一、 Lagrange插值多项式 问题的提出: 设f(x)是区间[a,b]上的一个实函数, x(i=0,1,…,n)是[a,b]上的n+1个互异实数,且已 知y=f(x)在x(i=0,1,,n)处的函数值y(i=0,1,,n) ,即有: yi=f(x),(i=0,1,,n) 现要求一个次数不超过n的多项式P(x),使得 y=Pn(x)(i=0,1,…,n) (*1) 这就是 Lagrange插值问题

一、 Newton迭代方法的计算公式 牛顿迭代法计算公式的推导过程 本节所讨论的是:f(x)=0 设x是f(x)=0的根,f(x)在x的邻域内 具有二阶连续导数,在x的邻域内取一点, 使f(xo)≠0,将它在x点二阶 Taylor展开 得:

一、模型假设 只有现在和未来两个时刻,现在是确定的,未来是不确定的; 假定市场中有n种风险资产,其未来价格是n个随机变量x,x2,xn 第0种资产是无风险资产,其未来价格x是确定值; 假设n+1种资产的当前价格为p(x),px),p(x2),p(xn).这n+1 种资产的投资组合可用n+1维向量=(1)来表示那么投资组 合的当前价格为 p=p(x)+0p(x1)+…+np(xn) 投资组合的未来价格为

Finete Difference Methods 五点离散 A,(x, u(x+h, y)-2u(x, y)+u(x-h,y) h (x, y+h)-2u(x, y)+u(x,y-h)

若首项系数an≠0的n次多项式 0n(x),满足 ≠k (0,9)=p(x),(x)(x)dx 2k=0,12…) 就称多项式序列9,1,…n,在 [a,b上带权p(x)正交,并称o,(x) 是[a,b上带权(x)的n次正交多项 式。 构造正交多项式的格拉姆一施密 特( Gram-Schmidt)方法 定理:按以下方式定义的多