拉格郞日插值法总结
- 格式:doc
- 大小:139.00 KB
- 文档页数:9
拉格朗日插值法实验心得嘿,朋友们!今天来和你们聊聊拉格朗日插值法实验心得。
你们知道吗,拉格朗日插值法就像是一把神奇的钥匙,能打开很多数据秘密的大门。
刚开始接触它的时候,我就觉得这玩意儿可真有意思啊!就好像是在一堆杂乱无章的数字中寻找某种规律,然后把它们串起来,变成一条漂亮的曲线。
做这个实验的时候啊,我就像是一个侦探,在数字的海洋里寻找线索。
每一个数据点都像是一个小提示,等着我去发现它背后的故事。
有时候会遇到一些很棘手的情况,那些数据就像调皮的小孩子,就是不乖乖听话,让我好一番折腾呢!我记得有一次,我怎么都算不对结果,急得我抓耳挠腮的。
我就想啊,这拉格朗日插值法怎么就这么难搞呢!但我这人吧,就是不服输,我就不信我搞不定它。
于是我又重新仔细地检查每一个步骤,嘿,还真让我发现了一个小错误。
你说这像不像我们在生活中遇到困难,只要不放弃,总能找到解决办法?还有啊,拉格朗日插值法让我明白了细节的重要性。
一个小数点的位置错了,那整个结果可能就全变了呀!这就好比是盖房子,一块砖没放好,可能整座房子就不牢固了。
这可真是容不得一点马虎呀!而且啊,做这个实验可不能心急。
你得慢慢地、一步一步地来,就像煲汤一样,得小火慢炖,才能熬出好味道。
要是着急忙慌的,那肯定是做不好的。
经过一次次的实验,我对拉格朗日插值法越来越熟悉,也越来越有心得。
它真的是让我又爱又恨啊!爱的是它能带给我探索的乐趣和成功的喜悦,恨的是有时候真的好难搞呀!但不管怎么说,我从中学到了好多东西呢。
我觉得啊,拉格朗日插值法就像是一个隐藏在数学世界里的宝藏,等待着我们去挖掘。
只要我们有耐心,有毅力,就一定能找到属于我们自己的宝藏。
这可不是随便说说的哦,是我亲身经历得出的结论呢!所以啊,大家也别害怕它,勇敢地去尝试吧,说不定你会发现一个全新的世界呢!原创不易,请尊重原创,谢谢!。
拉格朗日插值法总结拉格朗日插值法2008-05-12 16:44一、问题的背景在实际问题中常遇到这样的函数y=f(x),其在某个区间[a,b]上是存在的。
但是,通过观察或测量或试验只能得到在区间[a,b]上有限个离散点x0,x1,…,xn上的函数值yi=f(xi),(i=0,1,…,n)。
或者f(x)的函数f(x)表达式是已知的,但却很复杂而不便于计算;希望用一个既能反映函数f(x)的特性,又便于计算的简单函数来描述它。
二、插值问题的数学提法:已知函数在n+1个点x0,x1,…,xn上的函数值yi=f(xi),(i=0,1,…,n)求一个简单函数y=P(x),使其满足:P(xi)=yi,(i=0,1,…,n)。
即要求该简单函数的曲线要经过y=f(x)上已知的这个n+1个点:(x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn),同时在其它x∈[a,b]上要估计误差:R(x)=f(x)-P(x)其中P(x)为f(x)的插值函数,x0,x1,…,xn称为插值节点,包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间,求插值函数P(x)的方法称为插值法。
若P(x)是次数不超过n的代数多项式,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)是分段的多项式,就是分段插值。
若P(x)是三角多项式,就称三角插值。
三、插值方法面临的几个问题第一个问题:根据实际问题选择恰当的函数类。
本章我们选择代数多项式类,其原因有两个:(1)代数多项式类简单;微分、积分运算易于实行;(2)根据著名的Weierstrass逼近定理,任何连续的函数都可以用代数多项式作任意精确的逼近。
第二个问题:构造插值函数P(x),使其满足:P(xi)=yi,(i=0,1,…,n)与此相关的问题是:插值问题是否可解(存在性的问题),如果有解,是否唯一?(唯一性的问题)第三个问题:插值误差R(x)=f(x)-P(x)的估计问题。
与此相关的问题是插值过程的收敛性的问题。
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T i 和T i+1之间任一点T ,则直接取T 为T i 和T i+1的平均值。
插值公式为:T=T i +T i+12②拉格朗日(Lagrange )插值法:若求T i 和T i+1之间任一点T ,则可用T i-1、T 1、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 df dt |t-ti =k i f’(t i+1)=T’i df dt|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=P 0+P 1(t-t i )+P 2(t-t i )2+P 3(t-t i )3,来对T i 和T i+1之间的一点T 进行内差。
数值分析插值知识点总结一、插值的基本概念插值是指在已知数据点的基础上,通过某种数学方法求得两个已知数据点之间的未知数值。
插值方法的基本思想是在已知数据点之间找出一个合适的函数形式,使得该函数穿过已知数据点,并预测未知点的数值。
插值问题通常出现在实际工程、科学计算中,比如天气预报、经济数据的预测、地震勘探等领域。
插值可以帮助人们预测未知点的数值,从而更好地了解数据之间的关系。
二、插值的分类根据插值的基本原理,插值方法可以分为多种类型,常见的插值方法包括:拉格朗日插值、牛顿插值、分段插值、立方插值、样条插值等。
1. 拉格朗日插值拉格朗日插值是一种通过拉格朗日多项式来实现数据插值的方法。
该方法通过已知的数据点(x1,y1), (x2,y2),...,(xn,yn)来确定一个n-1次的多项式P(x),使得P(xi)=yi。
2. 牛顿插值牛顿插值是利用牛顿插值多项式来实现数据插值的方法。
该方法通过已知的数据点(x1,y1), (x2,y2),...,(xn,yn)来确定一个n-1次的多项式P(x),使得P(xi)=yi。
3. 分段插值分段插值是将插值区间分割成多个小区间,然后在每个小区间内采用简单的插值方法进行插值。
常见的分段插值方法包括线性插值和抛物线插值。
4. 立方插值立方插值是一种通过构造三次多项式来实现数据插值的方法。
该方法通过已知的数据点(x1,y1), (x2,y2),...,(xn,yn)来确定一个三次多项式P(x),使得P(xi)=yi。
5. 样条插值样条插值是一种通过构造分段三次多项式来实现数据插值的方法。
该方法通过已知的数据点(x1,y1), (x2,y2),...,(xn,yn)来确定一个分段三次多项式P(x),使得P(xi)=yi。
三、插值的应用插值方法在实际工程中有着广泛的应用,常见的应用包括图像处理、声音处理、地图绘制、气象预测、经济预测等领域。
1. 图像处理在图像处理中,插值方法主要用于图像的放大、缩小以及图像的重构等操作。
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。
拉格朗日插值法5.2 拉格朗日(Lagrange)插值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,例如,多项式是无穷光滑的,容易计算它的导数和积分,故常选用代数多项式作为插值函数。
5.2.1 线性插值问题5.1给定两个插值点其中,怎样做通过这两点的一次插值函数?过两点作一条直线,这条直线就是通过这两点的一次多项式插值函数,简称线性插值。
如图5.1所示。
图5.1 线性插值函数在初等数学中,可用两点式、点斜式或截距式构造通过两点的一条直线。
下面先用待定系数法构造插值直线。
设直线方程为,将分别代入直线方程得:当时,因,所以方程组有解,而且解是唯一的。
这也表明,平面上两个点,有且仅有一条直线通过。
用待定系数法构造插值多项式的方法简单直观,容易看到解的存在性和惟一性,但要解一个方程组才能得到插值函数的系数,因工作量较大和不便向高阶推广,故这种构造方法通常不宜采用。
当时,若用两点式表示这条直线,则有:(5.1)这种形式称为拉格朗日插值多项式。
,,称为插值基函数,计算,的值,易见(5.2)在拉格朗日插值多项式中可将看做两条直线,的叠加,并可看到两个插值点的作用和地位都是平等的。
拉格朗日插值多项式型式免除了解方程组的计算,易于向高次插值多项式型式推广。
线性插值误差定理5.1记为以为插值点的插值函数,。
这里,设一阶连续可导,在上存在,则对任意给定的,至少存在一点,使(5.3)证明令,因是的根,所以可设对任何一个固定的点,引进辅助函数:则。
由定义可得,这样至少有3个零点,不失一般性,假定,分别在和上应用洛尔定理,可知在每个区间至少存在一个零点,不妨记为和,即和,对在上应用洛尔定理,得到在上至少有一个零点,。
现在对求二次导数,其中的线性函数),故有代入,得所以即5.2.2 二次插值问题5.2给定三个插值点,,其中互不相等,怎样构造函数的二次的(抛物线)插值多项式?平面上的三个点能确定一条次曲线,如图5.2所示。
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。
excel拉格朗日插值函数Excel拉格朗日插值函数是一种常用的数据插值方法,在很多领域都有应用,比如工程建模、生物信息学、金融分析等。
本文将从介绍插值方法的基本原理、数学公式和Excel计算方法方面进行讲解,希望使读者能够更好地掌握Excel拉格朗日插值函数的使用方法。
一、插值方法的基本原理插值方法是一种基于已知数据点推导出未知数据点值的数学方法。
在实际应用过程中,很多情况下我们只知道若干个数据点的取值,但是我们需要获得数据点之间的中间值或者在这些数据点之外的其他值。
这时候,插值方法就可以发挥作用。
插值方法的基本思路是,利用已知点之间的最高次多项式函数将数据点连接起来,然后求出函数在某个未知点的取值。
一般来说,如果已知数据点越多,则插值计算得到的结果越准确。
在拉格朗日插值方法中,我们使用拉格朗日多项式来计算未知点的取值。
拉格朗日多项式的原理是,将已知点看作多个线性项的积,然后通过一系列复杂的运算,得到一个关于自变量x的多项式函数。
二、拉格朗日插值法的数学公式假设我们有n个数据点{(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)},其中x1<x2<...<xn。
我们需要在这些数据点之间插值计算出某个未知点x的函数值y。
y = Σ(yi * Li(x))i从1到n,Li(x)为拉格朗日多项式(Lagrange polynomial),表达式为:Li(x) = Π(j ≠ i)((x - xj)/(xi - xj))j从1到n。
三、Excel计算方法Excel中可以使用插值函数进行插值计算。
要使用拉格朗日插值函数,可以先使用X轴和Y轴的数据点构建一个散点图,然后使用趋势线功能来生成拉格朗日插值函数的公式。
1. 创建散点图在Excel中选中所需要插值的数据点,然后点击插入菜单中的散点图选项。
这时候,Excel将在新的工作表中创建一个散点图,并根据数据点自动添加X轴和Y轴的标签。
2. 添加趋势线在散点图中,我们需要生成一条趋势线来表示拉格朗日插值函数。
插值法公式简单记忆方法插值法是一种求取某些数据点之间数值的方法,其公式可以根据不同的情况而有所不同。
以下是一些简单记忆插值法公式的方法:1. 拉格朗日插值法:根据已知数据点的函数值构造一个多项式函数,并使用该函数进行插值计算。
公式为:$$f(x) = sum_{i=0}^n y_i L_i(x)$$其中,$L_i(x)$ 是拉格朗日基函数,表示为:$$L_i(x) = prod_{jeq i} frac{x-x_j}{x_i-x_j}$$2. 牛顿插值法:通过已知数据点的差商来构造一个插值多项式。
公式为:$$f(x) = f[x_0] + (x-x_0)f[x_0,x_1] +(x-x_0)(x-x_1)f[x_0,x_1,x_2] + cdots +(x-x_0)cdots(x-x_{n-1})f[x_0,cdots,x_n]$$其中,$f[x_i]$ 表示 $i$ 阶差商,$f[x_i,x_{i+1},cdots,x_{i+j}]$ 表示 $i$ 到 $i+j$ 阶差商。
3. 分段线性插值法:将插值区间分成若干个小区间,每个小区间内用一条直线来近似表示函数。
公式为:$$f(x) = begin{cases}frac{x-x_0}{x_1-x_0}y_1 + frac{x_1-x}{x_1-x_0}y_0, &x_0leq x leq x_1frac{x-x_1}{x_2-x_1}y_2 + frac{x_2-x}{x_2-x_1}y_1, &x_1leq x leq x_2cdots & cdotsfrac{x-x_{n-1}}{x_n-x_{n-1}}y_n +frac{x_n-x}{x_n-x_{n-1}}y_{n-1}, & x_{n-1}leq x leq x_nend{cases}$$其中,$x_i$ 和 $y_i$ 分别表示已知数据点的自变量和因变量。
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。
拉格朗⽇插值学习总结简介在数值分析中,拉格朗⽇插值法是以法国18世纪数学家约瑟夫·拉格朗⽇命名的⼀种多项式插值⽅法。
如果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。
上⾯这样的多项式就称为拉格朗⽇(插值)多项式。
题⽬⼤意给出n个点,将过这n个点的最多n−1次的多项式记为f(x),求f(k)的值。
拉格朗⽇插值法⼀个最显然的思路就是直接⾼斯消元求出多项式的系数,但是这样做复杂度巨⼤O n3且根据算法实现不同往往会存在精度问题。
⽽拉格朗⽇插值法可以在O n2的复杂度内完美解决上述问题。
如图所⽰,将每⼀个点x i,y i在x轴上的投影x i,0记为H i。
对于每⼀个i,我们选择⼀个点集{P i}∪{H j|1≤i≤n,j≠i},作过这n个点的⾄多n−1次的线g i(x)。
图中f(x)⽤⿊线表⽰,g i(x)⽤彩⾊线表⽰。
这样,我们得到了n个g i(x)(1≤i≤n),它们都在各⾃对应的x i处的值y i为,并且在其它x j(j≠i)处值为0。
所以很容易构造出g i(x)的表达式:g i(x)=y i ∏j≠ix−x jx i−x j令ℓi(x)=∏j≠ix−x jx i−x j每个ℓi(x)就是拉格朗⽇基本多项式(或称插值基函数)拉格朗⽇基本多项式ℓi(x)的特点是在x i上取值为1,在其他的点x j,j≠i上取值为0。
最后,我们所求的f(x)=n∑i=1g i(x),即各g(x)之和。
因为对于每⼀个i,都只有⼀条g i经过P i,其余g j都经过H i,故它们相加后在x i的取值仍为y i,即最后的和函数总是过所有P i的。
公式整理即得拉格朗⽇插值法:f(x)=n∑i=1y i∏j≠ix−x jx i−x j对于本题来说,只⽤求出f(k)的值,直接带⼊公式求即可。
复杂度:O n2Talk is cheap,show you code.()()()()()1int n, k;2int a, b, ans;3int x[N ], y[N ];4 inline int ksm (int a, int b)5{6int res = 1;7while(b)8 {9if(b & 1) res = res * a % P ;10 a = a * a % P ;11 b >>= 1;12 }13return res;14}15 inline int inv(int x)16{17return ksm (x, P - 2);18}19signed main()20{21 read(n); read(k);22for(R int i = 1; i <= n; i++) read(x[i]), read(y[i]); 23for(R int i = 1; i <= n; i++)24 {25 a = y[i] % P ;26 b = 1;27for(R int j = 1; j <= n; j++)28 {29if(i == j) continue;30 a = a * (k - x[j]) % P ;(% P + P) % P 熟练得令⼈⼼疼(懂的都懂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。
拉格朗日插值法5.2 拉格朗日(Lagrange)插值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,例如,多项式是无穷光滑的,容易计算它的导数和积分,故常选用代数多项式作为插值函数。
5.2.1 线性插值问题5.1给定两个插值点其中,怎样做通过这两点的一次插值函数?过两点作一条直线,这条直线就是通过这两点的一次多项式插值函数,简称线性插值。
如图5.1所示。
图5.1 线性插值函数在初等数学中,可用两点式、点斜式或截距式构造通过两点的一条直线。
下面先用待定系数法构造插值直线。
设直线方程为,将分别代入直线方程得:当时,因,所以方程组有解,而且解是唯一的。
这也表明,平面上两个点,有且仅有一条直线通过。
用待定系数法构造插值多项式的方法简单直观,容易看到解的存在性和惟一性,但要解一个方程组才能得到插值函数的系数,因工作量较大和不便向高阶推广,故这种构造方法通常不宜采用。
当时,若用两点式表示这条直线,则有:(5.1)这种形式称为拉格朗日插值多项式。
,,称为插值基函数,计算,的值,易见(5.2)在拉格朗日插值多项式中可将看做两条直线,的叠加,并可看到两个插值点的作用和地位都是平等的。
拉格朗日插值多项式型式免除了解方程组的计算,易于向高次插值多项式型式推广。
线性插值误差定理5.1记为以为插值点的插值函数,。
这里,设一阶连续可导,在上存在,则对任意给定的,至少存在一点,使(5.3)证明令,因是的根,所以可设对任何一个固定的点,引进辅助函数:则。
由定义可得,这样至少有3个零点,不失一般性,假定,分别在和上应用洛尔定理,可知在每个区间至少存在一个零点,不妨记为和,即和,对在上应用洛尔定理,得到在上至少有一个零点,。
现在对求二次导数,其中的线性函数),故有代入,得所以即5.2.2 二次插值问题5.2给定三个插值点,,其中互不相等,怎样构造函数的二次的(抛物线)插值多项式?平面上的三个点能确定一条次曲线,如图5.2所示。
拉格朗⽇插值法(图⽂详解)拉格朗⽇插值⼊门由⼩学知识可知,n个点(x_i,y_i)可以唯⼀地确定⼀个多项式现在,给定n个点,请你确定这个多项式,并将k代⼊求值求出的值对998244353取模Input第⼀⾏两个正整数n,k,含义如题接下来n⾏,每⾏两个正整数x_i,y_i含义如题。
n≤2000,xi,yi,k≤998244353Output⼀个整数表⽰答案Sample Input3 1001 42 93 16Sample Output10201//样例⼀中的三个点确定的多项式是f(x)=x^2+2x+1,将100代⼊求值得到10201int re=1;while(y){if(y&1) re=(x*re)%mod;x=(x*x)%mod;y>>=1;}return re;}int read(){int x=0,f=1;char ch=getchar();while(!isdigit(ch)){if(ch=='-')f=-f;ch=getchar();}while(isdigit(ch)){x=x*10+ch-48;ch=getchar();}return x*f;}signed main(){n=read(),k=read();for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=read(),b[i]=read();for(int i=1;i<=n;i++){int tmp=1;for(int j=1;j<=n;j++)if(i!=j)tmp=tmp*(a[i]+mod-a[j])%mod; //分母tmp=quickpow(tmp,mod-2);for(int j=1;j<=n;j++)if(i!=j) tmp=tmp*(k+mod-a[j])%mod; //分⼦tmp=tmp*b[i]%mod;ans=(ans+tmp)%mod;}printf("%lld\n",ans);return 0;}#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int mod=998244353;int x[2010],y[2010],a=1,b=0;int powmod(int a,int b){int ans=1;while(b){if(b&1)ans=1ll*ans*a%mod;a=1ll*a*a%mod;b>>=1;}return ans;}int main(){int n,k;scanf("%d%d",&n,&k);for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",x+i,y+i);for(int i=1;i<=n;i++){int a1=1,b1=1;//a1代表分母,b1代表分⼦b1=1ll*b1*y[i]%mod;for(int j=1;j<=n;j++)if(j!=i){b1=1ll*b1*(k-x[j])%mod;a1=1ll*a1*(x[i]-x[j])%mod;}b=(1ll*a1*b+1ll*a*b1)%mod;a=1ll*a*a1%mod;//b/a+b1/a1=(b*a1+a*b1)/(a*a1)}a=(a+mod)%mod,b=(b+mod)%mod;printf("%lld\n",1ll*b*powmod(a,mod-2)%mod);//因为带了除法,所以分母会⽐较⼤,于是在前⾯边乘边取模,最后取逆元return 0;}参考资料。
第二章 插值法知识点:拉格朗日插值法,牛顿插值法,误差,龙格现象,分段插值。
1.背景实践活动中,表现事务变化的信息往往只是一些离散点值,例如 每个6小时记录一次温度,以此反映一天的气温变化状况,如下表图能从已知这些离散点值信息知道10时的气温是多少吗?如果能通过这些离散点值找到气温变化的规律,也就是说能找到一个反映气温变化规律的“原”函数,就可以知道10时的气温是多少。
但我们能采集到的信息只有这些离散点值,时常给不出反映气温变化规律“原”函数的解析表达式,怎么办?通常可以用近似的办法解决这个问题,办法是构造一个通过所有离散点值的“近似”函数,用这个“近似”函数逼近“原”函数。
如图构造这个“近似”函数的方法称为插值方法。
34 32 30 28 26 24 22 20时间(时)温度(。
C )34 32 30 28 26 24 22 20温度(。
C )2.概念实际问题中,能采集到的信息只是一些离散点值{x i,f(x i)}(i=0,1,2,…n),时常给不出一个函数f(x)的解析表达式,因之,转而考虑选择一个简单的函数ϕ(x)近似替代(原来)f(x)。
定义:设f(x)为定义在区间[a,b]上的函数,x0,x1,…,x n为[a,b]上的互异点,y i=f(x i)。
若存在一个简单函数ϕ(x),满足(插值条件)ϕ(x i)=f(x i),i=0,1,…,n。
则称 ϕ(x)为f(x)插值函数,f(x)为被插函数,点x0,x1,…,x n为插值节点,点{x i,f(x i)},i=0,1,2,…n为插值点。
若用ϕ(x)≈f(x),则计算f(x)就转换为计算 ϕ(x)。
插值需要解决:插值函数是否存在唯一;插值函数如何构造;插值函数与被插函数的误差估计和收敛性。
对插值函数的类型有多种不同的选择,代数多项式p n(x)常被选作插值函数 ϕ(x)。
P23(2.18)和(2.19)指出,存在唯一的满足插值条件的n次插值多项式p n(x)。
拉格朗日插值公式
2008-04-26 20:58
一.线性插值(一次插值)
已知函数f(x)在区间[xk ,xk+1 ]的端点上的函数值yk =f(xk ), yk+1 = f(xk+1 ),求一个一次函数y=P1 (x)使得yk =f(xk ),yk+1 =f(xk+1 ), 其几何意义是已知平面上两点(xk ,yk ),(xk+1 ,yk+1 ),求一条直线过该已知两点。
1. 插值函数和插值基函数
由直线的点斜式公式可知:
把此式按照yk 和yk+1 写成两项:
记
并称它们为一次插值基函数。
该基函数的特点如下表:
从而
P1 (x) = yk lk (x) + yk+1 lk+1 (x)
此形式称之为拉格朗日型插值多项式。
其中, 插值基函数与yk 、yk+1 无关,而由插值结点xk 、xk+1 所决定。
一次插值多项式是插值基函数的线性组合, 相应的组合系数是该点的函数值yk 、yk+1 .
例1: 已知lg10=1,lg20=1.3010, 利用插值一次多项式求lg12的近似值。
解: f(x)=lgx,f(10)=1,f(20)=1.3010, 设
x0 =10 ,x1 =20 ,y0 =1 ,y1 =1.3010
则插值基函数为:
于是, 拉格朗日型一次插值多项式为:
故:
即lg12 由lg10 和lg20 两个值的线性插值得到,且具有两位有效数字(精确值lg12=1.0792).
二.二次插值多项式
已知函数y=f(x)在点xk-1 ,xk ,xk+1 上的函数值yk-1 =f(xk-1 ),yk =f(xk ), yk+1 =f(xk+1 ), 求一个次数不超过二次的多项式P2 (x), 使其满足,
P2 (xk-1 )=yk-1 , P2 (xk )=yk , P2 (xk+1 )=yk+1 .
其几何意义为:已知平面上的三个点
(xk-1 ,yk-1 ),(xk ,yk ),(xk+1 ,yk+1 ),
求一个二次抛物线, 使得该抛物线经过这三点。
1.插值基本多项式
有三个插值结点xk-1 ,xk ,xk+1 构造三个插值基本多项式,要求满足:
(1) 基本多项式为二次多项式;(2) 它们的函数值满足下表:
因为lk-1 (xk )= 0,lk-1 (xk+1 )=0, 故有因子(x-xk )(x-xk+1 ), 而其已经是一个二次多项式, 仅相差一个常数倍, 可设
lk-1 (x)=a(x-xk )(x-xk+1 ),
又因为
lk-1 (xk-1 )=1 ==> a(xk-1 -xk )(xk-1 -xk+1 )=1
得
从而
同理得
基本二次多项式见右上图(点击按钮“显示Li”)。
2. 拉格朗日型二次插值多项式
由前述, 拉格朗日型二次插值多项式:
P2 (x)=yk-1 lk-1 (x)+yk lk (x)+yk+1 lk+1 (x),P2 (x)
是三个二次插值多项式的线性组合,因而其是次数不超过二次的多项式,且满足: P2 (xi )=yi , (i=k-1,k,k+1) 。
例2 已知:
xi 10 15 20
yi=lgxi 1 1.1761 1.3010
利用此三值的二次插值多项式求lg12的近似值。
解:设x0 =10,x1 =15,x2 =20,则:
故:
所以
7利用三个点进行抛物插值得到lg12的值,与精确值lg12=1.0792相比,具有3位有效数字,精度提高了。
三、拉格朗日型n次插值多项式
已知函数y=f(x)在n+1个不同的点x0 ,x1 ,…,x2 上的函数值分别为
y0 ,y1 ,…,yn ,求一个次数不超过n的多项式Pn (x),使其满足:
Pn (xi )=yi , (i=0,1,…,n),
即n+1个不同的点可以唯一决定一个n次多项式。
1. 插值基函数
过n+1个不同的点分别决定n+1个n次插值基函数
l0 (x),l1 (x),…,ln (X)
每个插值基本多项式li (x)满足:
(1) li (x)是n次多项式;
(2) li (xi )=1,而在其它n个li (xk )=0 ,(k≠i)。
由于li (xk )=0 ,(k≠i), 故有因子:
(x-x0 )…(x-xi-1 )(x-xi+1 )…(x-xn )
因其已经是n次多项式,故而仅相差一个常数因子。
令:
li (x)=a(x-x0 )…(x-xi-1 )(x-xi+1 )…(x-xn )
由li (xi )=1,可以定出a, 进而得到:
2. n次拉格朗日型插值多项式Pn (x)
Pn (x)是n+1个n次插值基本多项式l0 (x),l1 (x),…,ln (X)的线性组合,相应的组合系数是y0 ,y1 ,…,yn 。
即:
Pn (x)=y0 l0 (x)+y1 l1 (x)+…+yn ln (x) ,
从而Pn (x)是一个次数不超过n的多项式,且满足
Pn (xi )=yi , (i=0,1,2,…,n).
例3 求过点(2,0),(4,3),(6,5),(8,4),(10,1)的拉格朗日型插值多项式。
解用4次插值多项式对5个点插值。
所以
四、拉格朗日插值多项式的截断误差
我们在[a,b]上用多项式Pn (x) 来近似代替函数f(x), 其截断误差记作Rn (x)=f(x)-Pn (x)
当x在插值结点xi 上时Rn (xi )=f(xi )-P n(xi )=0,下面来估计截断误差:
定理1:设函数y=f(x)的n阶导数y(n) =f(n) (x)在[a,b]上连续,y(n+1) = f(n+1) (x)
在(a,b)上存在;插值结点为:
a≤x0 <x1 <…<xn ≤b,
Pn (x)是n次拉格朗日插值多项式;则对任意x∈[a,b]有:
其中ξ∈(a,b), ξ依赖于x:ωn+1 (x)=(x-x0 )(x-x1 )…(x-xn )
证明:由插值多项式的要求:
Rn(xi )=f(xi )-Pn (xi )=0,(i=0,1,2,…,n);
设
Rn (x)=K(x)(x-x0 )(x-x1 )…(x-xn )=K(x)ωn+1 (x)
其中K(x)是待定系数;固定x∈[a,b]且x≠xk ,k=0,1,2,…,n;作函数H(t)=f(t)-Pn (t)-K(x)(t-x0 )(t-x1 )…(t-xn )
则H(xk )=0,(k=0,1,2,…,n), 且H(x)=f(x)-Pn (x)-Rn(x)=0, 所以,
H(t)在[a,b]上有n+2个零点,反复使用罗尔中值定理:存在ξ∈(a,b),
使; 因Pn (x)是n次多项式,故P(n+1) (ξ)=0, 而ωn+1 (t)=(t-x0 )(t-x1 )…(t-xn )
是首项系数为1的n+1次多项式,故有
于是
H(n+1) (ξ)=f(n+1)(ξ)-(n+1)!K(x)
得:
所以
设, 则:
易知,线性插值的截断误差为:
二次插值的截断误差为:
下面来分析前面两个例子(例1,例2)中计算lg12的截断误差:
在例1中,用lg10和lg20计算lg12,
P1(12)=1.0602,lg12=1.0792
e=|1.0792-1.0602|=0.0190;
估计误差:f(x)=lgx,
,当x∈[10,20]时,
在例2中,用lg10,lg15和lg20计算lg12.
P2(12)=1.0766,
e = |1.0792-1.0766|=0.0026
估计误差:。