最优插值

matlab 代码中的 fnames-Optimal-Interpolation-Glider-Data 是个蛮实用的资源，适合海洋滑翔机（Seaglider）数据的同学。它用的是**最优插值**（Optimal Interpolation, 简称 OI）技术，把不同时间点、不同深度的观测数据整齐地插到一个统一网格上，方便后续。 最有意思的是，这套 OI 算法原本是用**MATLAB**写的，但作者用 Python 做了前，读数据用的是**Luke Gregor 的 BuoyancyGliderUtils**库。挺聪明的思路——用 Python 数据，再交给 MATLAB 做插值，效率还不错。

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

Matlab 的最优化工具箱里的linprog命令格式挺直观的，目标函数的系数放c里，约束矩阵放A，右端项放b，能设置上下限也挺方便，适合线性规划入门练手。你要是刚接触最优化问题，看看这个讲义会蛮有的。除了格式讲清楚了，还有不少例子，配合代码跑一下，快就能上手。

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

强健且最优控制是现代控制理论中的重要议题，涵盖了在面对不确定性和外部干扰时系统稳定性和性能的优化问题。

黑白风格的公式推导搭配实战代码，《精通 MATLAB 最优化计算-龚纯》这本书真挺香的。内容结构清晰，数学基础和代码实现都讲得扎实，适合搞最优化模型的你随手查、反复读。 龚纯的书挺注重实操的，不光是推导公式，还结合了MATLAB 的优化工具箱讲各种优化方法，比如线性规划、非线性规划、整数规划这些，代码都能直接跑，像fmincon、linprog这些常用函数也都讲到了。 讲得不啰嗦，思路也清晰。有时候你卡在一个模型调不出结果，翻下这书，看看例子，照着改一改参数，思路就顺了。而且不止教材，网上也有挺多相关资源可以搭配着用： 像这个MATLAB 优化工具包就配套得不错，基本是书里第五章内容的延伸。再

光滑性的数学定义：若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数，则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法？答案是肯定的，三次样条插值就是一个很好的例子。

拉格朗日插值的思路，挺适合用在数学建模里搞插值和拟合的。给你一堆点，x0 到 xn，y0 到 yn，要求你找个多项式刚好能穿过这些点。拉格朗日插值公式就专门干这个事儿的，插值点多也不怕，思路就是构造一组叫 Li(x) 的基函数，各管一个点，加起来刚刚好。 在 MATLAB 里搞这个也蛮方便，网上一堆资源，直接下下来改改参数就能跑。像这个《拉格朗日多项式插值的 MATLAB 开发》，讲得比较清楚，代码结构也不复杂。 如果你对插值法的细节感兴趣，可以看看《拉格朗日插值多项式的特殊形式》这篇文章，里面讲了一些变种和优化点。还有一些具体的代码示例，对上手蛮有。 使用的时候注意别拿太多点，不然多项式阶数

matlab经典全集（包含插值原始代码）B样条插值示例

此代码展示了Kriging插值在Matlab中的应用。