插值法
计算方法第四章 插值法
4
3
xi 4 yi 2
9 16 3 4
2
0
4
7
9
16
第4章 插值法
应用背景
造函数表：三角函数、对数 预测：鸡蛋价格、城市用水量
《 计 算 方 法 》
数控加工：造船、飞机机翼骨架、服装 样片、模具加工、刀具 计算机辅助设计：潜水艇、汽车造型
服装样片
第4章 插值法
实际问题中，f (x)多样，复杂，通常只能观测到一些离散 数据；或者f (x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数 φ(x)来逼近f (x)。
《 计 算 方 法 》
φ (x)= y0
第4章 插值法
§2 线性插值与二次插值
2.1 线性插值
线性插值是代数多项式插值的最简单的形式。假设
《 计 算 方 法 》
给定了函数f (x)在两个互异点x0，x1的值,即
x x0值）
y y0 x0
y1
x1
x
第4章 插值法
现要用一线性函数
满足插值条件：
y( xi ) = yi , i = 0,1, 2
22
第4章 插值法 例：已知函数 y=f (x)的观测数据为
x
《 计 算 方 法 》
1 0
2 -5
3 -6
4 3
y
试求拉格朗日插值多项式。
第4章 插值法
《 计 算 方 法 》
( x 2)( x 3)( x 4) 解 ：p3 ( x ) = 0 (1 2)(1 3)(1 4) ( x 1)( x 3)( x 4) ( 5) (2 1)(2 3)(2 4) ( x 1)( x 2)( x 4) ( 6) (3 1)(3 2)(3 4) ( x 1)( x 2)( x 3) 3 (4 1)(4 2)(4 3) = x3 4 x2 3
数值分析第五版第二章_插值法
于是
Ak
1
(x
j 0 j k
n
k
xj)
代入上式,得
(x x
l k ( x)
j 0 j k n
n
j
)
j 0 jk n
x xj xk x j
(x
j 0 j k
k
xj)
称
l k ( x) 为关于基点
x i 的n次插值基函数(i=0,1,…,n)
( x x0 )(x x2 ) ( x x0 )(x x1 ) ( x x1 )(x x2 ) P( x) y0 y1 y2 ( x0 x1 )(x0 x2 ) ( x1 x0 )(x1 x2 ) ( x2 x0 )(x2 x1 )
容易看出,P(x)满足条件
( x 0 , y0 ), ( x1 , y1 ), ( x 2 , y2 ) 的抛物线 y P( x) 近似代替曲线
y f ( x) ,如下图所示。因此也称之为抛物插值。
P(x)的参数 a0 , a1 , a 2
直接由插值条件决定， 即
y
a0 , a1 , a2满足下面
O
y=L2(x) y0 x0 y1 x1 y1 x2 y=f(x) x
( x x0 )(x x1 ) l 2 ( x) ( x2 x0 )(x2 x1 )
这样构造出来的 l0 ( x),l1 ( x),l2 ( x) 称为抛物插值的基函数 取已知数据 y0 , y1 , y 2 作为线性组合系数,将基函数
l0 ( x),l1 ( x),l2 ( x) 线性组合可得
a n x0 n a n 1 x0 n 1 a1 x0 a 0 f ( x0 ) n n 1 a n x1 a n 1 x1 a1 x1 a 0 f ( x1 ) a x n a x n 1 a x a f ( x ) n 1 n 1 n 0 n n n
第二章插值法
lk ( xk 1 ) 0
n=2的情况，假定插值节点为
xk 1 , xk , xk 1 , 要求一个二次插值多项式L2 ( x)，使它满足 L2 ( x j ) y j ( j k 1, k , k 1)
y L2 ( x)在几何上就是通过三点(xk-1 , yk 1 ),(xk , yk ),(xk+1, yk 1 )的抛物线
插值法
§2.1 §2.2 §2.3 §2.4 §2.5 §2.6 §2.7 引言 拉格朗日插值 均差与牛顿插值公式 差分与等距节点插值 埃尔米特插值 分段低次插值 三次样条插值
一、插值问题
或者函数本身只是 一组实验数据，很 难对函数的性质进 行分析
对函数f (x),其函数形式可能很复杂且不利于在计算机上 ,
设函数
y f ( x ) 在区间 [a, b] 上有定义，且已知在
a x0 x1 x2 xn b
f ( xi ) yi , i 0,1,, n
如果存在一个简单函数 P ( x )，使得
P( xi ) f ( xi ) yi , i 0,1,, n
xx x x
如函数y sin x, 若给定 0, ]上5个等分点 [
其插值函数的图象如图
对于被插函数 ( x)和插值函数 ( x) f P
在节点xi处的函数值必然相等
但在节点外 ( x)的值可能就会偏离 ( x) P f 因此P( x)近似代替 ( x)必然存在着误差 f
整体误差的大小反映了插值函数的好坏
成立，则称 P ( x ) 为 f ( x ) 的插值函数
称点 xi , i 0,1,2,, n为插值节点
称区间 a , b]为插值区间 [
插值法
i 0 i j
n
x x
j
x xi
i
将 l j ( x)代入
P P
n
( x) l j ( x) y
j 0
n
j
中得
n
( x)
j 0 n
n
( x x0)(x x1)...(x x j 1)(x x j 1)...(x xn ) ( x j x0)( x j x1)...(x j x j 1)( x j x j 1)...(x j xn )y
于是
(x-x1)(x-x2) (x-x0)(x-x2) (x-x0)(x-x1) P2(x)=-----------------y0 + -----------------y1 + ------------------y2 ...(6) (x0-x1)(x0-x2) (x1-x0)(x1-x2) (x2-x0)(x2-x1)
而ai(i=0,1,2,…,n)的系数行列式是Vandermonde行 列式
1 V( x0 , x1 ,...,x n ) 1 ... 1
n i 1
x x x x
0 1
2 0 2
... ... ... ...
1
x x x
n 0 n
1
...
n
...
2 n
...
n n
x x
i
=
( x x )
0.01892 =0.314567+ ——— (0.0167) =0.330365 . 0.02
其截断误差得
其中 M 2
R1 ( x)
// 1
M
2
插值法的最简单计算公式
插值法的最简单计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：插值法是一种常用的数值计算方法，用于通过已知数据点推断出未知数据点的值。
在实际问题中，往往会遇到数据点不连续或者缺失的情况，这时就需要通过插值法来填补这些数据点，以便更准确地进行计算和分析。
插值法的最简单计算公式是线性插值法。
线性插值法假设数据点之间的变化是线性的，通过已知的两个数据点来推断出中间的未知数据点的值。
其计算公式为：设已知数据点为(x0, y0)和(x1, y1)，需要插值的点为x，其在(x0, x1)之间，且x0 < x < x1，插值公式为：y = y0 + (y1 - y0) * (x - x0) / (x1 - x0)y为插值点x对应的值，y0和y1分别为已知数据点x0和x1对应的值。
通过这个线性插值公式，可以方便地计算出中间未知点的值。
举一个简单的例子来说明线性插值法的应用。
假设有一组数据点为(1, 2)和(3, 6)，现在需要插值得到x=2时的值。
根据线性插值公式，我们可以计算出：y = 2 + (6 - 2) * (2 - 1) / (3 - 1) = 2 + 4 * 1 / 2 = 2 + 2 = 4当x=2时，线性插值法得到的值为4。
通过这个简单的例子，可以看出线性插值法的计算公式的简单易懂，适用于很多实际问题中的插值计算。
除了线性插值法，还有其他更复杂的插值方法，如多项式插值、样条插值等，它们能够更精确地拟合数据并减小误差。
在一些简单的情况下，线性插值法已经足够满足需求，并且计算起来更加直观和方便。
在实际应用中，插值法经常用于图像处理、信号处理、数据分析等领域。
通过插值法，可以将不连续的数据点连接起来，填补缺失的数据，使得数据更加完整和连续，方便后续的处理和分析。
插值法是一种简单而有效的数值计算方法，其中线性插值法是最简单的计算公式之一。
通过这个简单的公式，可以方便地推断出未知数据点的值，并在实际应用中发挥重要作用。
计算方法(2)-插值法
2
2
yk1 2
f (xk
h
2
),
y
k
1 2
f (xk
h) 2
21
3.牛顿向后插值公式
Nn (xn
th)
yn
tyn
t(t 1) 2!
2
yn
t(t
1)
(t n!
n
1)
n
yn
(t 0)
插值余项
Rn
(xn
th)
t(t
1) (t (n 1)!
Nn (x0
th)
y0
ty0
t(t 1) 2!
2
y0Leabharlann 插值余项t(t
1)
(t n!
n
1)
n
y0
Rn (x0
th)
t(t
1) (t (n 1)!
n)
h n1
f
(n1) ( ),
(x0 , xn )
20
二.向后差分与牛顿向后插值公式
杂.
根据f(x)函数表或复杂的解析表达式构
造某个简单函数P(x)作为f(x)的近似.
2
2.问题的提法
1)已知条件 设函数y f (x)在区间[a,b]上
连 续, 且 在n 1个不 同点a x0 , x1, , xn b 上 分 别 取 值y0 , y1, , yn
插值法的最简单计算公式
插值法是一种通过已知数据点来估计未知数据点值的方法。
最简单的插值方法之一是线性插值，其公式如下：
对于两个已知数据点 (x1, y1) 和 (x2, y2)，要找到在 x 轴上位于 x1 和 x2 之间的某个点 x 的对应 y 值，线性插值的计算公式为：
\[ y = y1 + \frac{(x - x1)}{(x2 - x1)} \times (y2 - y1) \]
如果将这个表达式简化一下，可以得到：
\[ y = m(x - x1) + y1 \]
其中 m 是斜率，计算方式为：
\[ m = \frac{y2 - y1}{x2 - x1} \]
更一般地，对于多项式插值，比如拉格朗日插值或牛顿插值等，公式会更复杂，涉及更多的数据点和高阶多项式函数。
但在线性插值的情况下，上述公式是最基本且易于理解的插值计算方法。
插值法的最简单计算公式
插值法的最简单计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：插值法是数值分析领域中常用的一种方法，它可以用来估计未知函数在给定点处的值。
插值法的基本思想是基于已知数据点，构建一个多项式函数来逼近未知函数的值。
在实际应用中，插值法常常被用来对离散数据进行平滑处理，或是用来预测未来的数据。
最简单的插值方法之一是线性插值法。
线性插值法假设未知函数在两个已知数据点之间是线性变化的，即可以通过这两个点之间的直线来估计未知函数在中间点处的值。
线性插值的计算公式如下：设已知数据点为(x0, y0)和(x1, y1)，要估计中间点x处的函数值y，则线性插值公式为：\[y = y0 + \frac{x - x0}{x1 - x0} * (y1 - y0)\]这个公式的推导比较简单，可以通过代入已知数据点计算出来。
如果已知数据点为(0, 1)和(2, 3)，要估计在x=1处的函数值，根据线性插值公式，计算如下：在x=1处的函数值为2。
线性插值法的优点是简单易懂，计算速度快，并且可以比较精确地估计函数值。
但是线性插值法的精度受限于已知数据点之间的线性关系，如果函数在两个数据点之间发生了急剧变化，线性插值法可能无法准确估计函数值。
除了线性插值法，还有许多其他更复杂的插值方法，如拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值等。
这些方法在不同的情况下可以提供更精确的函数估计值，但也需要更复杂的计算步骤。
插值法是一种常用的数值分析方法，可以帮助我们更好地处理数据和预测未知函数的值。
在实际应用中，可以根据具体情况选取合适的插值方法来进行计算。
第二篇示例：插值法是一种用于估算未知数值的方法，它基于已知数据点之间的关系进行推断。
在实际应用中，插值法经常用于数据处理、图像处理、数学建模和预测等领域。
插值法的计算公式通常比较复杂，但是我们可以通过简化的方式来理解和计算插值结果。
最简单的插值方法之一是线性插值法。
在线性插值法中，我们假设已知数据点之间的关系是线性的，然后通过线性方程来估算未知点的数值。
数值分析中的(插值法)
插值法可以与其他数值分析方法结合使用，以获得更准确和可靠的估计结果。例如，可以 考虑将插值法与回归分析、时间序列分析等方法结合，以提高数据分析的效率和精度。
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多项式的阶数
根据数据点的数量和分布情况，选择适当的多项式阶数，以确保多 项式能够更好地逼近真实数据。
计算多项式的系数
通过已知的数据点和多项式阶数，计算出多项式的系数，从而得到 完整的插值多项式。
计算插值多项式的导数
导数的计算
在某些应用中，需要计算插值多项式的导数，例如在 曲线拟合、数值微分等场景中。
总结词
牛顿插值法是一种基于差商的插值方法，通过构造差商表来逼近未知点的数值。
详细描述
牛顿插值法的基本思想是通过构造差商表来逼近未知点的数值，差商表中的每一 项都是根据前一项和后一项的差来计算的。该方法在数值分析中广泛应用于数据 拟合、函数逼近等领域。
样条插值法
总结词
样条插值法是一种通过已知的离散数据点来构造一个样条函 数，用于估计未知点的数值的方法。
常见的插值法
拉格朗日插值法
总结词
拉格朗日插值法是一种通过已知的离散数据点来构造一个多项式，用于估计未 知点的数值的方法。
详细描述
拉格朗日插值法的基本思想是通过构造一个多项式来逼近已知数据点，使得该 多项式在每个数据点的取值与实际值相等。该方法在数值分析中广泛应用于数 据拟合、函数逼近等领域。
牛顿插值法
增加采样点的数量可以减小离散化误差，提高插值结果的稳定
性。
选择合适的插值方法
02
根据具体情况选择适合的插值方法，如多项式插值、样条插值
等，以获得更好的逼近效果和稳定性。
引入阻尼项
插值法考核原理
插值法考核原理
插值法的原理是根据等比关系建立一个方程，然后解方程计算得出所要求的数据。
具体来说，假设与A1对应的数据是B1，与A2对应的数据是B2，A 介于A1和A2之间，已知与A对应的数据是B，则可以按照(A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)计算得出A的数值。
此外，插值法也称为内插法，是利用函数f(x)在某区间中插入若干点的函数值，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。
插值法的原理也可以理解为数学内插法，即直线插入法。
其原理是若
A(i1,b1),B(i2,b2)为两点，则点P(i,b)在上述两点确定的直线上。
而工程上常用的为i在i1,i2之间，从而P在点A、B之间，故称直线内插法。
数学内插法说明点P反映的变量遵循直线AB反映的线性关系。
如需了解更多关于插值法考核原理的信息，建议查阅数学类书籍或咨询数学专家。
插值法的研究及应用
插值法的研究及应用插值法是数值计算中常用的一种方法，其主要作用是利用已知数据的特征来估计未知数据的情况。
插值法的研究和应用在各个领域都有着重要的作用，下面我们将从定义、应用和优缺点三个方面来展开讨论。
1. 定义插值法是一种数值分析方法，采用给定的数据点构造一个插值函数，使该函数能够通过已知的数据点并且在未知的数据点上具有平滑性。
插值法通常用于研究样本数据，通过样本数据预测未来或者未知数据点的值。
插值法根据不同的逼近函数可以分为拉格朗日插值法、牛顿插值法、分段插值法等。
在实际应用中，由于样本数据的种类各异，选择适合的插值法对于保证插值函数的准确性至关重要。
2. 应用插值法是数值计算中非常常见的技术，可以应用于各个领域。
以下是插值法在某些领域的具体应用：2.1. 数学在数学中，插值法可以用于实现函数逼近和积分计算等。
例如在微积分中，为了计算某个函数的面积或者弧长，我们需要拟合出该函数的近似函数。
往往要借助于插值法来完成这个任务。
此外，插值法还在微积分中发挥着重要作用，比如根据已知点分段拟合一阶或者二阶函数，从而计算导数或者曲率等数学概念。
2.2. 工程在工程学上，插值法的应用十分广泛。
例如在测量上，经常需要通过记录的数据点建立精准的计量模型。
插值法可以将稀疏的测量数据处理成一系列流畅的数据点，有助于更好地理解测量数据。
在通信领域，插值法还可以用于数字信号的重构和平滑。
通过将采样后的离散信号插值到连续信号中，我们可以得到更精细的信号波形，从而更准确地还原信号。
3. 优缺点3.1. 优点插值法的主要优点在于其简单易懂、易于实现。
在数值计算中，插值法是一种非常重要的技术，可以快速而有效地分析大量数据。
此外，插值法能够通过现有数据点得到平滑的插值函数，从而减少了数据误差并且提高了计算精度。
3.2. 缺点然而，插值法也有着一些缺点。
首先，插值函数的精度大大依赖于已知数据的数量和分布。
如果样本数据缺乏一定的数量，可能会导致插值函数的精度下降。
插值法计算公式例子
插值法计算公式例子
插值法计算公式
数学内插法即“直线插入法”。
其原理是，若A（i1，b1），B（i2，b2）为两点，则点P（i，b）在上述两点确定的直线上。
而工程上常用的为i在i1，i2之间，从而P在点A、B之间，故称“直线内插法”。
数学内插法说明点P反映的变量遵循直线AB反映的线性关系。
上述公式易得。
A、B、P三点共线，则：（b-b1）/（i-i1）=（b2-b1）/（i2-i1）=直线斜率，变换即得所求。
内插法原理
内插法原理：学内插法即“直线插入法”。
其原理是，若
A(i1,b1),B(i2,b2)为两点，则点P(i,b)在上述两点确定的直线上。
内插法
内插法又称插值法。
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），进而可用此特定函数算出该区间内其他各点的原函数f（x）的近似值，这种方法，称为内插法。
按特定函数的性质分，有线性内
插、非线性内插等；按引数（自变量）个数分，有单内插、双内插和三内插等。
线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系，因此可由已知二点的座标(a, b)去计算通过这二点的斜线。
通俗地讲，线性内插法就是利用相似三角形的原理，来计算内插点的数据。
《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 。
数值分析课件-第02章插值法
目录
• 插值法基本概念与原理 • 拉格朗日插值法 • 牛顿插值法 • 分段插值法 • 样条插值法 • 多元函数插值法简介
01 插值法基本概念与原理
插值法定义及作用
插值法定义
插值法是一种数学方法，用于通过已知的一系列数据点，构造一个新的函数， 使得该函数在已知点上取值与给定数据点相符，并可以用来估计未知点的函数 值。
06 多元函数插值法简介
二元函数插值基本概念和方法
插值定义
通过已知离散数据点构造一个连 续函数，使得该函数在已知点处
取值与给定数据相符。
插值方法分类
根据构造插值函数的方式不同， 可分为多项式插值、分段插值、
样条插值等。
二元函数插值
针对二元函数，在平面上给定一 组离散点，构造一个二元函数通 过这些点，并满足一定的光滑性
差商性质分析
分析差商的性质，如差商 的对称性、差商的差分表 示等，以便更好地理解和 应用差商。
差商与导数关系
探讨差商与原函数导数之 间的关系，以及如何利用 差商近似计算导数。
牛顿插值法优缺点比较
构造简单
牛顿插值多项式构造过程相对简 单，易于理解和实现。
差商可重用
对于新增的插值节点，只需计算 新增节点处的差商，原有差商可 重用，节省了计算量。
要求。
多元函数插值方法举例
多项式插值
分段插值
样条插值
利用多项式作为插值函数，通 过已知点构造多项式，使得多 项式在已知点处取值与给定数 据相符。该方法简单直观，但 高阶多项式可能导致Runge现 象。
将整个定义域划分为若干个子 区间，在每个子区间上分别构 造插值函数。该方法可以避免 高阶多项式插值的Runge现象 ，但可能导致分段点处的不连 续性。
插值法的简化公式
插值法的简化公式插值法是一种用于在有限数据点之间计算函数值的数学方法。
在插值法中，我们使用一些中间值来代替未观测到的数据点，从而构建出一个函数来拟合数据。
插值法有许多不同的形式，其中最常见的是线性插值、二次插值和三次插值等。
在线性插值中，我们使用一个线性函数来拟合数据点。
具体来说，我们可以用以下公式来计算线性插值函数:f(x) = a0 + a1*x其中，a0 和 a1 是拟合函数的两个系数，而 x 是我们要计算的自变量。
这个公式可以帮助我们在数据点之间计算函数值，特别是当我们只有很少的数据点时，线性插值法可以很好地拟合数据并帮助我们预测未观测到的结果。
在二次插值中，我们使用一个二次函数来拟合数据点。
具体来说，我们可以用以下公式来计算二次插值函数:f(x) = a0*x^2 + a1*x + a2其中，a0、a1 和 a2 是拟合函数的三个系数，而 x 是我们要计算的自变量。
与线性插值法不同，二次插值法可以更好地拟合陡峭的曲线，因此在处理一些复杂的函数时非常有用。
在三次插值中，我们使用一个三次函数来拟合数据点。
具体来说，我们可以用以下公式来计算三次插值函数:f(x) = a0*x^3 + a1*x^2 + a2*x + a3其中，a0、a1、a2 和 a3 是拟合函数的四个系数，而 x 是我们要计算的自变量。
三次插值法可以更好地拟合复杂的曲线，并且比二次插值法更具鲁棒性，因此在处理一些高度复杂的函数时非常有用。
无论是线性插值、二次插值还是三次插值，插值法的核心思想就是使用一些中间值来代替未观测到的数据点，从而构建出一个函数来拟合数据。
这些公式可以帮助我们在数据点之间计算函数值，特别适用于当我们只有很少的数据点时。
插值法是如何计算的-插值法的计算原理【2017-2018最新会计实务】
插值法是如何计算的插值法的计算原理【2017-2018最新会计实务】【2017-2018年最新会计实务经验总结，如对您有帮助请打赏！不胜感激！】插值法是计算实际利率的一种方法.是使未来现金流量现值等于债券购入价格的折现率.插值法(或称插插补法、内插法)是财务分析和决策中常用的财务管理方法之一. 插值法的原理是根据比例关系建立一个方程,然后,解方程计算得出所要求的数据.假设与A1对应的数据是B1,与A2对应的数据是B2,现在已知与A对应的数据是B,A介于A1和A2之间,则可以按照(A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)计算得出A 的数值,其中A1、A2、B1、B2、B都是已知数据.验证如下:根据:(A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)可知:(A1-A)=(B1-B)/(B1-B2)×(A1-A2)A=A1-(B1-B)/(B1-B2)×(A1-A2)=A1+(B1-B)/(B1-B2)×(A2-A1)例如某人向银行存入5000元,在利率为多少时才能保证在未来10年中每年末收到750元?5000/750=6.667 或 750*m=5000 查年金现值表 i=8%,系数为6.710 i=9%,系数为6.418 说明利率在8%-9%之间,设为x%(x%-8%)/(9%-8%)=(6.667-6.71)/(6.418-6.71)计算得出 x=8.147.后语点评：会计学作为一门操作性较强的学科、每一笔会计业务处理和会计方法的选择都离不开基本理论的指导。
为此，要求我们首先要熟悉基本会计准则，正确理解会计核算的一般原则，并在每一会计业务处理时遵循一般原则的要求。
会计学的学习，必须力求总结和应用相关技巧，使之更加便于理解和掌握。
学习时应充分利用知识的关联性，通过分析实质，找出核心要点。
要深入钻研，过细咀嚼，独立思考，切忌囫囵吞枣，人云亦云，随波逐流，粗枝大叶，浅尝辄止。
插值法与最小二乘法
样条插值
样条插值是一种更复杂的插值方法，通过构造样条函数（如多项式样条、 立方样条等）来逼近数据点。
样条插值通过已知的多个点确定一个样条函数，然源自利用这个样条函数来 计算其他点的值。
样条插值的优点是精度高，适应性强，但计算速度较慢，且需要更多的数 据点。
05
最小二乘法的具体实现
普通最小二乘法
定义
插值法的优缺点
插值法简单易行，能够快速得到未知点的估计值。但是，插值法假设数据点之间存在线性关系，对于 非线性数据可能存在较大的误差。此外，插值法无法给出估计值的精度和不确定性。
最小二乘法案例分析
最小二乘法在回归分析中的应用
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，通过最小化预测值与实际值之间的平方误差，来估计回归参数。例如， 在金融领域，可以使用最小二乘法对股票价格进行回归分析，预测未来的股票走势。
应用场景比较
插值法
插值法适用于已知数据点之间存在线性或非线性关系的情况，尤其适用于需要 快速估算未知数据点的情况。在科学计算、工程技术和金融领域都有广泛应用。
最小二乘法
最小二乘法适用于需要找到最佳函数匹配的情况，特别是当观测数据受到随机 误差影响时。在统计学、经济学、社会学等领域中，最小二乘法被广泛应用于 回归分析。
型的数据。
最小二乘法的缺点
最小二乘法对于存在多 重共线性的自变量较为 敏感，可能会导致模型 过拟合。此外，最小二 乘法假设误差项是随机 且相互独立的，这在某 些情况下可能不成立。
04
插值法的具体实现
线性插值
01
线性插值是最简单的插值方法，适用于数据点之间变化不大的 情况。
02
线性插值通过两点确定一条直线，然后利用这条直线的斜率和
数值分析第5版插值法
第一节 引言
n 一、 插值问题 设 y= f(x) 是区间[a , b] 上的一个实函数, xi ( i=0,
1, ... ,n)是[a,b]上n+1个互异实数,已知 y=f(x) 在 xi 的
值 yi=f(xi) (i=0,1,...,n), 求次数不超过n的多项式Pn(x)
使其满足
从几何意义来看,上述 问题就是要求一条多项 式曲线 y=Pn(x), 使它通
过已知的n+1个点(xi,yi)
(i=0,1, … ,n),并用Pn(x) 近似表示f(x).
2
二、插值多项式的存在性和唯一性
定理1 设节点xi (i=0,1, … ,n)互异, 则满足插值条件 Pn(xi)=yi 的次数不超过n的多项式存在且唯一. 证 设所求的插值多项式为
f [ x0 , x1]
f ( x0 ) f ( x1 ) x0 x1
为 f (x)在x0、x1点的一阶差商.一阶差商的差商
f [ x0 , x1, x2 ]
f [ x0 , x1] f [ x1, x2 ] x0 x2
称为函数f (x)在x0、x1 、x2 点的二阶差商.
25
一般地，n-1阶差商的差商
还应注意,对于插值节点,只要求它们互异,与大小次序无 关。
14
例1 已知 y x , x0 用4,线x1性插9,值求 近
7
似值。
解 y0 2, y1 3, 基函数分别为:
l0 ( x)
x9 49
1(x 5
9), l1( x)
x4 94
1(x 5
4)
插值多项式为
1
1
L1 ( x)
y0l0 ( x) y1l1 ( x) 2
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❖
设函数关系y=f(x)在区间［a,b］
上给出一系列点的函数值
❖
(4―1)
yi=f(xi),
i=0,1,2,…,n
❖ 或者给出一张表函4―数1 表,如表4―1所示。
❖ 这里
❖
a≤x0＜x1＜x2＜…＜x≤b
❖ 欲选择一个函数φ(x),使得
❖
φ(xi)=yi,
(4―2)
i=0,1,2,…,n
❖
我们称Rn(x)为插值多项式Pn(x)的余
项。显然有
❖
Rn(xi)=0,i=0,1,2,…,n
❖
下面给出插值多项式Pn(x)余项的表
达式。
❖
定理设函数f(x)在区间［a,b］上具
有n+1阶导数,
❖ Pn(x)为次数不高于n的多项式,且
❖
Pn(x0)=y0
❖
Pn(x1)=y1
❖
…
❖ 则 对 插 值 区 间 上 的 任 何 x, 都 存 在
的形式。假设给定了函数f(x)在两个互异点
x0,x1的值,即
x
x0
x1
y
y0
y1
❖ 现要用一线性函数
❖
φ(x)=P1(x)=ax+b
(4―3)
❖
(4―2近)应似有地aaxx代10
替b f(yx0 )
b y1
。
按
照
插
值
原
则
,
式
因为x0≠x1,所以a,b可唯一确定,且有
a y1 y0 x1 x0
因此,a,b,c可唯一地确定。这样二次函数P2(x)也唯一地
被确定。P2(x)就是我们要求的二次插值多项式。
二次插值的几何意义是用经过三点
A(x0,y0),B(x1,y1),C(x2,y2)的抛物线来近似地代替f(x),见图 4.2。
图 4.2
§3 代数多项式插值的存在唯一 性
❖
线性插值和二次插值都属于代数多项
❖ 作为函数y=f(x)的近似表达式。
❖
由于代数多项式具有形式简单,便
于计算,且在某些情况下与给定的函数有
较好 的逼近的特性,人们很早就用它去近
似地表示复杂的函数或由表格给出的函
数。
若 个f 仅熟(x)限知 f于的(x求办0) 函 法f (数 就x0)在 是(x 将xx=0f)x(0x)附在近xf =(的nn)x(!x0近0处) (似x 展值x0成),n一
式插值。对于一般的代数插值问题,就是寻求
一个不高于n次的代数多项式
❖
Pn(x)=a0+a1x+a2x2+…+anxn
(4―9)
❖
使其在给定的n+1个互异的插值基点
上满足插值原则
❖
(4―10)
Pn(xi)=yi,
i=0,1,…,n
❖
这样的多Байду номын сангаас式是否存在并且唯一
呢?回答是肯定的。
❖
根 据 插 值 原 则 式 (4―10), 代 数 多
泰勒级数f ,(即n1)( )
(n 1)!
(
x
x0
)n1
❖ 取前n+1项的部分和Pn(x)作为f(x)的 近似式,也即
Pn (x) f (x0) f (x0)(x x0)
f
(n) ( x0 n!
)
(
x
x0
)n
f (x)
§2 线性插值与二次插值
❖
2.1 线性插值
❖
线性插值是代数多项式插值的最简单
b
y0
y1 x1
y0 x0
x0
❖
代入式(4―3)得
P1( x)
y0
y1 x1
y0 x0
( x1
x0 )
(4―4)
图 4.1
❖
因为P1(x)就是经过两点
A(x0,y0),B(x1,y1)的直线方程,所以线性插
值的几何意义为用经过两点
Ay=(xf(0x,y),0见P),1B(图x()x41.,1xyx0。1)的xx11 直y0 线 xx近1 似xx00地y1 代替曲(4线―5)
§4 代数多项式的余项
❖
代数多项式Pn(x)仅为已知函数f(x)的
一种近似表达式,用它来代替f(x)进行计算总会
带来误差。一般说来,对插值区间［a,b］上插
值基点xi(i=0,1,2,…,n)以外的点,Pn(x)≠f(x)。若 令
❖
❖则
Rn(x)=f(x)-Pn(x)
❖
f(x)=Pn(x)+Rn(x)
项 足下式PPnn列(((xx410n)―) +9a1a00)阶中 aa线11的xx10性各aa方22x个x12程02 系组数aaannxx01n0n,a1yy,1…0 ,an 应满
Pn ( xn ) a0 a1xn a2xn2 an xnn yn
❖
其中未知量a0,a1,…,an的系数行列
❖
P2(xi)=yi,
(4―7) ax02 bx0 c y0
❖
由(4―a7x)12式 b得x1 c y1
ax22 bx2 c y2
i=0,1,2,…
(4―8)
❖
则
由 于 方 程 组 (4―8) 中 x0,x1,x2 互 异 ,
x02 x0 1 x12 x1 1 0 x22 x2 1
f (t) Pn (t)
f
(x) Pn (
n1( x)
x
)
n
1
(t
)
❖
上式右端第一项f(t)有n+1阶导数,
第二项是次数不高于n的多项式,当x取某
一定 值时,第三项是变量t的n+1次多项式,
因此F(t)有n+1阶导数。又在区间［a,b］
上,F(t)有n+2个零点
❖
t=x,x0,x1,…,xn
式为范德蒙特( Vander Monde )行列
式
1 x0 x02
x0n
V ( x0, x1, , xn ) 1 x1 x12
x1n
1 xn xn2
xnn
由于插值基点xi(i=0,1,…,n)为互异,故
V(x0,x1,…,xn)≠0
因此,方程组(4―11)有唯一的一组解a0,a1,…,an,于
是Pn(x)存在且唯一。
ξ∈这(里a,bR)n,(使x) 得 f(n(n1)1()!) n1( x)
(4―12)
n1( x) ( x x0 )( x x1) ( x xn )
n
(x xi )
i0
(4―13)
证 当x=xi时,式(4―12)显然成立。
当x∈(a,b)但不等于任一个插值基点时,作辅助函数
F(t)
❖
2.2 二次插值
❖
二次插值又称为抛物线插值,也
是常用的代数多项式插值之一。设已知
函数f(x)的三个互异插值基点x0,x1,x2的函 数值分x别为y0,y1,xyo2,见下x表1 所示x:2
y
y0
y1
y2
❖ 现要构造一个二次函数
❖
(4―6)
φ(x)=P2(x)=ax2+bx+c
❖ 近似地代替f(x),并满足插值原则(4―2)
❖
应用洛尔(Rolle)定理,在(a,b)内至
少有ξ0,ξ1,…,ξn使得
❖
F′(ξi)=0,i=0,1,2,…,n
❖
如此反复应用洛尔定理,可知在
即
F (n1) ( )
f (n1) ( )