3.4 Newton插值法 我们知道 Lagrange插值多项式的插值基函数为

2.1多项式插值 2.2密切多项式插值 2.3分段插值和样条函数 2.4有理函数 2.5多维插值 2.6函数的逼近

3.1插值法 3.2插值多项式中的误差 3.3分段插值法 3.4 Newton插值 3.5 Hermite插值 3.6三次样条插值 3.7数据拟合

代数插值基础介绍 拉格朗日插值公式 拉格朗日插值的误差分析 牛顿插值 三次Hermite插值

一、差分及其性质 二、差商及其性质 三、Newton插值公式及误差估计 四、拉格朗日插值与牛顿插值的比较 五、等距节点的 Newton向前插值公式 六、等距节点的 Newton向后插值公式

发展历史 应用 插值问题的提出 插值问题所需研究的问题 ❖插值多项式的存在唯一性 ❖拉格朗日插值多项式 ❖截断误差 ❖数值实例 ❖拉格朗日插值多项式的优缺点

在计算过程中,若需要再增加插值节点并求 出新的插值函数,则 Lagrange插值公式所有的 基函数都要重新计算,造成计算量的很大浪费。 而以下介绍的牛顿插值公式可以克服这一缺陷, 可在原有插值多项式的基础上灵活的增加插值节点

引言 §2.1 多项式插值 §2.2 拉格朗日多项式插值 §2.3 牛顿插值 §2.5 分段低次插值 §2.4 埃尔米特插值 §2.6 样条插值

1.1 拉格朗日插值公式 1.2 牛顿插值公式 1.3 埃特金插值公式 1.4 存在惟一性定理 1.5 插值余项 1.6 分段三次埃尔米特插值 1.7 三次样条插值 1.8 应用实例

1.1 拉格朗日插值公式 1.2 牛顿插值公式 1.3 埃特金插值公式 1.4 存在惟一性定理 1.5 插值余项 1.6 分段三次埃尔米特插值 1.7 三次样条插值 1.8 应用实例