数学建模插值方法

yi(s)=0; for i=1:n
w(i)=Fra Baidu bibliotek; dw(i)=1; for j=1:n
if (j~=i) w(i)=(xi(s)-x(j))*w(i); dw(i)=(x(i)-x(j))*dw(i);
end end yi(s)=y(i)*w(i)/dw(i)+yi(s); end end
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( x 2 ) ( x 6 ) ( x 8 ) ( x 1 0 ) 1 l 1 ( x ) ( 4 2 ) ( 4 6 ) ( 4 8 ) ( 4 1 0 ) 9 6 ( x 2 ) ( x 6 ) ( x 8 ) ( x 1 0 ) l2 ( x ) ( ( x 6 2 2 ) ) ( ( 6 x 4 4 ) ) ( ( 6 x 8 8 ) ) ( ( 6 x 1 1 0 0 ) ) 6 1 4 ( x 2 ) ( x 4 ) ( x 8 ) ( x 1 0 ) l3 (x ) ( (x 8 2 2 ) )( (8 x 4 4 ) )( (8 x 6 6 ) )( (8 x 1 1 0 0 ) ) 9 1 6 (x 2 )(x 4 )(x 6 )(x 1 0 )
,我们得到一个线
y0
b
y1
y
n
观De察t(A发)现 矩阵(xAi是x范j)德蒙矩阵,那么,由几代知识知道矩阵A 的行列式 0jin
为
,由定理中条件,插值结A点a为彼b此互异的, 那么行
列式不为零.故由Cramer法则知线性精代品数课方件 程组
存在唯一解.
三、Lagrange插值法
（1）Lagrange插值多项式可以表示为
解：用4次插值多项式对5个点插值
x0,y02 ,0,x1,y14 ,3 ,x2,y26 ,5, x3,y38 ,4,x4,y41 0 ,1 ,
l0 ( x ) ( ( 2 x 4 4 ) ) ( ( 2 x 6 6 ) ) ( ( 2 x 8 8 ) ) ( ( 2 x 1 1 0 0 ) ) 3 8 1 4 ( x 4 ) ( x 6 ) ( x 8 ) ( x 1 0 )
条件
Pn(xi) yi i0,1,n
, .
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证明:
设 中
P n a 0 a 1 x a 2 x2a n xn
Pn(xi) yi
A性a代为数待b方定程系数.利用插值条件
组
1 x0 ,A其中1 x1
x0n x1n
,
a0
a
a1
,
1 x n
x
n
n
a
n
a0,a1,a2, an , 其
Pn(xi) yi， i0,1,n. 这类问题称为插值问题。 f ( x ) 称为被插值函数，P n ( x ) 称
为插值函数，x0, x1 xn 称为插值节点
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二、存在性与唯一性
定理1 x0设,x1xn
的
个插值
n
节点，则存在唯一的次数不超过
为给定的n彼1此互异
Pn ( x)
的多项式
，
满足
1 (x4)(x6)(x8)(x10) 3(x2)(x6)(x8)(x10)
384
96
5(x2)(x4)(x8)(x10) 4(x2)(x4)(x6)(x10)
64
96
1 (x2)(x4)(x6)(x8) 384
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function yi=lagrcz(x,y,xi) n=length(x); m=length(xi); for s=1:m
如果要求近似函数满足给定的离散数据，则
称之为插值函数。实用上，我们常取结构相对比较
简单的代数多项式作为插值函数,这就是所谓的代数
插值。
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插值部分
一、问题提出
设 x0, x1 xn 为给定的节点，yi f(xi)，i0,1,n 为相应的函数值，求一个次数不超过 n的多项式 Pn (x)， 使其满足
易证 n 1 ( x i ) ( x i x 0 ) ( x i x i 1 ) x i ( x i 1 ) ( x i x n ),
从而Lagrange插值多项式可表示为
Pn(x)i n0yi (xxn i) 1(n x)1(xi)
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（2）插值误差估计
定理2 f (n设) (x) [a, b] 在
插值与拟合
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前言
函数是多种多样的，在科研与工程实际中 有的函数表达式过于复杂而不便于计算，但又需要 计算多点的函数值；有的函数甚至给不出数学式子， 只能通过实验和测量得到一些离散数据（如某些点 的函数值和导数值）。面对这种情况，很自然的一 个想法就是构造某个简单的函数作为要考察的函数 的近似 。
n
Pn (x) yili (x) i0
li( x ) ( x ( i x x x 0 0 ) )( ( x x i x x i i 1 1 ) ) ( ( x x i x x i i 1 1 ) )( ( x x i x n x ) n ),i 0 ,1 , n
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引入记号 n 1 ( x i) ( x x 0 )x (x 1 ) ( x x n ),
l4 (x ) (1 0 (x 2 2 )( ) 1 (0 x 4 4 ) )( (1 x 0 6 6 )( )( x 1 0 8 )8 ) 3 8 1 4 (x 2 )(x 4 )(x 6 )(x 8 )
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于是有
P 4 ( x ) y 0 l 0 ( x ) y 1 l 1 ( x ) y 2 l 2 ( x ) y 3 l 3 ( x ) y 4 l 4 ( x )
在
内存在,
ax0x1 xnbPn ( x)
节点
是拉格朗日插值x多项[a,b]
f (n1) (x上) 连(a续, b，) ，
式，则对R n 任(x意)f(x)P n(x)f(n (n 1)1 (,))! 插n 1 值(x余)项
(a,b)
x
其中
且依赖于 .
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例2.求过点(2,0)(4,3)(6,5)(8,4)(10,1)的拉格朗日型 插值多项式。
6
5
4
3
2
1
0
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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缺点: 当增加或减少插值节点时,基函数需要重新 构造,不便于实际的计算使用
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四、 Newton插值法
（1）差商定义