实验3 插值方法
插 值 法(3)
第三章 插 值 法在观察或总结某些现象时，往往会发现所关心变量之间存在着某种联系，但是这种联一般很难用解析式表达。
有时即便找出了其解析表达式，由于表达式过于复杂，使用或计算起来也可能十分困难。
于是就想到能否用形式比较简单的函数去近似原来很困难得到或应用起来不便的函数。
本章所讨论的插值法就是函数近似表达的一种方法。
这里介绍的插值方法本身也是以后介绍的方法如：数值积分，数值微分，以及微分方程的数值解的基础。
本章主要介绍插值函数的构造，误差估计及简单介绍方法的收敛性和稳定性。
§1.插值的基本概念插值定义：设f(x)为定义在[a,b]上的函数，n 10x ,,x ,x 为［a,b ］上n+1个互不相同的点，Ｙ为给定的某一个函数类，若Ｙ上有函数y(x)，满足：n ,,2,1,0i ),x (f )x (y i i ==(3—１)则称y(x)为f(x)关于节点n 10x ,,x ,x 在Ｙ上的插值函数，点n 10x ,,x ,x 称为插值节点,f(x)称为被插值函数。
包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，条件（3—１）称为插值条件。
关于函数插值，我们要回答以下几个问题：(1)给定了被插函数（即f(x)），插值节点n 10x ,,x ,x 及插值函数类Ｙ，那么满足插值条件的插值函数是否存在？若存在，是否唯一？即插值的存在性与唯一性问题。
(2)如若插值函数存在唯一，如何构造插值函数?即采用何种插值方法问题。
(3)y(x)作为f(x)的近似函数，存在误差R(x)=f(x)-y(x)。
如何估计其误差？当不斯地增加插值节点，那么插值函数列是否收敛被插函数。
现在首先回答第一个问题：由于我们这里介绍的插值函数类Ｙ是多项式类。
故要求插值函数是多项式的情况下，来回答存在性与唯一性问题。
定理：设)x (M n 表示次数不超过n 次的多项式的全体，则满足插值条件（3—１）的，属于函数类Ｙ＝)x (M n 的插值多项y(x)存在且唯一。
插值法实验报告
实验二插值法1、实验目的：1、掌握直接利用拉格郎日插值多项式计算函数在已知点的函数值；观察拉格郎日插值的龙格现象。
2、了解Hermite插值法、三次样条插值法原理，结合计算公式，确定函数值。
2、实验要求:1)认真分析题目的条件和要求，复习相关的理论知识，选择适当的解决方案和算法；2)编写上机实验程序，作好上机前的准备工作；3)上机调试程序，并试算各种方案，记录计算的结果（包括必要的中间结果）；4)分析和解释计算结果；5)按照要求书写实验报告；3、实验内容：1) 用拉格郎日插值公式确定函数值；对函数f(x)进行拉格郎日插值，并对f(x)与插值多项式的曲线作比较。
已知函数表：（0.56160,0.82741）、（0.56280,0.82659）、（0.56401,0.82577）、（0.56521,0.82495）用三次拉格朗日插值多项式求x=0.5635时函数近似值。
2) 求满足插值条件的插值多项式及余项1)4、题目：插值法5、原理：拉格郎日插值原理：n次拉格朗日插值多项式为：Ln (x)=yl(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x)n=1时，称为线性插值，L 1(x)=y(x-x1)/(x-x1)+y1(x-x)/(x1-x)=y+(y1-x)(x-x)/(x1-x)n=2时，称为二次插值或抛物线插值，L 2(x)=y(x-x1)(x-x2)/(x-x1)/(x-x2)+y1(x-x)(x-x2)/(x1-x)/(x1-x2)+y2(x-x0)(x-x1)/(x2-x)/(x2-x1)n=i时，Li= （X-X0）……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n)（X-X0）……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n)6、设计思想：拉格朗日插值法是根据n + 1个点x0, x1, ... x n(x0 < x1 < ... x n)的函数值f (x0), f (x1) , ... , f (x n)推出n次多項式p(x)，然后n次多項式p (x)求出任意的点x对应的函数值f (x)的算法。
插值法实验报告
插值法实验报告插值法实验报告一、引言插值法是一种常用的数值分析方法，用于通过已知数据点的函数值来估计在其他位置的函数值。
它在科学计算、图像处理、工程设计等领域有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作，深入理解插值法的原理和应用。
二、实验目的1. 掌握拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理和计算方法；2. 通过实验比较不同插值方法的精度和效率；3. 分析插值法在实际问题中的应用。
三、实验步骤1. 收集实验数据：在实验室内设置几个测量点，记录它们的坐标和对应的函数值；2. 使用拉格朗日插值法计算其他位置的函数值：根据已知数据点，利用拉格朗日插值公式计算其他位置的函数值；3. 使用牛顿插值法计算其他位置的函数值：根据已知数据点，利用牛顿插值公式计算其他位置的函数值；4. 比较不同插值方法的精度和效率：通过计算误差和运行时间，比较拉格朗日插值法和牛顿插值法的性能差异；5. 分析插值法在实际问题中的应用：结合实验结果，探讨插值法在实际问题中的优势和局限性。
四、实验结果与分析1. 拉格朗日插值法的计算结果：根据已知数据点，利用拉格朗日插值公式计算其他位置的函数值；2. 牛顿插值法的计算结果：根据已知数据点，利用牛顿插值公式计算其他位置的函数值；3. 误差分析：比较插值结果与真实函数值之间的误差，分析误差的来源和影响因素；4. 运行时间分析：比较不同插值方法的运行时间，分析其效率和适用场景。
五、实验结论1. 拉格朗日插值法和牛顿插值法都是常用的插值方法，它们在不同场景下有各自的优势；2. 插值法在实际问题中的应用需要考虑数据的分布、函数的性质和计算效率等因素；3. 本实验结果表明，拉格朗日插值法和牛顿插值法在精度和效率上存在差异，具体选择哪种方法应根据实际需求进行权衡。
六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了插值法的原理和应用。
实验结果表明，插值法在科学计算和工程设计中具有重要的作用。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的要求和数据的特点选择合适的插值方法，以达到更好的效果。
计算方法第三章(插值法)解答
Aitken（埃特肯）算法 N 0,1,,k , p ( x) L( x) N 0,1,,k ( x)
N 0,1,,k 1, p ( x) N 0,1,,k ( x) x p xk
Neville（列维尔）算法
( x xk )
Ni ,i 1,,k ( x) L( x) Ni ,i 1,,k 1 ( x) Ni 1,i 2,k ( x) Ni ,i 1,,k 1 ( x) xk xi ( x xi )
( x0 , y0 ), ( x1 , y1 )
容易求出，该函数为：
x x0 x x1 y y0 y1 x0 x1 x1 x0
一般插值问题：求过n+1个点
( x0 , y0 ), ( x1 , y1 ),,( xn , yn )
的不超过n次多项式 Ln ( x )。
Ln ( x) yi li ( x )
例子：求方程 x3-2x-5=0 在(2 , 3)内的根 思路: 设 y = f(x) =x3-2x-5 ，其反函数为 x=f -1(y)，则 根为x* =f -1(0) 。先用3= f -1(16)， 2= f -1(-1)插值，得 N0,1 (y) ≈f -1(y), 计算N0,1 (0)= 2.058823, f(2.058823) = -0.39 ，以-0.39为新的节点，继续……
第三章 插值法
第一节 插值多项式的基本概念
假设已经获得n+1点上的函数值
f xi yi , i 0,1,, n,
即提供了一张数据表
x
y f x
x0
y0
x1
y1
x2
xn
y2
实验3空间插值分析实验
卫星遥感数据
通过卫星遥感技术获取地 表覆盖、植被分布、水体 等空间信息数据。
数据预处理
数据清洗
对原始数据进行清洗，去 除异常值、缺失值和重复 值，确保数据的准确性和 可靠性。
数据格式化
将不同来源和格式的数据 进行统一格式化处理，以 便进行后续的空间插值分 析。
数据转换
根据空间插值分析的需要， 将数据转换为相应的空间 坐标系和投影方式。
将本次实验的插值结果与已知的观测数据进行对比，分析其误差 和精度。
对比结果
通过对比发现，本次实验的插值结果与观测数据较为接近，误差 较小，精度较高。
误差分析
对误差进行了来源分析，发现误差主要来源于数据本身的波动和 插值方法的局限性。
误差来源与改进方向
误差来源
误差主要来源于数据本身的波动和插值方法的局限性。具体来说，数据波动可能由于观测设备的误差、观测环境 的干扰等因素造成；而插值方法的局限性则可能由于所选方法的假设条件与实际情况的差异、算法本身的误差等 造成。
在实验过程中，我们采用了多种空间插值方法，包括全局插值和局部插值。通过对比分析，我们发现局 部插值方法在处理非均匀分布的数据时具有更好的预测效果。
实验结果表明，空间插值分析在解决实际问题中具有广泛的应用前景，尤其在地理信息系统、环境监测、 气象预报等领域。
应用前景与展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，空间插 值分析将与这些技术相结合，进一步提高预测的 准确性和效率。例如，利用机器学习算法优化插 值参数，提高预测精度。
利用全局样条曲线对整个数据集进行 拟合，以估计未知点的值。这种方法 在处理大规模数据集时效率较高，但 可能无法捕捉到局部变化。
混合插值方法
局部多项式全局样条插值法
插值法与数值积分````计算方法实验3
实验3 插值法与数值积分一、实验目的（1）掌握拉格朗日插值法、牛顿插值法。
（2）掌握数值积分常用算法：逐次分半梯形公式求积。
（3）记录运行结果，回答问题，完成实验报告。
二、实验内容思考问题：插值多项式是否阶次越高越好？数值积分与插值的关系是什么？逐次分半梯形公式求积如何判断误差是否满足要求？1．用拉格朗日插值法求2的平方根。
提示：可以用抛物线插值，f(1.69)=1.3，f(1.96)=1.4，f(2.25)=1.5。
2．用牛顿插值法求2的平方根。
提示：可以用抛物线插值，f(1.69)=1.3，f(1.96)=1.4，f(2.25)=1.5。
3．用逐次分半梯形公式求积计算∫x2dx。
提示：可以用相邻两次求得的结果的差的绝对值来间接判断误差是否满足要求。
三、实验步骤1．代码如下：#include<stdio.h>#include<math.h>#define MAXSIZE 50void input(double x[MAXSIZE],double y[MAXSIZE],long n){long i;for(i=0;i<=n-1;i++){printf("请输入插值节点x[%ld],y[%ld]：",i,i);scanf("%lf,%lf",&x[i],&y[i]);}}void main(void){double x[MAXSIZE],y[MAXSIZE],_x,_y,t;long n,i,j;printf("请输入插值节点的个数：");scanf("%ld",&n);input(x,y,n);printf("请输入插值点：");scanf("%lf",&_x);_y = 0;for(i=0;i<=n-1;i++){t = 1;for(j=0;j<=n-1;j++)if(j != i)t *= (_x-x[j]) / (x[i]-x[j]);_y += t * y[i];}printf("插值点(x,y)=(%lf,%lf)。
cubic三次插值算法
cubic三次插值算法引言：在计算机图形学和图像处理领域，插值算法是一种常用的技术，用于通过已知数据点的近似值来估计未知数据点的值。
Cubic三次插值算法是一种高阶插值算法，通过使用三次多项式来逼近数据点之间的曲线，从而提供更精确的插值结果。
本文将详细介绍Cubic三次插值算法的原理和应用。
一、原理：Cubic三次插值算法基于三次多项式的特性，通过在每个数据点处使用一个三次多项式来逼近曲线。
这些多项式由已知数据点的函数值和导数值确定。
具体而言，对于给定的数据点(xi, yi)，Cubic三次插值算法会计算出每个数据点处的函数值和导数值，然后使用这些信息构建三次多项式。
这些多项式将在相邻数据点之间提供平滑的插值结果。
二、步骤：1. 计算导数值：为了构建三次多项式，首先需要计算每个数据点处的导数值。
常用的方法是使用数值微分技术，如有限差分法或样条插值法。
这些方法能够在不需要已知函数的情况下，通过近似计算导数值。
2. 构建三次多项式：一旦导数值计算完成，就可以使用这些值来构建三次多项式。
三次多项式的一般形式为P(x) = ax^3 + bx^2 + cx + d，其中a、b、c和d是待定系数。
通过将三次多项式与已知数据点的函数值和导数值进行匹配，可以求解出这些系数。
3. 插值计算：当三次多项式的系数确定后，就可以使用它来计算未知数据点的近似值。
通过将未知数据点的x值代入三次多项式，可以得到相应的y值。
这样，就可以通过已知数据点之间的三次多项式来估计未知数据点的值。
三、应用：Cubic三次插值算法在许多领域都有广泛的应用。
在计算机图形学中，它常用于图像放大、旋转和变形等操作中。
通过使用Cubic三次插值算法，可以在图像处理过程中实现更平滑和逼真的效果。
此外，Cubic三次插值算法还用于音频处理、信号处理和数据压缩等领域。
在这些应用中，它能够提供更准确的数据重建和恢复，从而提高系统的性能和质量。
总结：Cubic三次插值算法是一种高阶插值算法，通过使用三次多项式来逼近数据点之间的曲线。
常用数值分析方法3插值法与曲线拟合
p1(x)y1yx2 2 xy11(xx1)（变形）
xx1xx22y1xx2xx11y2
A1(x)
A2(x)
插值基函数
X.Z.Lin
3.2.3 抛物线插值
已知：三点（x1，y1）、（x2，y2）、（x3，y3） 求：其间任意 x 对应的 y 值
y (x3, y3)
y=f(x) (x2, y2) y=p2(x)
（1）算术平均值
n
xi
x i1 n
（2）标准偏差
n xi2 N xi 2 n
i1
i1
n1
（3）平均标准偏差
E
n
（4）剔出错误数据??可可疑疑数数 据据
Q 数据排序（升）：x1，x2，…，xn；
最大与最小数据之差；
值 可疑数据与其最邻近数据之间的差
法 求Q值：
Qxnxn1 或 Qx2x1
3.1 实验数据统计处理
3.1.1 误差
系统误差 经常性的原因
影响比较恒定
偶然误差
偶然因素
正态分布规律
校正
过失误差
统计分析
-3σ -2σ -σ 0 σ 2σ 3σ 图6.1 平行试验数据的正态分布图
操作、计算失误
错误数据
剔出
21:39 07.02.2021
2/37
X.Z.Lin
3.1.2 数据的统计分析
A3(x)(x(x3 xx11))((xx3xx22))
21:39 07.02.2021
9/37
X.Z.Lin
3.2.4 Lagrange插值的一般形式
已知：n点（x1，y1）、（x2，y2）……（xn，yn） 求：其间任意 x 对应的 y 值
surfer 3 插值方法
is the interpolated value for grid node "j"; Zi are the neighboring points; dij is the distance between the grid node "j" and the neighboring point "i";
中等数据量（250到1000数据点），线性内插三角 形法网格化很快，并生成很好代表原始数据特点的 网格。Kriging法和径向基本函数法较慢，也可以产 生高质量的网格。 大的数据量(>1000数据点)，最小曲率法最快，网格 足以代表原始数据特点。线性内插三角形法网格化 较慢，网格有足够的代表性。
以下的建议仅仅是一般的推荐
径向基本函数法类似Kriging法中的变异图。 在大多数情况下，多重二次曲面函数是最合 乎要求的。 R2参数是一个决定锐化或平滑的参数。 R2值愈大，山顶愈圆滑，等值线愈平滑。R2 合理的实验值是在一个平均样本间距和半个 平均样本间距之间。
最近临点法（ 最近临点法（Nearest Neighbor） ）
径向基本函数法 （Radial Basis Functions） ）
径向基本函数法是一种准确插值的方法。其 中的多重二次曲面法被许多人认为是最好的 方法。在插值生成一个网格结点时，这些函 数确定了使用数据点的最优权重组。 径向基本函数法的函数类型包括：
反比多重二次曲面法； 多重对数； 多重二次曲面法； 自然三次样条和薄板样条。
平滑插值用于并不十分依赖原始数据，只试 图了解Z值的总体变化趋势的情况。 平滑插值不会给任何原始数据点以权重1，即 使某网格结点正好位于原始数据点。
距离反比法 （Inverse Distance to a Power）
插值运算实验报告
插值运算实验报告通过实验掌握插值运算的原理和方法，并利用插值运算技术对离散数据进行插值和逼近。
实验设备：计算机、Matlab软件实验原理：插值是利用已知数据点之间的关系，使用某种函数表达式来逼近未知点的值。
插值方法可以分为多种，如拉格朗日插值、牛顿插值等。
本次实验主要涉及的是拉格朗日插值和牛顿插值。
实验步骤：1. 采集实验数据，得到需要进行插值运算的离散数据。
2. 根据所给的离散数据，选择合适的插值方法，如拉格朗日插值或牛顿插值。
3. 利用Matlab软件进行编程，实现所选择的插值方法。
4. 运行程序，得到插值结果。
5. 根据插值结果，可以确定对未知数据点的函数值，也可以进行曲线拟合和逼近。
实验结果：经过对实验数据的处理和插值运算，得到了以下结果：1. 插值函数的形式，可以通过该函数计算未知数据点的函数值。
2. 插值曲线的图像，可以通过该曲线来拟合和逼近实验数据。
实验分析：通过实验结果的分析，可以得出以下结论：1. 插值方法的选择对结果有重要影响，不同的插值方法适用于不同的数据类型。
2. 插值运算可以有效地处理离散数据，得到连续函数的逼近值。
3. 插值运算的精度也会受到数据点分布和插值方法的影响。
实验总结：通过本次实验，我对插值运算的原理和方法有了更深入的了解。
插值运算是一种常用的数值计算方法，可以在一定程度上解决离散数据的处理问题。
插值运算不仅可以用于求解未知数据点的函数值，还可以用于曲线拟合和逼近。
不同的插值方法适用于不同类型的数据，需要根据实际情况进行选择。
插值运算的精度也会受到数据点分布和插值方法的影响，需要注意选择合适的插值方法以及优化离散数据的分布。
插值数值实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解并掌握插值法的基本原理和常用方法。
2. 学习使用拉格朗日插值法、牛顿插值法等数值插值方法进行函数逼近。
3. 分析不同插值方法的优缺点，并比较其精度和效率。
4. 通过实验加深对数值分析理论的理解和应用。
二、实验原理插值法是一种通过已知数据点来构造近似函数的方法。
它广泛应用于科学计算、工程设计和数据分析等领域。
常用的插值方法包括拉格朗日插值法、牛顿插值法、样条插值法等。
1. 拉格朗日插值法拉格朗日插值法是一种基于多项式的插值方法。
其基本思想是：给定一组数据点，构造一个次数不超过n的多项式，使得该多项式在这些数据点上的函数值与已知数据点的函数值相等。
2. 牛顿插值法牛顿插值法是一种基于插值多项式的差商的插值方法。
其基本思想是：给定一组数据点，构造一个次数不超过n的多项式，使得该多项式在这些数据点上的函数值与已知数据点的函数值相等，并且满足一定的差商条件。
三、实验内容1. 拉格朗日插值法（1）给定一组数据点，如：$$\begin{align}x_0 &= 0, & y_0 &= 1, \\x_1 &= 1, & y_1 &= 4, \\x_2 &= 2, & y_2 &= 9, \\x_3 &= 3, & y_3 &= 16.\end{align}$$（2）根据拉格朗日插值公式，构造插值多项式：$$P(x) = \frac{(x-x_1)(x-x_2)(x-x_3)}{(x_0-x_1)(x_0-x_2)(x_0-x_3)}y_0 + \frac{(x-x_0)(x-x_2)(x-x_3)}{(x_1-x_0)(x_1-x_2)(x_1-x_3)}y_1 + \frac{(x-x_0)(x-x_1)(x-x_3)}{(x_2-x_0)(x_2-x_1)(x_2-x_3)}y_2 + \frac{(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2)}{(x_3-x_0)(x_3-x_1)(x_3-x_2)}y_3.$$（3）计算插值多项式在不同点的函数值，并与实际值进行比较。
插值实验实验报告
一、课题名称Malab 函数插值方法二、目的和意义1、学会拉格朗日插值、牛顿插值、亨密特插值方法，求函数的近似表达式，以解决其它实际问题；2、明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点；3、熟悉插值方法的程序编制；4、如果绘出插值函数的曲线，观察其光滑性。
三、计算公式拉格朗日插值的公式)())(()()()()()()()2,1,0,;,0)(;,1)(()()()(1010110n n i ni i ni n n i i i i ni i i n x x x x x x x w x f x w x x x w x L j i i j x l i j x l x f x l x L ---='-==≠====+=++=∑∑ 其中或者其中牛顿差值公式[][][])())(()()(],,[)()()()()(,))((,,)(,)()(1011,010,010*******n n n n n n n n n x x x x x x x w x w x x x f x N x f x R x x x x x x f x x x x x x x f x x x x f x f x N ---==-=--++--+-+=++- 其中亨密特插值公式∑=++=ni i x i i x i x n m b f a H 0)()()(12][五、结构程序设计拉格朗日插值的程序function[c,l]=lagan1(x,y) x=input('x=:'); y=input('y=:'); w=length(x); n=w-1;l=zeros(w,w); for k=1:n+1 v=1;for j=1:n+1 if k~=jv=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j)); endendl(k,:)=vEndc=y*l;牛顿插值的程序function[c,l]=lagan(x,y)x=input('x=:');y=input('y=:');n=length(x);d=zeros(n,n);d(:,1)=y';for j=2:nfor k=j:nd(k,j)=(d(k,j-1)-d(k-1,j-1))/(x(k)-x(k-j+1)); endendc=d(n,n);for k=(n-1):-1:1c=conv(c,poly(x(k)));m=length(c);c(m)=c(m)+d(k,k);end六、结果讨论和分析拉格朗日插值运行的结果x=:[0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05]y=:[0.41075 0.57815 0.69675 0.9 1.00 1.25382]l =1.0e+003 *-0.1865 0.7459 -1.1776 0.9167 -0.3517 0.05320 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+003 *-0.1865 0.7459 -1.1776 0.9167 -0.3517 0.05321.3333 -5.1333 7.7300 -5.67122.0177 -0.27660 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.02540 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.0254-0.1010 0.3485 -0.4684 0.3067 -0.0978 0.01210 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.0254-0.1010 0.3485 -0.4684 0.3067 -0.0978 0.01210.0308 -0.1031 0.1353 -0.0869 0.0273 -0.0033 ans =121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845121.6264*0.596^5+(-422.7503)*0.596^4+572.5667*0.596^3+( -377.2549)*0.596^2+121.9718 *0.596-15.0845ans =0.6257121.6264*0.99^5+(-422.7503)*0.99^4+572.5667*0.99^3+( -377.2549)*0.99^2+121.9718 *0.99-15.0845ans =1.0542牛顿插值的运行结果x=:[0.4,0.55,0.65,0.80,0.95,1.05]y=:[0.41075,0.57815,0.69675,0.90,1.00,1.25382]ans =121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845121.6264*0.596^5+(-422.7503)*0.596^4+572.5667*0.596^3+( -377.2549)*0.596^2+121.9718 *0.596-15.0845ans =0.6257121.6264*0.99^5+(-422.7503)*0.99^4+572.5667*0.99^3+( -377.2549)*0.99^2+121.9718 *0.99-15.0845ans =1.0542多项式插值的主要目的是用一个多项式拟合离散点上的函数值，使得可以用该多项式估计数据点之间的函数值。
化工计算方法-3-插值法
l k 1 ( x k 1 ) 1 l k 1 ( x k ) 0 l k 1 ( x k 1 ) 0
l k 1 ( x k 1 ) 0 l k 1 ( x k ) 0 l k 1 ( x k 1 ) 1
( x xk 1 )( x x k 1 ) lk ( x ) ( xk xk 1 )( x k x k 1 )
xk 1 xk 由两点式可看出， L1(x) 是由两个线性函数 x x k 1 x xk 的线性组合得到的， lk ( x ) , l k 1 ( x ) x k x k 1 x k 1 x k
线性插值多项式可写为 满足
l k ( xk ) 1 l k 1 ( x k ) 0
( x xk 1 )( x xk ) l k 1 ( x ) ( xk 1 xk 1 )( xk 1 xk )
l k ( x k 1 ) 0 lk ( xk ) 1 l k ( xk 1 ) 0
10
3.2.3 n次插值
用 n+1 个 插值节点，构造一个n 次插值多项式 Pn (x) 使通过所有 n+1 个插值节点，即满足 Pn ( x j ) y j (j = 0， 1,…,n) 所以此时的插值基函数应该满足 1 i k lk ( xi ) ( i , k 0, 1, 2, , n) 0 i k 用类似的推导方法，可求得n次插值基函数为 n x xj lk ( x ) ( ) j , k 0, 1, 2, , n j 0 xk x j
• 以直线方程作为插值多项式，即下 式中的 n=1
x3= 30 x4= 40
x5= 50 x6= 60 x7= 70
三次样条插值的拟合误差
三次样条插值是一种常用的数据拟合方法，它通过在相邻数据点处拟合三次多项式，并满足一定的边界条件，从而得到一条光滑的曲线。
拟合误差是指拟合曲线与原始数据点之间的差异。
一般来说，拟合误差可以通过计算拟合曲线在各个数据点处与实际数据的差值来评估。
具体来说，对于三次样条插值，可以通过以下步骤来计算拟合误差：
1. 首先，利用三次样条插值方法拟合出曲线。
2. 然后，在每个原始数据点处，计算拟合曲线与实际数据的差值，即拟合误差。
3. 最后，可以计算拟合误差的均方根误差（RMSE）或其他指标来评估拟合的精度。
需要注意的是，拟合误差的大小并不是唯一衡量拟合质量的标准，还需要结合实际应用场景和对拟合曲线的要求来综合评估拟合效果。
如果你有具体的数据和想要进行三次样条插值拟合误差计算的问题，也可以提供更详细的信息，我可以帮你进行具体的计算和分析。
实验三 插值法和拟合实验
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x1=-5:1:5; y=5./(1+x1.^2); [C,L]=lagran(x1,y); xx=-5:0.1:5; yy=polyval(C,xx); hold on plot(xx,yy,'k*',x1,y,'o')
%描绘 lagran 函数插值图像以及插值点
[C,D]=newpoly(x1,y) x2=-5:0.01:5; y2=polyval(C,x2); plot(x2,y2,'r:') %作牛顿插值图像 x0=-5:0.05:5; y1=interp1(x1,y,x0,'linear');%求分段线性插值函数在 x0 上的值 plot(x0,y1,'-'); grid on x=-5:1:5; y=5./(1+x.^2); dx0=0.0739645; dxn=-0.0739645; S=csfit(x,y,dx0,dxn) x1=-5:0.01:-4;y1=polyval(S(1,:),x1-x(1)); x2=-4:0.01:-3;y2=polyval(S(2,:),x2-x(2)); x3=-3:0.01:-2;y3=polyval(S(3,:),x3-x(3)); x4=-2:0.01:-1;y4=polyval(S(4,:),x4-x(4)); x5=-1:0.01:-0;y5=polyval(S(5,:),x5-x(5)); x6=0:0.01:1;y6=polyval(S(6,:),x6-x(6)); x7=1:0.01:2;y7=polyval(S(7,:),x7-x(7)); x8=2:0.01:3;y8=polyval(S(8,:),x8-x(8)); x9=3:0.01:4;y9=polyval(S(9,:),x9-x(9)); x10=4:0.01:5;y10=polyval(S(10,:),x10-x(10)); plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,x5,y5,x6,y6,x7,y7,x8,y8,x9,y9,x10,y10,x,y,'.') %作三次样条插值图像 grid on 2.估计某地居民的用水速度和每天的总用水量. function [a,b]=csd(X1,Y1) %最小二乘法 xmean=mean(X1) ymean=mean(Y1) sumx2=(X1-xmean)*(X1-xmean)'; sumxy=(Y1-ymean)*(X1-xmean)'; a=sumxy/sumx2 b=ymean-a*xmean
三次样条插值方法在工程实践中的应用
三次样条插值方法在工程实践中的应用三次样条插值方法是一种常用的插值方法，特别适用于工程实践中需要对数据进行平滑、插值和逼近的场景。
该方法通过使用三次多项式来逼近任意两个数据点之间的曲线，具有较好的精度和稳定性。
下面将介绍三次样条插值方法在工程实践中的几个应用。
1.地形插值在地理信息系统（GIS）和地形建模中，常常需要对地形数据进行插值，以获得高度的连续表面。
三次样条插值可以通过一些已知的高程数据点，生成一个平滑的高程曲线，以此逼近整个地形表面。
这种方法可以用于绘制地图、地形模拟和水文建模等领域。
2.图像处理3.信号处理在信号处理中，常常需要对离散数据进行插值以获得连续的信号曲线。
三次样条插值可以通过已知的信号点来逼近信号曲线，从而实现信号的平滑和插值。
这种方法在音频处理和数字信号处理中有广泛应用，如声音采样、音频压缩和语音合成等。
4.金融工程在金融工程中，常常需要对市场数据进行插值以获得缺失数据点的估计值。
三次样条插值可以通过已知的市场数据点来逼近市场曲线，从而实现对缺失数据点的填充和估计。
这种方法在金融衍生品定价、风险管理和投资组合优化等领域中有广泛应用。
5.数值分析在数值分析中，三次样条插值被广泛用于数值积分和微分方程数值求解。
通过对已知函数进行三次样条插值，可以实现对函数积分和微分的近似计算。
这种方法在科学计算和工程仿真中有重要意义，如计算机辅助设计、数值模拟和结构优化等领域。
总之，三次样条插值方法在工程实践中有广泛应用，特别适用于需要对数据进行平滑、插值和逼近的场景。
它具有较好的精度和稳定性，能够满足工程实践的需求，并且易于实现和计算。
因此，在地形插值、图像处理、信号处理、金融工程和数值分析等领域中，三次样条插值方法被广泛采用。
hermite三点插指公式的插值基法
hermite三点插指公式的插值基法hermite三点插入法的插值基法概述Hermite三点插入法是一种常用的插值方法，它使用三点来构造插值变换，这三点的x坐标满足X_0 <= X_1 < X_2，插值变换的控制点是(X_0,Y_0)、(X_1,Y_1)和(X_2,Y_2)，而且这三点之间的平均斜率值也是已知的。
根据这三点的信息，可以构造出插值变换的具体形式，从而可以用于插值计算。
原理Hermite三点插入法实际上是基于Hermite多项式插值的，要构造出插值变换的具体形式，需要同时考虑到给定的两个控制点和满足Hermite多项式条件的两个切线斜率，具体构造的步骤如下：1）首先，建立插值函数：F(x)=a_0+a_1(x-x_0)+a_2(x-x_0)(x-x_1)+a_3(x-x_0)(x-x_1)(x-x _2)2）确定a_0,a_1,a_2,a_3的值，这是满足Hermite多项式条件的比较核心的步骤，有4个未知量，3个方程：F(x_0)=y_0 , F(x_1)=y_1 , F(x_2)=y_2另外两个方程是：F'(x_0)=(y_1-y_0)/(x_1-x_0) ,F'(x_2)=(y_2-y_1)/(x_2-x_1)3）使用求解某个系数的公式进行求解，求得四个系数：a_0=y_0a_1=(y_1-y_0)/(x_1-x_0)-(x_2-x_0)(y_2-y_0)/(x_2-x_1)(x_1-x_ 0)a_2=(x_2-x_1)(y_2-y_0)/(x_2-x_1)(x_1-x_0)a_3=(x_2-x_1)(x_2-x_0)(y_2-y_1)/(x_2-x_1)(x_1-x_0) 应用Hermite三点插入法可以用于插值计算，在计算机图形学中它也是一种常用的绘图方法。
一般来说，它可以用于函数图像的渲染、曲线的插值、多维函数的插值等方面。
它可以提高函数图像的平滑度，使图像看起来更加美观，还可以减少绘图的复杂度，在某些情况下可以提高绘图效率。
实验3 sophus的基本使用方法(一)
实验3 sophus的基本使用方法(一)实验3 sophas的基本使用引言在本实验中，我们将学习如何使用Sophus库对刚性体变换进行建模和运算。
Sophus是一个用于计算在刚性体中的旋转和平移表示的C++库。
它提供了一种简单且高效的方法来处理刚性体变换，并且在计算机视觉和机器人学领域得到广泛应用。
安装Sophus安装Sophus库非常简单，只需按照以下步骤进行操作：1.在终端中使用以下命令下载Sophus库：git clone2.进入Sophus文件夹，并进行编译和安装：cd Sophusmkdir buildcd buildcmake ..makesudo make install3.安装完成后，您就可以在您的C++项目中使用Sophus库了。
创建刚性体变换使用Sophus库创建刚性体变换非常简单。
以下是一些常用的方法：•创建旋转矩阵：Eigen::Matrix3d rotation_matrix = Eigen::A ngleAxisd(M_PI / 4, Eigen::Vector3d(0, 0, 1)).toRotationMatrix();•创建平移矩阵：Eigen::Vector3d translation(1, 2, 3);•创建刚性体变换：Sophus::SE3d se3(rotation_matrix, translat ion);刚性体变换的运算Sophus库提供了一系列对刚性体变换进行运算的方法。
以下是一些常用的方法：•旋转矩阵乘法：Eigen::Matrix3d rotation_matrix1, rotation _matrix2;Eigen::Matrix3d result_rotation_matrix = rotation_matrix1 * rotation_matrix2;•平移矩阵加法：Eigen::Vector3d translation1, translation2;Eigen::Vector3d result_translation = translation1 +translation2;•刚性体变换合并：Sophus::SE3d se3_1, se3_2;Sophus::SE3d result_se3 = se3_1 * se3_2;刚性体变换的逆运算Sophus库还提供了计算刚性体变换逆的方法。
实验报告-插值法
实验报告-插值法计算机上机实验报告专业和班级姓名成绩学号课程名称数值计算⽅法实验名称插值法实验⽬的和要求实验⽬的1、掌握⽤MATLAB计算拉格朗⽇、分段线性、三次样条三种插值的⽅法，改变节点的数⽬，对三种插值结果进⾏初步分析。
2、掌握⽤MAT L AB作线性最⼩⼆乘的⽅法。
3、通过实例学习如何⽤插值⽅法与拟合⽅法解决实际问题，注意⼆者的联系和区别。
实验内容和步骤实验的主要内容1、编制拉格朗⽇、⽜顿插值程序，并运⾏⼀个简单的实例。
（1）拉格朗⽇插值程序：function v=polyinterp(x,y,u)n=length(x);v=zeros(size(u));for k=1:nw=ones(size(u));for j=[1:k-1 k+1:n]w=(u-x(j))./(x(k)-x(j)).*w;endv=v+w*y(k);end实例：当x=144,169,225时，y=12,13,15,⽤拉格朗⽇差值法求根号175。
如下：（2）⽜顿插值程序：function y=newinterp(X,Y,x)% ⽜顿插值函数m=length(X);for k=2:mfor j=1:k-1Y(k)= (Y(k)- Y(j))/(X(k)-X(j));endendy=Y(m);for j=m-1:-1:1y=y.*(x-X(j))+Y(j);end实例：当x=144,169,225时，y=12,13,15,⽤⽜顿差值法求根号175。
如下：2、给定函数xxf=)(，已知：414214.1.)0.2(=f449138.1.)1.2(=f483240.1.)2.2(=f516575.1.)3.2(=f549193.1.)4.2(=f⽤⽜顿插值法求4次Newton插值多项式在2.15处的值，以此作为函3.选择函数y=exp(-x2) (-2≤x≤2),在n个节点上（n不要太⼤，如5~11）⽤拉格朗⽇、分段线性、三次样条三种插值⽅法，计算m 个插值点的函数值（m要适中，如50~100）。
三次样条插值c++代码实现及注释
一、引言在计算机编程和数据处理领域，插值是一种常见的数值分析方法，用于在已知数据点之间估算未知点的数值。
而三次样条插值是插值方法中的一种重要技术，它可以在使用较少插值节点的情况下，实现更为平滑和精确的插值结果。
本文将着重探讨三次样条插值的原理和C++代码实现，并给出详细的注释和解释。
二、三次样条插值的原理三次样条插值是一种分段插值方法，它将整个插值区间分割为若干个小区间，每个小区间内采用三次多项式进行插值。
这样做的好处是可以在每个小区间内实现更为细致和精确的插值，从而提高插值的准确性和平滑性。
而三次样条插值的核心在于确定每个小区间内的三次多项式的系数，一般采用自然边界条件进行求解。
在具体实现中，我们需要先对给定的插值节点进行排序，并求解出每个小区间内的三次多项式系数。
最终将这些系数整合起来，就可以得到整个插值区间的三次样条插值函数。
三、C++代码实现及注释接下来，我们将给出使用C++语言实现三次样条插值的代码，并对每个关键步骤进行详细注释和解释。
```cpp// include necessary libraries#include <iostream>#include <vector>using namespace std;// define the function for cubic spline interpolationvector<double> cubicSplineInterpolation(vector<double> x, vector<double> y) {// initialize necessary variables and containersint n = x.size();vector<double> h(n-1), alpha(n), l(n), mu(n), z(n), c(n), b(n), d(n);vector<double> interpolatedValues;// step 1: calculate the differences between x valuesfor (int i = 0; i < n-1; i++) {h[i] = x[i+1] - x[i];}// step 2: calculate alpha valuesfor (int i = 1; i < n-1; i++) {alpha[i] = (3/h[i]) * (y[i+1] - y[i]) - (3/h[i-1]) * (y[i] - y[i-1]); }// step 3: calculate l, mu, and z valuesl[0] = 1;mu[0] = 0;z[0] = 0;for (int i = 1; i < n-1; i++) {l[i] = 2*(x[i+1] - x[i-1]) - h[i-1]*mu[i-1];mu[i] = h[i]/l[i];z[i] = (alpha[i] - h[i-1]*z[i-1])/l[i];}l[n-1] = 1;z[n-1] = 0;c[n-1] = 0;// step 4: calculate coefficients for the cubic polynomials for (int j = n-2; j >= 0; j--) {c[j] = z[j] - mu[j]*c[j+1];b[j] = (y[j+1] - y[j])/h[j] - h[j]*(c[j+1] + 2*c[j])/3;d[j] = (c[j+1] - c[j])/(3*h[j]);}// step 5: interpolate values using the cubic polynomials for (int i = 0; i < n-1; i++) {double xi = x[i];while (xi < x[i+1]) {double dx = xi - x[i];double interpolatedValue = y[i] + b[i]*dx + c[i]*dx*dx + d[i]*dx*dx*dx;interpolatedValues.push_back(interpolatedValue);xi += 0.1; // adjust the step size for finer interpolation }}return interpolatedValues;}// main function for testing the cubic spline interpolation int main() {vector<double> x = {1, 2, 3, 4, 5};vector<double> y = {3, 6, 8, 10, 15};vector<double> interpolatedValues = cubicSplineInterpolation(x, y);for (int i = 0; i < interpolatedValues.size(); i++) {cout << "Interpolated value " << i << " : " << interpolatedValues[i] << endl;}return 0;}```四、总结与展望通过本文的学习，我们了解了三次样条插值的原理和C++代码实现。
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0实验3 Matlab编程实现Lagrange插值算法
复习：
1、输出一个正整数，求该正整数的阶乘。
函数参考：
2、编写函数实现对任意输入一个向量的排序（向量里的元素从小到大）函数参考：
Lagrange 插值算法 一、理论知识：
1、线性插值
101001011)(y x x x x y x x x x x L ⎪⎪⎭⎫
⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=
2、二次插值
2211002)()()()(y x l y x l y x l x L ++=
))(()
)(()(2010210x x x x x x x x x l ----=
，)
)(())(()(2101201x x x x x x x x x l ----=， ))(())(()(1202102x x x x x x x x x l ----=
3、n 次Lagrange 插值
∑==+++=n
k k k n n n y x l y x l y x l y x l x L 01100)()()()()(
)
())(())(()
())(())(()(111111n k k k k k k o k n k k o k x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x l ----------=
+-+-
∑∏=≠=⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎣⎡--=n
k k
n k j j j k j n y x x x x x L 00)()()(
二、实验题目：
1、 已知11=，24=，39=，用线性和二次插值求5的近似值。
线性插值
你选择的节点是：
你的程序：
插值结果：
二次插值
你的程序：
插值结果：
2、编写函数，实现拉格朗日插值多项式求近似值，并用你的程序验证1题。
要求：
1、程序具有验证插值节点互异的功能。
2、函数头如下：
function yi=Lagrange(x,y,xi)
%x为向量，全部的插值节点
%y为向量，插值节点处的函数值
%xi为被估计函数自变量，可以为单个值，也可以为向量。
%yi为xi处的函数估计值
end
3、可能会用的函数：length(x) % 向量x中分量的个数
4、 的实现：~=
你的函数：
function yi=Lagrange(x,y,xi)
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n=length(x);
s=0;
for i=1:n
l=1;
for 1:n
if j~=k
l=l*(xi-x(j))/x(k)-x(j)
end
end
s=s+l*y(k);
end
yi=s;
end
调用你的函数运行1题的结果：
附：分组名单星期二下午5-6节
第1组组长：陈絮莹缪妃何贵堂刘钰马倩
第2组组长：李杰玉黎筱惠雷霞肖娴林碧珍朱元正第3组组长：陈静苏小丽李郑何淑楠田冬秀曾敬军第4组组长：杨欣王雪梅徐莉萍石小芳雷敏唐嘉第5组组长：杨佳悦郭滢李媛媛何可陈思露
第6组组长：王钰琪寇玠杨丹熊晨曦周丹
第7组组长：姚瑶高倩倩金杨周海宁杨琴
第8组组长：雷芳陈艳王玉娇余非张雪王海燕
星期三下午5-6节
第9组组长：刘超慧王玉利秦佳丽张青梅廖婷程思远第10组组长：杨琴冯康欣黄宜纯田晓东郑美艳
第11组组长：黄倩肖雪梅舒玉秀杨阳黄倩宋亚超第12组组长：乔欢曹人月万袁源刘学勤师小诚沈金勇第13组组长：张全兴程德超冯啸魏丹李茜罗凤菊第14组组长：张洋何婷婷刘云丹彭英萍马静
第15组组长：杨丽王书琪袁杰宋慧玲杨璐萍
星期三下午7-8节
第16组组长：李欢蒋书丽康斯梦王菊花李芝琴
第17组组长：杨梅郑雨来李维刘玉兰羊玲
第18组组长：左艳君古月黄文凤杨娟胡洲黄川第19组组长：吴星谭婷张欢向巧钱强陈虹弟第20组组长：曾大超胡敏马树述罗玉婷李琳玲
第21组组长：石章波拉吉石明岳榆川金小刚张泽松
第22组组长：贾孙鹏袁鹏颜冬芹陈诚张博
第23组组长：李自强黄金辉彭琦岳琪李宾李闯第24组组长：王文媛林小渝刘燕严英何思敏穆芦芸。