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Interpolación y. Ajuste de funciones. Una Introducción. 22. 20. 18. 16. Grados. 14. 12. 10. 8. 6. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 4. Hora. Un problema de Aproximación. Evolución de la temperatura diurna. Interpolacion. Interpolación Polinomial
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Interpolación y Ajuste de funciones Una Introducción
22 20 18 16 Grados 14 12 10 8 6 6 8 10 12 14 16 18 20 22 4 Hora Un problema de Aproximación • Evolución de la temperatura diurna
Interpolacion • Interpolación Polinomial • Polinomios Osculadores: Interpolación de Hermite • Interpolación Racional: Aproximaciones de Pade • Interpolación segmentaria: Splines • Otros
Ajuste • Polinomios de Taylor • Mínimos Cuadrados • Minimización de normas • Aproximación Racional • Series de Fourier • Curvas de Bezier • B-Splines
Interpolación Polinómica Segmentaria • Limitaciones de la interpolación polinómica • Grado del polinomio • Carácter de la función a interpolar • Alternativa propuesta: Splines. • Numéricamente estable • Matrices dispersas • Agradable a la vista
Interpolación Polinomica Segmentaria: Splines • Interpolación Segmentaria • Interpolación Segmentaria Lineal • Interpolación Segmentaria Cúbica • Condiciones Naturales • Condiciones sobre la derivada
Interpolación Segmentaria Lineal: Función de Runge Polinomio grado 4 Spline lineal 1 1 0.9 0.8 0.8 0.6 0.7 0.6 0.4 0.5 0.2 0.4 0.3 0 0.2 -0.2 0.1 -0.4 0 -1 0 1 -1 0 1
Perfil para un diseño Polinomio interpolador
Aplicaciones • Ingeniería y Diseño (CAD/CAM, CNC’s) • Geología • Aeronáutica y automoción • Economía • Procesamiento de señales e imágenes (Reconocimiento de patrones, recuperación de imágenes) • Robótica • Medicina (Aparatos auditivos, mapas cerebrales) • Meteorología (Mapas climáticos, detección de inundaciones,...) • Mundo Virtual Distribuido Multiusuario
Splines Lineales • Polinomio de Lagrange • Polinomio de Newton
Splines Lineales ¿Cómo calculamos Splines lineales con Matlab?
Interpolación Segmentaria Lineal: Función de Runge Polinomio grado 4 Spline lineal 1 1 0.9 0.8 0.8 0.6 0.7 0.6 0.4 0.5 0.2 0.4 0.3 0 0.2 -0.2 0.1 -0.4 0 -1 0 1 -1 0 1
Splines Cúbicos • Spline cúbico 4nincógnitas • Condiciones de interpolación n+1 ecuaciones • Condiciones de conexión 3(n-1) ecuaciones
h c + 2 ( h + h ) c + h c = k - 1 k - 1 k - 1 k k k k + 1 3 3 = ( a - a ) - ( a - a ) k + 1 k k k - 1 h h k k - 1 n-1 ecuaciones y n+1 incógnitas
Ejemplo de la temperatura Polinomio interpolador Spline cúbico 22 22 20 20 18 18 16 16 Grados Grados 14 14 12 12 10 10 8 8 6 6 5 10 15 20 5 10 15 20 Hora Hora
Splines Cúbicos ¿Cómo calculamos Splines cúbicos con Matlab?
Interpolación segmentaria con MATLAB • Interpolación segmentaria cúbica • ps = spline(x,y) % Devuelve el Spline, no los coeficientes • [x,s] = unmkpp(ps) % Devuelve los coeficientes • ps = mkpp(x,s) • syy = spline(x,y,xx) = ppval(ps,xx) • Interpolación segmentaria lineal • lyy = interp1(x,y,xx)
Spline de MATLAB Interpolación Lineal 1 1 0.5 0.5 0 0 -1 0 1 -1 0 1 Spline Natural Spline Derivada 1 1 0.5 0.5 0 0 -1 0 1 -1 0 1