南京大学：《计算方法 Numerical method》课程教学资源（课件讲稿）Chebyshev多项式插值、函数逼近与正交多项式、最小二乘法与最佳平方逼近

复旦大学：《数学分析》课程教学研究_Weierstrass第一逼近定理与第二逼近定理

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

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

对模型未知的系统采用Kautz函数逼近得到系统的近似模型.基于所得到的Kautz模型设计了一种预测函数控制器.对该算法进行了稳定性分析,依据Lyapunov稳定性定理得到了保证闭环控制系统稳定的充分条件.仿真实验证明,该算法能够准确逼近真实系统模型,实现自适应控制,得到满意的控制效果

给出一组离散点,确定一个函数逼近原函数,插值是这样的一种手段在实际中,数据不可避免的会有误差,插值函数会将这些误差也包括在内因此,我们需要一种新的逼近原函数的手段: ①不要求过所有的点(可以消除误差影响) ②尽可能表现数据的趋势,靠近这些点

掌握样条函数及性质、B-样条及性质、三次样条插值。 借助于多项式来逼近,虽然有很多优点,但由于多项式乃幂级数的特例,其在 一点附近的性质足以决定它的整体性质。然而自然界较大范围内的许多现象,如物 理或生物现象间的关系往往呈现互不关联、互相割裂的本性。亦即在不同区域中, 它们的性状可以完全不相关。另一方面,从数学上讲,例如在多项式插值理论中, 具有n个插值点的一元插值多项式是一个-1次的多项式,它可能有n-3个拐点。这 对于比较平滑的函数来说就不是那么理想了

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)

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)

给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。 在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。 因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段： ①不要求过所有的点（可以消除误差影响）；