Newton插值

举例:

题目:
被插值函数与被插值区间为:f(x)=11+25x2f(x)=\frac{1}{1+25x^2}f(x)=1+25x21[a,b]=[0,1][a,b]=[0,1][a,b]=[0,1],若插值点为:

iii12345
xix_ixi00.170.650.851

用1~4次Newton插值计算函数在0.9处的函数值

Newton插值代码:

#include<iostream> 
#include<string> 
#include<vector>  //动态矩阵
using namespace std;

double DevidedDifference(int n, vector<double>&X, vector<double>&Y);//差商
double Newton(double xp, vector<double>&X, vector<double>&Y); 

int main()
{	
	int n;
	while(cin>>n)
	{
		vector<double>X(n, 0);//声明一个初始大小为n且初始值都为0的向量	
		vector<double>Y(n, 0);		
		cout << "\n请输入插值点X[i]的值" << endl;	
		for (int i = 0; i<n; i++)	
		{		
		     cin >> X[i] ;	
		}	
		cout << "\n计算得Y[i]的值" << endl;	
		for (i = 0; i<n; i++)	
		{
             Y[i]=1/(1+25*X[i]*X[i]);	
             cout<<Y[i]<<endl;//輸出Y[i],方便進行Lagrange插值
		}	

		cout << "\n输入要计算的函数点x " << endl;
        double xp;	
		cin >> xp;	
        double result=Newton(xp, X, Y);	
		cout << "\n输出所求插值点的函数值:" << endl;
	                cout<< result<<endl;
	}	
	return 0;
} 
double DevidedDifference(int n, vector<double>&X, vector<double>&Y)
{	
	double f = 0;	
    double temp = 0;	
	for (int i = 0; i<n; i++)
	{		
		temp = Y[i];	
		for (int j = 0; j<n; j++)			
		        if (i != j)
                     temp /= (X[i] - X[j]);	
		 f += temp;	
}	
	return f;
}
double Newton(double xp, vector<double>&X, vector<double> &Y)
{	
	double temp1 = 0,result;	
	for (int i = 0; i<X.size(); i++)		
	{
		double temp = 1;			
		double f = DevidedDifference(i+1, X, Y);		
		for (int j = 0; j < i; j++)			
	{				
		temp = temp*(xp - X[j]);		
	}
		temp1 += f*temp;		
	}		
	result= temp1;	
	temp1 = 0;	
	return result;
 }

运行结果:
在这里插入图片描述

Newton插值方法是一种常用的数值分析技术,用于构造通过给定点集的多项式。它的实现原理基于差商的概念,并利用这些差商来构建插值多项式。 ### Newton插值法概述 Newton插值法的核心在于构造一个形如 $ N_n(x) = a_0 + a_1(x - x_0) + a_2(x - x_0)(x - x_1) + \ldots + a_n(x - x_0)\ldots(x - x_{n-1}) $ 的多项式,其中系数 $a_i$ 是根据已知数据点计算得到的差商。这种方法的优势在于当增加一个新的数据点时,只需要在原有的基础上添加新的项,而不需要重新计算整个多项式[^3]。 ### 实现原理 Newton插值的关键步骤包括: 1. 计算差商表:差商是递归定义的,一阶差商由两个函数值之差除以对应的自变量之差得到;高阶差商则是相邻低一阶差商之间的差值再除以相应的自变量差值。 2. 构建插值多项式:使用差商表中的元素作为系数,结合每个插值点已知数据点的关系构造出最终的插值多项式。 ### MATLAB代码示例 下面是一个MATLAB中实现Newton插值算法的例子: ```matlab function [A,y]= Newton(x0,y0,x) % Newton插值函数 % x0为已知数据点的x坐标 % y0为已知数据点的y坐标 % x为插值点的x坐标 % 函数返回A差商表 % y为各插值点函数值 n=length(x0); m=length(x); for t=1:m z=x(t); A=zeros(n,n);A(:,1)=y0'; s=0.0; y=0.0; for j=2:n for i=j:n A(i,j)=(A(i,j-1)- A(i-1,j-1))/(x0(i)-x0(i-j+1)); % 差商计算 end end for k=1:n p=1.0; for l=1:k-1 p=p*(z-x0(l)); % 插值多项式的乘积部分 end s=s+A(k,k)*p; % 累加各项得到最终结果 end ss(t)=s; end y=ss; A=[x0',A]; end ``` 这段代码首先初始化了一个零矩阵`A`用于存储差商表,并将已知的数据点`y0`填入第一列。然后它遍历每一个需要插值的点`z`,并更新差商表。最后,对于每一个差商表中的非零元素,它会计算对应项并累加起来以获得最终的插值结果[^3]。 ### 数值分析 在实际应用Newton插值时需要注意以下几点: - **稳定性**:随着插值点数量的增加,可能会出现龙格现象(Runge's phenomenon),即在区间端点附近产生振荡,这会影响插值精度。 - **选择合适的节点**:为了减少龙格现象的影响,可以选择Chebyshev节点等非均匀分布的节点进行插值。 - **误差估计**:可以通过对余项进行估计来评估插值效果,通常情况下,如果被插值函数足够光滑,则可以保证一定的逼近度。 ---
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