数值分析总结计划实验一拉格朗日插值算法报告总结计划.doc

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数值分析综合实验报告

数值分析综合实验报告

一、实验目的通过本次综合实验,掌握数值分析中常用的插值方法、方程求根方法以及数值积分方法,了解这些方法在实际问题中的应用,提高数值计算能力。

二、实验内容1. 插值方法(1)拉格朗日插值法:利用已知数据点构造多项式,以逼近未知函数。

(2)牛顿插值法:在拉格朗日插值法的基础上,通过增加基函数,提高逼近精度。

2. 方程求根方法(1)二分法:适用于函数在区间内有正负值的情况,通过不断缩小区间来逼近根。

(2)Newton法:利用函数的导数信息,通过迭代逼近根。

(3)不动点迭代法:将方程转化为不动点问题,通过迭代逼近根。

3. 数值积分方法(1)矩形法:将积分区间等分,近似计算函数值的和。

(2)梯形法:将积分区间分成若干等分,用梯形面积近似计算积分。

(3)辛普森法:在梯形法的基础上,将每个小区间再等分,提高逼近精度。

三、实验步骤1. 拉格朗日插值法(1)输入已知数据点,构造拉格朗日插值多项式。

(2)计算插值多项式在未知点的函数值。

2. 牛顿插值法(1)输入已知数据点,构造牛顿插值多项式。

(2)计算插值多项式在未知点的函数值。

3. 方程求根方法(1)输入方程和初始值。

(2)选择求解方法(二分法、Newton法、不动点迭代法)。

(3)迭代计算,直到满足精度要求。

4. 数值积分方法(1)输入被积函数和积分区间。

(2)选择积分方法(矩形法、梯形法、辛普森法)。

(3)计算积分值。

四、实验结果与分析1. 插值方法(1)拉格朗日插值法:通过构造多项式,可以较好地逼近已知数据点。

(2)牛顿插值法:在拉格朗日插值法的基础上,增加了基函数,提高了逼近精度。

2. 方程求根方法(1)二分法:适用于函数在区间内有正负值的情况,计算简单,但收敛速度较慢。

(2)Newton法:利用函数的导数信息,收敛速度较快,但可能存在数值不稳定问题。

(3)不动点迭代法:将方程转化为不动点问题,收敛速度较快,但可能存在初始值选择不当的问题。

3. 数值积分方法(1)矩形法:计算简单,但精度较低。

数值分析实验报告

数值分析实验报告

数值分析实验报告
一、实验背景
本实验主要介绍了数值分析的各种方法。

在科学计算中,为了求解一
组常微分方程或一些极限问题,数值分析是一种有用的方法。

数值分析是
一种运用计算机技术对复杂模型的问题进行数学分析的重要手段,它利用
数学模型和计算机程序来解决复杂的数学和科学问题。

二、实验内容
本实验通过MATLAB软件,展示了以下几种数值分析方法:
(1)拉格朗日插值法:拉格朗日插值法是由法国数学家拉格朗日发
明的一种插值方法,它可以用来插值一组数据,我们使用拉格朗日插值法
对给定的点进行插值,得到相应的拉格朗日多项式,从而计算出任意一个
点的函数值。

(2)最小二乘法:最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,它可以
用来拟合满足一定函数的点的数据,它的主要思想是使得数据点到拟合曲
线之间的距离的平方和最小。

(3)牛顿插值法:牛顿插值法是一种基于差商的插值方法,它可以
用来插值一组数据,可以求得一组数据的插值函数。

(4)三次样条插值:三次样条插值是一种基于三次样条的插值方法,它可以用来对一组数据进行插值,可以求得一组数据的插值函数。

三、实验步骤
1.首先启动MATLAB软件。

数值分析实验报告心得(3篇)

数值分析实验报告心得(3篇)

第1篇在数值分析这门课程的学习过程中,我深刻体会到了理论知识与实践操作相结合的重要性。

通过一系列的实验,我对数值分析的基本概念、方法和应用有了更加深入的理解。

以下是我对数值分析实验的心得体会。

一、实验目的与意义1. 巩固数值分析理论知识:通过实验,将课堂上学到的理论知识应用到实际问题中,加深对数值分析概念和方法的理解。

2. 培养实际操作能力:实验过程中,我学会了使用Matlab等软件进行数值计算,提高了编程能力。

3. 增强解决实际问题的能力:实验项目涉及多个领域,通过解决实际问题,提高了我的问题分析和解决能力。

4. 培养团队协作精神:实验过程中,我与同学们分工合作,共同完成任务,培养了团队协作精神。

二、实验内容及方法1. 实验一:拉格朗日插值法与牛顿插值法(1)实验目的:掌握拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理,能够运用这两种方法进行函数逼近。

(2)实验方法:首先,我们选择一组数据点,然后利用拉格朗日插值法和牛顿插值法构造插值多项式。

最后,我们将插值多项式与原始函数进行比较,分析误差。

2. 实验二:方程求根(1)实验目的:掌握二分法、Newton法、不动点迭代法、弦截法等方程求根方法,能够运用这些方法求解非线性方程的根。

(2)实验方法:首先,我们选择一个非线性方程,然后运用二分法、Newton法、不动点迭代法、弦截法等方法求解方程的根。

最后,比较不同方法的收敛速度和精度。

3. 实验三:线性方程组求解(1)实验目的:掌握高斯消元法、矩阵分解法等线性方程组求解方法,能够运用这些方法求解线性方程组。

(2)实验方法:首先,我们构造一个线性方程组,然后运用高斯消元法、矩阵分解法等方法求解方程组。

最后,比较不同方法的计算量和精度。

4. 实验四:多元统计分析(1)实验目的:掌握多元统计分析的基本方法,能够运用这些方法对数据进行分析。

(2)实验方法:首先,我们收集一组多元数据,然后运用主成分分析、因子分析等方法对数据进行降维。

数值计算方法拉格朗日牛顿插值实验

数值计算方法拉格朗日牛顿插值实验
《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
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:
(一)分析讨论
1.总结 Matlab 编程的基本特点,特别是需要注意的地方。 答:能直接对矩阵进行操作,能实现简单的矩阵的乘除,方便进行数值计算。注 意的地方就是矩阵进行点乘、点除时行数列数要一样。
2.对比拉格朗日插值法和牛顿插值法的差异,特别是在计算量上的差异。 答:拉格朗日插值法与牛顿插值法都是二种常用的简便的插值法。但牛顿法
插值法则更为简便,可以节省乘、除法运算次数。拉格朗日插值法计算过程没有 继承性,每增加一个节点,整个计算过程要重新进行,牛顿插值法避免了这个问 题,减少了计算的步数。
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。

插值数值实验报告(3篇)

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。

拉格朗日插值实验报告

拉格朗日插值实验报告

引言概述:
拉格朗日插值是一种常用的数值分析方法,旨在通过已知的离散数据点来近似拟合出一个多项式函数,从而实现对未知数据点的预测和估计。

该方法在信号处理、图像处理、金融模型和机器学习等领域具有广泛的应用。

本实验报告将详细介绍拉格朗日插值的原理、算法和实验结果。

正文内容:
1.拉格朗日插值的原理
1.1多项式插值的概念
1.2拉格朗日插值多项式的形式
1.3拉格朗日插值多项式的唯一性证明
2.拉格朗日插值的算法
2.1插值多项式的计算方法
2.2插值多项式的复杂度分析
2.3多点插值方法的优缺点
3.拉格朗日插值的实验设计
3.1实验目的和步骤
3.2数据采集和预处理
3.3插值多项式的建模
3.4实验环境和工具选择
3.5实验结果分析和评估
4.拉格朗日插值的应用案例
4.1信号处理领域中的插值应用
4.2图像处理中的插值算法
4.3金融模型中的拉格朗日插值
4.4机器学习中的插值方法
5.拉格朗日插值的改进和发展
5.1经典拉格朗日插值的局限性
5.2最小二乘拉格朗日插值的改进
5.3多项式插值的其他方法
5.4拉格朗日插值在新领域的应用前景
总结:
拉格朗日插值作为一种经典的数值分析方法,在实际应用中具有广泛的用途。

本文通过介绍拉格朗日插值的原理和算法,以及实验设计和应用案例,全面展示了该方法的特点和优势。

同时,本文还指出了经典拉格朗日插值的局限性,并介绍了一些改进和发展的方向。

可以预见,拉格朗日插值在信号处理、图像处理、金融模型和机器学习等领域将继续发挥重要作用。

数值分析实验报告(插值法)

数值分析实验报告(插值法)

武汉理工大学学生实验报告书实验课程名称数值分析开课学院计算机科学与技术学院指导老师姓名学生姓名学生专业班级2010—2010学年第一学期实验课程名称:数值分析第二部分:实验调试与结果分析(可加页)一、调试过程(包括调试方法描述、实验数据记录,实验现象记录,实验过程发现的问题等)(1)用拉格朗日插值法计算时,输入及运行结果如下:拉格朗日插值法牛顿插值法(2)利用二次插值计算时,输入及运行结果如下:拉格朗日插值法牛顿插值法(3)用艾尔米特插值法计算时,f(x)的插值多项式H5(x)=(1+4*x)*(x-0.5)*(x-0.5)*(x-2)*(x-2)+(3.90807-6.03838*x)*(x-2)*(x-2)*x*x+(2.34573-4.16674*x)*x*x*(x-0.5)*(x-0.5)(4)各插值算法的精度差异比较经过比较,拉格朗日插值法要比牛顿插值法算法的计算量多一些,拉格朗日插值法后一次计算时用到了前一次计算的结果,提高了运算的效率,但拉格朗日插值法在构造艾尔米特插值法时很方便,将坐标点和对应的导数结合起来的精度比线性插值的精度又要高一些。

但从实验数据来看,在坐标不是很多的情况下,已知的点越多精度也就相对较高。

对于实验要求的第二组数据用拉格朗日插值法(或者牛顿插值法)实验结果如下:一下分别是二阶、三阶、四阶、五阶插值得到的结果以上只是实验结果的一部分,改变插值的位置时,得到的实验结果精度也是有所不同的。

由以上结果分析可知,插值次数并不是越多越好,多了反而会让结果更加偏离真实结果,这充分说明了高次插值存在“病态性质”,在已知点很多的情况下应该采用分段低次插值,将拉格朗日插值法和牛顿插值法运用到分段低次插值法当中,这样得到的结果可能胡更加精确。

数值分析插值实验报告

数值分析插值实验报告

数值分析插值实验报告引言插值是数值分析中常用的一种技术,通过已知点的函数值来推测未知点的函数值。

在实际应用中,我们经常需要根据有限的数据点来估计连续函数的值,这时插值就起到了关键作用。

本实验旨在通过插值方法来推测未知数据点的函数值,并对比不同插值方法的精度和效果。

实验目的1.了解插值的基本概念和方法;2.掌握常见的插值方法,如拉格朗日插值、牛顿插值等;3.对比不同插值方法的精度和效果,分析其优缺点。

实验步骤1.数据采集:选取一组已知数据点,作为插值的基础。

这些数据点可以是从实际场景中测量得到的,也可以是人为设定的。

2.插值方法选择:根据实验要求和数据特点,选择适合的插值方法。

常见的插值方法包括拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值等。

3.插值计算:根据选定的插值方法,利用已知数据点进行计算,并得到插值结果。

4.结果分析:比较插值结果与实际数据的差异,并评估插值方法的精度和效果。

可以使用误差分析等方法进行评估。

5.优化调整:根据实验结果和需求,对插值方法进行优化调整,以提高插值的准确性和可靠性。

实验结果与讨论通过实验,我们得到了不同插值方法的结果,并进行了对比和分析。

根据实验数据和误差分析,我们可以得出以下结论:1.拉格朗日插值方法具有较高的插值精度,在一定程度上能够准确地模拟实际数据。

2.牛顿插值方法相对于拉格朗日插值方法而言,对于大量数据点的计算速度更快,但在少量数据点的情况下,两者的精度差异较小。

3.分段线性插值方法适用于数据点较为离散的情况,能够提供较为平滑的插值结果。

4.插值方法的选择应根据具体需求和数据特点进行,没有一种插值方法适用于所有情况。

实验总结通过本次实验,我们对插值方法有了更深入的了解,并掌握了常见的插值方法的原理和应用。

实验结果表明,插值方法在数值分析中起到了重要的作用,能够准确地推测未知点的函数值。

然而,在实际应用中,我们还需要考虑数据的特点、插值方法的适用性以及计算效率等因素。

计算方法上机实验报告——拉格朗日插值问题

计算方法上机实验报告——拉格朗日插值问题

计算方法上机实验报告——拉格朗日插值问题一、方法原理n次拉格朗日插值多项式为:Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x) n=1时,称为线性插值,L1(x)=y0(x-x1)/(x0-x1)+y1(x-x0)/(x1-x0)=y0+(y1-x0)(x-x0)/(x1-x0) n=2时,称为二次插值或抛物线插值,精度相对高些L2(x)=y0(x-x1)(x-x2)/(x0-x1)/(x0-x2)+y1(x-x0)(x-x2)/(x1-x0)/(x1-x2)+y2(x-x0)(x-x1)/(x2-x0)/(x2-x1)二、主要思路使用线性方程组求系数构造插值公式相对复杂,可改用构造方法来插值。

对节点xi(i=0,1,…,n)中任一点xk(0<=k<=n)作一n次多项式lk(xk),使它在该点上取值为1,而在其余点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)上为0,则插值多项式为Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x)上式表明:n个点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)都是lk(x)的零点。

可求得lk三.计算方法及过程:1.输入节点的个数n2.输入各个节点的横纵坐标3.输入插值点4.调用函数,返回z函数语句与形参说明程序源代码如下:形参与函数类型参数意义intn节点的个数doublex[n](double*x)存放n个节点的值doubley[n](double*y)存放n个节点相对应的函数值doublep指定插值点的值doublefun()函数返回一个双精度实型函数值,即插值点p处的近似函数值#include<iostream>#include<math.h>usingnamespacestd;#defineN100doublefun(double*x,double*y,intn,doublep);voidmain(){inti,n;cout<<"输入节点的个数n:";cin>>n;doublex[N],y[N],p;cout<<"pleaseinputxiangliangx="<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>x[i];cout<<"pleaseinputxiangliangy="<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>y[i];cout<<"pleaseinputLagelangrichazhiJieDianp="<<endl;cin>>p;cout<<"TheAnswer="<<fun(x,y,n,p)<<endl;system("pause");}doublefun(doublex[],doubley[],intn,doublep){doublez=0,s=1.0;intk=0,i=0;doubleL[N];while(k<n){if(k==0){for(i=1;i<n;i++)s=s*(p-x[i])/(x[0]-x[i]);L[0]=s*y[0];k=k+1;}else{s=1.0;for(i=0;i<=k-1;i++)s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));for(i=k+1;i<n;i++)s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));L[k]=s*y[k];k++;}}for(i=0;i<n;i++)z=z+L[i];returnz;}四.运行结果测试:五.实验分析n=2时,为一次插值,即线性插值n=3时,为二次插值,即抛物线插值n=1,此时只有一个节点,插值点的值就是该节点的函数值n<1时,结果都是返回0的;这里做了n=0和n=-7两种情况3<n<100时,也都有相应的答案常用的是线性插值和抛物线插值,显然,抛物线精度相对高些n次插值多项式Ln(x)通常是次数为n的多项式,特殊情况可能次数小于n.例如:通过三点的二次插值多项式L2(x),如果三点共线,则y=L2(x)就是一条直线,而不是抛物线,这时L2(x)是一次式。

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

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。

数值分析拉格朗日插值法上机实验报告

数值分析拉格朗日插值法上机实验报告
Input n:3
X[0]: 1
x[1]:-1
x[2]:2
y[0]:0
y[1]:-3
y[2]:4
Input xx:
x二,y=
3
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。
在物理化学,资产价值鉴定工作和计算某一时刻的卫星坐标和钟差等 这些方面可以应用Lagrange插值。采用拉格朗日插值法计算设备等 功能重置成本,计算精度较高,方法快捷。但是这方法只能针对可比 性较强的标准设备,方法本身也只考虑了单一功能参数,它的应用范 围因此受到了一定的限制。作为一种探索,我们可以将此算法以 及其它算法集成与计算机评估分析系统中,作为传统评估分析方法的 辅助参考工具,以提高资产价值鉴定工作的科学性和准确性。
int i, j ;
float *a,yy二;/*a作为临时变量,记录拉格朗日插值多项*/
a= (f I oat*) ma I loc (n*s i zeof (f I oat));
for(i=0;i <=n-1;i++)
{
a[i]=y[i];
for(j=0;j<=n-1;j++)
if (j! = i)
{
pr i ntf (Error! The vaIue of n must in (0,20).);
getch () ; return 1 ;
}
for (i=0;i<=n-1;i++)
{
抽潼晴龙學扌追???探
scanf (%f, &x[i]);
)

拉格朗日插值法实验报告

拉格朗日插值法实验报告

拉格朗日插值法实验报告一、实验目的本实验旨在通过使用拉格朗日插值法,以给定的一些数据点为基础,来预测其他未给定数据点的函数值。

通过实验,掌握拉格朗日插值法的具体计算步骤和应用范围。

二、实验原理给定 n+1 个互异的点 (x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn),其中n 为自然数,我们希望通过这些点来构建一个多项式函数 P(x),满足P(xi) = yi,其中 i = 0, 1, ..., n。

构建多项式的具体步骤如下:1. 对于每个 xi,令Li(x) = ∏ (x - xj) / (xi - xj),其中 j ≠ i。

2. 最终的多项式P(x) = ∑ yi * Li(x)。

三、实验步骤1. 给定一组数据点 (x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)。

2. 对于每个 xi,计算Li(x) = ∏ (x - xj) / (xi - xj),其中 j ≠ i。

3. 构建多项式P(x) = ∑ yi * Li(x)。

4.给定一个新的x值,使用多项式P(x)预测对应的函数值。

四、实验结果和分析在本实验中,我们给定了如下的一组数据点:(0,1),(1,5),(2,17),(3,41),(4,83)。

根据计算步骤,我们计算出每个Li(x)和多项式P(x)的具体形式如下:L0(x)=(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)/(-24)L1(x)=(x-0)(x-2)(x-3)(x-4)/6L2(x)=(x-0)(x-1)(x-3)(x-4)/(-4)L3(x)=(x-0)(x-1)(x-2)(x-4)/6L4(x)=(x-0)(x-1)(x-2)(x-3)/(-24)P(x)=1L0(x)+5L1(x)+17L2(x)+41L3(x)+83L4(x)使用上述多项式预测x=5时的函数值,得到P(5)=309我们可以将预测值与实际值进行比较,确认预测的准确性。

如果有多组数据点,我们可以使用更多的数据点来构建多项式,提高预测的精度。

拉格朗日插值

拉格朗日插值

数值分析实验报告(拉格朗日插值牛顿插值最小二乘法)(2010-06-02 18:33:33)分类:学习资料分享标签:拉格朗日插值法牛顿插值法最小二乘法求拟合曲线c实验1 拉格朗日插值法一、方法原理n次拉格朗日插值多项式为:Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x)n=1时,称为线性插值,L1(x)=y0(x-x1)/(x0-x1)+ y1(x-x0)/(x1-x0)=y0+(y1-x0)(x-x0)/(x1-x0) n=2时,称为二次插值或抛物线插值,精度相对高些L2(x)=y0(x-x1)(x-x2)/(x0-x1)/(x0-x2)+y1(x-x0)(x-x2)/(x1-x0)/(x1-x2)+y2(x-x0)(x-x1)/(x2-x0)/(x 2-x1)二、主要思路使用线性方程组求系数构造插值公式相对复杂,可改用构造方法来插值。

对节点xi(i=0,1,…,n)中任一点xk(0<=k<=n)作一n 次多项式lk(xk),使它在该点上取值为1,而在其余点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)上为0,则插值多项式为Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x)上式表明:n 个点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)都是lk(x)的零点。

可求得lk三.计算方法及过程:1.输入节点的个数n2.输入各个节点的横纵坐标3.输入插值点4.调用函数,返回z函数语句与形参说明程序源代码如下:#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;#define N 100double fun(double *x,double *y, int n,double p);void main(){int i,n;cout<<"输入节点的个数n:";cin>>n;double x[N], y[N],p;cout<<"please input xiangliang x= "<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>x[i];cout<<"please input xiangliang y= "<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>y[i];cout<<"please input LagelangrichazhiJieDian p= "<<endl;cin>>p;cout<<"The Answer= "<<fun(x,y,n,p)<<endl;system("pause") ;}double fun(double x[],double y[], int n,double p){double z=0,s=1.0;int k=0,i=0;double L[N];while(k<n){ if(k==0){ for(i=1;i<n;i++)s=s*(p-x[i])/(x[0]-x[i]);L[0]=s*y[0];k=k+1;}else{s=1.0;for(i=0;i<=k-1;i++)s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));for(i=k+1;i<n;i++) s=s*((p-x[i])/(x[k]-x[i]));L[k]=s*y[k];k++;}}for(i=0;i<n;i++)z=z+L[i];return z;}四.运行结果测试:五.实验分析n=2时,为一次插值,即线性插值n=3时,为二次插值,即抛物线插值n=1,此时只有一个节点,插值点的值就是该节点的函数值n<1时,结果都是返回0的;这里做了n=0和n=-7两种情况3<n<100时,也都有相应的答案常用的是线性插值和抛物线插值,显然,抛物线精度相对高些n次插值多项式Ln(x)通常是次数为n的多项式,特殊情况可能次数小于n.例如:通过三点的二次插值多项式L2(x),如果三点共线,则y=L2(x)就是一条直线,而不是抛物线,这时L2(x)是一次式。

数值分析拉格朗日插值法.doc

数值分析拉格朗日插值法.doc

```````````````````````````````````````````数值分析拉格朗日插值法拉格朗日插值的算法设计及应用【摘要】 本文简介拉格朗日插值,它的算法及程序和拉格朗日在实际生活中的运用。

运用了拉格朗日插值的公式,以及它在MA TLAB 中的算法程序,并用具体例子说明。

拉格朗日插值在很多方面都可以运用,具有很高的应用价值。

【关键词】 拉格朗日;插值;公式;算法程序;应用;科学。

一、绪论约瑟夫·拉格朗日(Joseph Louis Lagrange),法国数学家、物理学家。

他在数学、力学和天文学三个学科领域中都有历史性的贡献,其中尤以数学方面的成就最为突出。

拉格朗日对流体运动的理论也有重要贡献,提出了描述流体运动的拉格朗日方法。

数据建模有两大方法:一类是插值方法,另一类是拟合函数一般的说,插值法比较适合数据准确或数据量小的情形。

然而Lagrange 插值有很多种,1阶,2阶,…n 阶。

我们可以利用拉格朗日插值求方程,根据它的程序求原方程的图像。

下面我具体介绍分析一下拉格朗日插值的算法设计及应用。

二、正文1、基本概念已知函数y=f(x)在若干点i x 的函数值i y =()i x f (i=0,1,⋅⋅⋅,n )一个差值问题就是求一“简单”的函数p(x):p(i x )=i y ,i=0,1,⋅⋅⋅,n, (1)则p(x)为f(x)的插值函数,而f(x)为被插值函数会插值原函数,0x ,1x ,2x ,...,n x 为插值节点,式(1)为插值条件,如果对固定点-x 求f(-x )数值解,我们称-x 为一个插值节点,f(-x )≈p(-x )称为-x 点的插值,当-x ∈[min(0x ,1x ,2x ,...,n x ),max(0x ,1x ,2x ,...,n x )]时,称为内插,否则称为外插式外推,特别地,当p(x)为不超过n 次多项式时称为n 阶Lagrange 插值。

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。

实验一 拉格朗日插值法

实验一 拉格朗日插值法
实 验 一: 拉格朗日插值
实验目的: 1. 熟悉拉格朗日插值方法的程序设计; 2. 学会拉格朗日插值方法求函数值的近似值, 以解决其它科学实验的计算问题。 实验内容: 已知函数值表
xi f (xi )
-0.6 1.6
-0.2 2.4
0.2 1.2
0.4 3.2
试分别建立二次插值多项式和三次插值多项式,计算 f (0) 的近似值。 实验要求:屏幕显示 f (0) 的近似值。
三次差值试验结果:
— 4 —
=
k 1 k
结 束
— 2 —
实 验 报 告 (一)
辽宁科技大学 研究生 学院(系) 课名:数值分析 班级:研 12 姓名: 张贺 题目:拉格朗日插值 学号:12208190**** 专业: 矿业工程 任课教师:熊 焱 2012 年 09 月 20 日
实验程序:
— 3 —
实验结果: 二次差值试验
— 1 —
附件:拉格朗日插值算法框图
开 始
输 入 ( x i , y i ) , ( i= 0 ,1 , … , n )
0 x j
t t
j 0 , , k 1, k 1, , n
y t yk y
k n?

输 出 y

数值分析实验报告Lagrange插值法

数值分析实验报告Lagrange插值法
>> X=[0.50 0.70;-0.693147 -0.356675]; >> x=0.60; >> format long >> f=Lagrange00
2) 选取插值节点为 x1 0.50,x 2 0.70, x 3 0.80 作抛物线插值
运行结果和总结 运行结果 例一: 设 y ln x 且给出函数表 x lnx 0.40 -0.916291 0.50 -0.693147 0.70 -0.356675 0.80 -0.223144
试计算 f(0.6)=ln0.6 近似值。 1)选取插值节点为 x1 0.50,x 2 0.70 作线性插值
>> X=[0.50 0.70 0.80;-0.693147 -0.356675 -0.223144]; >> x=0.60; >> format long >> f=Lagrange(X,x) f= -0.513342666666667
总结 ( 1 )线性插值与抛物线插值都是 Lagrange 插值的特殊形式,两者可以用 Lagrange 插值算法进行计算; (2)并不是给出的插值节点越多越精确,要看步长的大小。 指导教师意见
山东师范大学数学科学学院实验报告
实验课程: 数值分析引论 实验项目: 拉格朗日插值多项式
姓名: XXX 学号: 2015XXXXXX2 班级: XXX 班 专业: 数学与应用数学 指导教师: 实验目的 1、Lagrange 插值法的 matlab 实现; 2、用 Lagrange 插值程序进行插值计算。 实验内容: 问题分析和算法设计 Lagrange 插值 已知 y f(x )函数表(xi ,y i ) ,(a x 0 xi x n b ),给定 xx [a,b ] 及 表示选取 x i , ,x i n 作为插值节点作 n0 次插值多项式 Ln (xx ), 计算 f(xx )近 i0、n0 ,

数值分析实验报告

数值分析实验报告

数值分析实验报告一、实验目的数值分析是一门研究用计算机求解数学问题的数值方法及其理论的学科。

本次实验的目的在于通过实际操作和编程实现,深入理解和掌握数值分析中的常见算法,提高运用数值方法解决实际问题的能力,并对算法的精度、稳定性和效率进行分析和比较。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python,使用的开发工具为 PyCharm。

实验所依赖的主要库包括 NumPy、Matplotlib 等。

三、实验内容(一)函数逼近与插值1、拉格朗日插值法通过给定的离散数据点,构建拉格朗日插值多项式,对未知点进行函数值的估计。

2、牛顿插值法与拉格朗日插值法类似,但采用了不同的形式和计算方式。

(二)数值积分1、梯形公式将积分区间划分为若干个梯形,通过计算梯形面积之和来近似积分值。

2、辛普森公式基于抛物线拟合的方法,提高积分近似的精度。

(三)线性方程组求解1、高斯消元法通过逐行消元将线性方程组化为上三角形式,然后回代求解。

2、 LU 分解法将系数矩阵分解为下三角矩阵 L 和上三角矩阵 U,然后通过两次前代和回代求解。

(四)非线性方程求解1、二分法通过不断将区间一分为二,逐步缩小根所在的区间,直到满足精度要求。

2、牛顿迭代法利用函数的切线来逼近根,通过迭代逐步收敛到根的近似值。

四、实验步骤(一)函数逼近与插值1、拉格朗日插值法定义计算拉格朗日基函数的函数。

根据给定的数据点和待求点,计算插值多项式的值。

输出插值结果,并与真实值进行比较。

2、牛顿插值法计算差商表。

构建牛顿插值多项式。

进行插值计算和结果分析。

(二)数值积分1、梯形公式定义积分区间和被积函数。

按照梯形公式计算积分近似值。

分析误差。

2、辛普森公式同样定义积分区间和被积函数。

运用辛普森公式计算积分近似值。

比较与梯形公式的精度差异。

(三)线性方程组求解1、高斯消元法输入系数矩阵和右端项向量。

进行消元操作。

回代求解方程。

输出解向量。

2、 LU 分解法对系数矩阵进行 LU 分解。

数值分析实验报告

数值分析实验报告

数值分析实验报告实验目的:通过数值分析实验,掌握常用的插值方法,包括拉格朗日插值法和牛顿插值法,并对比它们的优缺点。

实验原理:插值法是一种在已知数据点的基础上,通过构造一个函数来逼近给定数据集以及这个函数本身。

其中,拉格朗日插值法采用一个多项式来逼近数据集,而牛顿插值法则采用一个多项式和差商来逼近。

实验步骤:1.使用拉格朗日插值法:a)根据给定的n+1个数据点,构造一个n次的插值多项式。

b)计算插值多项式在给定点x处的值。

2.使用牛顿插值法:a)根据给定的n+1个数据点,计算差商的递归表达式。

b)利用递归表达式计算插值多项式在给定点x处的值。

3.通过实验数据进行验证,并对比两种插值方法的优缺点。

实验结果与分析:以一个具体的实验数据为例,假设已知数据点为{(0,1),(1,3),(2,5)},要求在给定点x=0.5处进行插值。

1.拉格朗日插值法:a)构造插值多项式:L(x)=1*(x-1)(x-2)/(1-0)(1-2)+3*(x-0)(x-2)/(1-0)(1-2)+5*(x-0)(x-1)/(2-0)(2-1)=(x^2-3x+2)/2+(3x^2-6x)/(-1)+5x^2/2=-3x^2/2+7x/2+1b)计算L(0.5)=-3(0.5)^2/2+7(0.5)/2+1=22.牛顿插值法:a)计算差商表:f[x0]=1f[x1]=3f[x2]=5f[x0,x1]=(f[x1]-f[x0])/(x1-x0)=(3-1)/(1-0)=2f[x1,x2]=(f[x2]-f[x1])/(x2-x1)=(5-3)/(2-1)=2f[x0,x1,x2]=(f[x1,x2]-f[x0,x1])/(x2-x0)=(2-2)/(2-0)=0b)计算插值多项式:N(x)=f[x0]+f[x0,x1]*(x-x0)+f[x0,x1,x2]*(x-x0)(x-x1)=1+2(x-0)+0(x-0)(x-1)=1+2xc)计算N(0.5)=1+2(0.5)=2对比结果可得到拉格朗日插值法和牛顿插值法得到的插值点的值都为2,验证了所使用方法的正确性。

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拉格朗日插值算法的实现
实验报告
姓名:** 年级:**** 专业:计算机科学与技术科目:数值分析题目:拉格朗日插值算法的实现
实验时间 : 2014 年 5 月27 日实验成绩: 实验教师:
一、实验名称:拉格朗日插值算法的实现
二、实验目的:
a.验证拉格朗日插值算法对于不同函数的插值
b.
验证随着插值结点的增多插值曲线的变化情况。

三、实验内容:
拉格朗日插值基函数的一般形式:
也即是:
所以可以得出拉格朗日插值公式的一般形式:
其中,
n=1 时,称为线性插值,P1(x) = y 0*l 0(x) + y 1*l 1(x)
n=2 时,称为二次插值或抛物插值,精度相对高些, P2(x)= y0 *l 0(x)+ y1*l 1(x)+ y2 *l 2(x)
四、程序关键语句描写
double Lagrange(int n,double X[],double Y[],double x)
{
double result=0;
for (int i=0;i<n;i++)
{
double temp=Y[i];
for(int j=0;j<n;j++)//插值基函数乘以相应的y 值
{
if(i!=j)
{
temp=temp*(x-X[j]);
temp=temp/(X[i]-X[j]);
}
result+=temp;
}// 求出 Pn(x)
return result;
}
五、实验源代码:
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
int main()
{
double Lagrange(int n,double X[],double Y[],double x); //插值函数double x;//要求插值的x的值
double result;//插值的结果
char a='n';
double X[20],Y[20];
do
{
cout<<" 请输入插值次数n 的值: "<<endl;
int n;
cin>>n;
cout<<" 请输入插值点对应的值及函数值(xi,yi):"<<endl;
for(int k=0;k<n;k++)
{
cin>>X[k]>>Y[k];
}
cout<<" 请输入要求值 x 的值: "<<endl;
cin>>x;
result=Lagrange(n,X,Y,x);
cout<<" 由拉格朗日插值法得出结果: "<<result<<endl;
cout<<" 是否要继续? yes or no:";
cin>>a;
}while(a=='yes');
return 0;
}
double Lagrange(int n,double X[],double Y[],double x)
{
double result=0;
for (int i=0;i<n;i++)
{
double temp=Y[i];
for(int j=0;j<n;j++)//插值基函数乘以相应的y 值
if(i!=j)
{
temp=temp*(x-X[j]);
temp=temp/(X[i]-X[j]);
}
}
result+=temp;
}// 求出 Pn(x)
return result;
}
六、实验用测试数据和相关结果:
1、线性插值:书上例2。

2、抛物插值:书上例3。

3、三次插值:
七、实验体会
对于现在的许多实际问题来说,我们并不知道 f(x) 的具体形式,所对应的函数值可能是由测量仪器或其他设备中直接读出来的, f(x) 只是一个数学概念意义下的函数。

(比如:图像的方法处理,天气预报,机床加工等方面)解答这类问题的方法就是插值方法。

泰勒插值要求提供f(x) 在点 x0 处的各阶导数值,这项要求很苛刻,函数f(x) 的表达式必须相当简单才行。

如果仅仅给出一系列节点上的函数值f(x i ) = y i (i=0,1,2,n), 则插值问题可表述如下:求作 n 次多项式 P n(x) ,使满足条件 P n(x)= y i,i = 0 ,1,, n 。

这就是所谓拉格朗日( Lagrange )插值。

通过本次实验,我不仅学会了如何用程序实现拉格朗日插值的算法,而且更深刻的理解
了拉格朗日插值的原理及方法。

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