线性插值法

线性插值法
线性插值法

线性插值法

线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。

如何进行线性插值

假设我们已知坐标(x0,y0)与(x1,y1),要得到[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的值。根据图中所示,我们得到

假设方程两边的值为α,那么这个值就是插值系数—从x0到x的距离与从x0到x1距离的比值。由于x值已知,所以可以从公式得到α的值

同样,

这样,在代数上就可以表示成为:

y = (1 ? α)y0+ αy1

或者,

y = y0 + α(y1? y0)

这样通过α就可以直接得到y。实际上,即使x不在x0到x1之间并且α也不是介于0到1之间,这个公式也是成立的。在这种情况下,这种方法叫作线性外插—参见外插值。

已知y求x的过程与以上过程相同,只是x与y要进行交换。

线性插值近似法

线性插值经常用于已知函数f在两点的值要近似获得其它点数值的方法,这种近似方法的误线定义为

RT = f(x) ? ρ(x)

其中ρ表示上面定义的线性插值多项式

根据罗尔定理,我们可以证明:如果f有两个连续导数,那么误差范围是

正如所看到的,函数上两点之间的近似随着所近似的函数的二阶导数的增大而逐渐变差。从直观上来看也是这样:函数的曲率越大,简单线性插值近似的误差也越大。

线性插值法的计算实例

线性插值法是认为现象的变化发展是线性的、均匀的,所以可利用两点式的直线方程式进行线性插值。

两点式的直线方程式为:

式中X0,Y0,X1,Y1——已知的统计数据;

X——X0,X1之间的任何数据;

Y——与X对应的插值数据。

例某地区居民货币收入和消费支出情况如表1所示。试推算该地区居民收入为19.5亿元时,其相应的消费支出是多少?

表1 居民货币收入和消费支出资料(单位:亿元)

= 16.9

所以,当该地区居民收入是19.5亿元时,其消费支出是16.9亿元。

埃特金逐步线性插值

代码如下: #include<> #include<> #include<> #define N 5 main() {int i,j; float t,e,b; float p[N][N],x[N],y[N]; printf("请输入插值点t与拟合精度e: \n"); scanf("%f %f",&t,&e); 、 printf("请输入横坐标值: \n"); for(i=0;i

( 1.插值点为,精度为 2.插值点为,精度为 3.插值点为,精度为

多项式插值法和拉格朗日插值

多项式插值法和拉格朗日插值 教案一多项式插值法和拉格朗日插值 基本内容提要 1 多项式插值法的基本概念 2 插值多项式的存在性与唯一性分析 3 拉格朗日插值多 项式的构造及截断误差 4 截断误差的实用估计式 5 逐次线性插值法教学目的和要求 1 熟练掌握多项式插值法的基本概念 2 理解插值多项式的存在性与唯一性 3 掌握拉 格朗日插值法 4 掌握截断误差的估计方法 5 理解逐次线性插值法的基本思想,掌握Aitken逐次线性插值法 6 掌握运用拉格朗 日插值法处理问题的基本过程教学重点 1 拉格朗日插值基函数及拉格朗日插值多项式的构造 2 拉格朗日插值多项式的截断 误差分析 3 逐次线性插值法的基本思想教学难点 1 插值多项式存在唯一性条件的讨论分析 2 插值误差的分析与估计 3 Aitken逐次线性插值法的计算过程课程类型新知识理论课教学方法 结合提问,以讲授法为主教学过程 问题引入 实际问题中许多变量间的依赖关系往往可用数学中的函数概念刻画,但在多数情况下,这些函数的表达式是未知的,或者函数已知,但形式十分复杂。基于未知函数或复杂函数 的某些已知信息,如何构造这些函数的近似表达式?如何计算这些函数在其它点处的函数值?所构造的近似表达式与真实函数的误差是多少?插值理论与方法就是解决这些问题的 有效工具之一。 §2.1 多项式插值 2.1.1 基本概念 假设f(x)是定义在区间[a,b]上的未知或复杂函数,但已知该函数在点a≤x0 P(xi)=yi,i=0,1,2,L,n,即在给定点xi处,P(x)与f(x)是相吻合的。 (2.1) 把P(x)称为f(x)的插值多项式(函通常把上述x0 数), f(x)称为被插函数。[a,b]称为插值区间,条件(2.1)称为插值条件,并把 求P(x)的过程称为插值法。

各种插值法的对比研究

各种插值法的对比研究

目录 1.引言 (1) 2.插值法的历史背景 (1) 3.五种插值法的基本思想 (2) 3.1拉格朗日插值 (2) 3.2牛顿插值 (3) 3.3埃尔米特插值 (3) 3.4分段线性插值 (4) 3.5三次样条插值 (5) 4.五种插值法的对比研究 (5) 4.1拉格朗日插值与牛顿插值的比较 (5) 4.2多项式插值法与埃尔米特插值的比较 (6) 4.3多项式插值法与分段线性插值的比较 (6) 4.4 分段线性插值与样条插值的比较 (6) 5.插值法在实际生活中的应用 (6) 6.结束语 (6) 致谢 (7) 参考文献 (7)

各种插值法的对比研究 摘要:插值法是一种古老的数学方法,也是数值计算中的一个算法.插值法不仅是微分方程、数值积分、数值微分等计算方法的基础,而且在医学、通讯、精密机械加工等领域都涉及到了它.本文首先介绍了插值的背景以及常用的五种插值法的基本思想,然后通过拉格朗日插值与牛顿插值、多项式插值与埃尔米特插值、多项式插值与分段线性插值、分段线性插值和样条函数插值给出相应的算法与MATLAB 程序,根据已学的知识对五种插值方法与被插函数的逼近程度进行对比研究,找出不同方法间的联系与区别,分析出它们的优缺点,最后在此基础上进一步研究插值法的实际应用,以提高插值法的实用性,从而能让我们在以后的应用中看到一个问题,就知道哪种方法更适合于它,然后大大地快速的提高效率. 关键词:多项式插值;样条函数插值;MATLAB 程序;应用 1.引言 在很多解题以及应用生活中,常常需要用数量关系来反映问题,但是有时没有办法通过数学语言准确地表达出来.已知有些变量之间存在一种函数关系,但没法用函数的表达式表示出来.比如,)(x f 在某个区间上[]b a ,是存在某种数量关系的,但是根据观察和测量或者实验只能得到有限个函数值,我们可以利用这几点来确定函数表达式.或者有一些函数表达式是已经知道的,但是它们的计算是十分繁琐复杂的,不容易发现它的本质,而且它的使用方法也比较局限.函数是表达数与数之间的联系,为了能很好地用数学语言表达出函数的关系,一般通过给定的数据构造一个函数)(x P ,这样既能反映函数)(x f 的特点,又方便计算,用)(x P 近似)(x f .通常选一个简单的函数)(x P ,而且=)(i x P )(i x f ()n i ,...,2,1,0=成立,这个时候的)(x P ,从要表达的函数规律来看,就是我们需要的插值函数[1] .所用方法就是插值法,由于所选用的)(x P 的多样化,得到不同的插值法. 2.插值法的历史背景 插值法的历史源远流长,在很早的时候就涉及到了它.它是数值计算中一个古老的分支,它来源于生产实践. 因为牛顿力学的物理理论知识在一千年前没有出现,所以我们的祖先没有办法用很准确的数学解析式来表达日月五星的运行规律.后来,古代的人们有着聪慧的头脑,想出了插值方法,然后发现了日月五星的运行规律.例如唐朝数学家张遂提出了插值法的概念以及不等距

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 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

数值分析常用的插值方法

数值分析 报告 班级: 专业: 流水号: 学号: 姓名:

常用的插值方法 序言 在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。 早在6世纪,中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。17世纪之后,牛顿、拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。在近代,插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具,又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础,许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。 插值问题的提法是:假定区间[a,b〕上的实值函数f(x)在该区间上n+1个互不相同点x0,x1……x n处的值是f(x0),……f(x n),要求估算f(x)在[a,b〕中某点的值。其做法是:在事先选定的一个由简单函数构成的有n+1个参数C0,C1,……C n的函数类Φ(C0,C1,……C n)中求出满足条件P(x i)=f(x i)(i=0,1,…… n)的函数P(x),并以P(x)作为f(x)的估值。此处f(x)称为被插值函数,x0,x1,……xn 称为插值结(节)点,Φ(C0,C1,……C n)称为插值函数类,上面等式称为插值条件,Φ(C0,……C n)中满足上式的函数称为插值函数,R(x)=f(x)-P(x)称为插值余项。

求解这类问题,它有很多种插值法,其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点,常用的插值还有Hermit 插值,分段插值和样条插值。 一.拉格朗日插值 1.问题提出: 已知函数()y f x =在n+1个点01,, ,n x x x 上的函数值01,,,n y y y ,求任意一点 x '的函数值()f x '。 说明:函数()y f x =可能是未知的;也可能是已知的,但它比较复杂,很难计算其函数值()f x '。 2.解决方法: 构造一个n 次代数多项式函数()n P x 来替代未知(或复杂)函数()y f x =,则用()n P x '作为函数值()f x '的近似值。 设()2012n n n P x a a x a x a x =+++ +,构造()n P x 即是确定n+1个多项式的系数 012,,,,n a a a a 。 3.构造()n P x 的依据: 当多项式函数()n P x 也同时过已知的n+1个点时,我们可以认为多项式函数 ()n P x 逼近于原来的函数()f x 。根据这个条件,可以写出非齐次线性方程组: 20102000201121112012n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?+++ +=?++++=??? ?+++ += ? 其系数矩阵的行列式D 为范德萌行列式: ()20 0021110 2 111n n i j n i j n n n n x x x x x x D x x x x x ≥>≥= = -∏

几种插值方法比较与应用2

几种插值方法的比较与应用 摘要:本文是对学过的插值方法进行了总结、比较,使我们在进行工程计算的过程中更清楚的知道哪一种方法适合哪一种类型,了解哪种方法在已知条件下可以得到更优的结果以满足计算要求。 关键词:数值分析,插值,多项式 1 前言 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,但却由于表达式过于复杂,不仅使用不方便,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,但它的基本理论确实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sin ,cos ,x x x e 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得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。插值法要求给出函数()f x 的一个函数表,然后选定一种简单的函数形式,比如多项式、分段线性函数及三角多项式等,通过已知的函数表来确定一个简单的函数()x ?作为()f x 的近似,概括地说,就是用简单函数为离散数组建立连续模型。 2 插值法的基本概念 2.1 插值法的定义 设函数()y f x =在区间[],a b 上有定义,且已知在点0n a x x b ≤≤≤≤ 上得值 ()(0,1,,)i i f x y i n == ,若存在一个简单函数()x ?,使得 ()(0,1,,)i i x y i n ?== 成立,就称()x ?为()f x 的插值函数,点(0,1,,)i x i n = 为插值节点,包括插值节点的区间[],a b 成为插值区间,求插值函数()x ?的方法成为插值法。 若()x ?为次数不超过n 的代数多项式 ()01n n n x a a x a x ?=+++ 其中的(0,1,,)i a i n = 为实数,就称()n x ?为插值多项式,相应的插值法称为多项式插值。若()n x ?为

第二章 插值法

第二章 插值方法/* Interpolation */ 2.1 引言 函数逼近 问题的引出:现实应用中常用函数()y f x =表示某种内在规律的数量关系,但是情况往往是: 1)()y f x =在某个区间[a,b]存在,有时候是连续的,但是只能通过实验或观测得到一系列点i x 的函数值i y (得到函数表),而无法得到()f x 的表达式 2)函数表达式已知,但计算复杂(如()sin y x =,()lg y x =等)使用不方便,通常也使用函数表。如:三角函数表,对数表,平方根表,立方根表等。 问题:有时需要求不在函数表上的函数值怎么办? 解决方法:根据所给的 ()y f x =的函数表,构造一个简单的函数() P x 近似替 代()f x (存在误差!),称为函数逼近。 称()P x 为逼近函数,()f x 为被逼近函数。 ()P x 通常选择一类比较简单的函数,如代数多项式或分段代数多项式。 函数逼近的方法有很多,例如Taylor 级数,Fourier 级数,有限元方法、边界元方法,小波分析等,大学科叫逼近论。 本课程讨论连续函数的逼近,主要介绍插值法。 插值 (interpolation ) 已知()[],,y f x x a b =∈的函数表

求:()P x 使 ()i i y P x = 0,1,2,,i n = —— 插值问题 称()P x 为()f x 的插值函数;()f x 为被插值函数;0 1 n x x x 为插值结点; [],a b 为插值区间;求插值函数()P x 的方法称为插值法。 当()P x 为多项式时,相应的插值法为多项式插值;()P x 为分段的多项式,称 为分段插值;()P x 为三角多项式,称为三角插值。 插值法的几何示意图,P14图2.1 多项式插值是数值分析的基本工具,常用来计算被插函数的近似函数值,零、极点,导数、积分(第四章 数值积分和数值微分),解微分方程(第五章)、积分方程等。 2.2 拉格朗日插值 2.2.1 插值多项式的存在唯一性 问题:用不同的多项式插值方法得到的插值多项式的形式有可能不同,它们是否等价?(可以转化为相同的标准式?) 答案是肯定的! 两点确定一条直线( 一次多项式 ) 三点确定一个抛物线( 二次多项式 ) 是否n+1点确定一个n 次多项式? 给定n +1个互异的插值点0 1 n x x x ,求符合插值条件() i i y P x =的次数不 超过n 的插值多项式 ()2 012n n P x a a x a x a x =++++ ——(标准式)

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