数值分析 上机实验报告文档格式.docx
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:
当
其中
,就称这
个次多项式
为节点
上的
次插值基函数。
插值多项式可
表示为:
,称为Lagrange插值多项式。
2.分段线形插值就是通过插值点用折线段连接起来逼近
设已知节点
上的函数值
,记
求一折线函数
满足:
4.数值计算公式
Lagrange插值多项式
;
分段线形插函数,在每个小区间
上可表示为:
(
)
在整个区间
上为:
其中基函数
,其形式是:
5.算法程序流程图
Lagrange插值算法程序流程图
分段低次插值算法程序流程图
6.程序结构(程序中的函数调用关系图
6.实验数据和实验结果(打印或用屏幕图形拷屏表示,可加为附页)
(1)
0.4
0.55
0.65
0.80
0.95
1.05
0.41075
0.57815
0.69675
0.90
1.00
1.25382
Lagrange插值算法
分段低次插值算法
(2)
1
2
3
4
5
6
7
0.368
0.135
0.050
0.018
0.007
0.002
0.001
7.讨论(包括题目要求的讨论和方法的适用性讨论)
对于插值多项式L
(x),当
时,L
(x)不一定收敛到f(x),此时需用分段线性插值比L
(x)逼近f(x)好得多,题
(2)就是一例。
计算
时,用分段线性插值算法的结果比用Lagrange插值算法的结果更接近题目所给数据0.00213348。
另一种情况,当用拉格郎日插值多项式L
(x)计算函数近似值,如精度不满足要求需增加插值节点,原来算出的数据均不能利用时,可用埃特金逐次线形插值算法。
牛顿插值多项式较Lagrange插值多项式更有一般性,它对
是由离散点给出的情形或
导数不存在时均适用。
且比Lagrange值计算量省,且便于程序设计。
8.附—源程序(打包邮件)
题一
(Ⅰ)Lagrange插值算法源程序
#include<
stdio.h>
malloc.h>
doubleLAG(intn,doublet,double*x,double*y)
{inti,j;
doublep,s;
s=0;
for(i=0;
i<
=n-1;
i++)//外循环,累和
{
p=1;
for(j=0;
j<
j++)//内循环,累积
{
if(i!
=j)p*=(t-x[j])/(x[i]-x[j]);
//循环语句
}
s+=p*y[i];
}
return(s);
}
doubleLAG(intn,doublet,double*x,double*y);
voidmain()
{
intn;
double*x,*y,t;
n=6;
t=0.99;
//或t=0.596
x=(double*)calloc(n,sizeof(double));
if(x==NULL)
printf("
error"
);
y=(double*)calloc(n,sizeof(double));
if(y==NULL)
x[0]=0.4;
x[1]=0.55;
x[2]=0.65;
x[3]=0.80;
x[4]=0.95;
x[5]=1.05;
y[0]=0.41075;
y[1]=0.57815;
y[2]=0.69675;
y[3]=0.90;
y[4]=1.00;
y[5]=1.25382;
printf("
%10.8f\n"
LAG(n,t,x,y));
free(x);
free(y);
(Ⅱ)分段低次插值算法程序
题二
doubleLAG(intn,doublet,double*x,double*y)
{
intk,i;
doublep,s;
s=0;
for(k=0;
k<
k++)//外循环,累和
p=1;
for(i=0;
i++)//内循环,累积
if(i!
=k)p*=(t-x[i])/(x[k]-x[i]);
s+=(p*y[k]);
return(s);
intn;
double*x,*y,t;
n=7;
t=1.8;
//或t=6.15
x=(double*)calloc(n,sizeof(double));
printf("
x[0]=1;
x[1]=2;
x[2]=3;
x[3]=4;
x[4]=5;
x[5]=6;
x[6]=7;
y[0]=0.368;
y[1]=0.135;
y[2]=0.050;
y[3]=0.018;
y[4]=0.007;
y[5]=0.002;
y[6]=0.001;
free(x);
free(y);
doubleLIP(intn,doublet,double*x,double*y)
inti=0;
doubleu,f;
n;
i++)
if(t>
=x[i]&
&
t<
=x[i+1])
{
u=(t-x[i])/(x[i+1]-x[i]);
f=y[i]+u*(y[i+1]-y[i]);
return(f);
doubleLIP(intn,doublet,double*x,double*y);
t=6.15;
//或1.8
x[0]=1;
x[1]=2;
x[2]=3;
x[3]=4;
x[4]=5;
x[5]=6;
x[6]=7;
y[0]=0.368;
y[1]=0.135;
y[2]=0.050;
y[3]=0.018;
y[4]=0.007;
y[5]=0.002;
y[6]=0.001;
LIP(n,t,x,y));
Lagrange插值算法源程序
分段低次插值算法程序
t=0.596;
//或t=0.99
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