一、引言 样条函数的物理背景 二、一般 K 次样条 三、3次样条插值 四、高次自然样条与B- 样条基础

Lagrange插值虽然易算,但若要增加一 个节点时,全部基函数l(x)都需要重新 计算

已经测得在某处海洋不同深度处的水温如下：

5.1 引言 §5.3 函数的最佳一致逼近 (Optimal uniform Approximation)

一、1高斯消元法lGaussian Elimination*1 高斯消元法:

向量范数 ( vector norms ) , 对任意 定义1：Rn空间的向量范数 || · || ,对任意 满足下列条件

一、拉格朗日多项式 Lagrange Polynomial 求n次多项式P(x)=a0+a1x+…+anx\使得

一、原点平移法/ deflation techniquev)=Av=x∑a

一、三角分解法 Matrix Factorization*1 高斯消元法的矩阵形式 Matrix Form of

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