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在科学计算与工程建模中,我们经常面对一组离散的平面数据点 (xi,yi)(x_i, y_i)(xi,yi),总数约 100010001000 个,目标是构造一条光滑曲线来逼近这些点,并进一步获得其数学表达式。理想情况下,该表达式不仅能用于数值计算,还应支持符号运算,如求导、积分、极限等。Python 中的 scipy 提供了强大的数值插值工具,而 sympy 则擅长符号代数。本文将展示如何结合二者,先利用 scipy.interpolate.CubicSpline 进行三次样条插值,提取其分段多项式系数,再构建一个完全由 sympy 管理的符号表达式,并解决大规模分段函数在数值计算中的效率瓶颈,最终通过可视化验证其正确性。

三次样条插值是一种在每个相邻数据点区间 [xi,xi+1][x_i, x_{i+1}][xi,xi+1] 上构造三次多项式 Si(x)S_i(x)Si(x) 的方法,确保整体曲线在节点处连续、一阶导数连续和二阶导数连续。对于 nnn 个数据点,样条由 n−1n-1n1 个分段多项式组成。scipyCubicSpline 类高效地完成了这一任务,其内部以系数矩阵 cs.ccs.ccs.c 的形式存储每个区间的多项式系数。具体地,对于第 iii 个区间,其多项式表示为:

Si(x)=ai+bi(x−xi)+ci(x−xi)2+di(x−xi)3 S_i(x) = a_i + b_i(x - x_i) + c_i(x - x_i)^2 + d_i(x - x_i)^3 Si(x)=ai+b

http://www.dtcms.com/a/416453.html

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