拉格朗日插值法(板子)

拉格朗日插值法实现
double Lagrange(int N,vector<double>&X,vector<double>&Y,double x) {
    //数据类型视情况改变
    //N-插值点的个数,k次多项式要插k+1个点
    //X,Y两个vector存xi,yi
    //x--求f(x)
    double result=0;
    for(int i=0; i<N; i++) {
        double temp=Y[i];
        for(int j=0; j<N; j++) {//这段可预处理优化,优化后可变为O(n)
            if(i!=j) {
                temp = temp*(x-X[j]);
                temp = temp/(X[i]-X[j]);
            }
        }
        result += temp;
    }
    return result;
}

int main() {
        cout<<"请输入差值次数n的值:"<<endl;
        int N;
        cin>>N;
        vector<double>X(N,0);
        vector<double>Y(N,0);
        cout<<"请输入插值点对应的值及函数值(Xi,Yi):"<<endl;
        for(int a=0; a<N; a++) {
            cin>>X[a]>>Y[a];
        }
        cout<<"请输入要求值x的值:"<<endl;
        double x;
        cin>>x;
        double result=Lagrange(N,X,Y,x);
        cout<<"由拉格朗日插值法得出结果: "<<result<<endl;
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/bibibi/p/9342889.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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