不等距节点下的牛顿插值公式以及拉格朗日插值公式实验课报告
牛顿插值法实验报告
牛顿插值法实验报告篇一:牛顿插值法实验报告牛顿插值法一、实验目的:学会牛顿插值法,并应用算法于实际问题。
二、实验内容:给定函数f?x,已知:f?? f?f??三、实验要求:(1)用牛顿插值法求4次Newton 插值多项式在处的值,以此作为函数的近似值?N。
在MATLAB中用内部函数ezplot绘制出4次Newton插值多项式的函数图形。
(2)在MATLAB中用内部函数ezplot可直接绘制出以上函数的图形,并与作出的4次Newton插值多项式的图形进行比较。
四、实验过程:1、编写主函数。
打开Editor编辑器,输入Newton插值法主程序语句:function [y,L]=newdscgn=length; z=x; A=zeros;A=Y’;s=; p=;for j=2:nfor i=j:nA=- A)/-X);endendC=A;for k=:-1:1C=conv));d=length;C=C+A;endy= polyval;L=poly2sym;%%%%%%%%%%%%%%%%%%t=[2,,,,];fx=sqrt;wucha=fx-Y;以文件名保存。
2、运行程序。
(1)在MATLAB命令窗口输入:>> X=[2,,,,]; Y=[,,,,];x=;[y,P]=newdscg回车得到:y =wucha = *-P = - /2305843009213693952 +/288230376151711744 -/1125899906842624 +/2251799813685248 + 1865116246031207/4503599627370496(2)在MATLAB命令窗口输入:>> v=[0,6,-1,3];>> ezplot,axis,grid>> hold on>> x=0::6;>> yt=sqrt;plot>> legend>> xlabel>> ylabel>>title回车即可得到图像1-1。
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。
数值分析课程实验报告-拉格朗日和牛顿插值法
《数值分析》课程实验报告用拉格朗日和牛顿插值法求解函数值算法名称用拉格朗日和牛顿插值法求函数值学科专业 xxxxx作者姓名 xxxx作者学号 xxxxx作者班级 xxxxxxxxx大学二〇一五年十二月《数值分析》课程实验报告得到ln1.54的近似值为0.4318。
拉格朗日插值模型简单,结构紧凑,是经典的插值法。
但是由于拉格朗日的插值多项式和每个节点都有关,当改变节点个数时,需要重新计算。
且当增大插值阶数时容易出现龙格现象。
2.牛顿插值法在命令窗口输入:x=[0.4 0.5 0.6 0.7 0.8];y=[0.6325 0.7071 0.7746 0.8367 0.8944];xt=0.54;[yt,N]=NewtInterp(x,y,xt)z=0.1:0.05:2;yz=subs(N,'t',z);figure;plot(z,sqrt(z),'--r',z,yz,'-b')hold onplot(x,y,'marker','+')hold onplot(xt,yt,'marker','o')h=legend('$\sqrt{x}$','牛顿','$(x_k,y_k)$','$x=0.54$');set(h,'Interpreter','latex')xlabel('x')ylabel('y')得到结果及图像如下:yt =0.7348N =- 0.291667*t^4 + 0.925*t^3 - 1.30208*t^2 + 1.46125*t + 0.2046得到√0.54的近似值为0.7348,插值函数为N =- 0.291667*t^4 + 0.925*t^3 - 1.30208*t^2 + 1.46125*t + 0.2046,其计算精度是相当高的。
数值计算方法-拉格朗日牛顿插值实验
3.对比牛顿前插和牛顿后插两种方法的差异, 讨论分析同一个数值两种方法的计 算结果。 答:如果插值点 x 离 x0。比较近,则一般使用牛顿前差公式;如果插值点 x
离 x0。比较远,则一般使用牛顿后差公式。但对于同一个插值点 x 来说,不管 用牛顿前差公式还是用牛顿后差公式,得到的结果是一-样的,这两种插值公式 只是形式上的差别。 4.讨论分段插值法的意义。 答:高次插值的收敛性没有保证,实际计算稳定性也没有保证,所以当插值结 点 n 较大时, 通常不采用高次多项式插值, 用低次多项式插值, 它能保证收敛性, 得到的结果也相对稳定。
《计算方法》实验报告
实验二 插值法 实验目的
1. 掌握拉格朗日插值法、牛顿插值法、牛顿前后插值法及分段插值法的原理与算法。 2. 讨论几种方法的计算精度与误差,分析拉格朗日插值与牛顿插值法的差异。 3. 学会使用 Matlab 绘图方法,并以此方法来显示插值函数,使结果更直观更形象。
算法原理
(一)拉格朗日插值法 设 是互异插值节点,则满足插值条件 的插值多项式
是存在且唯一的。那么可以得到 n+1 个插值方程,求解 这个方程组,可以得到 n 次拉格朗日插值公式: ‴ , (二)牛顿插值法
其中:
(三)牛顿前后插值法 牛顿前插法为: th t t t t t t t t t t t t t t t t
牛顿后插法为: th
程序代码
拉格朗日插值 +
牛顿插值法运行脚本
牛顿向前插值法
牛顿向后插值法
牛顿向前插值作业
牛顿向后插值
数据测试结果
(1)选取 n=7,拉格朗日插值结果为:
(2)选取 n=7,牛顿插值法结果为:
(3) (4)X1=1.3,x2=5.6,牛顿向前向后插值法结果为:
牛顿插值的计算实习报告
一、实习目的通过本次实习,我深入了解了牛顿插值法的基本原理,掌握了其计算方法,并能够熟练运用牛顿插值法解决实际问题。
实习过程中,我结合实际数据,运用牛顿插值法进行计算,分析了插值结果,并对插值方法进行了总结和评价。
二、实习内容1. 牛顿插值法的基本原理牛顿插值法是一种构建插值多项式的方法,通过计算差商(divided differences)来逐步构建插值多项式。
该方法具有较好的计算效率和承袭性,即在添加或删除数据点时,可以基于已有计算结果进行调整,无需完全重新计算。
2. 牛顿插值法的计算步骤(1)初始化差商表,第0列初始化为ypoints。
(2)计算i阶差商,根据差商计算插值多项式。
(3)根据计算出的差商构造最终的插值多项式。
(4)计算x的估计函数值。
3. 实际应用以一组实际数据为例,运用牛顿插值法进行计算。
(1)选取一组已知数据点,计算差商。
(2)根据差商构造牛顿插值多项式。
(3)利用牛顿插值多项式估算未知点的函数值。
三、实习结果与分析1. 插值结果通过对实际数据的计算,牛顿插值法得到了较为准确的插值结果。
与实际值相比,插值值具有较高的精度。
2. 插值误差分析(1)在数据点较少的情况下,牛顿插值法具有较高的精度。
(2)在数据点较多的情况下,牛顿插值法可能会出现误差,但总体上仍具有较高的精度。
(3)插值误差与数据点的分布、差商的计算精度等因素有关。
四、实习总结与评价1. 牛顿插值法是一种有效的插值方法,具有较好的计算效率和承袭性。
2. 在实际应用中,根据数据点的分布和精度要求,选择合适的插值方法。
3. 牛顿插值法在实际应用中具有较高的精度,但在某些情况下可能会出现误差。
4. 在后续的实习中,我将进一步学习其他插值方法,如拉格朗日插值法、样条插值法等,以便在实际问题中灵活运用。
五、实习体会通过本次实习,我对牛顿插值法有了更深入的了解,掌握了其计算方法,并能够将其应用于实际问题。
在实习过程中,我认识到理论知识与实际应用相结合的重要性,以及选择合适的插值方法对于提高计算精度的重要性。
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。
拉格朗日牛顿插值法实验报告
拉格朗日牛顿插值法实验报告-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN标题:实验一拉格朗日插值法算法与牛顿插值算法一、实验目的:1.体会并了解拉格朗日插值法,用计算机插入x值,输出相应的y值。
2.体会并了解牛顿插值法,用计算机插入x值,输出相应的y值。
二、实验原理:1.拉格朗日插值法的插值公式:L n(x)=∑y knk=0(x−x0)(x−x1)?(x−x n)(x−x k)(x k−x0)?(x k−x k−1)(x k−x k+1)?(x k−x n)2.牛顿插值法的插值公式:P n(x)=f(x0)+f[x0,x1](x−x0)+f[x0,x1,x2](x−x0)(x−x1)+?+f[x0,x1,?,x n](x−x0)?(x−x n−1)f[x0,x1,?,x k]=∑f(x j)(x j−x0)?(x j−x j−1)(x j−x j+1)?(x j−x k)kj=0三、算法设计与程序流程图:1.拉格朗日插值法算法分析:a.输入节点的个数j。
b.输入节点的横纵坐标。
c.输入新插入的节点的横坐标。
d.通过两次循环求得新插入节点的纵坐标。
程序流程图:2.牛顿插值算法分析:a.输入节点的个数j。
b.输入节点的横纵坐标。
c.输入新插入的节点的横坐标。
d.通过两次循环求得新插入节点的纵坐标。
程序流程图:四、源程序:#include ""#include ""int main(){float x[20],y[20];int k,j,i,flag;float a,b1,b2,c,d,e,f,w1,w2,l,L,newx,P;w1=1;w2=1;L=0;P=0;printf("请输入数据,不得超过20组。
\n");printf("输入的数据为几组:");scanf("%d",&j);for(i=0;i<=j-1;i++){printf("第%d组为:\n",i+1);printf("x=");scanf("%f",&x[i]);printf("y=");scanf("%f",&y[i]);}printf("请选择:1,拉格朗日插值。
拉格朗日插值实验报告
拉格朗日插值实验报告一、实验目的本实验旨在通过实际实验,深入理解拉格朗日插值法的原理和应用,掌握其计算过程和相关技巧。
二、实验原理Pn(x) = ∑ [yi * li(x)]其中,li(x)称为拉格朗日基函数,具体的计算公式如下:li(x) = ∏ [(x-xj)/(xi-xj)] (i≠j)利用拉格朗日插值法可以对数据进行插值计算,从而得到原函数未知的点的函数值。
三、实验步骤1.根据实验要求,选择一组离散的数据点,确保它们在横坐标轴上不共线。
2. 使用拉格朗日插值法计算插值多项式的各个基函数li(x)。
3.对插值多项式进行求和,得到最终的插值多项式Pn(x)。
4.在给定的范围内选择一些未知数据点,利用插值多项式Pn(x)计算其函数值。
5.将实际计算的函数值与原函数值进行对比,评估插值方法的准确性和精确度。
四、实验结果以实验要求给定的数据点为例,具体数据如下:x:1,2,3,4,5,6y:5,19,43,79,127,187根据拉格朗日插值法的计算公式,可以得到以下结果:l0(x)=(x-2)(x-3)(x-4)(x-5)(x-6)/(-120)l1(x)=(x-1)(x-3)(x-4)(x-5)(x-6)/120l2(x)=(x-1)(x-2)(x-4)(x-5)(x-6)/(-48)l3(x)=(x-1)(x-2)(x-3)(x-5)(x-6)/48l4(x)=(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)(x-6)/(-20)l5(x)=(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)(x-5)/20插值多项式Pn(x)=5*l0(x)+19*l1(x)+43*l2(x)+79*l3(x)+127*l4(x)+187*l5(x)综合以上计算结果,可以对给定范围内的未知数据点进行插值计算,从而得到相应的函数值。
五、实验分析与结论在实际实验中,我们可以利用拉格朗日插值法对任意给定的函数进行逼近计算,从而得到函数在离散数据点之间的近似值。
数值分析实验报告拉格朗日插值法和牛顿插值法
实验一报告拉格朗日插值法一、实验目的1、学习和掌握拉格朗日插值多项式2、运用拉格朗日插值多项式进行计算二、实验原理根据x0,x1,…xn;y0,y1,…yn构造插值多项式其表达式为:将插值点x代入上式,就可得到函数f(x)在点x处的函数值的近似值。
三、运行结果四、代码using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;namespace ConsoleApplication3{class Program{static double lglr(double[] x, double[] y, double x1, int n) {double result = 0.0;for (int i = 0; i <n; i++){double temp = y[i];for (int j = 0; j < n; j++){if (j == i)continue;temp = temp * (x1 - x[j]);temp = temp / (x[i] - x[j]);}result = result + temp;}return result;}static void Main(string[] args){double[] x;double[] y;Console.WriteLine("请输入插值点数:");int length = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());x = new double[length];y = new double[length];for (int i = 0; i < length; i++){Console.Write("请输入第{0}个点的x值:", i + 1);x[i] = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());Console.Write("请输入第{0}个点的y值:", i + 1);y[i] = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());}Console.WriteLine("请输入x1值:");double x1 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());double result=lglr(x,y,x1,length);Console.Write("插值计算结果为:{0}:", result);Console.ReadLine();}牛顿插值法一、实验目的体会并了解牛顿插值法,用计算机插入x值,输出相应的y值。
拉格朗日插值法 牛顿插值法
拉格朗日插值法牛顿插值法
摘要:
1.插值法的概念和作用
2.拉格朗日插值法原理和应用
3.牛顿插值法原理和应用
4.两种插值法的优缺点比较
正文:
一、插值法的概念和作用
插值法是一种数学方法,通过已知的数据点来预测未知数据点的一种技术。
在科学计算和工程应用中,常常需要根据有限个已知数据点,来估计某个函数在其他点上的值。
插值法正是为了解决这个问题而诞生的。
二、拉格朗日插值法原理和应用
拉格朗日插值法是一种基于拉格朗日基函数的插值方法。
它的基本原理是:在给定的区间[a, b] 上,选取一个基函数,然后通过求解一组线性方程,得到基函数在各数据点上的值,最后用这些值来近似函数在待求点上的值。
拉格朗日插值法广泛应用于数值分析、工程计算等领域。
三、牛顿插值法原理和应用
牛顿插值法,又称为牛顿前向差分法,是一种基于差分的插值方法。
它的基本原理是:通过对已知数据点的函数值进行差分,然后使用牛顿迭代公式来求解差分后的函数在待求点上的值。
牛顿插值法具有较高的精度,适用于各种函数,特别是对于单调函数和多项式函数,效果尤为显著。
四、两种插值法的优缺点比较
拉格朗日插值法和牛顿插值法各有优缺点。
拉格朗日插值法的优点是适用范围广,可以插值任意类型的函数,但计算过程较为复杂;牛顿插值法的优点是计算简便,精度高,但对于非线性函数或多峰函数,效果可能不佳。
因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的插值方法。
拉格朗日插值 实验报告
拉格朗日插值实验报告拉格朗日插值实验报告引言:拉格朗日插值是一种常用的数值分析方法,用于在给定一组已知数据点的情况下,通过构造一个多项式函数来逼近这些数据点。
该方法在科学计算、数据处理和图像处理等领域中被广泛应用。
本实验旨在通过实际操作和计算,深入了解拉格朗日插值的原理和应用。
实验目的:1. 理解拉格朗日插值的原理和基本思想;2. 学会使用拉格朗日插值方法进行数据逼近;3. 掌握拉格朗日插值的优缺点及适用范围。
实验步骤:1. 收集一组已知数据点,包括自变量和因变量;2. 根据数据点,构造拉格朗日插值多项式;3. 利用插值多项式,计算给定自变量对应的因变量;4. 分析插值结果的准确性和逼近程度。
实验结果与分析:在实验中,我们选取了一组简单的数据点进行拉格朗日插值的计算和分析。
数据点包括自变量x和因变量y,如下所示:x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |y | 1 | 2 | 3 | 5 | 8 |根据这组数据点,我们构造了拉格朗日插值多项式:L(x) = y₀ * L₀(x) + y₁ * L₁(x) + y₂ * L₂(x) + y₃ * L₃(x) + y₄ * L₄(x)其中,L₀(x),L₁(x),L₂(x),L₃(x),L₄(x)分别是拉格朗日插值多项式的基函数,计算公式如下:L₀(x) = (x - x₁) * (x - x₂) * (x - x₃) * (x - x₄) / (x₀ - x₁) * (x₀ - x₂) * (x₀- x₃) * (x₀ - x₄)L₁(x) = (x - x₀) * (x - x₂) * (x - x₃) * (x - x₄) / (x₁ - x₀) * (x₁ - x₂) * (x₁- x₃) * (x₁ - x₄)L₂(x) = (x - x₀) * (x - x₁) * (x - x₃) * (x - x₄) / (x₂ - x₀) * (x₂ - x₁) * (x₂- x₃) * (x₂ - x₄)L₃(x) = (x - x₀) * (x - x₁) * (x - x₂) * (x - x₄) / (x₃ - x₀) * (x₃ - x₁) * (x₃- x₂) * (x₃ - x₄)L₄(x) = (x - x₀) * (x - x₁) * (x - x₂) * (x - x₃) / (x₄ - x₀) * (x₄ - x₁) * (x₄- x₂) * (x₄ - x₃)通过计算,我们可以得到给定自变量x对应的因变量y的逼近值。
拉格朗日插值公式和牛顿插值公式
拉格朗日插值公式和牛顿插值公式拉格朗日插值公式和牛顿插值公式是数值分析中常用的插值方法,用于通过已知数据点推导出未知数据点的近似值。
本文将分别介绍这两个插值方法的原理和应用,并比较它们的特点和优劣。
一、拉格朗日插值公式拉格朗日插值公式是由法国数学家拉格朗日于18世纪提出的,它通过构造一个多项式来逼近给定的数据点集合。
具体而言,拉格朗日插值多项式的形式为:P(x) = Σ(yi * Li(x))其中,P(x)表示待求的多项式,yi表示已知数据点的函数值,Li(x)称为拉格朗日基函数,它代表了每个数据点的贡献度。
拉格朗日插值公式的优点在于其简单易懂,计算过程相对简单快速。
但是,该方法的缺点是对于较大规模的数据集合,计算量会变得很大,同时当数据点之间的间距不均匀时,插值结果可能出现较大误差。
二、牛顿插值公式牛顿插值公式是由英国数学家牛顿于17世纪提出的,它采用了多项式的差商形式进行插值。
具体而言,牛顿插值多项式的形式为:P(x) = f[x0] + (x - x0)f[x0, x1] + (x - x0)(x - x1)f[x0, x1,x2] + ...其中,f[x0]表示已知数据点的函数值,f[x0, x1]表示x0和x1两个点之间的差商,以此类推。
牛顿插值公式的优点在于可以通过递推的方式计算差商,避免了重复计算,因此对于较大规模的数据集合,计算效率较高。
此外,牛顿插值公式对于不均匀间距的数据点也能够较好地逼近。
然而,牛顿插值公式的缺点在于其计算过程较为繁琐,需要额外计算差商。
三、比较与应用拉格朗日插值公式和牛顿插值公式都是常见的插值方法,它们在实际应用中各有优劣。
下面将对它们进行比较和应用分析。
1. 计算复杂度从计算复杂度的角度来看,牛顿插值公式在计算差商时需要递推计算,每次计算需要O(n)的复杂度,因此总的计算复杂度为O(n^2)。
而拉格朗日插值公式直接计算每个基函数,每次计算都需要O(n)的复杂度,因此总的计算复杂度也为O(n^2)。
数值分析报告Lagrange差值和牛顿插值
、实验名称Lagra nge 插值多项式和牛顿插值多项式、实验目的与要求:实验目的:掌握Lagrange 插值多项式和牛顿插值多项式的算法。
实验要求:1.给出Lagrange 插值和牛顿插值算法思路,2. 用C 语言实现算法,运行环境为Microsoft VisualC++,3. 计算误差(这里只要求给出(-5,5 )内101个点的误差)。
三、实验内容:1. 对Lagrange 插值多项式算法作编程练习和上机运算,2. 对牛顿插值多项式算法作编程练习和上机运算,3. 比较两种方法。
算法思路:1. Lagrange 算法是把多项式p 写成如下形式:x x j j o x X j 称为Lagrange 基函数。
j i计算Lagrange 基函数的方法:fx=0.0;for(i=0;i< 二n ;i++){实验P(x) y °l °(x) y 」1(x)+y 」n (x),其中 l i (x)tmp=1.0;for(j=0;j<i;j++)tmp二tmp*(x-x[j])/(x[i]-x[j]);for(j=i+1;j <n ;j++)tmp=tmp*(x-x[j])/(x[i]-x[j]);fx=fx+tmp*y[i];}return(fx);2.牛顿算法是把多项式p写成如下形式:p(x) C o q(x X o)…+Cm(x x o)(x N)…(x x^) 其中x0, x l, , xn是插值点,C0,C l,, C i 1是待定系数。
可以通过插值点X o, X i,…,X n和插值点处的函数值y o, y i,…,y n算出待定系数C0,C1,…,Cn 1,方法如下:(1)P k(xQ C q(X k x0)…+C k1(X k x°)…区X k-J⑵ P k1(X k) C0 q(X k X0)…+C k2(X k X。
)…(X k X k-2) 将(1)-⑵并利用y k P k(xQ,得- F k(X<) F k 1(人)(人X))(兀N)••化人1)y k鮎(人)(X k X))(人X i)-<X k X ki)算法:c[0]=y1[0];for( k=1; k <= N; k++){ d=x1[k]-x1[k -1];u=c[k-1];for( i =k-2 ; i >= 0 ; i --){ u=u*(x1[k 卜x1[i])+c[i];d=d*(x1[k] -x1[i]);}c[k]=(y1[k]-u)/d;}3.这里,我们先编写两个函数px1和px2,分别用来计算插值10. 2i 1节点取X 5 二~1 和Chebyshev point K 5cos( ),N J2N 2i=0,1,…,N时的Lagrange多项式函数或牛顿多项式函数,然后在main 函数中,主要目的是计算误差|f(x) - p(x)|在(-5,5)内101个点处的最大值,其中当然要引用前面编写的两个函数px1和px2,最后将N=5,10,20,40时两种情况下的最大误差输出,并分析结果。
拉格朗日插值公式和牛顿插值公式
拉格朗日插值公式和牛顿插值公式拉格朗日插值公式和牛顿插值公式是数值分析中常用的插值方法,用于根据给定的一些数据点,推断出未知点的近似值。
本文将分别介绍这两个插值方法的原理和应用。
一、拉格朗日插值公式拉格朗日插值公式是由法国数学家拉格朗日在18世纪提出的一种插值方法。
它的基本思想是通过一个多项式函数来拟合已知的数据点,从而推断出未知点的值。
具体来说,假设有n+1个数据点(x0, y0),(x1, y1),...,(xn, yn),其中x0,x1,...,xn是互不相同的实数,y0,y1,...,yn是对应的函数值。
拉格朗日插值公式的表达式如下:P(x) = ∑[i=0 to n] yi * Li(x)其中,P(x)表示通过插值得到的多项式函数,Li(x)是拉格朗日基函数,定义为:Li(x) = ∏[j=0 to n, j≠i] (x-xj) / (xi-xj)拉格朗日插值公式的优点是简单易懂,计算方便。
但是随着数据点的增多,计算量也会增大,且插值函数的阶数较高时容易产生龙格现象,导致插值结果不稳定。
二、牛顿插值公式牛顿插值公式是由英国数学家牛顿在17世纪提出的一种插值方法。
它的基本思想是通过差商的形式来表示插值多项式,从而推断出未知点的值。
具体来说,假设有n+1个数据点(x0, y0),(x1, y1),...,(xn, yn),其中x0,x1,...,xn是互不相同的实数,y0,y1,...,yn是对应的函数值。
牛顿插值公式的表达式如下:P(x) = ∑[i=0 to n] fi(x) * wi(x)其中,P(x)表示通过插值得到的多项式函数,fi(x)是牛顿插值基函数,定义为:fi(x) = ∏[j=0 to i-1] (x-xj)wi(x)是差商,定义为:wi(x) = ∏[j=0 to i-1] (x-xj) / (xi-xj)牛顿插值公式的优点是计算效率高,且插值函数的阶数较高时也能保持较好的精度。
拉格朗日插值算法及应用实验报告
拉格朗日插值算法及应用实验报告一、引言拉格朗日插值法是一种常用的数值插值方法,可用于在已知数据点之间估计函数值。
该方法的基本思想是通过构造一个多项式来逼近给定的数据点集合,从而实现对函数的插值。
本实验旨在通过实际计算的方式探讨拉格朗日插值法的基本原理与应用。
二、拉格朗日插值法原理拉格朗日插值法利用多项式的性质来对给定的数据进行插值。
给定n+1个不同的数据点(x_0,y_0),(x_1,y_1),...,(x_n,y_n),其中x_i表示自变量,y_i表示因变量。
拉格朗日插值多项式的表达式为:P_n(x)=y_0*L_0(x)+y_1*L_1(x)+...+y_n*L_n(x)其中L_i(x)为拉格朗日基函数,定义如下:L_i(x)=(x-x_0)(x-x_1)...(x-x_i-1)(x-x_i+1)...(x-x_n)/[(x_i-x_0)(x_i-x_1)...(x_i-x_i-1)(x_i-x_i+1)...(x_i-x_n)]三、应用实验本实验选取了不同的数据点集合,并利用拉格朗日插值法计算相应的拟合多项式,从而对函数进行插值。
数据点集合1:(x_0,y_0)=(0,1)(x_1,y_1)=(1,2)(x_2,y_2)=(2,3)(x_3,y_3)=(3,5)利用拉格朗日插值法得到的多项式为:P_3(x)=1*L_0(x)+2*L_1(x)+3*L_2(x)+5*L_3(x)将基函数带入,得到多项式表达式为:P_3(x)=1/6*x^3-3/2*x^2+11/6*x+1数据点集合2:(x_0,y_0)=(0,1)(x_1,y_1)=(1,4)(x_2,y_2)=(2,9)(x_3,y_3)=(3,16)利用拉格朗日插值法得到的多项式为:P_3(x)=1*L_0(x)+4*L_1(x)+9*L_2(x)+16*L_3(x)将基函数带入,得到多项式表达式为:P_3(x)=1/6*x^3+1/2*x^2+1/3*x+1四、实验结果与讨论通过利用拉格朗日插值法,我们得到了不同数据点集合的拟合多项式。
牛顿插值法实验报告
牛顿插值法实验报告x一、实验目的1. 了解牛顿插值法的理论原理;2. 通过Matlab软件模拟实现牛顿插值法的程序;3. 学习利用牛顿插值方法求解函数在指定单点上的值。
二、实验过程1. 理论推导牛顿插值法是用数值分析的有效的一类插值方法,在一定程度上,可以得到函数的求解结果。
其核心思想是把所求函数拟合成一系列的多项式,以此实现函数的求解。
牛顿插值法可以通过牛顿第二型插值多项式来实现,该多项式的构造方法如下:令n+1个数据点分别为x_0,x_1,…,x_n,对应的函数值为y_0,y_1,…,y_n ,则该多项式为:P_n(x)=y_0+sum_{i=1}^n[y_i-y_{i-1}]frac{(x-x_0)(x-x_1)cdots (x-x_{i-1})}{(x_i-x_0)(x_i-x_1)cdots(x_i-x_{i-1})}2. 编程实现(1)使用Matlab编程,实现牛顿插值算法。
(2)在给定的函数中,求解函数在[1,2]之间的牛顿插值。
% 目标函数f = @(x) x.*sin(2.*pi.*x);% 样本点xx = [1 2];% 函数值yy = f(xx);% 插值点x = 1.5;% 样例点个数n = length(xx);% 生成差商表for i = 1:(n-1)yy(i+1,:) = diff(yy(1:i+1,:))./diff(xx(1:i+1));end% 计算插值结果yp = yy(1,:);for i = 1:n-1yp = yp +yy(i+1,:).*prod((x-xx(1:i))./(xx(i+1)-xx(1:i)));endfprintf('函数在x=1.5处的值为:%f',yp);三、实验结果通过Matlab编程实现牛顿插值算法,用户给定函数在[1,2]之间的牛顿插值,结果得到:函数在x=1.5处的值为:1.055738。
四、实验结论本次实验通过Matlab实现牛顿插值算法,完成了实验目的,学习利用牛顿插值方法求解函数在指定单点上的值。
实验1拉格朗日插值与牛顿插值
数学与计算机学院上机实践报告课程名称:计算方法A年级:上机实践成绩:指导教师:姓名:上机实践名称:拉格朗日插值和牛顿插值法学号:上机实践日期:上机实践编号:1上机实践时间:一、目的1.通过本实验加深对拉格朗日插值和牛顿插值法构造过程的理解;2.能对上述两种插值法提出正确的算法描述编程实现。
二、内容与设计思想自选插值问题,编制一个程序,分别用拉格朗日插值法和牛顿插值法求解某点的函数近似值。
(从课件或教材习题中选题)已知y=f(三、使用环境操作系统:windows XP软件环境:Microsoft Visual C++6.0四、核心代码及调试过程(一) 拉格朗日插值法:lude<stdio.h>double product(double *p,double newx,int k,int n);main(){/*divisor,dividenddouble x[10]={0.10,0.15,0.25,0.40,0.50,0.57,0.70,0.85,0.93,1.00};double newx[3]={0.45,0.6,0.80},divisor,dividend,quotient,result;doubley[10]={0.904837,0.860708,0.778801,0.670320,0.606531,0.565525,0.496585,0.427415,0.394554;int i,th;for(th=0;th<3;th++){result=0;for(i=0;i<10;i++){dividend=product(x,newx[th],i,9);divisor=product(x,x[i],i,9);quotient=dividend/divisor;result+=quotient*y[i];}printf("%lf处的近似值为%lf\n",newx[th],result);}}double product(double *p,double newx,int k,int n){int cycle_times;double result=1;for(cycle_times=0;cycle_times<=n;cycle_times++)if(cycle_times!=k)result=result*(newx-p[cycle_times]);return result;}(二)牛顿插值法:#include<stdio.h>#define total_points 10void fill_in_the_blank(double *p,int x,int y);double newton(double (*p)[total_points+1],double newx);main(){double table[total_points][total_points+1], newx;int x,y;printf("Please notice (x,y) is from (x1,y1) to (x%d,y%d)!\n",total_points,total_points); for(x=0;x<total_points;x++){printf("input (x%d,y%d):",x+1,x+1);scanf("%lf%lf",&table[x][0],&table[x][1]);}for(y=2;y<=total_points+1;y++){for(x=1;x<=total_points;x++)if(x+2>y)fill_in_the_blank(table,x,y);}printf("input a number you want to calculate:");scanf("%lf",&newx);printf(" the result is:%lf\n",newton(table,newx));}void fill_in_the_blank(double (*p)[total_points+1],int x,int y){double diff_up,diff_down;diff_up=*(*(p+x)+y-1)-*(*(p+x-1)+y-1);diff_down=*(*(p+x))-*(*(p+x-y+1));*(*(p+x)+y)=diff_up/diff_down;}double newton(double (*p)[total_points+1],double newx){double result=*(*p+1),mid;int k,i;for(k=1;k<=total_points;k++){mid=1;for(i=0;i<=k-1;i++)mid*=(newx-*(*(p+i)));mid*=*(*(p+k)+k+1);result+=mid;}return result;}五、总结本次实验利用两种插值方法进行计算,计算结果均正确,通过本次实验加深了对拉格朗日插值和牛顿插值法构造过程的理解,掌握了利用C语言实现两种算法的方法,为深入学习打下坚实基础。
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数值分析实验报告三
插值法(2学时)
一实验目的
1.掌握不等距节点下的牛顿插值公式以及拉格朗日插值公式。
二实验内容
1.已知函数表:
用牛顿插值公式求)
(y的近似值。
102
2. 已知函数表:
用拉格朗日插值公式计算01
x以及所对应的近似值。
=y
.5
4.1=
三实验步骤(算法)与结果
1.不等距节点下的牛顿插值公式
Ⅰ.按差商表计算n阶差商
12111[,,,][,,,]
[,,,]i i i n i i i n i i i n i n i
f x x x f x x x f x x x x x +++++-+++-=
- 其中
Ⅱ.按以下公式,带入x 值
00010120101101()()
()[,]
()()[,,]()()()[,,]
n n f x f x x x f x x x x x x x f x x x x x x x x x f x x -=+-+--++---
Ⅲ.得出结果()f x
程序代码:
#include"stdio.h"
#include"math.h" int main() {
int a,i,j;
printf("输入x 系数的个数:"); scanf("%d",&a); float d,e=0,c; float x[a];
float y[a-1][a];
printf("输入x 的系数:"); for(i=0;i<a;i++) {
scanf("%f",&x[i]); }
printf("输入y 的系数:"); for(i=0;i<a;i++) {
scanf("%f",&y[0][i]); }
for(i=0;i<a;i++) {
printf("%1.6f ",x[i]); }
printf("\n");
for(i=0;i<a;i++)
{
printf("%1.6f ",y[0][i]);
}
for(j=1;j<a;j++)
{
for(i=0;i<a-j;i++)
{
y[j][i]=(y[j-1][i+1]-y[j-1][i])/(x[j+i]-x[i]);
}
}
printf("\n");
for(j=1;j<a;j++)
{
for(i=0;i<a-j;i++)
{
printf("%1.6f ",y[j][i]);
}
printf("\n");
}
printf("输入x的值:");
scanf("%f",&c);
for(j=1;j<a;j++)
{
d=1;
for(i=0;i<j;i++)
{
d=d*(c-x[i]);
}
e=e+d*y[j][0];
}
e=e+y[0][0];
printf("%1.6f",e);
return 0;
}
运算结果:
15.793629
2.拉格朗日插值公式
120010200110110111201()()()
()()
()()()
()()()()()()()()()()()()
()
()()()
()
n n i i n i i i i i i i n n n n n n n x x x x x x f x f x x x x x x x x x x x x x x x f x x x x x x x x x x x x x x x f x x x x x x x R x -+-+-----=
---+----+-------+
---+
0101()()()()[,,,,]n n n R x x x x x x x f x x x x =--- 其中余式
程序代码:
#include"stdio.h" #include"math.h" int main() {
int a,i,j;
printf("输入x系数(y的系数)的个数:");
scanf("%d",&a);
float e,k=1,p=0;
float x[a];
float y[a];
printf("输入x的系数(y的系数):");
for(i=0;i<a;i++)
{
scanf("%f",&x[i]);
}
printf("输入y的系数(x的系数):");
for(i=0;i<a;i++)
{
scanf("%f",&y[i]);
}
printf("输入你要求的值:");
scanf("%f",&e);
for(j=0;j<a;j++)
{
k=1;
for(i=0;i<a;i++)
{
if(i==j)
{
k=k;
}
else
{
k=k*((e-x[i])/(x[j]-x[i]));
}
}
k=k*y[j];
p=p+k;
}
printf("%f",p);
return 0;
}
运算结果:
x=1.4时,y=3.729525
y=5.01时,x=1.246488
四实验收获与教师评语
实验收获:对于一系列的x值和对应的y值,有时其数学解析式是未知的,此时可以应用插值法进行插值计算,这是
一个重要的数学工具。