插值法实验报告
插值法实验报告

插值法实验报告插值法实验报告一、引言插值法是一种常用的数值分析方法,用于通过已知数据点的函数值来估计在其他位置的函数值。
它在科学计算、图像处理、工程设计等领域有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作,深入理解插值法的原理和应用。
二、实验目的1. 掌握拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理和计算方法;2. 通过实验比较不同插值方法的精度和效率;3. 分析插值法在实际问题中的应用。
三、实验步骤1. 收集实验数据:在实验室内设置几个测量点,记录它们的坐标和对应的函数值;2. 使用拉格朗日插值法计算其他位置的函数值:根据已知数据点,利用拉格朗日插值公式计算其他位置的函数值;3. 使用牛顿插值法计算其他位置的函数值:根据已知数据点,利用牛顿插值公式计算其他位置的函数值;4. 比较不同插值方法的精度和效率:通过计算误差和运行时间,比较拉格朗日插值法和牛顿插值法的性能差异;5. 分析插值法在实际问题中的应用:结合实验结果,探讨插值法在实际问题中的优势和局限性。
四、实验结果与分析1. 拉格朗日插值法的计算结果:根据已知数据点,利用拉格朗日插值公式计算其他位置的函数值;2. 牛顿插值法的计算结果:根据已知数据点,利用牛顿插值公式计算其他位置的函数值;3. 误差分析:比较插值结果与真实函数值之间的误差,分析误差的来源和影响因素;4. 运行时间分析:比较不同插值方法的运行时间,分析其效率和适用场景。
五、实验结论1. 拉格朗日插值法和牛顿插值法都是常用的插值方法,它们在不同场景下有各自的优势;2. 插值法在实际问题中的应用需要考虑数据的分布、函数的性质和计算效率等因素;3. 本实验结果表明,拉格朗日插值法和牛顿插值法在精度和效率上存在差异,具体选择哪种方法应根据实际需求进行权衡。
六、实验总结通过本次实验,我们深入了解了插值法的原理和应用。
实验结果表明,插值法在科学计算和工程设计中具有重要的作用。
在实际应用中,我们需要根据具体问题的要求和数据的特点选择合适的插值方法,以达到更好的效果。
插值运算实验报告

#### 一、实验目的1. 理解插值运算的基本概念和原理。
2. 掌握几种常见的插值方法,如拉格朗日插值、牛顿插值等。
3. 通过实验,验证插值方法在数值计算中的应用效果。
4. 培养动手能力和分析问题的能力。
#### 二、实验原理插值运算是指根据已知数据点,构造一个近似函数来描述这些数据点之间的变化规律。
常见的插值方法有拉格朗日插值、牛顿插值、分段线性插值等。
#### 三、实验内容1. 数据准备准备一组数据点,例如:```x: [1, 2, 3, 4, 5]y: [2, 4, 6, 8, 10]```2. 拉格朗日插值根据给定的数据点,构造拉格朗日插值多项式。
以三次拉格朗日插值为例,其公式如下:```L(x) = y0 ((x - x1) (x - x2) (x - x3)) / ((x0 - x1) (x0 - x2) (x0 - x3))+ y1 ((x - x0) (x - x2) (x - x3)) / ((x1 - x0) (x1 - x2) (x1 - x3))+ y2 ((x - x0) (x - x1) (x - x3)) / ((x2 - x0) (x2 - x1) (x2 - x3))+ y3 ((x - x0) (x - x1) (x - x2)) / ((x3 - x0) (x3 - x1)(x3 - x2))```将数据点代入上述公式,得到拉格朗日插值多项式。
3. 牛顿插值根据给定的数据点,构造牛顿插值多项式。
以三次牛顿插值为例,其公式如下:```N(x) = y0 + (x - x0) (y1 - y0) / (x1 - x0) + (x - x0) (x - x1) (y2 - y1) / ((x1 - x0) (x2 - x1)) + (x - x0) (x - x1) (x - x2) (y3 - y2) / ((x1 - x0) (x2 - x1) (x3 - x2))```将数据点代入上述公式,得到牛顿插值多项式。
插值运算实验报告

插值运算实验报告通过实验掌握插值运算的原理和方法,并利用插值运算技术对离散数据进行插值和逼近。
实验设备:计算机、Matlab软件实验原理:插值是利用已知数据点之间的关系,使用某种函数表达式来逼近未知点的值。
插值方法可以分为多种,如拉格朗日插值、牛顿插值等。
本次实验主要涉及的是拉格朗日插值和牛顿插值。
实验步骤:1. 采集实验数据,得到需要进行插值运算的离散数据。
2. 根据所给的离散数据,选择合适的插值方法,如拉格朗日插值或牛顿插值。
3. 利用Matlab软件进行编程,实现所选择的插值方法。
4. 运行程序,得到插值结果。
5. 根据插值结果,可以确定对未知数据点的函数值,也可以进行曲线拟合和逼近。
实验结果:经过对实验数据的处理和插值运算,得到了以下结果:1. 插值函数的形式,可以通过该函数计算未知数据点的函数值。
2. 插值曲线的图像,可以通过该曲线来拟合和逼近实验数据。
实验分析:通过实验结果的分析,可以得出以下结论:1. 插值方法的选择对结果有重要影响,不同的插值方法适用于不同的数据类型。
2. 插值运算可以有效地处理离散数据,得到连续函数的逼近值。
3. 插值运算的精度也会受到数据点分布和插值方法的影响。
实验总结:通过本次实验,我对插值运算的原理和方法有了更深入的了解。
插值运算是一种常用的数值计算方法,可以在一定程度上解决离散数据的处理问题。
插值运算不仅可以用于求解未知数据点的函数值,还可以用于曲线拟合和逼近。
不同的插值方法适用于不同类型的数据,需要根据实际情况进行选择。
插值运算的精度也会受到数据点分布和插值方法的影响,需要注意选择合适的插值方法以及优化离散数据的分布。
数值分析实验报告--实验2--插值法

1 / 21数值分析实验二:插值法1 多项式插值的震荡现象1.1 问题描述考虑一个固定的区间上用插值逼近一个函数。
显然拉格朗日插值中使用的节点越多,插值多项式的次数就越高。
我们自然关心插值多项式的次数增加时, 是否也更加靠近被逼近的函数。
龙格(Runge )给出一个例子是极著名并富有启发性的。
设区间[-1,1]上函数21()125f x x=+ (1)考虑区间[-1,1]的一个等距划分,分点为n i nix i ,,2,1,0,21 =+-= 则拉格朗日插值多项式为201()()125nn ii iL x l x x ==+∑(2)其中的(),0,1,2,,i l x i n =是n 次拉格朗日插值基函数。
实验要求:(1) 选择不断增大的分点数目n=2, 3 …. ,画出原函数f(x)及插值多项式函数()n L x 在[-1,1]上的图像,比较并分析实验结果。
(2) 选择其他的函数,例如定义在区间[-5,5]上的函数x x g xxx h arctan )(,1)(4=+=重复上述的实验看其结果如何。
(3) 区间[a,b]上切比雪夫点的定义为 (21)cos ,1,2,,1222(1)k b a b ak x k n n π⎛⎫+--=+=+ ⎪+⎝⎭(3)以121,,n x x x +为插值节点构造上述各函数的拉格朗日插值多项式,比较其结果,试分析2 / 21原因。
1.2 算法设计使用Matlab 函数进行实验, 在理解了插值法的基础上,根据拉格朗日插值多项式编写Matlab 脚本,其中把拉格朗日插值部分单独编写为f_lagrange.m 函数,方便调用。
1.3 实验结果1.3.1 f(x)在[-1,1]上的拉格朗日插值函数依次取n=2、3、4、5、6、7、10、15、20,画出原函数和拉格朗日插值函数的图像,如图1所示。
Matlab 脚本文件为Experiment2_1_1fx.m 。
可以看出,当n 较小时,拉格朗日多项式插值的函数图像随着次数n 的增加而更加接近于f(x),即插值效果越来越好。
插值方法_实验报告

肖建 计科三班 20095420开课学院、实验室: 数统学院实验时间 :2011年 5 月 8 日实验项目类型课程名称数学实验实验项目名 称插值方法验证演示综合设计其他指导教师李东成 绩实验5 插值方法一、实验目的及意义[1] 了解插值的基本原理[2] 了解拉格朗日插值、线性插值、样条插值的基本思想; [3] 了解三种网格节点数据的插值方法的基本思想;[4] 掌握用MATLAB 计算三种一维插值和两种二维插值的方法;[5] 通过范例展现求解实际问题的初步建模过程;通过自己动手作实验学习如何用插值方法解决实际问题,提高探索和解决问题的能力。
通过撰写实验报告,促使自己提炼思想,按逻辑顺序进行整理,并以他人能领会的方式表达自己思想形成的过程和理由。
提高写作、文字处理、排版等方面的能力。
二、实验内容1.编写拉格朗日插值方法的函数M 文件;2.用三种插值方法对已知函数进行插值计算,通过数值和图形输出,比较它们的效果;3.针对实际问题,试建立数学模型,并求解。
三、实验步骤1.开启软件平台——MATLAB ,开启MATLAB 编辑窗口; 2.根据各种数值解法步骤编写M 文件3.保存文件并运行;4.观察运行结果(数值或图形);5.写出实验报告,并浅谈学习心得体会。
四、实验要求与任务根据实验内容和步骤,完成以下具体实验,要求写出实验报告(实验目的→问题→数学模型→算法与编程→计算结果→分析、检验和结论→心得体会)基础实验1. 一维插值 利用以下一些具体函数,考察分段线性插值、三次样条插值和拉格朗日多项式插值等三种插值方法的差异。
1),x ∈[-5,5]; 2)sin x , x ∈[0,2π]; 3)cos 10x , x ∈[0,2π].211x+M 文件:(1)clcx=linspace(-5,5,11);y=1./(1+x.^2);x0=linspace(-5,5,101);y0=1./(1+x.^2);y1=interp1(x,y,x0,'spline')y2=interp1(x,y,x0);A=[ones(11,1) x' (x.^2)' (x.^3)' (x.^4)' (x.^5)' (x.^6)' (x.^7)' (x.^8)' (x.^9)' (x.^10)']a=A\y';y3=a(1)+a(2).*x0+a(3).*x0.^2+a(4).*x0.^3+a(5).*x0.^4+a(6).*x0.^5+a(7).*x0.^6+a(8).*x0.^7+a(9).*x0.^8+a(10).*x0.^9+a(11).*x0.^10;plot(x0,y3,'r'),gtext('Lagr.'),hold on ,plot(x0,y2,'b'),gtext('Pies.Lin.'),hold on ,plot(x0,y1,'m'),gtext('Spline')hold off(2)x=linspace(0,2*pi,11); y=cos(x);x0=linspace(0,pi,101);y0=cos(x0);剩余代码和(1)中相同(3)x=linspace(0,pi,11);y=cos(x).^10;x0=linspace(0,pi,101);y0=cos(x0).^10;剩余代码和(1)中相同注意:适当选取节点及插值点的个数;比较时可以采用插值点的函数值与真实函数值的差异,或采用两个函数之间的某种距离。
插值数值实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解并掌握插值法的基本原理和常用方法。
2. 学习使用拉格朗日插值法、牛顿插值法等数值插值方法进行函数逼近。
3. 分析不同插值方法的优缺点,并比较其精度和效率。
4. 通过实验加深对数值分析理论的理解和应用。
二、实验原理插值法是一种通过已知数据点来构造近似函数的方法。
它广泛应用于科学计算、工程设计和数据分析等领域。
常用的插值方法包括拉格朗日插值法、牛顿插值法、样条插值法等。
1. 拉格朗日插值法拉格朗日插值法是一种基于多项式的插值方法。
其基本思想是:给定一组数据点,构造一个次数不超过n的多项式,使得该多项式在这些数据点上的函数值与已知数据点的函数值相等。
2. 牛顿插值法牛顿插值法是一种基于插值多项式的差商的插值方法。
其基本思想是:给定一组数据点,构造一个次数不超过n的多项式,使得该多项式在这些数据点上的函数值与已知数据点的函数值相等,并且满足一定的差商条件。
三、实验内容1. 拉格朗日插值法(1)给定一组数据点,如:$$\begin{align}x_0 &= 0, & y_0 &= 1, \\x_1 &= 1, & y_1 &= 4, \\x_2 &= 2, & y_2 &= 9, \\x_3 &= 3, & y_3 &= 16.\end{align}$$(2)根据拉格朗日插值公式,构造插值多项式:$$P(x) = \frac{(x-x_1)(x-x_2)(x-x_3)}{(x_0-x_1)(x_0-x_2)(x_0-x_3)}y_0 + \frac{(x-x_0)(x-x_2)(x-x_3)}{(x_1-x_0)(x_1-x_2)(x_1-x_3)}y_1 + \frac{(x-x_0)(x-x_1)(x-x_3)}{(x_2-x_0)(x_2-x_1)(x_2-x_3)}y_2 + \frac{(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2)}{(x_3-x_0)(x_3-x_1)(x_3-x_2)}y_3.$$(3)计算插值多项式在不同点的函数值,并与实际值进行比较。
插值实验实验报告

一、课题名称Malab 函数插值方法二、目的和意义1、学会拉格朗日插值、牛顿插值、亨密特插值方法,求函数的近似表达式,以解决其它实际问题;2、明确插值多项式和分段插值多项式各自的优缺点;3、熟悉插值方法的程序编制;4、如果绘出插值函数的曲线,观察其光滑性。
三、计算公式拉格朗日插值的公式)())(()()()()()()()2,1,0,;,0)(;,1)(()()()(1010110n n i ni i ni n n i i i i ni i i n x x x x x x x w x f x w x x x w x L j i i j x l i j x l x f x l x L ---='-==≠====+=++=∑∑ 其中或者其中牛顿差值公式[][][])())(()()(],,[)()()()()(,))((,,)(,)()(1011,010,010*******n n n n n n n n n x x x x x x x w x w x x x f x N x f x R x x x x x x f x x x x x x x f x x x x f x f x N ---==-=--++--+-+=++- 其中亨密特插值公式∑=++=ni i x i i x i x n m b f a H 0)()()(12][五、结构程序设计拉格朗日插值的程序function[c,l]=lagan1(x,y) x=input('x=:'); y=input('y=:'); w=length(x); n=w-1;l=zeros(w,w); for k=1:n+1 v=1;for j=1:n+1 if k~=jv=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j)); endendl(k,:)=vEndc=y*l;牛顿插值的程序function[c,l]=lagan(x,y)x=input('x=:');y=input('y=:');n=length(x);d=zeros(n,n);d(:,1)=y';for j=2:nfor k=j:nd(k,j)=(d(k,j-1)-d(k-1,j-1))/(x(k)-x(k-j+1)); endendc=d(n,n);for k=(n-1):-1:1c=conv(c,poly(x(k)));m=length(c);c(m)=c(m)+d(k,k);end六、结果讨论和分析拉格朗日插值运行的结果x=:[0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05]y=:[0.41075 0.57815 0.69675 0.9 1.00 1.25382]l =1.0e+003 *-0.1865 0.7459 -1.1776 0.9167 -0.3517 0.05320 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+003 *-0.1865 0.7459 -1.1776 0.9167 -0.3517 0.05321.3333 -5.1333 7.7300 -5.67122.0177 -0.27660 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.02540 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.0254-0.1010 0.3485 -0.4684 0.3067 -0.0978 0.01210 0 0 0 0 0 l =1.0e+004 *-0.0186 0.0746 -0.1178 0.0917 -0.0352 0.00530.1333 -0.5133 0.7730 -0.5671 0.2018 -0.0277-0.2222 0.8333 -1.2172 0.8626 -0.2955 0.03900.1778 -0.6400 0.8951 -0.6069 0.1994 -0.0254-0.1010 0.3485 -0.4684 0.3067 -0.0978 0.01210.0308 -0.1031 0.1353 -0.0869 0.0273 -0.0033 ans =121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845121.6264*0.596^5+(-422.7503)*0.596^4+572.5667*0.596^3+( -377.2549)*0.596^2+121.9718 *0.596-15.0845ans =0.6257121.6264*0.99^5+(-422.7503)*0.99^4+572.5667*0.99^3+( -377.2549)*0.99^2+121.9718 *0.99-15.0845ans =1.0542牛顿插值的运行结果x=:[0.4,0.55,0.65,0.80,0.95,1.05]y=:[0.41075,0.57815,0.69675,0.90,1.00,1.25382]ans =121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845121.6264*0.596^5+(-422.7503)*0.596^4+572.5667*0.596^3+( -377.2549)*0.596^2+121.9718 *0.596-15.0845ans =0.6257121.6264*0.99^5+(-422.7503)*0.99^4+572.5667*0.99^3+( -377.2549)*0.99^2+121.9718 *0.99-15.0845ans =1.0542多项式插值的主要目的是用一个多项式拟合离散点上的函数值,使得可以用该多项式估计数据点之间的函数值。
插值法 实验报告

void input(double x[MAXSIZE],double f[MAXSIZE],long n); int main(void) { double x[MAXSIZE],f[MAXSIZE],_x,_y; long n,i,j; printf("\n 请输入插值节点的个数:"); scanf("%ld",&n); input(x,f,n); printf("\n 请输入插值点:"); scanf("%lf",&_x); for(j=1;j<=n-1;j++) for(i=n-1;i>=j;i--) f[i]=(f[i]-f[i-1])/(x[i]-x[i-j]); _y=f[n-1]; for(i=n-2;i>=0;i--) _y=f[i]+(_x-x[i])*_y; printf("\n 插值点(x,y)=(%lf,%lf).",_x,_y); system("pause"); } void input(double x[MAXSIZE],double f[MAXSIZE],long n) { long i; for(i=0;i<=n-1;i++) { printf("\n 请输入插值节点 x[%ld],y[%ld]:",i,i); scanf("%lf%lf",&x[i],&f[i]); } } 六.运行结果及问题答案 截图
实验 2
学院 学号 实验题目 插值法 专 业 姓 名
插值法
日期 成绩 指导老师
一.实验目的 1.掌握拉格朗日插值法、牛顿插值法。 2.记录运行结果,回答问题,完成实验报告。 二.实验环境 实验环境:C++ 三.实验内容 思考问题:插值多项式是否阶次越高越好?数值积分与插值的关系是什么? 1.用拉格朗日插值法求 2 的平方根。 提示:可以用抛物线插值,f(1.69)=1.3,f(1.96)=1.4,f(2.25)=1.5。 2.用牛顿插值法求 2 的平方根。 提示:可以用抛物线插值,f(1.69)=1.3,f(1.96)=1.4,f(2.25)=1.5。 四.实验原理
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实验二插值法
1、实验目的:
1、掌握直接利用拉格郎日插值多项式计算函数在已知点的函数值;观察拉格郎日插值的龙格现象。
2、了解Hermite插值法、三次样条插值法原理,结合计算公式,确定函数值。
2、实验要求:
1)认真分析题目的条件和要求,复习相关的理论知识,选择适当的解决方案和算法;
2)编写上机实验程序,作好上机前的准备工作;
3)上机调试程序,并试算各种方案,记录计算的结果(包括必要的中间结果);
4)分析和解释计算结果;
5)按照要求书写实验报告;
3、实验内容:
1) 用拉格郎日插值公式确定函数值;对函数f(x)进行拉格郎日插值,并对f(x)与插值多项式的曲线作比较。
已知函数表:(,)、(,)、(,)、(,)用三次拉格朗日插值多项式求x=时函数近似值。
2) 求满足插值条件的插值多项式及余项
1)
4、题目:插值法
5、原理:
拉格郎日插值原理:
n次拉格朗日插值多项式为:L
n (x)=y
l
(x)+y
1
l
1
(x)+y
2
l
2
(x)+…+y
n
l
n
(x)
n=1时,称为线性插值,
L 1(x)=y
(x-x
1
)/(x
-x
1
)+y
1
(x-x
)/(x
1
-x
)=y
+(y
1
-x
)(x-x
)/(x
1
-x
)
n=2时,称为二次插值或抛物线插值,
L 2(x)=y
(x-x
1
)(x-x
2
)/(x
-x
1
)/(x
-x
2
)+y
1
(x-x
)(x-x
2
)/(x
1
-x
)/(x
1
-x
2
)+y
2
(x
-x
0)(x-x
1
)/(x
2
-x
)/(x
2
-x
1
)
n=i时,
Li= (X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n)(X-X0)……(X-X i-1)(x-x i+1) ……(x-x n) 6、设计思想:
拉格朗日插值法是根据 n + 1个点x
0, x
1
, (x)
n
(x
< x
1
< (x)
n
)的函数值f (x
),
f (x
1) , ... , f (x
n
)推出n次多項式p(x),然后n次多項式p (x)求出任意的
点x对应的函数值f (x)的算法。
7、对应程序:
1 ) 三次拉格朗日插值多项式求x=时函数近似值#include""
#define n 5
void main()
{
int i,j;
float x[n],y[n];
float x1;
float a=1;
float b=1;
float lx=0;
printf("\n请输入想要求解的X:\n x=");
scanf("%f",&x1);
printf("请输入所有点的横纵坐标:\n");
for(i=1;i<n;i++)
{
printf("x[%d]=",i);
scanf("%f",&x[i]);
printf("y[%d]=",i);
scanf("%f",&y[i]);
}
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<n;j++)
{
if(j!=i)
{
b=b*(x1-x[j]);
a=a*(x[i]-x[j]);
}
}
lx=lx+b*y[i]/a;
a=b=1;
}
printf("\n求得的解是l(%f)=%f",x1,lx);
}
2 ) 满足插值条件的插值多项式及余项
#include <>
#define m 0
#define n 1
float L0(float a,float x1,float x0)
{
return (a-x1)/(x0-x1);
}
float L1(float a,float x1,float x0)
{
return (a-x0)/(x1-x0);
}
float H(float x0,float x1,float y0,float y1,float m0,float m1,float a) {
float b;
b=y0*(1-2*(a-x0)/(x0-x1))*L0(a,x1,x0)*L0(a,x1,x0)+y1*(1-2*(a-x1)/ (x1-x0))*L1(a,x1,x0)*L1(a,x1,x0)+m0*(a-x0)*L0(a,x1,x0)*L0(a,x1,x0)+m1 *(a-x1)*L1(a,x1,x0)*L1(a,x1,x0);
return b;
}
void main()
{
float x0=1,x1=2,y0=2,y1=3,m0=0,n1=-1,a1=,a2=;
float k1,k2;
printf("input a1: \n");
printf(" %f\n",a1);
k1=H(x0,x1,y0,y1,m0,n1,a1);
printf("%f的函数值为:%f\n\n\n",a1,k1); printf("input a2: \n");
printf(" %f\n",a2);
k2=H(x0,x1,y0,y1,m0,n1,a2);
printf("%f的函数值为:%f\n\n",a2,k2); }
8、实验结果:
x=时函数近似值为
9、图形(如果可视化)
三次拉格朗日插值多项式求x=时函数近似值
满足插值条件的插值多项式及余项
10、实验体会:
经过本次实验,让我清楚了整个运算过程我对C语言的编程更加熟练,对拉格朗日插值和Hermite函数插值法的运用更加熟练,也牢牢的记住了这两个公式的使用。