第二章 插值法
发布时间:2021-06-07
发布时间:2021-06-07
数值分析中对插值法的简单讲义
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xi的函数值yi(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y sin x ,y lg 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。
P x 通常选择一类比较简单的函数,称P x 为逼近函数,f x 为被逼近函数。
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
数值分析中对插值法的简单讲义
求:P x 使
yi P xi
i 0,1, 2,n
, —— 插值问题
x1
xn
称P x 为f x 的插值函数;f x 为被插值函数;x0
a,b 为插值区间;求插值函数P x 的方法称为插值法。
为插值结点;
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x0
超过n的插值多项式
P x a0 a1x a2x anx
2
n
x1
xn
,求符合插值条件yi
P xi
的次数不
——(标准式)
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