人工智能基础：SISO Mamdani模糊系统作为函数逼近器的必要条件

南京大学：《数值计算方法》课程教学资源（PPT课件）第4章 函数逼近的插值法与曲线拟和法 4.2.2 Newton插值公式 4.2.3 等距节点Newton插值公式 4.3 Hermite插值

南京大学：《数值计算方法》课程教学资源（PPT课件）第4章 函数逼近的插值法与曲线拟和法 4.1 Lagrange插值法 4.2 Newton插值法

《数值分析》课程教学资源（PPT讲稿）第七章 曲线拟合与函数逼近（1/3）

§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

赋范空间、内积空间、正交多项式 最佳平方逼近 曲线最小二乘拟合 最佳一致逼近(工科研究生不要求)

一、内积空间 设X为(实)线性空间,在X上定义了内积是指对X中每一对元素x,y,都有一实数,记为(x,y)与之对应,且这个对应满足:

§3.1 曲线拟合的最小二乘法 §3.2 最小二乘法的求法 §3.3 最佳平方逼近 §3.4 数值实验

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

2)式代入(1)式得:+(x-x)(x-x)f[x,x,x](3)为了提高精度,增加节点x2,则