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

1、设f(x)=,在[-1,1上求f(x)的一次最佳一致逼近多项式。 2、设f(x)∈Ca,b]试证明:f(x)的零次最佳一致逼近多项式p(x)=(M+m),其中M,m 分别为f(x)在[a,b]上的最大值和最小值

第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

微分方程的幂级数解法 一、问题的提出 解不能用初等函数或其积分式表达. 寻求近似解法:幂级数解法; 雅卡比逐次逼近法; 数值解法

相同之处 （ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用 数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

处理这种类型的积分,仍可以采用半圆形的围道是被积函数不能简单地取为f(z)cos pz 或f(z)sin pz.这是因为z=∞是函数sinz或cosz的本性奇点(这意味着当z以不同 方式趋于∞时,sinz或cosz可以逼近于不同的数值),不便于直接计算

（ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

（1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; （2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; （3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:

方程是在科学研究中不可缺少的工具 方程求解是科学计算中一个重要的研究对象 几百年前就已经找到但是对于更高次数 了代数方程中二次至的代数方程目前仍 五次方程的求解公式无有效的精确解法 对于无规律的非代数方程的求解也无精确解法 因此研究非线性方程的数值解法成为必然

第一章 引论 第二章 解线性方程组的直接法 第三章 插值法与最小二乘法 第四章 数值积分与微分 第五章 常微分方程数值解法 第六章 逐次逼近法