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用均方误差最小作为度量标 准,研究函数f(x)∈Cab]的逼近多项 式,就是最佳平方逼近问题。 若存在P(x)∈H,使 f-Ppll -.[(x)-P:(x,dx=infllf-Ppl P\(x)就是f(x)在{ab]上的最佳平 方逼近多项式

1.问题的提出 用插值的方法对这一函数进 行近似,要求所得到的插值多项式 经过已知的这n+1个插值节点; 在n比较大的情况下,插值多项式 往往是高次多项式,这也就容易出 现振荡现象(龙格现象),即虽然 在插值节点上没有误差,但在插值 节点之外插值误差变得很大,从 “整体”上看,插值逼近效果将变 得“很差”。于是,我们采用函数 逼近的方法

3.1差商及其性质 一.差商定义 拉格朗日插值公式可看作直 线方程两点式的推广,若从直线 方程点斜式

ADO是Active Data Object缩写，是针对当前Microsoft软件所支持的数据进行操作的最有效、最简单、功能最强大的方法。它能自如地控制数据的显示、查询以及对数据的修改、删除和添加。通过本章学习，应该掌握以下内容： 1. ADO各种对象和集合 2. 利用ADO存取组件进行数据库连接利用Dreamweaver编辑各种超连接的方法

直接法:经过有限次运算后可求得方程组精确解的方 法(不计舍入误差!) 迭代法:从解的某个近似值出发,通过构造一个无穷序 列去逼近精确解的方法。(一般有限步内得不到精确解) 直接法比较适用于中小型方程组。对高阶方程组, 既使系数矩阵是稀疏的,但在运算中很难保持稀疏性, 因而有存储量大,程序复杂等不足

前面我们在复合函数微分法的基 础上，得到了换元积分法。换元积分 法是积分的一种基本方法。本节我们 将介绍另一种基本积分方法——分部 积分法，它是两个函数乘积的微分法 则的逆转

在前面介绍第四章内容时,我们有一个重要的假设前提,即不存在不确定因素,方案 评价时能得到完全信息。但是,未来实际发生的情况与事先的估算、预测很可能有相当大 的出入。为了提高经济评价的准确度和可信度,尽量避免和减少投资决策的失误,有必要 对投资方案做不确定性分析,为投资决策提供客观、科学的依据

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