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

§1 不等距节点下的牛顿基本差商公式 §2 等距节点下的牛顿基本差商公式 §3 拉格朗日插值公式 §4 等距节点下的分段插值公式 §5 插值公式的唯一性及应用 §6 反插值

一、研究有理插值问题的理论背景 二、有理函数插值的基本概念 三、有理插值问题的提出 四、研究的问题

一、多项式插值的问题 二、分段线性插值 三、分段三次埃尔米特插值 四、小结

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

一、考核知识点 拉格朗日插值法及其余项、差商定义及性质、牛顿插值法及其余项、最小二乘法、矛盾方程组

一、 Newton插值多项式的构造 二、差商的定义及性质 三、差分的定义及性质 四、等距节点 Newton插值公式

提出了用神经网络插值代替拉氏插值计算裂纹形成时间(TTCI)值,用极大似然估计代替均秩估计法估计分布参数的方法.考虑到仅对一组TTCI值进行参数估计具有较大的随机性,文中对每种参考裂纹尺寸对应的TTCI值均进行极大似然估计,得出多组TTCI分布参数;然后利用不同参考裂纹尺寸对应的TTCI分布参数之间的关系确定结构细节的当量初始缺陷尺寸分布参数.对某零件的疲劳实验及其原始疲劳质量分析证明了该方法的可行性和合理性

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

武汉大学：《数值分析》课程教学资源（PPT课件讲稿）第四章 插值法 4.4 Newton 插值法