第六章 插值计算与插值多项式模型

回归与插值型逼近算法的比较分析

Mathematica第6章 插值与拟合

第六章(曲线插值)

六、MATLAB在计算方法中的应用(插值拟合)讲解

第六章 Matlab插值、拟合与回归

南大数值分析课件第六章 曲线拟合与函数逼近.ppt

第六章 插值计算与插值多项式模型

数值分析第六章函数逼近

第六章 函数逼近与函数插值本章介绍函数逼近与插值的有关理论和算法. 函数逼近问题与插值问题两者既有联系又有区别，它们都是用较简单的函数来近似未知的、或表达式较复杂的函数. 一般来说，函数逼近是要在整个区间、或一系列离散点上整体逼近被近似函数，而在进行插值时，则须保证在若干自变量点上的函数值与被近似函数相等.6.1 函数逼近的基本概念进行函数逼近一般是在较简单

数据插值与函数逼近问题

第六章 插值与逼近

第六章函数逼近/shuzhifenxi/index.htm 第一节曲线拟合的最小二乘法问题的背景通过观测、测量或试验得到某一函数在x1 ,x2,…,x n的函数值. 我们可以用插值的方法对这一函数进行近似,而插值方法要求所得到的插值多项式经过已知的这n个插值结点;在n比较大的情况下, 插值多项式往往是高次多项式, 这也就容易出现振荡现象:虽然在插值结点上没有

第六章 数据拟合与函数逼近

nn n a x +=阶范德蒙行列式，因插值节点互不相同，所以方程组的解存在且唯一。01n nn nx =所以上述行列式不等于0，故由克莱姆)()()()x x x x x x ---011()())()()()(ji i n x x x x x x x x x x x -+--=---∏(0,1,,i =的拉格郎日插值问题的解，称式（1x x y x x

6-1 lagrange插值

插值与逼近一、考核知识点拉格朗日插值法及其余项、差商定义及性质、牛顿插值法及其余项、最小二乘法、矛盾方程组。二、考核要求：1．熟练掌握拉格朗日插值法及其余项。2．了解差商定义及性质，熟练掌握牛顿插值法及其余项。3．了解最小二乘法的基本思想，熟练掌握求最小二乘多项式与矛盾方程组最小二乘解的三、重、难点分析例1 已知,3)9(,2)4(==f f 用线性插值计算

第六章(曲线插值)..

数值分析第六章 插值法

第六章最佳平方逼近与最小二乘拟合OK