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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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一、求积公式的代数精度 二、插值型求积公式 三、复化求积法
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当精确函数 y = f(x) 非常复杂或未知时, 在一系列节点 x0 … xn 处测得函数值 y0 = f(x0 ), …, yn = f(xn ), 由此构造一个简单易算的近似函数 g(x)  f(x), 满足条件 g(xi ) = f(xi ) (i = 0, …, n) 这里的 g(x) 称为f(x) 的插值函数
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