拉格朗日插值法理论及误差分析
《拉格朗日插值法》课件
在数值分析中的应用
数值积分
01
拉格朗日插值法可用于数值积分，通过插值多项式逼近被积函
数，进而求得积分的近似值。
数值微分
02
利用拉格朗日插值法可以近似求得函数的导数值，用于数值微
分计算。
求解常微分方程
03
通过构造插值多项式，可以将常微分方程转化为代数方程组，
进而求解微分方程的近似解。
在数据拟合中的应用
重要性
拉格朗日插值法是数值分析中的基础方法之一，它为解决各种实际问题提供了重要的数学工具。通过 拉格朗日插值法，我们可以更好地理解和逼近数据，从而为进一步的数值分析和科学计算提供基础。
拉格朗日插值法的历史和发展
历史
拉格朗日插值法由意大利数学家约瑟夫·拉格朗日于18世纪提出。在此之前，人们已经意识到可以通过已知的数 据点来逼近未知的函数值，但缺乏系统的数学方法。拉格朗日的插值法为这个问题提供了一个完整的解决方案， 并在随后的几个世纪中得到了广泛的应用和发展。
深入研究拉格朗日多项式的性质
拉格朗日多项式是拉格朗日插值法的基础，但其性质仍有许多未知之处。未来的研究可以深入探索拉格 朗日多项式的性质，以期为插值法的发展提供新的思路和方法。
THANK YOU
多项式形式
插值多项式的一般形式为 (L(x) = sum_{i=0}^{n} y_i l_i(x))，其中 (l_i(x)) 是拉格朗日插值基函数。
求解插值多项式的系数
系数求解
通过已知的数据点和构造的插值多项 式，求解出多项式的系数。
求解方法
常用的求解方法是高斯消元法或追赶 法，通过求解线性方程组得到插值多 项式的系数。
《拉格朗日插值法》ppt课件
• 引言 • 拉格朗日插值法的基本概念 • 拉格朗日插值法的实现步骤 • 拉格朗日插值法的优缺点分析 • 拉格朗日插值法的应用实例 • 总结与展望
拉格朗日插值法理论及误差分析
拉格朗日插值法理论及误差分析拉格朗日插值法理论及误差分析浅析拉格朗日插值法目录：一、引言二、插值及多项式插值的介绍三、拉格朗日插值的理论及实验四、拉格朗日插值多项式的截断误差及实用估计式五、1、截断误差在[a,b]区间上用Ln(x)近似未知或复杂函数f(x)，其截断误差是指Rn?x??f?x??Ln?x?通常称Rn?x?为拉格朗日插值余额。
注意到利用公式估计截断误差实际上非常困难。
一是因为它要计算函数f(x)的高阶导数，当f(x)很复杂时，计算量很大，而当f(x)没有可用来计算的表达式时，导数无法准确计算；二是因为即使能得到高阶导数的解析式，但于?的具体位置不知道，所以要估计高阶导数在插值区间上的界一般是非常困难的事情。
因此，公式并不实用。
2、截断误差的实用估计式既然公式估计误差时不实用，那么实际中如何估计截断误差呢？假设插值条件中包含n+2组数据?,n,n?, 1f(xi)?yi , i?0,1那么利用n+1组数据我们可以构造一个n 次拉格朗日插值多项式Ln(x)，利用后n+1组数据我们可以构造另一个n次拉格朗日插值多项式L*n(x)。
利用公式知，他们各自的插值余项为f(x)?Ln(x)?1f(n?1)(?)(x?x0)(x?x1)?(x?xn),(n?1)!1f(n?1)(?*)(x?x1)(x?x2)?(x?xn?1), (n?1)!f(x)?L*n(x)?两式相减得L*n(x)?Ln(x)?并可写成1fn?1(?)(x?x1)?(x?xn)(xn?1?x0),(n?1)!L*(x)?Ln(x)1(n?1)f(?)(x?x1)?(x?xn)?n.(n?1)!xn?1?x0注意到上式中利用fn?1(?)?fn?1(?*).该条件在很多情况下是成立的。
利用式可得?Ln(x)?L*n(x)R(x)?f(x)?L(x)?,n? nx0?xn?1? ? *?R*(x)?f(x)?L*(x)?Ln(x)?Ln(x),nn?xn?1x0?式给出了用Ln(x)或L*n(x)作近似计算时的实用误差估计式，它不需要计算高阶导数，也不用估计插值区间上高阶导数的界。
拉格朗日 插值 区间误差限
拉格朗日插值区间误差限拉格朗日插值方法是一种常用的数值插值方法，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拟合这些数据点，并在插值区间内求得未知值。
然而，由于插值方法的近似性质，插值结果与真实值之间总会存在一定的误差。
本文将介绍拉格朗日插值法以及其误差限的计算方法。
一、拉格朗日插值法简介拉格朗日插值法是一种基于多项式的插值方法，其基本思想是通过构造一个满足给定数据点的插值多项式来逼近真实的函数曲线。
具体而言，对于给定的n个数据点(xi, yi)，拉格朗日插值法的插值多项式可以表示为：P(x) = Σ[ yi * Li(x) ]，i=0 to n其中，Li(x)是拉格朗日基函数，定义为：Li(x) = Π[ (x - xj) / (xi - xj) ]，j=0 to n，i ≠ j这样，通过求解插值多项式P(x)，我们可以在插值区间内求得未知值。
二、插值误差限的计算尽管拉格朗日插值法可以通过构造插值多项式来逼近真实函数曲线，但由于插值方法本质上是一种近似方法，插值结果与真实值之间总会存在一定的误差。
我们可以通过计算插值误差限来评估插值的可靠性。
在拉格朗日插值法中，插值误差限可通过以下等式进行估计：| f(x) - P(x) | ≤ M / (n + 1)! * | x - x0 | * | x - x1 | * ... * | x - xn |其中，f(x)是真实函数的值，P(x)是插值多项式的值，M是插值区间上函数f(x)的最大导数的上界，n是插值多项式的次数。
三、拉格朗日插值法的应用示例为了更好地理解拉格朗日插值法及其误差限的计算方法，我们来看一个具体的示例。
假设我们要通过拉格朗日插值法来估计函数f(x) = sin(x)在区间[0, π]内的某个未知值。
已知在该区间内取了n+1个等间距的数据点(xi, yi)，其中i=0, 1, 2, ..., n。
首先，我们可以根据已知数据点构造拉格朗日插值多项式P(x)，并计算出未知值的近似值。
拉格朗日插值多项式与泰勒多项式的误差研究详全文
拉格朗日插值多項i. 式與泰勒多項式的誤差分析朱亮儒★ 曾政清☆ 陳昭地★★國立臺灣師範大學數學系教授☆臺北市立建國高級中學數學教師摘要：本文旨於提供拉格朗日插值多項式與泰勒多項式誤差項估計值的初等簡易證明，並探討其應用價值。
關鍵字：拉格朗日插值多項式、泰勒多項式、誤差項一引言有鑑於教育部99普通高級中學數學課綱在第一冊多項式的運算為迴避解三元一次方程組，首次出現插值多項式及其應用(以不超過三次插值多項式為限><[1][2][3]），99數學課綱包含插值多項式部分如下：求中的.除以的餘式為通過的插值多項式。
若有兩實根，則可寫成的型式。
透過因式定理證明插值多項式的唯一性。
設通過的多項式為，求及.插值多項式：通過的多項式可表示為，求的值。
此處暫不處理下面的題型：「設通過的多項式為,求。
」此類題型將在數學的IV的聯立方程組章節中處理。
此處自然而然讓人想到拉格朗日(Lagrange, J. L.,1736-1816>其人奇事，羅列如下：他出生於義大利西北部的杜林(Turin>，從小就極有數學天分，於18歲開始撰寫數學論文，在數論上曾提出一個著名的定理：「任意正整數都可以表成四個平方數的和」。
他是第一位證明均值定理(The Mean Value Theorem>的大數學家。
(均值定理在高三選修甲微分的單元中會學到<[4]），它是僅次於微積分基本定理的極重要的存在定理>他在30歲時，應腓特烈二世的邀請到柏林作為其宮廷數學大師長達20年之久。
之後接受法國的邀請，到巴黎擔任法國科學院院士，拿破崙<1769-1821, 1804-1815擔任法皇）讚譽他為「數學科學的巍峨金字塔」泰勒定理有拉格朗日誤差的公式<存在性）。
拉格朗日恆等式：，，.具有附加條件的多變數實函數極值拉格朗日乘子定理。
最得意的巨著《分析力學》。
拉格朗日差值誤差公式<[5]）：若為區間中相異實數，且,則對每一個，存在,使得,其中為函數在的階拉格朗日插值多項式，而為其插值誤差式。
拉格朗日插值法 (2)
在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。
许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律，而不少函数都只能通过实验和观测来了解。
如对实践中的某个物理量进行观测，在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观测到的值。
这样的多项式称为拉格朗日（插值）多项式。
数学上来说，拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数。
拉格朗日插值法最早被英国数学家爱德华·华林于1779年发现[1]，不久后（1783年）由莱昂哈德·欧拉再次发现。
1795年，拉格朗日在其著作《师范学校数学基础教程》中发表了这个插值方法，从此他的名字就和这个方法联系在一起[2]。
对于给定的若n+1个点，对应于它们的次数不超过n 的拉格朗日多项式只有一个。
如果计入次数更高的多项式，则有无穷个，因为所有与相差的多项式都满足条件。
定义对某个多项式函数，已知有给定的k + 1个取值点：其中对应着自变量的位置，而对应着函数在这个位置的取值。
假设任意两个不同的x j都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为：其中每个为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为：[3]拉格朗日基本多项式的特点是在上取值为1，在其它的点上取值为0。
存在性对于给定的k+1个点：，拉格朗日插值法的思路是找到一个在一点取值为1，而在其他点取值都是0的多项式。
这样，多项式在点取值为，而在其他点取值都是0。
而多项式就可以满足在其它点取值为0的多项式容易找到，例如：它在点取值为：。
由于已经假定两两互不相同，因此上面的取值不等于0。
于是，将多项式除以这个取值，就得到一个满足“在取值为1，而在其他点取值都是0的多项式”：这就是拉格朗日基本多项式。
唯一性次数不超过k的拉格朗日多项式至多只有一个，因为对任意两个次数不超过k的拉格朗日多项式：和，它们的差在所有k+1个点上取值都是0，因此必然是多项式的倍数。
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。
拉格朗日插值法知识讲解
拉格朗日插值法5.2 拉格朗日（Lagrange）插值可对插值函数选择多种不同的函数类型，由于代数多项式具有简单和一些良好的特性，例如，多项式是无穷光滑的，容易计算它的导数和积分，故常选用代数多项式作为插值函数。
5.2.1 线性插值问题5.1给定两个插值点其中，怎样做通过这两点的一次插值函数？过两点作一条直线，这条直线就是通过这两点的一次多项式插值函数，简称线性插值。
如图5.1所示。
图5.1 线性插值函数在初等数学中，可用两点式、点斜式或截距式构造通过两点的一条直线。
下面先用待定系数法构造插值直线。
设直线方程为，将分别代入直线方程得：当时，因，所以方程组有解，而且解是唯一的。
这也表明，平面上两个点，有且仅有一条直线通过。
用待定系数法构造插值多项式的方法简单直观，容易看到解的存在性和惟一性，但要解一个方程组才能得到插值函数的系数，因工作量较大和不便向高阶推广，故这种构造方法通常不宜采用。
当时，若用两点式表示这条直线，则有：（5.1）这种形式称为拉格朗日插值多项式。
，，称为插值基函数，计算，的值，易见（5.2）在拉格朗日插值多项式中可将看做两条直线，的叠加，并可看到两个插值点的作用和地位都是平等的。
拉格朗日插值多项式型式免除了解方程组的计算，易于向高次插值多项式型式推广。
线性插值误差定理5.1记为以为插值点的插值函数，。
这里，设一阶连续可导，在上存在，则对任意给定的，至少存在一点，使（5.3）证明令，因是的根，所以可设对任何一个固定的点，引进辅助函数：则。
由定义可得，这样至少有3个零点，不失一般性，假定，分别在和上应用洛尔定理，可知在每个区间至少存在一个零点，不妨记为和，即和，对在上应用洛尔定理，得到在上至少有一个零点，。
现在对求二次导数，其中的线性函数)，故有代入，得所以即5.2.2 二次插值问题5.2给定三个插值点，,其中互不相等，怎样构造函数的二次的（抛物线）插值多项式？平面上的三个点能确定一条次曲线，如图5.2所示。
拉格朗日插值性质
拉格朗日插值性质
拉格朗日插值是一种多项式插值，它是在已知数据点的插值方法，它的特点是可以在给定的多个数据点上构造一个多项式，使该多项式在这些数据点上取得极值。
拉格朗日插值是基于拉格朗日插值多项式的概念，它是一个多项式，它满足在给定的n个数据点上，其在这些数据点上的值都是相同的，而在其他任意点上的值都是不同的。
拉格朗日插值的优点是拟合效果好，可以很好的拟合离散的数据点，而且拉格朗日插值多项式的曲线也比较平滑，不易出现抖动现象。
缺点是计算量大，拉格朗日插值多项式的构造需要计算大量的系数，所以计算量比较大，而且容易出现过拟合现象。
excel拉格朗日插值函数
excel拉格朗日插值函数Excel拉格朗日插值函数是一种常用的数据插值方法，在很多领域都有应用，比如工程建模、生物信息学、金融分析等。
本文将从介绍插值方法的基本原理、数学公式和Excel计算方法方面进行讲解，希望使读者能够更好地掌握Excel拉格朗日插值函数的使用方法。
一、插值方法的基本原理插值方法是一种基于已知数据点推导出未知数据点值的数学方法。
在实际应用过程中，很多情况下我们只知道若干个数据点的取值，但是我们需要获得数据点之间的中间值或者在这些数据点之外的其他值。
这时候，插值方法就可以发挥作用。
插值方法的基本思路是，利用已知点之间的最高次多项式函数将数据点连接起来，然后求出函数在某个未知点的取值。
一般来说，如果已知数据点越多，则插值计算得到的结果越准确。
在拉格朗日插值方法中，我们使用拉格朗日多项式来计算未知点的取值。
拉格朗日多项式的原理是，将已知点看作多个线性项的积，然后通过一系列复杂的运算，得到一个关于自变量x的多项式函数。
二、拉格朗日插值法的数学公式假设我们有n个数据点{(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)}，其中x1<x2<...<xn。
我们需要在这些数据点之间插值计算出某个未知点x的函数值y。
y = Σ(yi * Li(x))i从1到n，Li(x)为拉格朗日多项式（Lagrange polynomial），表达式为：Li(x) = Π(j ≠ i)((x - xj)/(xi - xj))j从1到n。
三、Excel计算方法Excel中可以使用插值函数进行插值计算。
要使用拉格朗日插值函数，可以先使用X轴和Y轴的数据点构建一个散点图，然后使用趋势线功能来生成拉格朗日插值函数的公式。
1. 创建散点图在Excel中选中所需要插值的数据点，然后点击插入菜单中的散点图选项。
这时候，Excel将在新的工作表中创建一个散点图，并根据数据点自动添加X轴和Y轴的标签。
2. 添加趋势线在散点图中，我们需要生成一条趋势线来表示拉格朗日插值函数。
数值计算中的插值方法与误差分析
数值计算中的插值方法与误差分析数值计算是一门应用数学学科，广泛应用于科学与工程领域。
在实际问题中，我们常常需要通过已知的离散数据点来估计未知的数值。
插值方法就是为了解决这个问题而设计的。
插值方法是一种基于已知数据点，推断出未知数据点的数值计算方法。
常见的插值方法有拉格朗日插值、牛顿插值等。
下面我们将重点介绍这两种方法。
1. 拉格朗日插值法拉格朗日插值法是插值方法中最常见的一种。
它是基于拉格朗日多项式的思想。
假设我们有一组已知的数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们想要估计一个未知点x的函数值y。
拉格朗日插值法的基本思想是通过插值多项式来逼近原函数。
具体步骤如下：（1）根据已知数据点构造Lagrange插值多项式：L(x) = Σ(yi * Li(x)), i = 0, 1, ..., n其中，Li(x) = Π((x-xj)/(xi-xj)), j ≠ i（2）计算未知点x对应的函数值y：y = L(x)拉格朗日插值法的优点是简单易懂，计算方便。
然而，它也存在着一些问题，比如插值多项式的次数较高时，多项式在插值区间外的振荡现象明显，容易引起插值误差。
2. 牛顿插值法牛顿插值法是另一种常见的插值方法。
它是基于差商的思想。
假设我们有一组已知的数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们想要估计一个未知点x的函数值y。
牛顿插值法的基本思想是通过插值多项式来逼近原函数。
具体步骤如下：（1）计算差商：f[xi, xi+1, ..., xi+k] = (f[xi+1, ..., xi+k] - f[xi, ..., xi+k-1]) / (xi+k - xi)（2）根据已知数据点构造Newton插值多项式：N(x) = f[x0] + Σ(f[x0, x1, ..., xi] * Π(x - xj)), i = 0, 1, ..., n-1（3）计算未知点x对应的函数值y：y = N(x)牛顿插值法的优点是适用范围广，可以方便地添加新的数据点进行插值。
拉格朗日插值法理论及误差分析
拉格朗日插值法理论及误差分析首先，我们先来了解一下拉格朗日多项式的基本概念。
对于给定的n个不同的点(xi, yi)，其中xi是x轴上的点，yi是对应的函数值。
拉格朗日多项式的一般形式可以表示为：L(x) = y0 * l0(x) + y1 * l1(x) + y2 * l2(x) + ... + yn *ln(x)其中，li(x)是拉格朗日基函数，定义为：li(x) = (x - x0)(x - x1)...(x - xi-1)(x - xi+1)...(x - xn) / (xi - x0)(xi - x1)...(xi - xi-1)(xi - xi+1)...(xi - xn)使用拉格朗日插值法，我们可以根据已知数据点构造出一个多项式L(x)，该多项式在给定数据点上与原始函数的值完全相同。
求解出多项式L(x)后，我们可以通过求解L(x)的值得到在x处的近似值。
然而，在实际应用中，我们常常关注的是拉格朗日插值法的误差分析。
即，我们需要评估插值多项式与原始函数之间的误差有多大。
f(x) - L(x)，≤ M / (n + 1)! * ，(x - x0)(x - x1)...(x - xn)其中，M是在给定区间上的最大值函数M = max，f^(n+1)(x)。
需要注意的是，这个误差上界取决于插值节点的选择，并且对于特定的节点，可以找到与原始函数完全匹配的插值多项式。
进一步地，如果对于给定的k>n，求得插值多项式L(x)的k阶导数，则该导数也可以与原始函数f(x)的k阶导数具有很大的相似性，从而提供了在估计导数时的一种方法。
总的来说，拉格朗日插值法是一种简单而有效的插值方法，可以对给定数据进行插值和近似，而误差分析能够帮助我们评估插值结果的准确程度。
当然，拉格朗日插值法也有其局限性，例如在大数据集上计算困难，并且在边界条件不明确或节点选择不当时会出现振荡。
因此，在具体应用中，我们需要根据实际情况选择合适的插值方法。
拉格朗日插值法总结
拉格朗日插值法总结拉格朗日插值法2008-05-12 16：44一、问题的背景在实际问题中常遇到这样的函数y=f(x),其在某个区间[a,b]上是存在的。
但是,通过观察或测量或试验只能得到在区间[a,b]上有限个离散点x0,x1,…,xn上的函数值yi=f(xi),(i=0,1,…,n)。
或者f(x)的函数f(x)表达式是已知的,但却很复杂而不便于计算；希望用一个既能反映函数f(x)的特性，又便于计算的简单函数来描述它。
二、插值问题的数学提法：已知函数在n+1个点x0,x1,…,xn上的函数值yi=f(xi),(i=0,1,…,n)求一个简单函数y=P(x),使其满足：P(xi)=yi,(i=0,1,…,n)。
即要求该简单函数的曲线要经过y=f(x)上已知的这个n+1个点：(x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn),同时在其它x∈[a,b]上要估计误差：R(x)=f(x)-P(x)其中P(x)为f(x)的插值函数，x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法称为插值法。
若P(x)是次数不超过n的代数多项式，就称P(x)为插值多项式，相应的插值法称为多项式插值。
若P(x)是分段的多项式，就是分段插值。
若P(x)是三角多项式，就称三角插值。
三、插值方法面临的几个问题第一个问题：根据实际问题选择恰当的函数类。
本章我们选择代数多项式类，其原因有两个：(1)代数多项式类简单；微分、积分运算易于实行；(2)根据著名的Weierstrass逼近定理，任何连续的函数都可以用代数多项式作任意精确的逼近。
第二个问题：构造插值函数P(x),使其满足：P(xi)=yi,(i=0,1,…,n)与此相关的问题是：插值问题是否可解(存在性的问题)，如果有解,是否唯一?(唯一性的问题)第三个问题：插值误差R(x)=f(x)-P(x)的估计问题。
与此相关的问题是插值过程的收敛性的问题。
拉格朗日插值(线性、二次、n次多项式插值)
1 x0 x V ( x 0 , x 1 , , x n ) 1 x1 x 1 xn x
2 0 2 1
x x x
n 0 n 1
2 n
n n
0 j i n
(x x )
i j
因为x0, x1,…,xn的互不相同，故系数行 列式不等于0，因此方程组有唯一解， 即Pn(x)存在并唯一。
j 0 ji n
x xj xi x j
是n次插值基函数
思考1 设f(x)=x2，求f(x)的次数不超 过1、2、3、…的插值多项式各是什 么？在哪些点处会有误差？ 思考2 设f(x)=sinx，求f(x)的次数不超 过1、2、3、…的插值多项式各是什 么？在哪些点处会有误差？
思考 1 答案：当 f(x) 是次数不超过 n 的 多项式时，其 ≥ n 次的插值多项式就 是f(x)本身。此时误差为0！
定义： 设插值基点 x0,x1,…,xn 中最小者为 a 、 最大者为b，当插值点x∈(a, b)时我们 称为内插，否则称为外插
例1 给定数据表
x 2 3 4 5 6 7 f(x) 10 15 18 22 20 16 要用插值方法计算 f(4.8) 的近似值。 问线性插值、二次插值和三次插值应 选哪些基点？
2. 线性插值的几何意义
用通过两点 (x0, y0) 、 (x1, y1) 的直线 y=L1(x) 近似代替曲线 y=f(x) ，如下图 所示。
y y=f(x)
y0 o x0
y=L1(x) y1
x1 x
3. 线性插值公式的推导
根据直线的点斜式，有
y1 y 0 L1 ( x ) y 0 ( x x0 ) x1 x 0
拉格朗日插值法
01
收敛性分析是研究拉格朗日插值法的一个重要方面，它涉及到该方法在何种条 件下能够准确地逼近未知函数。
02
在理论上，如果已知数据点足够多且分布均匀，那么拉格朗日插值多项式就能 够很好地逼近未知函数。
03
然而，在实际应用中，由于计算复杂度和数据可获取性的限制，我们通常只能 使用有限数量的数据点进行插值。因此，收敛性分析对于确定拉格朗日插值法 的精度和适用范围具有重要意义。
拉格朗日插值法的几何意义
从几何意义上讲，拉格朗日插值 法是通过在已知数据点上放置一 个多项式曲线，使得该曲线尽可
能接近原始数据点。
这意味着，拉格朗日插值多项式 在每个已知数据点上取值为零， 而在其他点上取值与原函数相近。
这种几何意义有助于我们更好地 理解拉格朗日插值法的原理和应
用。
拉格朗日插值法的收敛性分析
在实际应用方面，可以考虑如何 优化拉格朗日插值法的计算效率 和存储需求，以适应大规模数据 处理的需要。此外，可以探索拉 格朗日插值法在其他领域的应用， 例如金融、生物信息学和环境科 学等。
另外，随着人工智能和机器学习 技术的不断发展，可以考虑如何 利用这些技术来改进拉格朗日插 值法，例如通过神经网络或其他 机器学习方法来自动选择合适的 插值模型和参数。这将有助于提 高插值精度和泛化能力，并减少 人工干预和主观判断的误差。
03
拉格朗日插值法还有一些局限性，例如对于非线性数据的 插值效果较差，且容易受到数据异常值的影响。为了解决 这些问题，研究者们提出了许多改进的方法，如样条插值 、克里格插值和局部加权散点平滑插值等。
对未来研究的建议和展望
未来研究可以进一步探讨拉格朗 日插值法的理论性质，例如其收 敛性和稳定性等。此外，可以研 究如何将拉格朗日插值法与其他 数学方法或机器学习方法相结合， 以提高其预测精度和泛化能力。
插值法(拉格朗日插值)[内容相关]
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lagrange插值法
lagrange 插值法实验基本原理: lagrange 插值法是用来解决离散点的插值问题。
若给定两个插值点),(),,(1100y x y x 其10x x ≠，在公式中取1=n ，则La g r a n g e 插值多项式为：)()()()()()(001010010110101x x x x y y y x x x x y x x x x y x p ---+=--+--=是经过),(),,(1100y x y x 的一条直线，故此法称为线性插值法。
2、若函数给定三个插值点 2,1,0),,(=i y x i i ，,其中i x 互不相等，在公式中取1=n ，则Lagrange 插值多项式为： ))(())(())(())(())(())(()(1202102210120120102102x x x x x x x x y x x x x x x x x y x x x x x x x x y x p ----+----+----=是一个二次函数，若2,1,0),,(=i y x i i 三点不在一条直线上，则该曲线是一条抛物线，这种插值法称为二次插值或抛物插值。
为了解决这个问题，我们为此构造了这个矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----+---.........))(())(()())((12010212010212010x x x x x x x x x x x x x x x x 就可以找到相应系数。
实验结果分析：在应用拉格朗日插值法时应注意以下几个问题：1、在能获得原始资料时应尽量获取原始资料, 不能盲目地用组数据代入公式来估计未知数据。
2、在利用拉格朗日多项式进行插值估计时, 要求所研究范围的值的变化不受特殊或偶照因素的影响, 即的值是在正常条件下的。
3、如果有两组值（i x ，iy ），（j x ，j y ） 的i x =j x ；则这两组值只能取一组代入多项式计算, 否则便会出现 i y 与j y 的项分母为零的情况这种情况对于这种情况, 用哪组值代入多项式估计更好, 往往不易确定。
拉格朗日插值讲解
特征提取
在计算机视觉中，拉格朗日插值可以用于提 取图像中的特征点，为后续的图像识别和分 析提供基础。
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感谢您的观看
02
它是由意大利数学家约瑟夫·拉格 朗日于18世纪提出的一种数学工 具，广泛应用于科学、工程和经 济学等领域。
拉格朗日插值的重要性
拉格朗日插值方法为数据分析和预测提供了一种重要的工具 ，特别是在数据量较小或数据分布不均匀的情况下，可以通 过插值方法来填补数据空白或提高数据精度。
它可以帮助我们更好地理解数据的内在规律和趋势，为决策 提供科学依据。
基于拉格朗日插值拟合出的多项 式，可以进一步预测未来数据点 的趋势和走向，为决策提供依据 。
工程计算与设计
工程建模
在工程计算中，拉格朗日插值可以用 于建立数学模型，模拟复杂系统的行 为和性能。
优化设计
通过拉格朗日插值，工程师可以对设 计方案进行优化，提高产品的性能和 效率。
图像处理与计算机视觉
图像修复
多项式插值的精度较高，适用于数据 点之间变化较大的情况，但构造多项 式的过程较为复杂，需要选择合适的 基函数和节点。
拉格朗日插值公式
拉格朗日插值公式是利用拉格朗日多 项式进行插值的方法，通过已知数据 点构造拉格朗日多项式，然后利用这 个多项式计算出需要插值的点的值。
拉格朗日插值公式的优点是构造简单、 精度较高，适用于任意数据点的情况， 但当数据点较多时，计算量较大，可 能会出现龙格现象。
拉格朗日插值的历史背景
拉格朗日插值方法的发展经历了漫长的历史过程。最早的插值方法可以追溯到古 希腊时期，而现代的插值方法则是在17世纪和18世纪随着数学的发展而逐步完善 的。
拉格朗日插值法理论及误差分析
浅析拉格朗日插值法目录：一、 引言二、 插值及多项式插值的介绍 三、 拉格朗日插值的理论及实验四、 拉格朗日插值多项式的截断误差及实用估计式 五、 参考文献一、引言插值在数学发展史上是个古老问题。
插值是和拉格朗日（Lagrange ）、牛顿（Newton ）、高斯（Gauss ）等著名数学家的名字连在一起的。
在科学研究和日常生活中，常常会遇到计算函数值等一类问题。
插值法有很丰富的历史渊源，它最初来源人们对天体研究——有若干观测点（我们称为节点）计算任意时刻星球的位置（插值点和插值）。
现在，人们在诸如机械加工等工程技术和数据处理等科研都有很好的应用，最常见的应用就是气象预报。
插值理论和方法能解决在实际中当许多函数表达式未知或形式复杂，如何去构造近似表达式及求得在其他节点处的值的问题。
二、插值及多项式插值1、插值问题的描述设已知某函数关系()y f x =在某些离散点上的函数值：插值问题：根据这些已知数据来构造函数()y f x =的一种简单的近似表达式，以便于计算点,0,1,,i x x i n ≠=的函数值()f x ，或计算函数的一阶、二阶导数值。
xx 0y y1y 1n y -ny 1x 1n x -nx2、插值的几何意义插值的几何意义如图1所示：图1 3、多项式插值 基本概念假设()y f x =是定义在区间,a b ⎡⎤⎣⎦上的未知或复杂函数，但一直该函数在点01n a x x x b ≤<<<≤处的函数值01,,n y y y 。
找一个简单的函数，例如函数()P x ，使之满足条件(),0,1,2,,,i P x y i n == （）通常把上述01n x x x <<< 称为插值节点，把()P x 称为()f x 的插值多项式，条件（）称为插值条件，并把求()P x 的过程称为插值法。
插值多项式的存在性和唯一性 如果插值函数是如下m 次的多项式：1011()m m m m m P x a x a x a x a --=+++那么插值函数的构造就是要确定()m P x 表达式中的m+1个系数011,,,m ma a a a -。
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浅析拉格朗日插值法目录：一、 引言二、 插值及多项式插值的介绍 三、 拉格朗日插值的理论及实验四、 拉格朗日插值多项式的截断误差及实用估计式 五、 参考文献一、引言插值在数学发展史上是个古老问题。
插值是和拉格朗日（Lagrange ）、牛顿（Newton ）、高斯（Gauss ）等著名数学家的名字连在一起的。
在科学研究和日常生活中，常常会遇到计算函数值等一类问题。
插值法有很丰富的历史渊源，它最初来源人们对天体研究——有若干观测点（我们称为节点）计算任意时刻星球的位置（插值点和插值）。
现在，人们在诸如机械加工等工程技术和数据处理等科研都有很好的应用，最常见的应用就是气象预报。
插值理论和方法能解决在实际中当许多函数表达式未知或形式复杂，如何去构造近似表达式及求得在其他节点处的值的问题。
二、插值及多项式插值1、插值问题的描述设已知某函数关系()y f x =在某些离散点上的函数值：插值问题：根据这些已知数据来构造函数()y f x =的一种简单的近似表达式，以便于计算点,0,1,,i x x i n ≠=的函数值()f x ，或计算函数的一阶、二阶导数值。
xx 0y y1y 1n y -ny 1x 1n x -nx2、插值的几何意义插值的几何意义如图1所示：图1 3、多项式插值 3.1 基本概念假设()y f x =是定义在区间,a b ⎡⎤⎣⎦上的未知或复杂函数，但一直该函数在点01n a x x x b ≤<<<≤处的函数值01,,n y y y 。
找一个简单的函数，例如函数()P x ，使之满足条件(),0,1,2,,,i P x y i n == （3.1）通常把上述01n x x x <<< 称为插值节点，把()P x 称为()f x 的插值多项式，条件（3.1）称为插值条件，并把求()P x 的过程称为插值法。
3.2 插值多项式的存在性和唯一性 如果插值函数是如下m 次的多项式：1011()m m m m m P x a x a x a x a --=+++那么插值函数的构造就是要确定()m P x 表达式中的m+1个系数011,,,m ma a a a -。
由于插值条件包含n+1独立式，只要m=n 就可证明插值函数多项式是唯一存在。
实际上，由n+1个插值条件可得10010100101111111011n n n n n n n n n n nn n n n na x a x a x a y a x a x a x a y a x a x a x a y ------⎧+++=⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩这是一个关于01,,n a a a 的n+1阶线性方程组，且其系数矩阵对应的行列式是线性代数中著名的范德蒙（Vandemonde ）行列式。
该行列式得值为 0110(,,)()n in n i j i j V x x x x x ===-∏∏因为i j ≠时，i j x x ≠，所以01(,,)0n n V x x x ≠。
从而证明了上述线性方程组的阶是唯一存在的。
既满足插值条件的多项式唯一存在。
三、 拉格朗日插值的理论及实验 1、拉格朗日插值的理论拉格朗日（Lagrange ）插值公式的基本思想是把()n P x 的构造问题转化为n+1个插值基函数()(0,1,,)i l x i n =。
首先我们利用节点直接构造如下多项式：1'1()()()()in n i n x l x x x x ππ++=- 其中101()()()()n n x x x x x x x π+=---，'1011()()()()()n i i i i i i n x x x x x x x x x π+-+=----容易验证该多项式具有性质0,1,i j i l j i ≠⎧=⎨=⎩因此，n 次多项式00110()()()()()nn n n k k k L x l x y l x y l x y l x y ==++=∑一定具有性质()()(),0,1,,,nn i k k i i i k L x l x y l x y i n ====∑既满足插值条件。
我们称()n L x 为拉格朗日插值多项式，()i l x 称为拉格朗日插值及函数。
一次拉格朗日插值多项式又叫做线性插值多项式。
二次拉格朗日插值多项式又叫做抛物线插值多项式。
2、拉格朗日插值实验经过学习掌握拉格朗日插值的理论，学以致用，使学到的知识运用到现实生活中，并运用计算机来解决我们在学习中遇到的一些问题。
以下为运用MATLAB 软件平台上计行拉格朗日插值问题：例：已知在[0,30]内对应的节点x 以及函数值y 如表所示，利用拉格朗日插值多项式求在区间x=2.035,x=9.771,x=17.815,x=26.907所对应的函数值。
在已知数表函数的条件下，拉格朗日插值多项式可用来计算复杂函数或未知函数的函数值，为此我们首先编写如下利用拉格朗日插值多项式方法计算函数值的程序：function y=lagrange(x0,y0,x) n=length(x0);m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=kp=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end ends=p*y0(k)+s; end y(i)=s; end上述三重循环给出了拉格朗日插值计算多项式计算任何点x 处的函数值的过程，我们把它标记为lagrange.m文件，接下来我们在MATLAB平台上进行上述例子中的数值试验。
在Command Window中输入的命令及结果如下所示：>> x=[0:2:30];>> y=[0.0 0.45 0.75 1.52 2.12 3.40 3.72 4.17 5.12 5.45 5.67 6.74 7.31 7.85 8.45 8.97];>> lagrange(x,y,2.035)ans =0.3290>> lagrange(x,y,9.771)ans =3.2975>> lagrange(x,y,17.815)ans =5.4483>> lagrange(x,y,26.907)ans =8.6519最后，我们根据拉格朗日插值结果，利用plot命令画出未知函数的图像，命令程序如下：>> x0=[0:2:30];>> y0=lagrange(x,y,x0);>> plot(x0,y0)得到的未知函数图像为：四、拉格朗日插值多项式的截断误差及实用估计式1、截断误差在[a,b]区间上用()n L x 近似未知或复杂函数()f x ，其截断误差是指()()()n n R x f x L x =- （4.1） 通常称()n R x 为拉格朗日插值余额。
注意到利用公式（4.1）估计截断误差实际上非常困难。
一是因为它要计算函数()f x 的高阶导数，当()f x 很复杂时，计算量很大，而当()f x 没有可用来计算的表达式时，导数无法准确计算；二是因为即使能得到高阶导数的解析式，但由于ξ的具体位置不知道，所以要估计高阶导数在插值区间上的界一般是非常困难的事情。
因此，公式（4.1）并不实用。
2、截断误差的实用估计式既然公式（4.1）估计误差时不实用，那么实际中如何估计截断误差呢？ 假设插值条件中包含n+2组数据(),i i f x y = 0,1,,,1,i n n =+那么利用n+1组数据我们可以构造一个n 次拉格朗日插值多项式()nL x ，利用后n+1组数据我们可以构造另一个n 次拉格朗日插值多项式*()n L x 。
利用公式（4.1）知，他们各自的插值余项为(1)011()()()()()(),(1)!n n n f x L x f x x x x x x n ξ+-=---+*(1)*1211()()()()()(),(1)!n n n f x L x f x x x x x x n ξ++-=---+两式相减得*11101()()()()()(),(1)!n n n n n L x L x f x x x x x x n ξ++-≈---+并可写成*(1)110()()1()()().(1)!n n n n n L x L x f x x x x n x x ξ++---≈+- （4.2）注意到上式中利用11*()().n n f f ξξ++≈该条件在很多情况下是成立的。
利用式（4.2）可得*01***10()()()()(),()()()()(),n n nn n n n n n n L x L x R x f x L x x x L x L x R x f x L x x x ++⎧-=-≈⎪-⎪⎨-⎪=-≈⎪-⎩ （4.2） 式（4.3）给出了用()n L x 或*()n L x 作近似计算时的实用误差估计式，它不需要计算高阶导数，也不用估计插值区间上高阶导数的界。
总之，拉格朗日插值法的公式结构紧凑，在理论分析中十分方便，然而在计算中，但插值点增加或减少时，所对应的基本多项式就得重新计算而且图像发生很大变化。
像逐次线性插值法、牛顿插值法等都是在拉格朗日插值多项式的基础上延伸出来的。
我们根据实际中的具体问题，为减少插值误差来选取相应的插值法来快速的解决问题。
五、参考文献[1] 数值计算原理 李庆扬,关冶,白峰杉 清华大学出版社 2000.9 [2] 数值分析及其MATLAB 实现 任玉杰 高等教育出版社 7007.3 [3] 数值分析与实验 韩旭里,万中 科学出版社 2006.7[4] 数值分析（第三版）颜庆津 北京航空航天大学出版社 2011.8.15。