6牛顿、拉格朗日或等距节点插值
牛顿插值法原理及应用
牛顿插值法插值法是利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。
如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。
当插值节点增减时全部插值基函数均要随之变化,这在实际计算中很不方便。
为了克服这一缺点,提出了牛顿插值。
牛顿插值通过求各阶差商,递推得到的一个公式:f(x)=f[x0]+f[x0,x1](x-x0)+f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)+...f[x0,...xn](x-x0 )...(x-xn-1)+Rn(x)。
插值函数插值函数的概念及相关性质[1]定义:设连续函数y-f(x) 在区间[a,b]上有定义,已知在n+1个互异的点x0,x1,…xn上取值分别为y0,y1,…yn (设a≤ x1≤x2……≤xn≤b)。
若在函数类中存在以简单函数P(x) ,使得P(xi)=yi,则称P(x) 为f(x)的插值函数.称x1,x2,…xn 为插值节点,称[a,b]为插值区间。
定理:n次代数插值问题的解存在且唯一。
牛顿插值法C程序程序框图#include<stdio.h>void main(){float x[11],y[11][11],xx,temp,newton;int i,j,n;printf("Newton插值:\n请输入要运算的值:x=");scanf("%f",&xx);printf("请输入插值的次数(n<11):n=");scanf("%d",&n);printf("请输入%d组值:\n",n+1);for(i=0;i<n+1;i++){ printf("x%d=",i);scanf("%f",&x[i]);printf("y%d=",i);scanf("%f",&y[0][i]);}for(i=1;i<n+1;i++)for(j=i;j<n+1;j++){ if(i>1)y[i][j]=(y[i-1][j]-y[i-1][j-1])/(x[j]-x[j-i]);elsey[i][j]=(y[i-1][j]-y[i-1][j-1])/(x[j]-x[j-1]);printf("%f\n",y[i][i]);}temp=1;newton=y[0][0];for(i=1;i<n+1;i++){ temp=temp*(xx-x[i-1]);newton=newton+y[i][i]*temp;}printf("求得的结果为:N(%.4f)=%9f\n",xx,newton);牛顿插值法Matlab程序function f = Newton(x,y,x0)syms t;if(length(x) == length(y))n = length(x);c(1:n) = 0.0;elsedisp('x和y的维数不相等!');return;endf = y(1);y1 = 0;l = 1;for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)y1(j) = (y(j)-y(i))/(x(j)-x(i));endc(i) = y1(i+1);l = l*(t-x(i));f = f + c(i)*l;simplify(f);y = y1;if(i==n-1)if(nargin == 3)f = subs(f,'t',x0);elsef = collect(f); %将插值多项式展开f = vpa(f, 6);endend牛顿插值法摘要:值法利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。
数值分析插值法
数值分析插值法插值法是数值分析中的一种方法,用于通过已知数据点的函数值来估计介于这些数据点之间的未知函数值。
插值法在科学计算、数据处理、图像处理等领域中得到广泛应用。
插值法的基本思想是通过已知数据点构造一个函数,使得该函数逼近未知函数,并在已知数据点处与未知函数值相等。
插值法的关键是选择适当的插值函数,以保证估计值在插值区间内具有良好的近似性质。
常用的插值法有拉格朗日插值法、牛顿插值法和埃尔米特插值法等。
以下将分别介绍这些插值法的原理及步骤:1. 拉格朗日插值法:拉格朗日插值法通过构造一个多项式函数来逼近未知函数。
假设已知n+1个数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn),其中x0, x1, ..., xn为给定的节点,y0, y1, ..., yn为对应的函数值。
拉格朗日插值多项式的一般形式为:L(x) = y0 * l0(x) + y1 * l1(x) + ... + yn * ln(x)其中l0(x), l1(x), ..., ln(x)为拉格朗日基函数,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)拉格朗日插值法的步骤为:a. 计算基函数li(xi)的值。
b.构造插值多项式L(x)。
c.计算L(x)在需要估计的插值点上的函数值f(x)。
2.牛顿插值法:牛顿插值法通过构造一个差商表来逼近未知函数。
差商表的第一列为已知数据点的函数值,第二列为相邻数据点的差商,第三列为相邻差商的差商,以此类推。
最终,根据差商表中的数值,构造一个差商表与未知函数值相等的多项式函数。
牛顿插值法的步骤为:a.计算差商表的第一列。
b.计算差商表的其他列,直至最后一列。
c.根据差商表构造插值多项式N(x)。
拉格朗日插值和牛顿插值matlab
拉格朗⽇插值和⽜顿插值matlab1. 已知函数在下列各点的值为0.20.40.60.8 1.00.980.920.810.640.38⽤插值法对数据进⾏拟合,要求给出Lagrange插值多项式和Newton插值多项式的表达式,并计算插值多项式在点的值。
程序:x=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];x0=[0.2 0.28 0.44 0.76 1 1.08];[f,f0]=Lagrange(x,y,x0)function [f,f0] = Lagrange(x,y,x0)%求已知数据点的Lagrange插值多项式f,并计算插值多项式f在数据点x0的函数值f0syms t;n = length(x);f = 0.0;for i = 1:nl = y(i);for j = 1:i-1l = l*(t-x(j))/(x(i)-x(j));end;for j = i+1:nl = l*(t-x(j))/(x(i)-x(j));end;f = f + l;simplify(f);if(i==n)f0 = subs(f,'t',x0);f = collect(f);f = vpa(f,6);endend结果:>> Untitled3f =- 0.520833*t^4 + 0.833333*t^3 - 1.10417*t^2 + 0.191667*t + 0.98f0 =[ 49/50, 60137/62500, 56377/62500, 42497/62500, 19/50, 15017/62500]⽜顿:%y为对应x的值,A为差商表,C为多项式系数,L为多项式%X为给定节点,Y为节点值,x为待求节点function[y,A,C,L] = newton(X,Y,x,M)n = length(X);m = length(x);for t = 1 : mz = x(t);A = zeros(n,n);A(:,1) = Y';s = 0.0; p = 1.0; q1 = 1.0; c1 = 1.0;for j = 2 : nfor i = j : nA(i,j) = (A(i,j-1) - A(i-1,j-1))/(X(i)-X(i-j+1));endq1 = abs(q1*(z-X(j-1)));c1 = c1 * j;endC = A(n, n); q1 = abs(q1*(z-X(n)));for k = (n-1):-1:1C = conv(C, poly(X(k)));d = length(C);C(d) = C(d) + A(k,k);endy(t) = polyval(C,z);endL = poly2sym(C);x=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];x0=[0.2 0.28 0.44 0.76 1 1.08];m=1;[y,A,C,L]=newton(x,y,x0,m)结果:y =0.9800 0.9622 0.9020 0.6800 0.3800 0.2403A =0.9800 0 0 0 00.9200 -0.3000 0 0 00.8100 -0.5500 -0.6250 0 00.6400 -0.8500 -0.7500 -0.2083 00.3800 -1.3000 -1.1250 -0.6250 -0.5208C =-0.5208 0.8333 -1.1042 0.1917 0.9800L =- (25*x^4)/48 + (5*x^3)/6 - (53*x^2)/48 + (23*x)/120 + 49/502. 在区间上分别取,⽤两组等距节点对Runge函数作多项式插值(Lagrange插值和Newton插值均可),要求对每个值,分别画出插值多项式和函数的曲线。
牛顿插值法原理及应用汇总
牛顿插值法插值法是利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。
如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。
当插值节点增减时全部插值基函数均要随之变化,这在实际计算中很不方便。
为了克服这一缺点,提出了牛顿插值。
牛顿插值通过求各阶差商,递推得到的一个公式:f(x)=f[x0]+f[x0,x1](x-x0)+f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)+...f[x0,...xn](x-x0 )...(x-xn-1)+Rn(x)。
插值函数插值函数的概念及相关性质[1]定义:设连续函数y-f(x) 在区间[a,b]上有定义,已知在n+1个互异的点x0,x1,…xn上取值分别为y0,y1,…yn (设a≤ x1≤x2……≤xn≤b)。
若在函数类中存在以简单函数P(x) ,使得P(xi)=yi,则称P(x) 为f(x)的插值函数.称x1,x2,…xn 为插值节点,称[a,b]为插值区间。
定理:n次代数插值问题的解存在且唯一。
牛顿插值法C程序程序框图#include<stdio.h>void main(){float x[11],y[11][11],xx,temp,newton;int i,j,n;printf("Newton插值:\n请输入要运算的值:x=");scanf("%f",&xx);printf("请输入插值的次数(n<11):n=");scanf("%d",&n);printf("请输入%d组值:\n",n+1);for(i=0;i<n+1;i++){ printf("x%d=",i);scanf("%f",&x[i]);printf("y%d=",i);scanf("%f",&y[0][i]);}for(i=1;i<n+1;i++)for(j=i;j<n+1;j++){ if(i>1)y[i][j]=(y[i-1][j]-y[i-1][j-1])/(x[j]-x[j-i]);elsey[i][j]=(y[i-1][j]-y[i-1][j-1])/(x[j]-x[j-1]);printf("%f\n",y[i][i]);}temp=1;newton=y[0][0];for(i=1;i<n+1;i++){ temp=temp*(xx-x[i-1]);newton=newton+y[i][i]*temp;}printf("求得的结果为:N(%.4f)=%9f\n",xx,newton);牛顿插值法Matlab程序function f = Newton(x,y,x0)syms t;if(length(x) == length(y))n = length(x);c(1:n) = 0.0;elsedisp('x和y的维数不相等!');return;endf = y(1);y1 = 0;l = 1;for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)y1(j) = (y(j)-y(i))/(x(j)-x(i));endc(i) = y1(i+1);l = l*(t-x(i));f = f + c(i)*l;simplify(f);y = y1;if(i==n-1)if(nargin == 3)f = subs(f,'t',x0);elsef = collect(f); %将插值多项式展开f = vpa(f, 6);endend牛顿插值法摘要:值法利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。
牛顿插值公式的拓展使用
牛顿插值公式的拓展使用牛顿插值公式是数值分析中常用的插值方法之一,可以用来估计在一组给定数据点中未知点的函数值。
它是由英国科学家牛顿在17世纪中期提出的,主要针对等距节点的情况。
然而,当使用牛顿插值公式时,需要特别小心,因为它在节点间隔不均匀的情况下容易产生龙格现象。
为了解决这个问题,人们进行了牛顿插值公式的拓展使用,主要有以下几种方法和技巧。
一、改进的等距节点插值公式当节点间隔不均匀时,可以使用改进的等距节点插值公式,如斯特林插值公式和牛顿-科特斯插值公式。
斯特林插值公式通过在等距节点插值公式中增加间隔的高阶项来提高精度。
牛顿-科特斯插值公式则将节点变为奇数个,以减小误差。
二、分段插值当给定数据点呈现出明显的分段特性时,可以使用分段插值法来拓展牛顿插值公式的使用,如Hermite插值法和三次样条插值法。
Hermite插值法在每个节点处使用函数值和导数值来构造插值多项式,以更好地逼近函数的局部特性。
三次样条插值法则将整个函数区间划分为多个小区间,在每个小区间内使用三次多项式来逼近函数。
三、基于最小二乘拟合的插值在一些实际问题中,给定数据点可能存在噪声或随机误差,此时使用传统的牛顿插值公式可能造成较大的误差。
为了解决这个问题,可以使用最小二乘拟合的插值方法,如多项式拟合和样条拟合。
多项式拟合通过选择最佳的多项式次数来拟合给定数据点,并使得拟合函数尽量逼近原始函数。
样条拟合则将区间划分为许多小段,每段内使用低次多项式拟合数据点,并使得各段之间的连接光滑。
四、非均匀节点插值在一些情况下,使用非均匀节点可以提高插值精度,特别是在边界值附近或函数变化突然的位置。
非均匀节点插值方法主要有切比雪夫节点插值法和拉格朗日节点插值法。
切比雪夫节点插值法在给定插值区间内通过选择合适的节点来优化插值效果。
拉格朗日节点插值法则通过定义插值多项式的基函数,将插值问题转化为求解系数的问题。
综上所述,牛顿插值公式的拓展使用主要包括改进的等距节点插值公式、分段插值、基于最小二乘拟合的插值和非均匀节点插值。
五种插值法的对比研究毕业论文
五种插值法的对⽐研究毕业论⽂题⽬:五种插值法的对⽐研究xxx⼤学本科⽣毕业论⽂开题报告表论⽂(设计)类型:A—理论研究;B—应⽤研究;C—软件设计等;五种插值法的对⽐研究 (3)⼀插值法的历史背景 (5)⼆五种插值法的基本思想 (5)(⼀)拉格朗⽇插值 (5)(⼆)⽜顿插值 (6)(三)埃尔⽶特插值 (7)(四)分段线性插值 (7)(五)样条插值 (8)三五种插值法的对⽐研究 (9)四插值法在matlab中的应⽤ (15)五参考⽂献 (17)五种插值法的对⽐研究摘要:插值法是数值分析中最基本的⽅法之⼀。
在实际问题中碰到的函数是各种各样的,有的甚⾄给不出表达式,只提供了⼀些离散数据,例如,在查对数表时,要查的数据在表中找不到,就先找出它相邻的数,再从旁边找出它的修正值,按⼀定关系把相邻的数加以修正,从⽽找出要找的数,这种修正关系实际上就是⼀种插值。
在实际应⽤中选⽤不同类型的插值函数,逼近的效果也不同。
本⽂详细介绍了拉格朗⽇插值、⽜顿插值、分段插值、埃尔⽶特插值、样条插值法,并从五种插值法的基本思想和具体实例⼊⼿,探讨了五种插值法的优缺点和适⽤范围。
.通过对五种插值法的对⽐研究及实际应⽤的总结,从⽽使我们在以后的应⽤中能够更好、更快的解决问题。
关键词:插值法对⽐实际应⽤Abstract: interpolation numerical analysis of one of the most basic method. Function is a wide variety of practical problems encountered, and some even not give expression provides only a number of discrete data, e.g., in the the checker number table, to check the data is not found in the table , first find out the number next to it, from the side to find the correction value, a certain relationship between the adjacent number to be amended, and to find to find the number, this correction relationship is actually an interpolation . Selection of different types of interpolation functions in practical applications, the approximation of the effect is different. This paper describes the Lagrange interpolation, Newton interpolation, piecewise interpolation, Hermite interpolation, spline interpolation, and start from the basic idea of the five interpolation and specific examples to explore the advantages of the five interpolation shortcomings and the scope of application. The comparative study and practical application of the summary by the the five interpolation method of application so that we can better and faster to solve the problem.引⾔在许多实际问题中,常常需要根据⼀张函数表推算该函数在某些点上的函数值,或要求解决与该函数有关的⼀些问题,例如分析函数的性态,求导数、积分、零点与极值点等。
插值法(lagrange插值,牛顿插值)概要
对n=1及n=2时的情况前面已经讨论,用类
似的推导方法,可得到n次插值基函数为:
( x x0 )(x x1 ) ( x xk 1 )(x xk 1 ) ( x xn ) lk ( x ) ( xk x0 )(xk x1 ) ( xk xk 1 )(xk xk 1 ) ( xk xn )
拉格朗日( Lagrange )插值公式 ( 以下统称 • 此插值问题可表述为如下: n 多项式 Lagrange 插值公式 ) 的基本思想是,把 Ln ( x) ,使满足条件 • 为 问题 求作次数 Ln xi yi , (i 0,1,, n) pn(x) 的构造问题转化为 n+1 个插值基函数
且满足
Pn ( xi ) yi
i 0,1,2 ,, n
其中 a i为实数,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)为分段的多项式,就称为分段 插值;若P(x)为三角多项式,就称为三角插值。
本章只讨论多项式插值与分段插值
2018/10/23 10
§ 2.2
拉格朗日插值
本章主要介绍有关插值法的一些基本概念, 及多项式插值的基础理论和几个常用的插 值方法:拉格朗日插值、分段线性插值、 牛顿插值、埃尔米特插值和三次样条插值.
2018/10/23
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§ 2.1 引言
一、插值问题
对函数f ( x),其函数形式可能很复杂 , 且不利于在计算机上
运算, 假如可以通过实验或测 量, 可以获得f ( x)在区间 [ a , b] 上的一组n 1个不同的点
--------(2) --------(3)
7
且满足
2018/10/23
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。
matlab 拉格朗日插值法和牛顿插值法
matlab 拉格朗日插值法和牛顿插值法题目:MATLAB中的拉格朗日插值法和牛顿插值法引言在实际问题中,我们常常需要通过一系列已知数据点来估计未知数据点的值。
这种问题很常见,例如用温度测量数据来预测未来某一天的温度。
为了解决这种插值问题,拉格朗日插值法和牛顿插值法是常用的方法之一。
在本文中,我们将介绍这两种插值方法并详细解释如何在MATLAB中使用它们。
一、拉格朗日插值法拉格朗日插值法是基于拉格朗日多项式的一种插值方法。
该方法使用已知数据点的值和位置来构造一个多项式,进而估计未知数据点的值。
其基本思想是通过多项式与每个数据点相等,并利用拉格朗日插值公式来得到插值多项式。
1. 拉格朗日插值公式拉格朗日插值公式可以表示为:P(x) = Σ(yi * li(x))其中P(x)是插值多项式,yi是第i个数据点的值,li(x)是拉格朗日基函数。
拉格朗日基函数li(x)定义为:li(x) = Π((x-xj)/(xi-xj)) (j ≠i)2. MATLAB实现要在MATLAB中实现拉格朗日插值法,我们可以按照以下步骤进行:(1)首先定义数据点的横坐标x和纵坐标y;(2)使用for循环遍历每个数据点,并计算插值多项式的每一项;(3)将每个数据点的插值多项式项相加,得到最终的插值多项式;(4)通过给定的x值,计算插值多项式的值。
该过程可以通过以下MATLAB代码实现:matlab定义已知数据点的横坐标和纵坐标x = [1, 2, 3, 4];y = [2, 4, 1, 6];计算插值多项式的每一项n = length(x); 数据点数量P = 0; 初始化插值多项式for i = 1:n计算每一项的拉格朗日基函数li = ones(size(x));for j = 1:nif j ~= ili = li .* (xs - x(j)) / (x(i) - x(j));endend计算每一项的插值多项式项Pi = yi * li;将每一项相加得到最终的插值多项式P = P + Pi;end给定x值,计算插值多项式的值x_val = 2.5;y_val = polyval(P, x_val);二、牛顿插值法牛顿插值法是一种使用差商的插值方法。
数值分析大作业(牛顿下山法,拉格朗日法,切比雪夫法)及Matlab程序
课程设计课程名称:数值分析设计题目:学号:姓名:完成时间:2014.11.18题目一: 解线性方程组的直接法 设方程组Ax b =,其中250002511125555111x x x x x x A x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦, 矩阵中10.1(0,1,,5)k x k k =+=,b 由相应的矩阵元素计算,使解向量(1,1,,1)T x =。
(1) A 不变,对b 的元素6b 加一个扰动410-,求解方程组;(2) b 不变,对A 的元素22a 和66a 分别加一个扰动610-,求解方程组; (3) 对上述两种扰动方程组的解做误差分析。
一.数学原理:本计算采用直接法中的列主元高斯消元法,高斯列主元消元法原理如下: 1、设有n 元线性方程组如下:1111n n nn a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1nx x ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=1nb b ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭2、第一步:如果a11!=0, 令l i1= ai1/a11, I= 2,3,……,n用(-li1)乘第一个方程加到第i 个方程上,得同解方程组:a (1)11 a (1)12 . . . a (1)1nx 1 b (1)1 a (1)21 a (1)22 . . . a (1)2n x 2 b (1)2 . . . . . . . = . a (1)n-11 a (1)n-12 . . a (1)n-1n x n-1 b (1)n-1 a (1)n1 a (1)n2 . . . a (1)nn x n b (1)n简记为:A (2) x = b (2) 其中a (2)ij = a (1)ij – l i1 * a (1)1j , I ,j = 2,3,..,nb (2)I = b (1)I – l i1 * b (1)1 , I = 2,3,...,n 第二步:如果a (2)22 != 0,令l i2= a (2)i2/a (2)22, I= 3,……,n依据同样的原理,对矩阵进行化间(省略),依次下去,直到完成!最后,得到上三角方程组:a(1)11 a(1)12. . . a(1)1nx1b(1)10 a(1)22 . . . a(1)2nx2b(1)2. . . . . . . = .0 0 . . a(n-1)n-1n xn-1b(n-1)n-10 0 . . . a(n)nn xnb(n)n简记为:A(n) x = b(n)最后从方程组的最后一个方程进行回代求解为:Xn = b(n) / a(n)nnXi = ( b(k)k- ∑ a(k)kj x j ) / a(k)kk二.解题过程:1.由题中所给条件可求出b。
6牛顿、拉格朗日或等距节点插值
double a[50][50],y=data[0].y,h,t,ji=1;
{ h=data[0].x-data[1].x;
t=(x-data[0].x)/h;
for(int k=0;k<number;k++)
{
a[k][0]=data[k].y;
}
for(int j=1;j<number;j++)
float p=1.0;
for(int j=0;j<count;j++)
{//计算p的值
if(k==j)continue;
p=p*(x-d[j].x)/(d[k].x-d[j].x);
}
y=y+p*d[k].y;//求和
}
return y;//返回y的值
}
void main()
{
float x,y;
typedef struct data
{
float x;
float y;
}Data;
Data d[20];//最多二十组数据
float lagrange(float x,int count)
{
float y=0.0;
for(int k=0;k<count;k++)//这儿默认为count-1次插值
{
else
return (f(s+1,t)-f(s,t-1))/(d[t].x-d[s].x);
}
floatNewton(float x,int count)
{
int n;
cout<<"请输入n值(即n次插值):";//获得插值次数
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)。
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。
拉格朗日插值法和牛顿插值法的区别
拉格朗日插值法和牛顿插值法的区别
拉格朗日插值法和牛顿插值法都是多项式插值。
多项式插值是通
过在已知点求多项式表达来获得未知点的值的一种插值法。
其原理是
将插值点的函数插入已经确定的多项式中,以求得函数的值。
这两种
方法都能够利用已知的数据来预测未知数据,但它们的原理是不同的。
拉格朗日插值法是一种基于有限多项式的插值方法,旨在根据已
知的离散数据拟合出有限多项式函数。
它假设函数中的任何零点都可
以表示为有限多项式函数,从而得到点集中离散点的函数值。
拉格朗
日插值法可以给出比较精确的结果,但是其在插值程度上存在一定的
缺陷,比如畸变度大,计算量也相对较大。
牛顿插值法是基于牛顿插值多项式的插值方法,是一种基于差分
的插值方法,它旨在插入一组已知的点,并拟合出一个牛顿插值多项式。
此方法通过计算差商来逼近给定的数据点,这样每两个点之间的
函数值的变化率就可以给出,从而得出其中的未知函数值。
牛顿插值
法可以生成比较平滑的结果,但是计算量相对较大。
这种方法在处理
多点数据时很有效,而且对运算量要求比较小,同时插值精度也比较高。
总体而言,拉格朗日插值法与牛顿插值法都是多项式插值的一种。
从运算量、精度和拟合度三点来说,牛顿插值法更优于拉格朗日插值法;而拉格朗日插值法更能准确拟合离散点点集。
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。
正文牛顿插值法
牛顿插值法摘要:值法利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。
如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。
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。
牛顿插值通过求各阶差商,递推得到的一个公式:f(x)=f[x0]+f[x0,x1](x-x0)+f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)+...f[x0,...xn](x-x 0)...(x-xn-1)+Rn(x)关键词:牛顿插值法流程图程序实现一、插值法的由来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,然而,这种关系经常很难有明显的解析表达,通常只是由观察与测试得到一些离散数值。
有时,即使给出了解析表达式,却由于表达式过于复杂,不仅使用不便,而且不易于进行计算与理论分析。
解决这类问题的方法有两种:一种是插值法,另一种是拟合法。
插值法是一种古老的数学方法,它来自生产实践,早在一千多年前,我国科学家在研究历法上就应用了线性插值与二次插值,但它的基本理论却是在微积分产生之后才逐渐完善的,其应用也日益增多,特别是在计算机软件中,许多库函数,如等的计算实际上归结于它的逼近函数的计算。
逼近函数一般为只含有算术运算的简单函数,如多项式、有理分式(即多项式的商)。
在工程实际问题当中,我们也经常会碰到诸如此类的函数值计算问题。
被计算的函数有时不容易直接计算,如表达式过于复杂或者只能通过某种手段获取该函数在某些点处的函数值信息或者导数值信息等。
因此,我们希望能用一个“简单函数”逼近被计算函数,然后用该简单函数的函数值近似替代被计算函数的函数值。
这种方法就叫插值逼近或者插值法。
逐次线性插值法优点是能够最有效地计算任何给定点的函数值,而不需要写出各步用到的插值多项式的表达式。
牛顿插值法
x2-x1
依次递推可得到a3, …, an. 为写出系数 ak的一般表达式,
➢差商(均差)定义
2.3.2 均差及其性质
1、差商(均差)的定义
称
f [x0 , xk ] =
f ( xk ) - f ( x0 ) xk - x0
为 f ( x关) 于点 x的0 ,一xk阶差商。
称
f [ x0 , x1, xk ] =
-
f ( x1)
-பைடு நூலகம்
f ( x0 )
( x1 - x0 )( xk - x1) ( x0 - x1)( xk - x1)
=
f (x0 )
+
f (x1)
+
f (xk )
(x0 - x1)( x0 - xk ) (x1 - x0 )( x1 - xk ) (xk - x0 )( xk - x1)
一般有
f [ x0 , x1,, xk ] =
注:差商与节点的排列次序无关——差商 的对称性
f[x0,x1,…,xn]= f[x1,x0,x2,…,xn]=… = f[x1, …, xn ,x0]
因此 f [ x0 , x1,, xk ] = f [ x1, xk-1, x0 , xk ] = f [ x1, x2 ,, xk-1, xk ] - f [ x1, x2 ,, xk-1, x0 ] xk - x0 = f [ x1, x2 ,, xk-1, xk ] - f [ x0 , x1, x2 ,, xk-1] xk - x0
=
f[x0,x2] - f[x0,x1]
x2 - x1
= f[x0,x1,x2] ;
P2(x)=f(x0) + f[x0,x1](x-x0) + f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1)
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cout<<"请输入x[i],y[i]的组数,number:"<<endl;//要求用户输入数据组数
cin>>number;
//获得各组数据
for(int i=0;i<number;i++)
{
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组x的值:"<<endl;;
cin>>data[i].x;
{
double a[50][50],y=data[0].y,h,t,ji=1;
{ h=data[0].x-data[1].x;
t=(x-data[0].x)/h;
for(int k=0;k<number;k++)
{
a[k][0]=data[k].y;
}
for(int j=1;j<number;j++)
for(int i=0;i<count;i++)
{
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组x的值:";
cin>>d[i].x;
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组y的值:";
cin>t;<"请输入x的值:";//获得变量x的值
cin>>x;
y=Newton(x,count);
cout<<"x="<<x<<" , "<<"y="<<y<<endl;//输出最终结果
}
等距插值
#include <iostream.h>
#include<math.h>
typedef struct data
{
double x;
double y;
}Data;
Data data[50];
double Dengju(double x,int number)
#include<math.h>
typedef struct data
{
float x;
float y;
} Data;
Data d[15];
float f(int s,int t)//牛顿插值法,用以返回插商
{
if(t==s+1)
return (d[t].y-d[s].y)/(d[t].x-d[s].x);
float p=1.0;
for(int j=0;j<count;j++)
{//计算p的值
if(k==j)continue;
p=p*(x-d[j].x)/(d[k].x-d[j].x);
}
y=y+p*d[k].y;//求和
}
return y;//返回y的值
}
void main()
{
float x,y;
int count;
cout<<"请输入x[i],y[i]的组数,不得超过20组:";//要求用户输入数据组数
cin>>count;
//获得各组数据
for(int i=0;i<count;i++)
{
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组x的值:"<<endl;;
cin>>d[i].x;
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组y的值:"<<endl;
cin>>d[i].y;
}
cout<<"请输入x的值:";//获得变量x的值
cin>>x;
cout<<"拉格朗日插值计算方法,其结果为:"<<endl;
y=lagrange(x,count);
cout<<"x="<<x<<"时,"<<"y="<<y<<endl;//输出最终结果
}
牛顿插值
#include<iostream.h>
(3)等距插值
五、体会
牛顿、拉格朗日插值都是通过给定n+1个互异的插值节点,让你求一条n次代数曲线近似地表示待插值的函数曲线.这就叫做代数插值啦.Lagrange插值代数和Newton法插值都属于代数插值的范畴.等距插值是在以上插值的基础上利用等距节点实现的。本次实验我学会了插值的三种方法并通过实验完成了计算机上的实现。
typedef struct data
{
float x;
float y;
}Data;
Data d[20];//最多二十组数据
float lagrange(float x,int count)
{
float y=0.0;
for(int k=0;k<count;k++)//这儿默认为count-1次插值
{
cout<<"请输入第"<<i+1<<"组y的值:"<<endl;
cin>>data[i].y;
}
cout<<"请输入x的值:";//获得变量x的值
cin>>x;
y=Dengju(x,number);
cout<<"x="<<x<<"时,y="<<y<<endl;
}
四、运行结果
(1)拉格朗日插值
(2)牛顿插值
数值分析实验报告(六)
(信息一班-----陈宣羽----20100810010107)
一、实验名称
牛顿、拉格朗日或等距节点插值
二、实验目的
用牛顿、拉格朗日或等距节点插值实现插值法
三、题目
已知插值点
利用牛顿、拉格朗日或等距节点求当x=3.6时y的值
四、程序
#include<iostream.h>
#include<math.h>
for(int j=1;j<=n;j++)
{
t=(x-d[j-1].x)*t;
yt=f(0,j)*t;
y=y+yt;
}
return y;
}
void main()
{
float x,y;
int count;
cout<<"请输入x[i],y[i]的组数,不得超过20组:";//要求用户输入数据组数
cin>>count;
for(int i=j;i<number;i++)
{
a[i][j]=a[i][j-1]-a[i-1][j-1];
}
}
for(int g=1;g<number;g++)
{
ji=(1.0/g)*ji*(t-g+1);
y=a[g][g]*ji;
}
return y;
}
void main()
{
double x,y;
else
return (f(s+1,t)-f(s,t-1))/(d[t].x-d[s].x);
}
floatNewton(float x,int count)
{
int n;
cout<<"请输入n值(即n次插值):";//获得插值次数
cin>>n;
float t=1.0;
float y=d[0].y;
float yt=0.0;