强制 Mathematica 在非结构化张量网格上进行插值

Question

该列表是一个简单的函数，它将 2D 点映射到数字，如果 你将每个 {{x,y},z} 视为 f[x,y]=z

{ 
 {{1,3},9}, {{1,4},16}, 
 {{2,4},8}, {{2,5},10} 
} 

我现在想要一个可以插值/外推 f[x ,y] 对于任何 {x,y}。

Mathematica 拒绝这样做：

Interpolation[{{{1,3},9}, {{1,4},16},{{2,4},8}, {{2,5},10}},  
 InterpolationOrder->1] 

插值::indim： 坐标不位于结构化上 张量积网格。

我明白为什么（Mathematica 想要一个“矩形”域），但是 强制 Mathematica 创建插值的最简单方法是什么？

这不起作用：

f[1,3]=9; f[1,4]=16; f[2,4]=8; f[2,5]=10; 
g=FunctionInterpolation[f[x,y],{x,1,2},{y,3,5}] 

函数插值::nreal:
16 在 {x, y} = {1, --} 附近，函数没有 评估为实数。 5 函数插值::nreal:
17 在 {x, y} = {1, --} 附近，函数没有 评估为实数。 5 函数插值::nreal:
18 在 {x, y} = {1, --} 附近，函数没有 评估为实数。 5 General::stop：进一步输出 函数插值::nreal 在此计算过程中将被抑制。

即使您忽略上面的警告，评估 g 也会给出错误

g[1.5,4] // FortranForm 


     f(1.5,4) + 0.*(-9.999999999999991*(f(1.4,4) - f(1.5,4)) +  
 -      0.10000000000000009* 
 -       (9.999999999999991* 
 -          (9.999999999999991*(f(1.4,4) - f(1.5,4)) +  
 -            4.999999999999996*(-f(1.4,4) + f(1.6,4))) +  
 -         0.5000000000000006* 
 -          (-10.000000000000014* 
 -             (-3.333333333333333*(f(1.3,4) - f(1.6,4)) -  
 -               4.999999999999996*(-f(1.4,4) + f(1.6,4))) -  
 -            9.999999999999991* 
 -             (9.999999999999991*(f(1.4,4) - f(1.5,4)) +  
 -               4.999999999999996*(-f(1.4,4) + f(1.6,4)))))) 

另一个“明显”的想法（插值插值函数 他们自己）也不起作用。

Answer 1

如果多项式插值可接受，则 InterpolatingPolynomial 会执行您的操作想要（其中 data 是上面的要点列表）：

In[63]:= InterpolatingPolynomial[data, {x, y}]

Out[63]= -24 + x (12 - 5 y) + 12 y

In[64]:= f[2, 3]

Out[64]= 6

您还可以使用 Fit 对第二个参数中指定的函数的线性组合进行最小二乘拟合：

In[65]:= Fit[Flatten /@ data, {1, x, y}, {x, y}]

Out[65]= 4.75 - 8. x + 4.5 y

当然，拟合函数可能无法精确地插值您的数据点。如果这种拟合是可以接受的，FindFit 可以拟合到您指定的任何（线性或非线性）模型函数：

In[72]:= FindFit[Flatten/@data, x y (a Sin[x] + b Cos[y]) + c, {a,b,c}, {x,y}]

Out[72]= {a -> -0.683697, b -> 0.414257, c -> 15.3805}

HTH！

Answer 2

请使用我的包！

http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/7760/

Answer 3

不幸的是，多项式太不稳定，但线性函数却不然
够扭动的。我相信正确的模型是几条线段，
但它们都有不同的坡度。

这是一个可怕的解决方法，可以满足我的要求。

(* data in format {{x,y},z} *) 
data = {{{1,3},9}, {{1,4},16}, {{2,4},8}, {{2,5},10}} 

(* find the ranges of x and y *) 
datax = DeleteDuplicates[Transpose[Transpose[data][[1]]][[1]]] 
datay = DeleteDuplicates[Transpose[Transpose[data][[1]]][[2]]] 

(* extract the values of y and z for each x *) 
datamap[t_]:=Map[{#[[1,2]], #[[2]]} &, Select[data, #[[1,1]] == t &]] 

(* interpolate for each value of x, create a rectangular array, and then 
   interpolate in y *) 
Map[(f[#]=Interpolation[datamap[#],InterpolationOrder->1])&, datax] 

(* and now apply f to the expanded grid I've created *) 

datatab = Flatten[Table[ 
 {{datax[[i]], datay[[j]]}, f[datax[[i]]][datay[[j]]]}, 
 {i,1,Length[datax]}, {j,1,Length[datay]}], 1] 

(* now mathematica will let me interpolate *) 
dataint = Interpolation[datatab, InterpolationOrder->1] 

(* The resulting function agrees with my original*) 

Flatten[Table[{{x,y},dataint[x,y]},{x,1,2},{y,3,5}],1] 

Out[29]= {{{1, 3}, 9}, {{1, 4}, 16}, {{1, 5}, 23}, {{2, 3}, 6}, {{2, 4}, 8},  
{{2, 5}, 10}} 

(* above contains all my original points [plus a few extra] *) 

(* and does a reasonable job of interpolating *) 

dataint[1.5,3.5] 

9.75 

which is the average of the four corner values: 

{dataint[1,3], dataint[1,4], dataint[2,3], dataint[2,4]} 

{9, 16, 6, 8}