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编程问答

插值法:拉格朗日插值、牛顿插值

發布時間:2025/3/21 编程问答 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 插值法:拉格朗日插值、牛顿插值 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

拉格朗日插值法

(*以下定義選自維基百科)


算法流程圖


算法代碼

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  • #include<iostream>??
  • #include<string>??
  • #include<vector>??
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  • ??
  • double?Lagrange(int?N,vector<double>&X,vector<double>&Y,double?x);??
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  • ????vector<double>X(N,0);??
  • ????vector<double>Y(N,0);??
  • ????cout<<"請輸入插值點對應的值及函數值(Xi,Yi):"<<endl;??
  • ????for(int?a=0;a<N;a++){??
  • ????????cin>>X[a]>>Y[a];??
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  • ????cout<<"請輸入要求值x的值:"<<endl;??
  • ????double?x;??
  • ????cin>>x;??
  • ????double?result=Lagrange(N,X,Y,x);??
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  • ??double?result=0;??
  • ??for(int?i=0;i<N;i++){??
  • ????double?temp=Y[i];??
  • ????for(int?j=0;j<N;j++){??
  • ????if(i!=j){??
  • ????????temp?=?temp*(x-X[j]);??
  • ????????temp?=?temp/(X[i]-X[j]);??
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  • ??result?+=?temp;??
  • }??
  • ?return?result;??
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  • 牛頓插值法

    牛頓插值法公式如下,具體參見(百度文檔)

    算法流程


    算法代碼

    [cpp]?view plaincopy
  • #include<iostream>??
  • #include<string>??
  • #include<vector>??
  • using?namespace?std;??
  • ??
  • double?ChaShang(int?n,vector<double>&X,vector<double>&Y);??
  • double?Newton(double?x,vector<double>&X,vector<double>&Y);??
  • ??
  • int?main(){??
  • ??int?n;??
  • ??cin>>n;??
  • ??vector<double>X(n,0);??
  • ??vector<double>Y(n,0);??
  • ??for(int?i=0;i<n;i++){??
  • ????cin>>X[i]>>Y[i];??
  • ??}??
  • ??double?x;??
  • ??cin>>x;??
  • ??cout<<Newton(x,X,Y);??
  • }??
  • ??
  • double?ChaShang(int?n,vector<double>&X,vector<double>&Y){??
  • ??double?f=0;??
  • ??double?temp=0;??
  • ??for(int?i=0;i<n+1;i++){??
  • ????temp=Y[i];??
  • ????for(int?j=0;j<n+1;j++)??
  • ????????if(i!=j)?temp?/=?(X[i]-X[j]);??
  • ????f?+=?temp;??
  • ??}??
  • ??return?f;??
  • }??
  • ??
  • double?Newton(double?x,vector<double>&X,vector<double>?&Y){??
  • ??double?result=0;??
  • ??for(int?i=0;i<X.size();i++){??
  • ????double?temp=1;??
  • ????double?f=ChaShang(i,X,Y);??
  • ????for(int?j=0;j<i;j++){??
  • ????????temp?=?temp*(x-X[j]);??
  • ????}??
  • ????result?+=?f*temp;??
  • ??}??
  • ??return?result;??
  • }??

  • 實驗過程原始記錄

    給定函數四個點的數據如下:


    試用拉格朗日插值確定函數在x=2.101,4.234處的函數值。
    運行得到結果:


    已知用牛頓插值公式求的近似值。
    運行程序得到結果: ? 2.26667?

    實驗分析

    1、Lagrange插值法和Newton插值法解決實際問題中關于只提供復雜的離散數據的函數求值問題,通過將所考察的函數簡單化,構造關于離散數據實際函數f(x)的近似函數P(x),從而可以計算未知點出的函數值,是插值法的基本思路。
    2、實際上Lagrange插值法和Newton插值法是同一種方法的兩種變形,其構造擬合函數的思路是相同的,而實驗中兩個實際問題用兩種算法計算出結果是相同的。
    3、實驗所得結果精確度并不高,一方面是因為所給數據較少,另一方面也是主要方面在Win32中C++中數據類型double精度只有7位,計算機在進行浮點運算時截斷運算會導致誤差。實際問題中,測量數據也可能導致誤差。
    4、在解決實際問題中,更多是利用精確且高效的計算機求解。所以解決問題時不僅要構造可求解的算法,更重要是構造合理的可以編寫成程序由計算機求解的算法,而算法的優化不僅可以節省時間空間,更能得到更為精確有價值的結果。

    (轉載請注明作者和出處:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu?未經允許請勿用于商業用途)

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的插值法:拉格朗日插值、牛顿插值的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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