计算方法简明教程习题全集及解析

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1、例1已知数据表xk10111213f(xk)2.30262.39792.48492.5649试用二次插值计算f(11.75)(计算过程保留4位小数)．并回答用线性插值计算f(11.75)，应取哪两个点更好？解因为11.75更接近12，故应取11，12，13三点作二次插值．先作插值基函数．已知x0=11,y0=2.3979，x1=12,y1=2.4849，x2=13,y2=2.5649P2(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)P2(x)=f(11.75)?P2(11.75)==2.4638若用线性插值，因为所

2、求点x＝11.75在11与12之间，故应取x=11,x=12作线性插值合适．注：在作函数插值时，应根据要求，使所求位于所取的中央为好，任意取点一般近似的效果差些．第五章　插值与最小二乘法5.1　插值问题与插值多项式ex实际问题中若给定函数是区间上的一个列表函数，如果,且f(x)在区间上是连续的，要求用一个简单的，便于计算的解析表达式在区间上近似f(x)，使　　　　　　　　(5.1.1)就称为的插值函数，点称为插值节点，包含插值节点的区间称为插值区间.通常，其中是一组在上线性无关的函数族，表示组成的函数空间表示为48　　　　

3、　　　　　　(5.1.2)这里是(n+1)个待定常数，它可根据条件(5.1.1)确定.当时，表示次数不超过n次的多项式集合，，此时　　　　　　　　　(5.1.3)称为插值多项式，如果为三角函数，则为三角插值，同理还有分段多项式插值，有理插值等等.由于计算机上只能使用+、-、×、÷运算，故常用的就是多项式、分段多项式或有理分式，本章着重讨论多项式插值及分段多项式插值，其他插值问题不讨论.从几何上看，插值问题就是求过n+1个点的曲线，使它近似于已给函数，如图5-1所示.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

4、，我国科学家在研究历法时就应用了线性插值与二次插值，但它的基本理论却是在微积分产生以后才逐步完善的，其应用也日益广泛.特别是由于计算机的使用和航空、造船、精密机械加工等实际问题的需要，使插值法在理论上和实践上得到进一步发展.尤其是近几十年发展起来的样条(Spline)插值，获得了极为广泛的应用，并成为计算机图形学的基础.本章主要讨论如何求插值多项式、分段插值函数、三次样条插值、插值多项式的存在唯一性及误差估计等.此外，还讨论列表函数的最小二乘曲线拟合问题与正交多项式.讲解：插值多项式就是根据给定n+1个点，求一个n次多项式

5、：使　　　　　　　即　　　　　　　48这里是n+1个待定系数，根据n+1个条件得到的方程组是关于参数的线性方程组。当节点互异时由于系数行列式所以解是存在唯一的。但直接求解较复杂，也得不到统一的表达式。所以通常求插值多项式不用这种方法，而使用下节给出的基函数方法。5.2　Lagrange插值5.2.1　线性插值与二次插值最简单的插值问题是已知两点及，通过此两点的插值多项式是一条直线，即两点式　　　　　　　(5.2.1)显然，满足插值条件，所以就是线性插值.若记则称为与的线性插值基函数.如图5-2所示.于是　　　　　　当n=2

6、，已给三点,　　　称为关于点的二次插值基函数，它满足　　　　　　　　　　　　　　　(5.2.2)48的图形见图5-3.它们是满足(5.2.2)的二次插值多项式.满足条件的二次插值多项式可表示为　　　　　　　　　(5.2.3)的图形是通过三点　的抛物线.5.2.2　Lagrange插值多项式将n=1及n=2的插值推广到一般情形，考虑通过(n+1)个点，的插值多项式,使　　　　　　　　(5.2.4)用插值基函数方法可得　　　　　　　　　　(5.2.5)其中　　　(5.2.6)称为关于的n次插值基函数，它满足条件　　　　　　　　

7、显然(5.2.5)得到的插值多项式满足条件(5.2.4)，则称为Lagrange(拉格朗日)插值多项式.引入记号　　　　　　　　　　　(5.2.7)则　　　于是由(5.2.6)得到的可改写为　　　　　　　48从而(5.2.4)中的可改为表达式　　　　　　　　　　(5.2.8)并有以下关于插值多项式的存在唯一性结论.定理2.1　满足条件(5.2.4)的插值多项式是存在唯一的.证明　存在性已由(5.2.5)给出的证明，下面只需证明唯一性.用反证法，假定还有另一个使成立，于是有且，它表明n次多项式有n+1个根这与代数基本定理n次

8、多项式只有n个根矛盾，故.证毕.5.2.3　插值余项与误差估计若插值区间为,在上有插值多项式，则称为插值余项.定理2.2　设(表示f(x)在上(n+1)阶导数连续)，且节点，则满足条件(5.2.4)的插值多项式对有　　　　　　　(5.2.9)这里是(5.2.7)所定义的.证明　由插值条件(5.2.4)可