拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

§1 Lagrange插值 §2 Newton 插值法 §4 Hermite插值 §6 分段插值 §7 样条插值

4.1 Lagrange插值法 4.2 Newton插值法

克里金法是一种应用广泛的低通滤波性插值方法,但其无法重建原始信息中的高频、低频和局部信息.分形插值算法可利用自相似性,在保留原始信息的基础上,克服克里金插值中低通滤波的局限性,从而提高插值的准确性.本文在传统分形插值算法的基础上,结合地质空间信息,提出了适用于矿床品位估算的四维空间分形插值算法,并将其应用于钼矿的品位估算.结果表明:在该钼矿的品位估算中,四维空间分形插值算法明显优于克里金法

NewtonLagrange插值和插值虽然构造比较简单,但都存 在插值曲线在节点处有尖点,不光滑,插值多项式在节 点处不可导等缺点 设f(x)在节点a≤xox1,xn≤b处的函数值为yo,y1,yn 设P(x)为f(x)的在区间[a,b]上的具有一阶导数的插值函数

3.4 Newton插值法 我们知道 Lagrange插值多项式的插值基函数为

3.1插值法 3.2插值多项式中的误差 3.3分段插值法 3.4 Newton插值 3.5 Hermite插值 3.6三次样条插值 3.7数据拟合

一、差分及其性质 二、差商及其性质 三、Newton插值公式及误差估计 四、拉格朗日插值与牛顿插值的比较 五、等距节点的 Newton向前插值公式 六、等距节点的 Newton向后插值公式

发展历史 应用 插值问题的提出 插值问题所需研究的问题 ❖插值多项式的存在唯一性 ❖拉格朗日插值多项式 ❖截断误差 ❖数值实例 ❖拉格朗日插值多项式的优缺点

引言 §2.1 多项式插值 §2.2 拉格朗日多项式插值 §2.3 牛顿插值 §2.5 分段低次插值 §2.4 埃尔米特插值 §2.6 样条插值