</p>
<p class="code">p2 = poly(r) <br>
  p2 = <br>
    1 8.8818e-16   –2    –5 </p>
<h3>多項式估計</h3>
<p>可以用多項式估計出多項式在某一點的值:</p>
<p class="code">polyval(p,5) <br>
  ans = <br>
     110</p>
<p>同樣也可以估計矩陣多項式的值p(X) = X^3 – 2X – 5I,</p>
<p class="code">X = [2 4 5; –1 0 3; 7 1 5]; <br>
  Y = polyvalm(p,X) <br>
  Y = <br>
    377 179 439 <br>
    111 81 136 <br>
    490 253 639</p>
<h3>卷積</h3>
<p>多項式相乘是一個卷積的過程,conv()</p>
<p class="code">a = [1 2 3]; <br>
  b = [4 5 6]; <br>
  c = conv(a,b) <br>
  c = <br>
     4  13  28  27  18</p>
<p>多項式相除是其逆過程,用deconv():</p>
<p class="code">[q,r] = deconv(c,a) <br>
  q = <br>
    4   5   6 <br>
  r = <br>
    0   0   0   0   0</p>
<h3>多項式曲線逼近</h3>
<p>polyfit(x,y,n)能用多項式逼近由x,y向量提供的數據,n是其階數,如:</p>
<p class="code">x = [1 2 3 4 5]; <br>
  y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4];<br>
  p = polyfit(x,y,3) <br>
  p = <br>
     –0.1917   31.5821   –60.3262   35.3400 </p>
<p>將圖畫出</p>
<p class="code">x2 = 1:.1:5; <br>
  y2 = polyval(p,x2); <br>
  plot(x,y,’o’,x2,y2) <br>
  grid on </p>
<p><img src="image/poly1.jpg" width="531" height="404"> </p>
<h3>分式多項式分解</h3>
<p>residue()可將分式多項式分解如下:</p>
<p><img src="image/poly2.jpg" width="294" height="62"></p>
<p>對于下式</p>
<p><img src="image/poly3.jpg" width="200" height="66"></p>
<p>分解為:</p>
<p class="code">b = [–4 8]; <br>
  a = [1 6 8]; <br>
  [r,p,k] = residue(b,a) <br>
  r = <br>
     –12   8 <br>
  p = <br>
     –4   –2 <br>
  k = <br>
     []</p>
<p>重載此函數可以完成分式多項式相加:</p>
<p class="code">[b2,a2] = residue(r,p,k) <br>
  b2 = <br>
     –4   8 <br>
  a2 = <br>
     1    6   8</p>
<h2>插值</h2>
<p>插值是在已知的數據列中,估計別點的函數值.</p>
<h3>一維插值</h3>
<p>一維插值在MatLab中有兩種方法:<br>
  @ 多項式插值<br>
  @ 建立在FFT上的插值</p>
<p><span class="explain">多項式插值</span></p>
<p>yi = interp1(x,y,xi,method)<br>
  x是坐標向量,y是數據向量,xi是待估計點向量,method是插值方法,<br>
  method有四種:<br>
    1.nearest 尋找最近數據點,由其得出函數值;<br>
    2.linear 線性插值(該函數的默認方法);<br>
    3.spline 樣條插值,數據點處光滑--左導等于右導;<br>
    4.cubic 三次插值</p>
<p>以上四種方法得出的數據值一個比一個精確,而所需內存及計算時間也一個比一個要大要長.</p>
<p><span class="explain">建立在FFT上的插值</span></p>
<p>這種方法利用了快速傅立葉變換</p>
<p>y = interpft(x,n),其中,x含有周期性的函數值.</p>
<h3>二維插值</h3>
<p>ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI,method)<br>
  method有三種:<br>
    1.nearest 尋找最近數據點,由其得出函數值;<br>
    2.linear 二維線性插值<br>
    3.cubic 二維三次插值</p>
<p>下面來看看二維插值的例子:</p>
<p>先創造數據點:</p>
<p class="code">[x,y] = meshgrid(–3:1:3); <br>
  z = peaks(x,y); <br>
  surf(x,y,z)</p>
<p><img src="image/poly4.jpg" width="559" height="406"></p>
<p>再比較一下不同的插值</p>
<p class="code">[xi,yi] = meshgrid(–3:0.25:3);<br>
  zi1 = interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');<br>
  zi2 = interp2(x,y,z,xi,yi,'bilinear');<br>
  zi3 = interp2(x,y,z,xi,yi,'bicubic');</p>
<p><img src="image/poly51.jpg" width="462" height="396"><br>
  <img src="image/poly52.jpg" width="466" height="418"><br>
  <img src="image/poly53.jpg" width="495" height="411"></p>
<h3>三維及多維插值</h3>
<p>列出函數,其余從略</p>
<p>VI = interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI,method)<br>
  VI = interpn(X1,X2,X3...,V,Y1,Y2,Y3,...,method)<br>
</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><font size="6"><a href="index.htm">back</a></font></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>&nbsp;</p>
</body>
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