计算方法课件第二章3节.ppt
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1、1/47,2.3 Newton插值多项式,本节内容一.差分二.差商三.差商与差分关系四.Newton基本插值公式五.Newton插值计算步骤返回章节目录,2/47,2.3 Newton插值多项式,Lagrange 插值虽然易算,但若要增加一个节点时,全部基函数 li(x)都需重新算过。将Ln(x)改写成 的形式,希望每加一个节点时,只附加一项上去即可。下面首先讨论在实际问题中常遇到的等距节点(差分)情况,此时,牛顿插值公式被进一步简化。然后学习不等距节点(差商)的牛顿插值多项式。,3/47,2.3 Newton插值多项式,一.差分,4/47,2.3 Newton插值多项式,5/47,2.3 N
2、ewton插值多项式,6/47,2.3 Newton插值多项式,二差商(亦称均差)/*divided difference*/差商是数值方法中的一个重要概念,它可以反映出列表函数的性质,并能对 Lagrange 插值公式给出新的表达形式,这就是 Newton 插值/*Newtons Interpolation*/。,7/47,2.3 Newton插值多项式,对已知的列表函数 称为 f 关于 xi 的零阶差商,记为:由零阶差商出发,可归纳地定义各阶差商。,插值节点,对应的函数值,8/47,2.3 Newton插值多项式,1.定义,一阶差商的差商,9/47,2.3 Newton插值多项式,P47,
3、10/47,2.4 Newton插值多项式,3.差商表(实用),规定函数值为零阶差商,P47,11/47,2.3 Newton插值多项式,三.在等距节点的前提下,差商与差分有如下关系,12/47,2.3 Newton插值多项式,13/47,2.3 Newton插值多项式,依此类推,P41,14/47,2.3 Newton插值多项式,4.例:对函数的列表部分,列出差商表(见表)f(x)=lg x 差商计算表,15/47,2.3 Newton插值多项式,四.Newton 基本插值公式,牛顿公式,16/47,2.3 Newton插值多项式,牛顿公式,P48,17/47,2.3 Newton插值多项式
4、,牛顿前差公式/*Newtons forward-difference formula*/牛顿后差公式/*Newtons backward-difference formula*/,P42,P45,18/47,2.3 Newton插值多项式,注:一般当 x 靠近 x0 时用前插,靠近 xn 时用后插,故两种公式亦称为表初公式和表末公式。,19/47,2.3 Newton插值多项式,五.Newton插值计算步骤1.计算差商2.计算插值根据以上步骤,自己写出Newton插值算法流程图,并能参照流程图编程上机。,20/47,2.3 Newton插值多项式,计算Newton插值步骤:首先根据节点和节点
5、值计算差商表;然后利用Newton插值多项式估算 f(x)。例:,21/47,2.3 Newton插值多项式,解:先造差商表,22/47,2.3 Newton插值多项式,由Newton公式得四次插值多项式为:例:教材 P42 例4,P45 例5,P48 例6,教材自学,此处不详解,23/47,2.补 Hermite插值,本节内容一.问题提出二.数学描述三.求解思想返回章节目录,24/47,前述插值问题:要求被插函数与插值多项式在节点取相同值Lagrange型插值条件然而,不少实际问题 不但要求在节点上 函数值相等,而且还 要求它的导数值也 相等(即要求在节点 上具有一阶光滑度),甚至要求高阶导
6、数也相等,满足这种要求的插值多项式称埃尔米特(Hermite)插值多项式。,2.补 Hermite插值,25/47,2.补 Hermite插值,现代的仿生学就是一个典型的例子。在设计交通工具的外形,就是参照海豚的标本上已知点及已知点的导数,做插值在计算机上模拟海豚的外形制成飞机、汽车等外形。下面只讨论函数值与导数值个数相等的情况。,26/47,2.补 Hermite插值,27/47,2.补 Hermite插值,有关Hermite(埃尔米特)插值的详细方法等,此处略。具体请参阅教材或相关资料。,28/47,2.补 Hermite插值,29/47,2.4 分段插值,分段插值(piecewise p
7、olynomial approximation)本节内容一.Runge 现象二.分段线性插值三.分段 Hermite 插值返回章节目录,30/47,2.4 分段插值,一.计算中的Runge现象由插值问题的提出,通常我们会觉得当节点越来越密时,插值函数越来越接近于原函数。但是结果并非如此,因为多项式是上下震荡的,震荡的幅度不尽相同,不同区段的震荡密度也不一样,由此导致,利用较高阶的插值多项式所计算的结果,与原来的函数值相差甚远。这说明高次插值未必可行。结果表明,并不是插值多项式的次数越高,插值效果越好,精度也不一定是随次数的提高而升高,这种现象在上个世纪初由Runge发现,故称为Runge现象。
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