一、定義：

對某個多項式函數，已知有給定的k?+?1個取值點：

其中對應著自變量的位置，而對應著函數在這個位置的取值。

假設任意兩個不同的xj都互不相同，那么應用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多項式為：

其中每個為拉格朗日基本多項式（或稱插值基函數），其表達式為：

[3]

拉格朗日基本多項式的特點是在上取值為1，在其它的點上取值為0。

范例

假設有某個二次多項式函數，已知它在三個點上的取值為：

要求的值。

首先寫出每個拉格朗日基本多項式：

然后應用拉格朗日插值法，就可以得到的表達式（為函數的插值函數）：

此時代入數值就可以求出所需之值：。

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證明

存在性

對于給定的k+1個點：，拉格朗日插值法的思路是找到一個在一點取值為1，而在其他點取值都是0的多項式。這樣，多項式在點取值為，而在其他點取值都是0。而多項式就可以滿足

在其它點取值為0的多項式容易找到，例如：

它在點取值為：。由于已經假定兩兩互不相同，因此上面的取值不等于0。于是，將多項式除以這個取值，就得到一個滿足“在取值為1，而在其他點取值都是0的多項式”：

這就是拉格朗日基本多項式。

唯一性

次數不超過k的拉格朗日多項式至多只有一個，因為對任意兩個次數不超過k的拉格朗日多項式：和，它們的差在所有k+1個點上取值都是0，因此必然是多項式的倍數。因此，如果這個差不等于0，次數就一定不小于k+1。但是是兩個次數不超過k的多項式之差，它的次數也不超過k。所以，也就是說。這樣就證明了唯一性[4]。

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幾何性質

拉格朗日插值法中用到的拉格朗日基本多項式（由某一組確定）可以看做是由次數不超過n的多項式所組成的線性空間：的一組基底。首先，如果存在一組系數：使得，

，

那么，一方面多項式P是滿足的拉格朗日插值多項式，另一方面P是零多項式，所以取值永遠是0。所以

。

這證明了是線性無關的。同時它一共包含n+1個多項式，恰好等于的維數。所以構成了的一組基底。

拉格朗日基本多項式作為基底的好處是所有的多項式都是齊次的（都是n次多項式）。

?

優點與缺點

拉格朗日插值法的公式結構整齊緊湊，在理論分析中十分方便，然而在計算中，當插值點增加或減少一個時，所對應的基本多項式就需要全部重新計算，于是整個公式都會變化，非常繁瑣[5]。這時可以用重心拉格朗日插值法或牛頓插值法來代替。此外，當插值點比較多的時候，拉格朗日插值多項式的次數可能會很高，因此具有數值不穩定的特點，也就是說盡管在已知的幾個點取到給定的數值，但在附近卻會和“實際上”的值之間有很大的偏差（如右下圖）[6]。這類現象也被稱為龍格現象，解決的辦法是分段用較低次數的插值多項式。

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重心拉格朗日插值法

重心拉格朗日插值法是拉格朗日插值法的一種改進。在拉格朗日插值法中，運用多項式

拉格朗日插值法的數值穩定性：如圖，用于模擬一個十分平穩的函數時，插值多項式的取值可能會突然出現一個大的偏差（圖中的14至15中間）

可以將拉格朗日基本多項式重新寫為：

定義重心權[7][8]

上面的表達式可以簡化為：

于是拉格朗日插值多項式變為：

即所謂的重心拉格朗日插值公式（第一型）或改進拉格朗日插值公式。它的優點是當插值點的個數增加一個時，將每個都除以，就可以得到新的重心權，計算復雜度為，比重新計算每個基本多項式所需要的復雜度降了一個量級。

將以上的拉格朗日插值多項式用來對函數插值，可以得到：

因為是一個多項式。

因此，將除以后可得到：

[7]

這個公式被稱為重心拉格朗日插值公式（第二型）或真正的重心拉格朗日插值公式。它繼承了（1）式容易計算的特點，并且在代入x值計算的時候不必計算多項式[7]。它的另一個優點是，結合切比雪夫節點進行插值的話，可以很好地模擬給定的函數，使得插值點個數趨于無窮時，最大偏差趨于零[7]。同時，重心拉格朗日插值結合切比雪夫節點進行插值可以達到極佳的數值穩定性。第一型拉格朗日插值是向后穩定的，而第二型拉格朗日插值是向前穩定的，并且勒貝格常數很小[9]。

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的拉格朗日差值法----算法学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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