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
[cpp]?view plaincopy
#include<iostream>?? #include<string>?? #include<vector>?? using?namespace?std;?? ?? double?Lagrange(int?N,vector<double>&X,vector<double>&Y,double?x);?? ?? int?main(){?? ??char?a='n';?? ??do{?? ????cout<<"請輸入差值次數n的值:"<<endl;?? ????int?N;?? ????cin>>N;?? ????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];?? ????}?? ????cout<<"請輸入要求值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結果:?"<<result<<endl;?? ????cout<<"是否要繼續?(y/n):";?? ????cin>>a;?? ??}while(a=='y');?? ??return?0;?? }?? ?? double?Lagrange(int?N,vector<double>&X,vector<double>&Y,double?x){?? ??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]);?? ???}?? ??}?? ??result?+=?temp;?? }?? ?return?result;?? };?? 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。
如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。