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§1 多项式基础 /* Polynomials */ (自习) §2 二分法 /* Bisection Method */ §3 迭代法 /* Fixed-Point Iteration */
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已知x1…xm;y 求一个简单易算的近 似函数P(x)≈fx)使得∑Px)-P最小 已知{a,b上定义的fx),求一个简单易算的 近似函数P(x)使得』P(x)-f(x)最小 定义线性无关 linearly independent函数族{a(x)
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一、利用 Jordan标准形求矩阵函数。 对于矩阵的多项式,我们曾导出
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1.由 Lagrange中值定理知 n(1+x)= x ,0<0(x)<1, 1+(x)x 证明:im(x)=1/2 证由(x)=x-n(1+x),取极限即得到
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一、插值问题 给定函数f(x)在区间a,b]上的一组n+1个不同的点 a≤x
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一、公式推导 Newton-CotesLagrange-公式是指等距节点下使用插值多项式建立的数值求积公式
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一、基本统计处理 1、查取最大值 MAX函数的命令格式有: [Y,]=max(x):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元 素值及其该元素的位置赋予行向量Y与;当X为向量时,则Y与I为 单变量。 [Y,=max(x,l,diM):按数组X的第DIM维的方向查 取其最大的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I
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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
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第一章行列式 第二章矩阵 第三章线性方程组 第四章多项式 第五章线性空间 第六章线性变换 第七章欧氏空间 第八章二次型
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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
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