插值法的分类与应用
插值的概念和各种基本方法
插值的概念和各种基本方法插值是一种基于已知数据点的函数关系来估计未知数据点的方法。
在实际应用中，由于各种原因，我们经常只能通过有限的数据点来描述一个函数关系，而无法得到函数的精确表达式。
因此，通过插值方法，我们可以根据已知数据点推断出未知数据点的值，从而进行进一步的分析和预测。
插值的基本方法可以分为两类：多项式插值和非多项式插值。
1.多项式插值方法多项式插值是通过已知数据点构造一个多项式函数，使得该函数经过这些数据点，并且在插值区间内的其他位置也能够比较好地拟合实际数据。
常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。
- 拉格朗日插值：拉格朗日插值是利用拉格朗日多项式来进行插值的方法。
给定 n+1 个已知数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，拉格朗日插值函数可以表示为：L(x) = Σ(yi * li(x))其中，li(x) = Π(x - xj) / Π(xi - xj)，i ≠ j，函数 L(x)即为插值函数。
-牛顿插值：牛顿插值是通过对已知数据点进行差商运算来构造插值多项式的方法。
牛顿插值多项式可以表示为：N(x) = f[x0] + Σ(f[x0, x1, ..., xi] * (x - x0) * (x - x1)* ... * (x - xi-1))其中，f[x0, x1, ..., xi]表示 x0, x1, ..., xi 对应的差商。
2.非多项式插值方法非多项式插值方法是通过其他函数形式进行插值的方法，常用的非多项式插值方法包括分段线性插值和样条插值。
-分段线性插值：分段线性插值是将插值区间划分为多个小区间，然后在每个小区间内用线性函数来逼近实际数据。
具体地，给定相邻的两个已知数据点(x0,y0)和(x1,y1)，分段线性插值函数可以表示为：L(x)=(y1-y0)/(x1-x0)*(x-x0)+y0-样条插值：样条插值是利用分段多项式函数来进行插值的方法。
插值计算的原理及应用
插值计算的原理及应用1. 概述插值计算是一种通过已知数据点推测出未知数据点的数值的方法。
这种计算方法被广泛应用于各个领域，如数值分析、数据处理、图像处理等。
2. 原理插值计算的原理是基于一个假设：已知数据点之间存在某种规律或趋势，可以通过这种规律或趋势推测出未知数据点的数值。
插值计算的基本思想是在给定的数据点之间构建一个适当的插值函数，根据这个函数来推测出未知数据点的数值。
3. 插值方法插值计算有多种方法，下面列举了一些常用的插值方法：•线性插值：线性插值是最简单的插值方法之一。
它假设数据点之间的关系是线性的，通过这些已知点之间的直线来推测未知点的数值。
•拉格朗日插值：拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法。
它通过在已知数据点上构建一个多项式来推测未知数据点的数值。
•牛顿插值：牛顿插值也是一种基于多项式的插值方法。
它通过使用插值多项式的差商表来推测未知数据点的数值。
•样条插值：样条插值是一种通过在已知数据点之间构建多项式部分来推测未知数据点的数值的方法。
这些多项式部分称为样条函数。
4. 插值应用插值计算在各个领域都有广泛的应用，下面列举了一些常见的插值应用：•数值分析：在数值计算中，插值计算可以在给定数据点之间进行数值逼近，从而得到更加精确的结果。
•数据处理：在数据处理中，插值计算可以填补数据缺失的部分，从而得到完整的数据集。
•图像处理：在图像处理中，插值计算可以用于图像的放大、缩小、旋转等操作，从而得到更高质量的图像。
•地理信息系统：在地理信息系统中，插值计算可以根据已知地理数据点推测未知地理数据点的数值，从而进行地理信息的分析和预测。
5. 总结插值计算是一种通过已知数据点推测出未知数据点的数值的方法。
它基于已知数据点之间存在某种规律或趋势的假设，并通过构建适当的插值函数来推测未知数据点的数值。
插值计算有多种方法，如线性插值、拉格朗日插值、牛顿插值和样条插值等。
插值计算在各个领域都有广泛的应用，如数值分析、数据处理、图像处理和地理信息系统等。
插值的基本定义及应用
插值的基本定义及应用插值是数学中的一种数值计算方法，用于根据给定的有限数据点，构造出一个函数，该函数在这些数据点上与原函数具有相同的性质。
基本上，插值问题可以总结为如何利用已知数据点来估计未知数据点的数值。
插值问题的基本定义是：给定一些已知的数据点，我们需要找到一个函数或曲线，使得这个函数或曲线通过这些已知的数据点，并且在这些点附近具有某种特定的性质。
具体而言，插值函数要满足以下两个条件：1. 插值函数通过已知的数据点，即对于给定的数据点(x_i, y_i)，插值函数f(x)满足f(x_i) = y_i。
2. 插值函数在已知的数据点之间具有某种连续性或平滑性。
这意味着在已知的数据点之间，插值函数f(x)的一阶导数、二阶导数或其他导数连续或平滑。
插值方法可以用于解决各种实际应用问题，例如：1. 数据重构：在一些实际应用中，我们只能获得有限的数据点，但是我们需要整个函数的完整数据。
通过插值方法，我们可以从这些有限的数据点中恢复出整个函数的形状，以满足我们的需求。
2. 函数逼近：有时候，我们需要找到一个与已知数据点非常接近的函数或曲线，以便在未知点处进行预测。
通过插值方法，我们可以构造出一个逼近函数，在已知数据点附近进行预测。
3. 数据平滑：在一些实际问题中，我们的数据可能受到噪声或误差的影响，从而产生不规则或不平滑的曲线。
通过插值方法，我们可以使用平滑的插值曲线来去除噪声或误差，从而得到更加平滑的数据。
4. 图像处理：在图像处理中，插值方法被广泛应用于图像的放大、缩小、旋转、变形等操作中。
通过插值方法，可以在图像上生成新的像素值，以获得更高的图像质量。
常见的插值方法包括：1. 线性插值：线性插值是最简单的插值方法之一，它假设函数在已知数据点之间是线性的。
线性插值的插值函数是一条直线，通过已知数据点的两个端点。
2. 拉格朗日插值：拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法。
它通过一个n 次的多项式来插值n+1个已知数据点，保证插值函数通过这些已知数据点。
几种常用的插值方法
几种常用的插值方法常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值和径向基函数插值等，下面将依次介绍这些方法。
1.线性插值：线性插值是最简单的插值方法之一，它假设函数在两个已知点之间的变化是线性的。
对于给定的两个点(x0,y0)和(x1,y1)，线性插值公式为：y=y0+(x-x0)*(y1-y0)/(x1-x0)其中，y是需要插值的点对应的函数值，x是插值点的横坐标。
2.多项式插值：多项式插值方法通过在给定的一组点上构建一个多项式函数来进行插值。
常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。
- 拉格朗日插值通过构建一个n次多项式来插值n+1个给定的点。
具体来说，对于给定的n+1个点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，拉格朗日插值公式为：y = Σ(yk * lk(x))其中，lk(x)是拉格朗日基函数，计算公式为：lk(x) = Π((x - xj) / (xi - xj))，(j ≠ i)- 牛顿插值通过构建一个n次插值多项式来插值n+1个给定的点。
具体来说，对于给定的n+1个点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，牛顿插值公式为：y = Σ(Π(x - xj) / Π(xi - xj) * finDiff(yj))其中，finDiff(yj)是每个节点的差商，计算公式为：finDiff(yj) = (ΣΠ(xj - xi) * yj) / ΣΠ(xi - xj)，(i ≠ j) 3.样条插值：样条插值方法通过使用分段函数来逼近给定的一组点。
常用的样条插值方法有线性样条插值和三次样条插值。
-线性样条插值在每两个相邻点之间使用线性函数进行插值，保证了插值函数的一阶导数是连续的。
-三次样条插值在每两个相邻点之间使用三次多项式进行插值，保证了插值函数的一阶和二阶导数都是连续的。
三次样条插值具有良好的平滑性和精度。
4.径向基函数插值：径向基函数插值是一种基于局部函数的插值方法，它假设函数值仅取决于与插值点的距离。
几种插值方法比较与应用2
从上面的计算过程可以看出，拉格朗日插值法的线性插值与抛物插 值的计算过程没有继承性，即增加一个节点时整个计算工作必须重新开 始，而牛顿插值则避免了这一问题，这样大量的节省了乘、除法运算次 数，减少了计算的时间。因此，对于一些结构相当复杂的函数，牛顿插 值法比拉格朗日插值法要占优势。但是，牛顿插值法也存在的问题，就 是在高次插值时，误差可能会增大，如本题可看出，高次插值会不稳 定。这说明高次牛顿插值不可取，因此在采用牛顿插值法时常使用分段 低次插值的方法，以获得更精确的计算结果。
Hermite插值法：增加了节点处对导数的限制，从而能更全面的反 映被插值函数的性态。而其所构造的多项式能更好地逼近函数。
0.6 0.56464 0.8521
二阶差
五阶差
三阶差商 四阶差商
商
商
-0.1495 -0.1475 -0.1945 -0.2400
0.00667 -0.15667 -0.40835 -0.15167 0.0125
0.8417
（1）由牛顿公式得一次插值多项式为
（2）由牛顿公式得二次插值多项式为
（3）由牛顿公式得五次插值多项式为
直接计算得 ，，，， ，，，.
事实上，另外
. ，.
5 结束语 综上看比较出各种插值方法的优缺点。 拉格朗日插值法：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，故常选用代数多项式作为插值函 数。利用插值基函数很容易得到拉格朗日插值多项式，公式结构紧凑， 在理论分析中甚为方便，但当插值节点增减时全部插值基函数均要随之 变化，整个公式也将发生变化，这在实际计算中是很不方便的，为了克 服这一缺点，提出了牛顿插值可以克服这一缺点。
截断误差（余项）：若在上用近似，则
几种插值法的应用和比较
插值法的应用与比较信科1302 万贤浩 132710381格朗日插值法在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·路易斯·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，不久后由莱昂哈德·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.1.1拉格朗日插值多项式图1已知平面上四个点：(−9, 5), (−4, 2), (−1, −2), (7, 9)，拉格朗日多项式：)(x L （黑色）穿过所有点.而每个基本多项式：)(00x l y ,)(11x l y , )(22x l y 以及)(x l y ςς各穿过对应的一点，并在其它的三个点的x 值上取零.对于给定的若1+n 个点),(00y x ,),(11y x ,………),(n n y x ，对应于它们的次数不超过n 的拉格朗日多项式L 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L 相差))((10x x x x --λ……)(n x x -的多项式都满足条件.对某个多项式函数，已知有给定的1+k 个取值点：),(00y x ,……,),(k k y x ,其中i x 对应着自变量的位置，而i y 对应着函数在这个位置的取值.假设任意两个不同的i x 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：)()(0x l y x L j kj j ∑==，其中每个)(x l j 为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为：)()()()()()()()()(111100,0k j k j j j j j j j kj i i ij i j x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x l --------=--=++--≠=∏ ， 拉格朗日基本多项式()x l i 的特点是在j x 上取值为1，在其它的点i x ，j i ≠ 上取值为0. 例：设有某个多项式函数f ，已知它在三个点上的取值为：• 10)4(=f ， • 25.5)5(=f ， •1)6(=f ，要求)18(f 的值.首先写出每个拉格朗日基本多项式：())64)(54()6)(5(0----=x x x l ；())65)(45()6)(4(1----=x x x l ；())56)(46()5)(4(2----=x x x l ；然后应用拉格朗日插值法，就可以得到p 的表达式（p 为函数f 的插值函数）：)()6()()5()()4()(210x l f x l f x l f x p ++=)56)(46()5)(4(1)65)(45()6)(4(25.5)64)(54()6)(5(10----⨯+----⨯+----⨯=x x x x x x)13628(412+-=x x ，此时数值18就可以求出所需之值：11)18()18(-==p f .1.2插值多项式的存在性与唯一性存在性对于给定的1+k 个点：),(),,(00k k y x y x 拉格朗日插值法的思路是找到一个在一点j x 取值为1，而在其他点取值都是0的多项式)(x l j .这样，多项式)(x l y j j 在点j x 取值为j y ， 而在其他点取值都是0.而多项式()∑==kj jj x ly x L 0)(就可以满足∑==++++==ki j j j i y y x l y x L 0000)()( ，在其它点取值为0的多项式容易找到，例如：)())(()(110k j j x x x x x x x x ----+- ，它在点j x 取值为：)()()(10k j j j i x x x x x x ---+ .由于已经假定i x 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j x 取值为1，而在其他点取值都是0的多项式”：)()()()()()()()(111100k j k j j j j j j j i j j x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx l --------=--=++--∏， 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：1p 和2p ，它们的差21p p -在所有1+k 个点上取值都是0,因此必然是多项式)())((10k x x x x x x --- 的倍数.因此，如果这个差21p p -不等于0，次数就一定不小于1+k .但是21p p -是两个次数不超过k 的多项式之差，它的次数也不超过k ，所以021=-p p 也就是说21p p =.这样就证明了唯一性.1.3性质拉格朗日插值法中用到的拉格朗日基本多项式n l l l ,,,10 （由某一组n x x x <<< 10 确定）可以看做是由次数不超过n 的多项式所组成的线性空间：[]X n K 的一组基底.首先，如果存在一组系数：n λλλ,,,10 使得，01100=+++=n n l l l P λλλ ，那么，一方面多项式p 是满足n n x P x P x P λλλ===)(,,)(,)(1100 的拉格朗日插值多项式，另一方面p 是零多项式，所以取值永远是0.所以010====n λλλ ，这证明了n l l l ,,,10 是线性无关的.同时它一共包含1+n 个多项式，恰好等于[]X n K 的维数.所以n l l l ,,,10 构成了[]X n K 的一组基底.拉格朗日基本多项式作为基底的好处是所有的多项式都是齐次的（都是n 次多项式）.1.4优点与缺点拉格朗日插值法的公式结构整齐紧凑，在理论分析中十分方便，然而在计算中，当插值点增加或减少一个时，所对应的基本多项式就需要全部重新计算，于是整个公式都会变化，非常繁琐.这时可以用重心拉格朗日插值法或牛顿插值法来代替.此外，当插值点比较多的时候，拉格朗日插值多项式的次数可能会很高，因此具有数值不稳定的特点，也就是说尽管在已知的几个点取到给定的数值，但在附近却会和“实际上”的值之间有很大的偏差.这类现象也被称为龙格现象，解决的办法是分段用较低次数的插值多项式.2 重心拉格朗日插值法重心拉格朗日插值法是拉格朗日插值法的一种改进.在拉格朗日插值法中，运用多项式)())(()(10k x x x x x x x l ---= ，图（2）拉格朗日插值法的数值稳定性：如图(2)，用于模拟一个十分平稳的函数时，插值多项式的取值可能会突然出现一个大的偏差（图中的14至15中间） 可以将拉格朗日基本多项式重新写为：∏≠=--=kji i i j jj x x x x x l x l ,0)(1)()(，定义重心权∏≠=-=k ji i i j j x x ,0)(1ω，上面的表达式可以简化为：jjj x x x l x l -=ω)()(，于是拉格朗日插值多项式变为：j kj jjy xx x l x L ∑=-=0)()(ω ， （1）即所谓的重心拉格朗日插值公式（第一型）或改进拉格朗日插值公式.它的优点是当插值点的个数增加一个时，将每个j ω都除以)(1+-k j x x ，就可以得到新的重心权1+k ω，计算复杂度为)(n O ，比重新计算每个基本多项式所需要的复杂度)(2n O 降了一个量级.将以上的拉格朗日插值多项式用来对函数1)(≡x g 插值，可以得到：∑=-=∀kj jjx x x l x g x 0)()(,ω，因为1)(≡x g 是一个多项式. 因此，将)(x L 除以)(x g 后可得到：∑∑==--=k j jjk j jjx x x x x L 00)(ωω， （2）这个公式被称为重心拉格朗日插值公式（第二型）或真正的重心拉格朗日插值公式.它继承了（1）式容易计算的特点，并且在代入x 值计算)(x L 的时候不必计算多项式)(x l 它的另一个优点是，结合切比雪夫节点进行插值的话，可以很好地模拟给定的函数，使得插值点个数趋于无穷时，最大偏差趋于零.同时，重心拉格朗日插值结合切比雪夫节点进行插值可以达到极佳的数值稳定性.第一型拉格朗日插值是向后稳定的，而第二型拉格朗日插值是向前稳定的，并且勒贝格常数很小.3.分段线性插值对于分段线性插值，我们看一下下面的情况.3.1问题的重诉已知211)(xx g +=,66≤≤-x 用分段线性插值法求插值，绘出插值结果图形，并观察插值误差.1.在[-6，6]中平均选取5个点作插值；2.在[-6，6]中平均选取11个点作插值；3.在[-6，6]中平均选取21个点作插值；4.在[-6，6]中平均选取41个点作插值.3.2问题的分析在数值计算中，已知数据通常是离散的，如果要得到这些离散点以外的其他点的函数值，就需要根据这些已知数据进行插值.而本题只提供了取样点和原函数)(x g .分析问题求解方法如下：（1）利用已知函数式211)(xx g +=计算取样点X 对应的函数值Y ；将Y X ,作为两个等长的已知向量，分别描述采样点和样本值.因此被插值函数是一个单变量函数，可利用一维插值处理该数据插值问题.一维插值采用的方法通常有拉格朗日多项式插值（本题采用3次多项式插值），3次样条插值法和分段线性插值.（2）分别利用以上插值方法求插值.以0.5个单位为步长划分区间[-6，6]，并将每一点作为插值函数的取样点.再根据插值函数计算所选取样点的函数值.最后再利用所得函数值画出相应的函数图象，并与原函数)(x g 的图象进行对比.3.3问题的假设为了解决上述分析所提到的问题，本题可以作出如下假设：（1）假设原函数)(x g 仅作为求解取样点对应的样点值的函数关系式.而其他各点的函数值都是未知量，叙用插值函数计算.（2）为了得到理想的对比函数图象，假设)(x g 为已知的标准函数.可以选取0.5个单位为步长划分区间[-6，6]，分别计算插值函数和标准函数)(x g 在该区间的取样点的函数值.画出函数图象进行对比.3.4分段线性插值原理给定区间[]b a ,, 将其分割成b x x x a n =<<<= 10，已知函数)(x f y =在这些插值结点的函数值为),1,0)((n k x f y k k ==；求一个分段函数)(x I k ,使其满足：(1) k k h y x I =)(，),1,0(n k =；(2) 在每个区间[]1,+k k x x 上, )(x I h 是个一次函数.易知,)(x I h 是个折线函数, 在每个区间[]1,+k k x x 上,),1,0(n k =1111)(++++--+--=k kk kk k k k k h y x x x x y x x x x x I ,于是, )(x I h 在[]b a ,上是连续的，但其一阶导数是不连续的. 于是即可得到如下分段线性插值函数：)()(0x l y x I ni i i n ∑==,其中⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≤≤--=≤≤--=+++---.,0;,;0,111111其他时舍去时，且当时舍去时，且当n i x x x x x x x i x x x xx x x l i i i i i i i i ii i3.5问题的求解在MATLAB 中实现分段线性插值，最近点插值，3次多项式插值，3次样条插值的命令为interp 1,其调用格式为: Y 1=interp 1(X ,Y ,X 1，’method ’)函数根据X ,Y 的值，计算函数在X 1处的值.X ,Y 是两个等长的已知向量，分别描述采样点和样本值，X 1是一个向量或标量，描述欲插值点，Y 1是一个与X 1等长的插值结果.method 是插值方法，包括：linear ：分段线性插值.它是把与插值点靠近的两个数据点用直线连接，然后在直线让选取对应插值点的数.nearest ：近点插值法.根据已知两点间的插值点与这两点间的位置远近插值.当插值点距离前点远时,取前点的值,否则取后点的值.cubic ：3次多项式插值.根据已知数据求出一个3次多项式，然后根据多项式进行插值. spline ：3次样条插值.在每个分段（子区间）内构造一个3次多项式，使其插值函数除满足插值条件外，还要求个节点处具有光滑条件.再根据已知数据求出样条函数后,按照样条函数插值.运用Matlab 工具软件编写代码，并分别画出图形如下： (一)在[-6，6]中平均选取5个点作插值：-10-5051000.20.40.60.81分段线性插值-10-50510-0.500.513次样条插值-10-5051000.20.40.60.81最近点插值-10-5051000.20.40.60.813次多项式插值（二）在[-6，6]中平均选取11个点作插值：-10-5051000.20.40.60.81-10-5051000.20.40.60.81-10-5051000.20.40.60.81-10-5051000.20.40.60.81（三）在[-6，6]中平均选取21个点作插值：-10-5051000.20.40.60.81分段线性插值-10-551000.20.40.60.813次样条插值-10-551000.20.40.60.81-10-551000.20.40.60.813次多项式插值（四）在[-6，6]中平均选取41个点作插值-10-5051000.20.40.60.81-10-5051000.20.40.60.8100.20.40.60.8100.20.40.60.813次多项式插值3.6 分段插值方法的优劣性分析从以上对比函数图象可以看出，分段线性插值其总体光滑程度不够.在数学上，光滑程度的定量描述是函数(曲线) 的k 阶导数存在且连续，则称该曲线具有k 阶光滑性.一般情况下，阶数越高光滑程度越好.分段线性插值具有零阶光滑性，也就是不光滑.3次样条插值就是较低次数的多项式而达到较高阶光滑性的方法.总体上分段线性插值具有以下特点：优点: 1.分段线性插值在计算上具有简洁方便的特点.2.分段线性插值与3次多项式插值函数在每个小区间上相对于原函数都有很强的收敛性，（舍入误差影响不大），数值稳定性好且容易在计算机上编程实现等优点缺点: 分段线性插值在节点处具有不光滑性的缺点(不能保证节点处插值函数的导数连续)，从而不能满足某些工程技术上的要求.而3次样条插值却具有在节点处光滑的特点.。
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目录
1.插值法的概念及分类
2.插值法的计算公式
3.插值法在投标过程中的应用
4.插值法的优缺点及注意事项
正文
一、插值法的概念及分类
插值法，又称内插法，是一种根据未知函数 f（x）在某区间内若干点的函数值，作出在该若干点的函数值与 f（x）值相等的特定函数来近似原函数 f（x）的方法。
按照特定函数的性质，插值法可以分为线性插值和非线性插值；按照引数（自变量）个数，插值法可以分为单内插、双内插和三内插等。
二、插值法的计算公式
插值法的计算公式依赖于特定的函数形式，如线性插值法、多项式插值法等。
以线性插值法为例，其计算公式为：
(Z - Z1) / (X - X1) = (Y - Y1) / (X - X1)
其中，Z、Y 为待求解的变量值，Z1、Y1 为已知点上的函数值，X、X1 为自变量值。
三、插值法在投标过程中的应用
在投标过程中，插值法可以用于预测项目完成后的收益、成本等关键指标。
通过已知的数据点，我们可以运用插值法计算出其他潜在的数据点，从而估算项目的整体状况。
四、插值法的优缺点及注意事项
插值法的优点在于其可以根据已有的数据点快速、准确地预测未知数据点，为投标决策提供有力支持。
然而，插值法也存在一定的局限性，例如对于非线性数据关系，插值法的预测效果可能会大打折扣。
常见插值方法及其介绍
常见插值方法及其介绍常见的插值方法有最邻近插值、双线性插值、双三次插值和基于样条的插值方法。
下面将对这些方法进行介绍。
1.最邻近插值：最邻近插值是最简单也是最直观的插值方法之一、该方法的原理是将待插值点附近最近的一个已知像素的灰度值赋给待插值点。
这种插值方法的优点是计算简单且实时性好，但缺点是结果较为粗糙，会出现明显的锯齿状边缘。
2.双线性插值：双线性插值是一种基于线性插值的方法，它考虑了待插值点附近四个已知像素的灰度值来生成新的像素值。
具体而言，对于一个待插值点，首先在水平方向上计算它上下两个已知像素的插值，然后在竖直方向上计算其左右两个已知像素的插值，最后再在这两次插值的基础上进行一次线性插值。
这种插值方法的优点是计算相对简单，效果较好，但仍然会存在锯齿状边缘。
3.双三次插值：双三次插值是一种更为复杂的插值方法，它通过分析待插值点周围的16个已知像素的灰度值来生成新的像素值。
具体而言，双三次插值首先根据已知像素的位置与待插值点的距离计算出一个权重系数矩阵，然后将这个系数矩阵与对应的已知像素灰度值相乘并相加。
这种插值方法的优点是结果较为平滑，点缺失问题较少，但计算量较大。
4.基于样条的插值方法：基于样条的插值方法主要包括线性样条插值、三次样条插值和B样条插值。
这些方法是基于插值函数的一种改进，通过选取合适的插值函数形式来拟合已知像素点，从而实现待插值点的灰度值推测。
这些方法计算量较大，但插值效果相对较好，具有高度灵活性。
总结：常见的插值方法包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值和基于样条的插值方法。
最邻近插值计算简单且实时性好，但结果较为粗糙；双线性插值效果较好，但仍然存在锯齿状边缘；双三次插值平滑度较高，但计算量较大；基于样条的插值方法具有高度灵活性，但计算量较大。
选择适合的插值方法需根据具体需求考虑。
几种插值法简介[整理版]
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举例来看：可以认为某水文要素T随时间t的变化是连续的，某一个测点的水文要素T可以看作时间的函数T=f(t)，这样在实际水文观测中，对测得的（n+1）个有序值进行插值计算来获取任意时间上的要素值。
①平均值法：若求Ti 和Ti+1之间任一点T，则直接取T为Ti和Ti+1的平均值。
插值公式为：T=Ti+Ti+1 2②拉格朗日（Lagrange）插值法：若求Ti 和Ti+1之间任一点T，则可用T i-1、T1、T i+1三个点来求得，也可用T i、T i+1、T i+2这三个点来求得。
前三点内插公式为：T=(t-t i)(t-t i+1)(t i-1-t i)(t i-1-t i+1)T i-1+(t-t i-1)(t-t i+1)(t-t i-1)(t-t i+1)T i+(t-t i)(t-t i-1)(t i+1-t i)(t i+1-t i-1)T i+1后三点内插公式为：T=(t-t i+1)(t-t i+2)(t i-t i+1)(t i-t i+2)T i+(t-t i)(t-t i+2)(ti-t i)(t i-t i+2)T i+1+(t-t i)(t-t i+1)(t i+2-t i)(t i+2-t i+1)T i+2为提高插值结果可靠性，可将前后3点内插值再进一步平均。
③阿基玛（Akima）插值法：对函数T=f(t)的n+1个有序型值中任意两点T i和T i+1满足：f(t i)=T i dfdt|t-ti=k i f’(t i+1)=T’idfdt|t-ti+1=k i+1式中k i，k i+1为曲线f(t)在这两点的斜率，而每点的斜率和周围4个点有关，插值公式为：T=P0+P1(t-t i)+P2(t-t i)2+P3(t-t i)3，来对T i和T i+1之间的一点T进行内差。
④牛顿（Newton）插值法：若求Ti 和Ti+1之间任一点T，插值公式为：T=f(x0)+(x-x0)f(x0,x1)+ (x-x0)(x-x1)f(x0,x1,x2)+…+(x-x0)(x-x1)…(x-x n-2)f(x0,x1,…,x n-1)式中，f(x0,x1)，f(x0,x1,x2)，…f(x0,x1,…,x n-1)是函数f(x)的1到第n-1阶差商。
常见的插值方法及其原理
常见的插值方法及其原理1. 拉格朗日插值法（Lagrange Interpolation）拉格朗日插值法是一种基于多项式的插值方法，通过n+1个已知点的函数值来构造一个n次多项式。
具体的计算公式如下：L(x) = Σ[yk * lk(x)], k=0 to n其中yk为已知点（xi, yi）的函数值，lk(x)为拉格朗日基函数，定义为：lk(x) = Π[(x - xj)/(xi - xj)], j=0 to n, j≠k拉格朗日插值法的原理是通过构造一个通过已知点的n次多项式，来代替未知函数的近似值。
利用拉格朗日基函数的性质，可以保证插值多项式通过已知点。
2. 牛顿插值法（Newton Interpolation）牛顿插值法是一种递推的插值方法，通过已知点的函数值和差商来逐步构造插值多项式。
差商的定义如下：f[x0]=y0f[x1]=(f[x1]-f[x0])/(x1-x0)f[x2]=(f[x2]-f[x1])/(x2-x1)...f[xn] = (f[xn] - f[xn-1]) / (xn - xn-1)利用差商的定义，可以得到牛顿插值多项式的表达式：N(x) = f[x0] + f[x0, x1](x-x0) + f[x0, x1, x2](x-x0)(x-x1) + ... + f[x0, x1, ..., xn](x-x0)(x-x1)...(x-xn)牛顿插值法的原理是通过递推计算差商来得到插值多项式。
通过使用差商来处理已知点的函数值差异，可以得到更高次的插值多项式。
3. 样条插值法（Spline Interpolation）样条插值法是一种基于分段低次插值函数的插值方法，常用的是三次样条插值。
样条插值法通过寻找一组分段函数，使得满足原函数的插值条件，并要求函数在每个插值点处的函数值、一阶导数和二阶导数连续。
这样可以保证插值函数在每个插值点处的平滑性。
三次样条插值法的原理是将整个插值区间划分为多个小区间，在每个小区间内使用三次多项式进行插值。
常见的插值法及其应用
见的有分段线性插值和分段三次埃尔米特插值. 但是分段
插值光滑性较差.
2. 6 三次样条插值
工程上常用三次样条插值 ,其基本思想是将插值区间
n 等分 ,在每一个子区间上采用三次 Hermite 插值方法导
出插值函数 S3 ( x) (1) 在每个小区间 [ xi- 1 , xi ] 上是不高于三次的多项
= Ii
该公式我们也称为埃特金 ( Ait ken) 逐次线性插值公式. 这
个算法的优点是适合在计算机上计算 ,且具有自动选节点
并逐步比较精度的特点 ,程序也较简单.
2. 3 Newton 插值法
由表 (1) 构造的 Newton 插值多项式为
N ( x) = f ( x0 ) + f ( x0 , x1 ) ( x - x0 ) + …+ f ( x0 , x1 ,
7 YYSZXB
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姜 琴 ,周天宏 : 常见的插值法及其应用
例 2 已知函数 f ( x) ,如表 6 所示 :
2 常见的代数插值公式及其构造
2. 1 Lagrange 插值法
表 (1) 的 n 次 Lagrange 插值多项式 L n ( x) 的数学公
n
∑ 式 :L n ( x) =
f ( xi) li ( x)
i =0
其中 li ( x) ( i = 0 , 1 ,2 , …n) 是插值基函数 ,且 li ( x) =
3 例题
例 1 已知数据 ,如表 3 所示 :
表 3 插值表
各种插值方法比较
各种插值方法比较插值是一种常见的数据处理技术，用于估计缺失数据或填充数据空缺。
在数据分析、统计学和机器学习等领域中，插值可以帮助我们处理缺失数据或者对连续数据进行平滑处理。
常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值、Kriging插值等。
1.线性插值：线性插值是一种简单但广泛使用的插值方法，基于原始数据中的两个点之间的直线来估计缺失点的值。
这种方法适用于数据分布较为均匀的情况，但对于非线性的数据，可能会导致估计值与实际值之间的较大误差。
2.多项式插值：多项式插值是通过使用多项式函数来拟合原始数据，从而估计缺失点的值。
多项式插值方法具有较高的灵活性，可以在不同的数据点之间产生平滑曲线，但在数据点较多时，可能会导致过拟合问题。
3.样条插值：样条插值是一种常见的插值方法，它通过使用分段多项式函数来拟合数据，从而在数据点之间产生平滑曲线。
样条插值方法克服了多项式插值的一些问题，同时在数据点较少的情况下也能有效地估计缺失点的值。
4. Kriging插值：Kriging插值是一种基于统计学和地理学原理的插值方法，它考虑了数据点之间的空间关系，并使用半变异函数来估计缺失点的值。
Kriging插值方法适用于具有空间相关性的数据，例如地理信息系统中的地形数据或环境监测数据。
除了上述常见的插值方法之外，还有一些其他的插值方法，如逆距离加权插值、最近邻插值、高阶插值等。
5.逆距离加权插值：逆距离加权插值方法假设距离越近的数据点对估计值的贡献越大，它根据数据点之间的距离来计算权重，并将其与对应数据点的值进行加权平均来估计缺失点的值。
逆距离加权插值方法适用于数据点密集、分布不均匀的情况，但对于噪声较大或异常值较多的数据，可能会导致估计值的不准确。
6.最近邻插值：最近邻插值方法简单和直观，它假设与缺失点距离最近的已知点的值与缺失点的值相同。
这种方法适用于数据点之间的空间相关性较强，但在数据点分布不均匀或者缺失点周围的数据点值变化较大的情况下，可能会导致估计值的不准确。
插值法及其应用
插值算法的介绍及其在数学建模中的应用一、插值的介绍及其作用数模比赛中，常常需要根据已知的样本点进行数据的处理和分析，而有时候现有数据较少或数据不全，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用插值法“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。
在直观上，插值就是找到一个连续函数使其经过每个样本点插值法还可用于短期的预测问题（插值与拟合经常会被弄混，为了区分，这里简要介绍一下拟合：即找到一个函数，使得该函数在最小二乘的意义下与已知样本点的总体差别最小，该函数不一定要经过样本点。
通常情况下，拟合要求已知样本点的数据较多，当数据较少时不适用）二、插值法原理三、插值法的分类注：下面的1、2、3、4 并非是并列关系，几个部分之间也有交叉，目的在于逐渐引出数学建模中最常用的两种插值方法：三次样条插值与三次埃尔米特插值。
1、普通多项式插值多项式插值中，拉格朗日插值与牛顿插值是经典的插值方法，但它们存在明显的龙格现象（下面会解释龙格现象），且不能全面反映插值函数的特性（仅仅保证了插值多项式在插值节点处与被插函数有相等的函数值）。
然而在许多实际问题中，不仅要求插值函数与被插值函数在所有节点处有相同的函数值，它也需要在一个或全部节点上插值多项式与被插函数有相同的低阶甚至高阶的导数值。
对于这些情况，拉格朗日插值和牛顿插值都不能满足。
因此，数学建模中一般不使用这两种方法进行插值，这里也不再介绍这两种方法。
龙格现象（Runge phenomenon）: 1901年，Carl Runge 在他的关于高次多项式插值风险的研究中，发现高次插值函数可能会在两端处波动极大，产生明显的震荡，这种现象因此被称为龙格现象。
所以在不熟悉曲线运动趋势的前提下，我们一般不轻易使用高次插值。
下面是对函数f(x)=\cfrac{1}{1+x^2}不同次数拉格朗日插值多项式的比较图，其中红线为函数本身图像。
可以发现，n值越大，在两端的波动越大。
数值分析中常用的插值方法
数值分析中常用的插值方法在数值计算中，许多问题都可以用插值方法来近似求解，比如曲线拟合、函数逼近和图像重建等。
插值方法是指在已知数据点的情况下，通过一些数值计算技巧，在每个数据点处构造一个多项式函数，使得该函数在每个数据点处都能通过数据点。
在数据点之间计算函数值时，就可以使用这个多项式函数进行估算。
接下来，我们就来详细介绍一些常见的插值方法。
一、拉格朗日插值法拉格朗日插值法是一个经典的插值方法，它的思想是通过给定的数据点，构造一个经过这些点的多项式函数进行逼近。
具体来讲，拉格朗日插值法会首先构造一个基函数，该函数满足只在其对应的数据点处等于1，其余的数据点处等于0。
然后，根据基函数和数据点，构造一个多项式函数，使得该函数在每个数据点处都能通过数据点。
最终得到的多项式函数就是插值函数。
优点：简单易懂，使用较为广泛。
缺点：多项式次数较高时造成的误差会较大，且在数据点密集的区域可以出现龙格现象，使得插值函数在某些区间内呈现大幅度振荡。
二、牛顿插值法牛顿插值法是一种递推式的插值方法，它通过利用已知的数据点和前面已经计算出来的差商，得到一个逐步逼近的插值函数。
具体来讲，牛顿插值法会先将已知的数据点连成一条曲线，然后逐个向这条曲线添加新的数据点，每次添加一个新的数据点后，将差商计算出来并加入到之前的差商序列中，最终得到一个多项式函数，它在每个数据点处都能通过数据点。
牛顿插值法的优缺点与拉格朗日插值法相似，但是由于牛顿插值法是递推式的，可以方便的添加新的数据点，因此在数据点多变的情况下，牛顿插值法具有很大的优势。
三、分段插值法分段插值法是一种将插值区间划分为多个子区间的插值方法，在每个子区间内使用插值方法进行插值，然后将所有子区间内的插值函数拼接起来，得到最终的插值函数。
分段插值法主要分为两种：线性分段插值和三次样条插值。
1.线性分段插值线性分段插值的思路很简单，即在每个数据点处构造两条直线，在数据点之间的区间内使用一条直线作为插值函数。
《插值方法基本思想》课件
牛顿插值法
总结词
牛顿插值法是一种利用差商来构造插值多项式的方法，具有计算简便、精度高 等优点。
详细描述
牛顿插值法基于差商的性质，通过差商构造出一个插值多项式，该多项式在已 知数据点上与实际值相等，从而实现对未知点的估计。该方法计算简便、精度 高，适用于大规模数据的插值处理。
样条插值法
05
插值方法的发展趋势和未来展望
改进插值算法的稳定性
算法鲁棒性
提高算法对异常值和噪声的鲁棒性，使其 在复杂数据中仍能保持稳定。
适应性调整
根据数据分布特点，自适应地调整插值算 法的参数，以提高稳定性。
多方法融合
结合多种插ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方法，取长补短，提高整体 稳定性。
探索更高效的计算方法
并行计算
利用多核处理器或多线程技术，实现插值算法的并行 化，提高计算效率。
插值方法基本思想
CONTENTS
• 插值方法的定义和分类 • 插值方法的数学原理 • 插值方法的应用场景 • 插值方法的优缺点 • 插值方法的发展趋势和未来展
望
01
插值方法的定义和分类
线性插值
总结词
线性插值是一种简单的插值方法，通过 连接两个已知数据点的直线来估计中间 的值。
VS
详细描述
线性插值基于两点之间的直线关系，通过 已知的两个数据点，计算出它们之间的线 性方程，然后利用该方程来估计中间的值 。线性插值的公式为(y = y_1 + (x - x_1) * (y_2 - y_1) / (x_2 - x_1))，其中(x_1)和 (y_1)是第一个已知数据点，(x_2)和(y_2) 是第二个已知数据点。
优化算法
简化算法步骤，减少不必要的计算量，提高计算速度 。
插值方法
5
多项式插值
这是最常见的一种函数插值。在一般插值问题中， 若选取Φ为n次多项式类，由插值条件可以唯一确定一 个n次插值多项式满足上述条件。从几何上看可以理 解为：已知平面上n＋1个不同点，要寻找一条n次多 项式曲线通过这些点。插值多项式一般有两种常见的 表达形式，一个是拉格朗日插值多项式，另一个是牛 顿插值多项式。
径向基本函数法
径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根 据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力，其中的 复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基 本函数法都是准确的插值器，它们都要为尊重你的数 据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面，对所有 这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的 函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插 值时，这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。
9
分段插值与样条插值
为了避免高次插值可能出现的大幅度波动现象， 在实际应用中通常采用分段低次插值来提高近似程度， 比如可用分段线性插值或分段三次埃尔米特插值来逼 近已知函数，但它们的总体光滑性较差。为了克服这 一缺点，一种全局化的分段插值方法——三次样条插 值成为比较理想的工具。
10
空间插值
空间插值的定义
6
拉格朗日插值
拉格朗日插值函数在整个插值区间上有统一的解 析表达式，其形式关于节点对称，光滑性好．但缺点 同样明显，这主要体现在高次插值收敛性差(龙格现象)； 增加节点时前期计算作废，导致计算量大；一个节点 函数值的微小变化（观测误差存在）将导致整个区间 上插值函数都发生改变，因而稳定性差等几个方面.因 此拉格朗日插值法多用于理论分析，在采用拉格朗日 插值方法进行插值计算时通常选取n<7.拉格朗日插值 以线性插值为基础,利用层层递进的原理,先对点插值, 然后是线,然后是三次多项式,...,最终插值出所需要的曲 线.
常见的插值方法及其原理
常见的插值方法及其原理插值是指在已知数据点的情况下，根据其中一种规则或算法，在这些数据点之间进行预测或估计。
常见的插值方法有：拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值、样条插值和Kriging插值等。
1.拉格朗日插值方法：拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法。
它假设已知数据点的函数曲线可以由一个多项式来表示。
拉格朗日插值的原理是，通过确定多项式的系数，使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。
具体地说，对于给定的一组已知数据点和对应的函数值，拉格朗日插值方法通过构造一个多项式，使得该多项式在每个数据点上的函数值等于给定的函数值。
然后，通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。
2.牛顿插值方法：牛顿插值也是一种基于多项式的插值方法，其原理类似于拉格朗日插值。
它也是通过确定多项式的系数，使多项式在已知数据点上满足给定的函数值。
不同的是，牛顿插值使用了差商的概念，将插值多项式表示为一个累次求和的形式。
具体地说，对于给定的一组已知数据点和对应的函数值，牛顿插值方法通过差商的计算，得到一个多项式表达式。
然后，通过该多项式在插值点上的函数值来估计未知数据点的函数值。
3.分段线性插值方法：分段线性插值是一种简单而常用的插值方法。
它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一条直线。
分段线性插值的原理是，通过连接相邻数据点之间的线段，构造一个连续的曲线。
具体地说，对于给定的一组已知数据点和对应的函数值，分段线性插值方法将曲线划分为若干小段，每一小段都是一条直线。
然后，在每个数据点之间的区域上，通过线性插值来估计未知数据点的函数值。
4.样条插值方法：样条插值是一种基于插值条件和光滑条件的插值方法。
它假设在两个相邻已知数据点之间的曲线是一个低次数的多项式。
样条插值的原理是，通过确定各个数据点之间的插值多项式系数，使得整个曲线在插值点上的各阶导数连续。
具体地说，对于给定的一组已知数据点和对应的函数值，样条插值方法将曲线划分为若干小段，每一小段都是一个低次数的多项式。
插值计算的原理及应用方法
插值计算的原理及应用方法概述插值计算是基于已知一些数据点，通过建立一个合理的数学函数来估计未知位置的值的一种方法。
它广泛应用于数据分析、数值计算、图像处理等领域。
本文将介绍插值计算的原理以及常见的应用方法。
原理插值计算的原理是基于一个假设：在已知的数据点之间的未知位置上的值可以由数据点之间的函数关系来表示。
通过建立一个合适的插值函数，我们可以预测未知位置上的值。
插值方法可以分为两种类型：多项式插值和非多项式插值。
多项式插值使用多项式函数来逼近数据点之间的关系；非多项式插值使用其他函数形式，如三角函数、指数函数等。
以下是常见的插值方法：1.线性插值–原理：通过连接两个相邻数据点之间的直线来估计未知点的值。
–公式：假设已知数据点为(x0,y0)和(x1,y1)，则未知位置(x,y)的值可以通过公式$y = y_0 + \\frac{(x - x_0)(y_1 - y_0)}{(x_1 - x_0)}$来计算。
–适用场景：适用于数据点之间的变化趋势比较平滑的情况。
2.拉格朗日插值–原理：通过一个多项式函数的线性组合来逼近数据点之间的关系。
–公式：假设已知数据点为(x i,y i)，则未知位置(x,y)的值可以通过公式$y = \\sum_{i=0}^n y_i \\cdot L_i(x)$来计算，其中L i(x)为拉格朗日基函数。
–适用场景：适用于不等间隔的数据点。
3.牛顿插值–原理：通过一个n次多项式来逼近数据点之间的关系。
–公式：假设已知数据点为(x i,y i)，则未知位置(x,y)的值可以通过公式$y = f[x_0] + f[x_0, x_1](x-x_0) + f[x_0, x_1, x_2](x-x_0)(x-x_1) +\\ldots$来计算，其中$f[x_0], f[x_0, x_1], f[x_0, x_1, x_2], \\ldots$为差商。
–适用场景：适用于等间隔的数据点。
应用方法插值计算在许多领域中都有广泛应用。
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插值法的方法与应用
武汉科技大学城市建设学院
琚婷婷 结构工程 201108710014
【摘要】文章讨论插值法在数值分析中的中心地位和重要作用，比较插值法间的优缺点，应用以及各种方法之间的相互联系。
【关键词】插值法；应用。
1．插值问题的提出
在许多实际问题及科学研究中，因素之间往往存在着函数关系，但是这些关系的显示表达式不一定都知道，通常只是由观察或测试得到一些离散数值，所以只能从这些数据构造函数的近似表达式，有时虽然给出了解析表达式，但由于解析表达式过于复杂，使用或计算起来十分麻烦。
这就需要建立函数的某种近似表达，而插值法就是构造函数的近似表达式的方法。
2．插值法的数学表达
由于代数多项式是最简单而又便于计算的函数，所以经常采用多项式作为插值函数，称为多项式插值。
多项式插值法有拉格朗日插值法，牛顿插值法、埃尔米特插值法，分段插值法和样条插值法等。
其基本思想都是用高次代数多项式或分段的低次多项式作为被插值函数f (x)的近似解析表达式。
3．常用多项式插值公式构造
(I)拉格朗日插值
n 次拉格朗日插值多项式p n (x)对可表示为
p n (x)= y i l i (x)n i=0= y i ( x −x
j x i −x j
n j ≠0i ≠j n i=0) 其中l i x ,i =0,1,2∙∙∙,n 称为插值基函数，插值余项为：
R n (x)= f (x)- p n (x)=f n +1 (ξ)
n+1 ！ (x −x i )n i=0
拉格朗日插值多项式在理论分析中非常方便，因为它的结构紧凑，利用基函
数很容易推导和形象的描述算法，但是也有一些缺点，当插值节点增加、减少或其位置变化时，整个插值多项式的结构都会改变，这就不利于实际计算，增加了算法复杂度，此时我们通常采用牛顿插值多项式算法。
(2)牛顿插值多项式
牛顿插值多项式为
N(x)=f(x0)+f x0,x1(x−x0)++⋅⋅⋅+f［x0,x1,⋅⋅⋅,x n］(x−x0)(x−x1)⋅⋅⋅(x−x n−1)用它插值时，首先要计算各阶差商，而各高阶差商可归结为一阶差商的逐次计算。
一般情况讨论的插值多项式的节点都是任意分布的，但是在实际应用中，出现了很多等距节点的情形，这时的插值公式可以进一步简化，在牛顿均差插值多项式中各阶均差用相应的差分代替，就得到了各种形式的等距节点插值公式，常用的是牛顿前插与后插公式。
(3)分段插值
在整个插值区间上，随着插值节点的增多，插值多项式的次数必然增高，而高次插值会产生Runge现象，不能有效的逼近被插函数，人们提出用分段的低次多项式分段近似被插函数，这就是分段插值法。
构造分段插值多项式的方法仍然是基函数法，即先在每个插值节点上构造分段线性插值基函数，再对基函数作线性组合。
它的优点在于只要节点间距充分小，总能获得所要求的精度，即收敛性总能得到保证，另一优点是它的局部性质，即如果修改某个数据，那么插值曲线仅仅在某个局部范围内受到影响。
(4)Hermite插值
分段线性插值的算法简单，计算量小，然而从整体上看，逼近函数不够光滑，在节点处，逼近函数的左右导数不相等，若要求逼近函数与被逼近函数不仅在插值节点上取相同的函数值，而且还要求逼近函数与被逼近函数在插值节点上取相同的若干阶导数值，这类问题称为Hermite插值。
(5)样条插值
通常我们用到的分段三次埃尔米特插值构造的是一个整体上具有一阶光滑性的插值多项式，但在实际中，对光滑性的要求更高。
如飞机外形的理论模型，舶体放样等型值线等常要求有二阶的光滑度。
工程上常用的是3次样条函数s(x)。
其基本思想是将插值区间n等分后，在每一个小区间上，采用分段3次Hermite
插值法导出插值函数s (x)：①在每个小区间［x i −1,x i ］上，是不高于3次的多项式p i (x) ,i =0,1,2∙∙∙,n -1；②在插值节点x i 上，s(x i )= f(x i )；③在整个区间［a,b ］上，s(x)有一阶和二阶连续导数。
4．插值法的应用
插值法除用于求函数值外，还有多种用法。
(1)数值微分方法：数值微分法就是利用等距节点上的插值多项式求函数的导数值的方法。
常用的两点公式和三点公式就是用分段线性插值和分段抛物插值法导出的。
值得注意的是这两种公式只适合节点处的导数值。
在区间内的其他点处求导数最好用样条插值函数。
(2)数值积分法：对于积分I = f(x)b
a d x ,若被积函数不清楚或其原函数不易求，通常根据f(x)在积分区间［a,
b ］上的数据表，构造插值多项式p(x)代替f(x)，再导出积分值。
(3)数据拟合：仍然是通过给定的一组测定的离散数据求自变量与因变量的近似表达式，鉴于插值法其近似标准是在插值点处的误差为零，考虑实际应用中，有时不要求具体某些点的误差为零，从而考虑整体的误差限制，因此不要求所求函数通过所有的节点，而是要求所求近似函数反映原函数整体的变化趋势，为达到此目的可用数据拟合的方法。
参考文献
[1] 李庆扬，王能超，易大义. 数值分析[M]第五版 . 华中科技大学出版。