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来源于实际、又广泛用于实际。 多项式插值的主要目的是用一个多项式 拟合离散点上的函数值,使得可以用该 多项式估计数据点之间的函数值。 可导出数值积分方法,有限差分近似 关注插值多项式的表达式、精度、选点 效果
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基本要求 1、掌握插值多项式存在唯一性条件; 2、熟练掌握 Lagrange插值多项式及其余项表达式, 3、能熟练使用均差表和差分表构造 Newton插值公式
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Lagrange插值虽然易算,但若要增加一个节点时,全部基函数l(x)都需重新算过
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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
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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
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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
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一、插值问题 给定函数f(x)在区间a,b]上的一组n+1个不同的点 a≤x
文档格式:DOC 文档大小:581.5KB 文档页数:18
一、 Lagrange插值多项式 问题的提出: 设f(x)是区间[a,b]上的一个实函数, x(i=0,1,…,n)是[a,b]上的n+1个互异实数,且已 知y=f(x)在x(i=0,1,,n)处的函数值y(i=0,1,,n) ,即有: yi=f(x),(i=0,1,,n) 现要求一个次数不超过n的多项式P(x),使得 y=Pn(x)(i=0,1,…,n) (*1) 这就是 Lagrange插值问题
文档格式:DOC 文档大小:379.5KB 文档页数:23
插值问题概述 假设f(×)是某个表达式很复杂甚至根本写不出来的实函数且已知 f(x)在某个区间[ab]上的n+1个互异的点XX1…xn处的函数值 f(xo)f(×1)…,fx),我们希望找到一个简单的函数y=P(x)使得 PxX)=fx.k=0.1,…,n 这就是插值问题
文档格式:PDF 文档大小:623.08KB 文档页数:7
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
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