一直想把这几个插值公式用代码实现一下,今天闲着没事,尝试尝试. 先从最简单的拉格朗日插值开始!关于拉格朗日插值公式的基础知识就不赘述,百度上一搜一大堆. 基本思路是首先从文件读入给出的样本点,根据输入的插值次数和想要预测的点的x选择合适的样本点区间,最后计算基函数得到结果.直接看代码!(注:这里说样本点不是很准确,实在词穷找不到一个更好的描述...) str2double 一个小问题就是怎样将python中的str类型转换成float类型,毕竟我们给出的样本点不一定总是整数,而且也需要做一些容错…

一.介绍Newton和lagrange插值:给出一组数据进行Newton和lagrange插值,同时将结果用plot呈现出来1.首先是Lagrange插值:根据插值的方法,先对每次的结果求积,在对结果求和,完成插值. 2.newton插值:先要建立差商表,差商表的建立的时候,每次减去的x[0]都是对角的元素,因此需要注意. 二.实现 import matplotlib.pyplot as plt import math # ====================================…

数值分析案例:Newton插值预测2019城市(Asian)温度.Crout求解城市等温性的因素系数 文章目录 数值分析案例:Newton插值预测2019城市(Asian)温度.Crout求解城市等温性的因素系数 一.实验目的及数据来源 1.研究问题的概述: 2.数据来源: 二.实验内容 第一部分:"采用Newton插值预测2019城市(Asian)温度" 第二部分:"Crout求解分析城市的等温性影响因素系数" 三.实验结果与分析 一.实验目的及数据来源 1.研究…

    3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n,评估y(x). 3.1 介绍(introduction) 离散数据集,或者形如下面的表格,常常在技术计算中用到,数据源可能来自于实验观察或者数值计算. 3.2 多项式插值(Polynomial Interpolation)插值和曲线拟合存在差别.对于插值,我们通过数据拟合一条曲线,在拟合过程中,我们潜在假设数据是精确的和独特的:对于曲线拟合,…

目录 问题引入 思考 Lagrange 插值法 插值过程 代码实现 实际应用 「洛谷 P4781」「模板」拉格朗日插值 「洛谷 P4463」calc 题意简述 数据规模 Solution Step 1 Step 2 证明 代码 「CF 995F」Cowmpany Cowmpensation 题意简述 数据规模 Solution Step 1 Step 2 证明 代码 「CF 662F」The Sum of the k-th Powers 题意简述 数据规模 Solution 代码 「BZOJ 3…

输入:插值节点数组.插值节点处的函数值数组,待求点 输出:函数值 代码如下:把printf的注释取消掉,能打印出中间计算过程,包括Lagrange多项式的求解,多项式每一项等等(代码多次修改,这些prinft不知道还有没有疏漏,日后再检查检查) 注:如果要求解插值区间内的多个点的函数值,把newx改成数组类型,把result改成指针类型,然后加一层for循环即可 /* 这里形参必须是int x[], 写作int[] x产生语法错误 n次插值Lagrange形式 x: 插值节点 y : 插值节点函…

插值与拟合 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28149195 1.最小二乘拟合 实例1 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ## 设置字符集,防止中文乱码 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'si…

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求之f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式. 四.实验程序 import matplo…

1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4…

OpenCASCADE Interpolation - Lagrange eryar@163.com Abstract. Power basis polynomial is the most simple polynomial function. It also be called power series. OpenCASCADE provides basic computation functions for polynomial functions, such as evaluate th…