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高次插值有 Runge现象,故采用分段低次插值→分段低次合成的 Newton- Cotes复合求积公式

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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

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前面根据区间 [a, b] 上给出的节点做插值多项式 L (x) n 近似 f (x) ，一般总认为 L (x) n 的次数 n 越高逼近 f (x) 的精度越好，但实际上并非如此

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上面讨论的分段低次插值函数都有一致收敛性，但光滑性较差，对于像高速飞机的机翼形线，船体放样等型值线往往要求有二阶光滑度，即有二阶连续导数，早期工程师制图时，把富有弹性的细长木条（所谓样条）用压铁固定在样点上，在其它地方让它自由弯曲，然后画下长条的曲线，称为样条曲线

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7.1 定义内部块 7.2 定义外部块 7.3 插入块 7.4 插入块 7.5 块属性

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利用插值多项式P(x)则积分易算在[a,b]上取a≤x

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一、图块的概念二、创建图块三、插入图块四、插入带属性的图块五、修改图块属性值六、分解图块七、重命名图块

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定义设a=xn

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给出一组离散点,确定一个函数逼近原函数,插值是这样的一种手段在实际中,数据不可避免的会有误差,插值函数会将这些误差也包括在内因此,我们需要一种新的逼近原函数的手段: ①不要求过所有的点(可以消除误差影响) ②尽可能表现数据的趋势,靠近这些点

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本章通过一个完整的例子来讲述设计网页的具体步骤。这个例子涉及前面学习到的大部分主要内容。比如表格、图像、文本格式化、插入特殊符号、插入flash、调用javascript脚本、应用CSS样式表、应用模板等内容。到目前为止这些内容对读者来说应该是比较简单的。本章的重点和难点是：表格的应用

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