【数据插值是什么】数据插值是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点 。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值 。
插值拟合的概念是什么?1、回归一般指线性回归,是求最小二乘解的过程 。在求回归前,已经假设所有型值点同时满足某一曲线方程,计算只要求出该方程的系数
2、多项式插值:用一个多项式来近似代替数据列表函数,并要求多项式通过列表函数中给定的数据点 。(插值曲线要经过型值点 。)
3、多项式逼近:为复杂函数寻找近似替代多项式函数,其误差在某种度量意义下最小 。(逼近只要求曲线接近型值点,符合型值点趋势 。)
4、多项式拟合:在插值问题中考虑给定数据点的误差,只要求在用多项式近似代替列表函数时,其误差在某种度量意义下最小 。
注意:
表列函数:给定n+1个不同的数据点(x0,y0),(x1,y1),(xn,yn),称由这组数据表示的函数为表列函数 。
逼近函数:求一函数,使得按某一标准,这一函数y=f(x)能最好地反映这一组数据即逼近这一表列函数,这一函数y=f(x)称为逼近函数
插值函数:根据不同的标准,可以给出各种各样的函数,如使要求的函数y=f(x)在以上的n+1个数据点出的函数值与相应数据点的纵坐标相等,即yi=f(x1)(i=0,1,2n) 这种函数逼近问题称为插值问题,称函数y=f(x)为数据点的插值函数,xi称为插值点 。
插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分
他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束,求取一个定义 在连续集合S(M包含于S)的未知连续函数,从而达到获取整体规律的
目的,即通过"窥几斑"来达到"知全豹" 。
简单的讲,所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的 差别(最小二乘意义)最小 。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归 。表 达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合 。
而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息,通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数,使得该函数在给 定离散点上满足约束 。插值函数又叫作基函数,如果该基函数定义在整个定义域上,叫作全域基,否则叫作分域基 。如果约束条件中只有
函数值的约束,叫作Lagrange插值,否则叫作Hermite插值 。
从几何意义上将,拟合是给定了空间中的一些点,找到一个已知形式未知参数的连续曲面来最大限度地逼近这些点;而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点 。
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