基本要求 1、掌握插值多项式存在唯一性条件; 2、熟练掌握 Lagrange插值多项式及其余项表达式, 3、能熟练使用均差表和差分表构造 Newton插值公式

插值 问题的提出: 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),甚至要求高阶导数也相 等,满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特 ( Hermite)插值多项式。下面只讨 论函数值与导数值个数相等的 情况

从上节可知,如果插值多项式的次数过高,可能产生 Runge现象,因此,在构造插值多项式时常采用分段 插值的方法

5.1数值求积问题 5.2插值多项式求积 5.3控制精度的求积方法 5.4待定系数法 5.5 Gauss开式求积 5.6其他求积方法 5.7插值多项式求导 5.8数值求导的误差分析 5.9其他求导方法

掌握样条函数及性质、B-样条及性质、三次样条插值。 借助于多项式来逼近,虽然有很多优点,但由于多项式乃幂级数的特例,其在 一点附近的性质足以决定它的整体性质。然而自然界较大范围内的许多现象,如物 理或生物现象间的关系往往呈现互不关联、互相割裂的本性。亦即在不同区域中, 它们的性状可以完全不相关。另一方面,从数学上讲,例如在多项式插值理论中, 具有n个插值点的一元插值多项式是一个-1次的多项式,它可能有n-3个拐点。这 对于比较平滑的函数来说就不是那么理想了

矩阵函数的另外一种计算方法  利用零化多项式计算矩阵函数 矩阵微分方程  矩阵的微分和积分  一阶线性齐次常系数微分方程组  一阶线性非齐次常系数微分方程组

二、几个初等函数的麦克劳林公式 一、泰勒公式的建立 用多项式近似表示函数 — 应用 近似计算 理论分析

众所周知,使用高阶多项式的插值常常产生病态的结果。目前,有多种消除病态的方 法。在这些方法中,三次样条是最常用的一种在 MATLAB中,实现基本的三次样条插值 的函数有 spline, ppval,mkpp和 unmkpp。在这些函数中,仅 spline在《MATLAB参考 指南》中有说明。下面几节,将展示在M文件函数中实现三次样条的基本特征

前面我们根据区间[ab]上给出的节点做 插值多项式Ln(x)近似表示f(x)。一般总 以为Ln(x)的次数越高,逼近f(x)的精度 越好,但实际并非如此,次数越高,计 算量越大,也不一定收敛。因此高次插 值一般要慎用,实际上较多采用分段低 次插值

NewtonLagrange插值和插值虽然构造比较简单,但都存 在插值曲线在节点处有尖点,不光滑,插值多项式在节 点处不可导等缺点 设f(x)在节点a≤xox1,xn≤b处的函数值为yo,y1,yn 设P(x)为f(x)的在区间[a,b]上的具有一阶导数的插值函数