插值多项式简介
插值的概念和各种基本方法
插值的概念和各种基本方法插值是一种基于已知数据点的函数关系来估计未知数据点的方法。
在实际应用中，由于各种原因，我们经常只能通过有限的数据点来描述一个函数关系，而无法得到函数的精确表达式。
因此，通过插值方法，我们可以根据已知数据点推断出未知数据点的值，从而进行进一步的分析和预测。
插值的基本方法可以分为两类：多项式插值和非多项式插值。
1.多项式插值方法多项式插值是通过已知数据点构造一个多项式函数，使得该函数经过这些数据点，并且在插值区间内的其他位置也能够比较好地拟合实际数据。
常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。
- 拉格朗日插值：拉格朗日插值是利用拉格朗日多项式来进行插值的方法。
给定 n+1 个已知数据点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，拉格朗日插值函数可以表示为：L(x) = Σ(yi * li(x))其中，li(x) = Π(x - xj) / Π(xi - xj)，i ≠ j，函数 L(x)即为插值函数。
-牛顿插值：牛顿插值是通过对已知数据点进行差商运算来构造插值多项式的方法。
牛顿插值多项式可以表示为：N(x) = f[x0] + Σ(f[x0, x1, ..., xi] * (x - x0) * (x - x1)* ... * (x - xi-1))其中，f[x0, x1, ..., xi]表示 x0, x1, ..., xi 对应的差商。
2.非多项式插值方法非多项式插值方法是通过其他函数形式进行插值的方法，常用的非多项式插值方法包括分段线性插值和样条插值。
-分段线性插值：分段线性插值是将插值区间划分为多个小区间，然后在每个小区间内用线性函数来逼近实际数据。
具体地，给定相邻的两个已知数据点(x0,y0)和(x1,y1)，分段线性插值函数可以表示为：L(x)=(y1-y0)/(x1-x0)*(x-x0)+y0-样条插值：样条插值是利用分段多项式函数来进行插值的方法。
多项式插值的原理及其应用
多项式插值的原理及其应用在数学领域中，插值是指基于一系列已知的数据点，通过构造一个合适的函数，来推断出在数据点之间的其他未知数值。
在实际应用中，许多问题都可以通过插值来得到解决，比如图像处理、信号处理、金融模型以及物理模拟等。
其中，最常用的插值方法就是多项式插值。
一、多项式插值的原理多项式插值的原理基于拉格朗日插值法，其基本的思想是利用已知的 n 个数据点，构造一个 n 次多项式，使这个多项式经过这 n 个数据点，从而可以通过这个多项式来推算出其他的数据点。
假设我们已知的 n 个数据点为(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)，那么一个 n 次多项式的一般表达式可以表示为：f(x) = a0 + a1x + a2x^2 + … + anxn其中，a0, a1, …, an 是多项式的系数。
根据拉格朗日插值公式，我们可以用这 n 个数据点来构造出 n次多项式：f(x) = Σ yi * L(x, i)其中，L(x, i) 是一个基函数，用来表达 f(x) 在 x = xi 处的取值，它可以表示为：L(x, i) = Π (x - xj) / (xi - xj) (j ≠ i)那么，对于多项式插值，我们需要做两个步骤：1. 找到合适的基函数，构造出 n 次多项式。
2. 利用已知的 n 个数据点，求解出多项式的系数。
二、多项式插值的应用1. 图像处理在数字图像处理中，多项式插值可以被用来进行图像重构，比如将缺失或损坏的像素点进行恢复。
另外，多项式插值还可以被用来进行图像缩放和图像旋转。
2. 信号处理在信号处理中，多项式插值可以被用来进行信号重构，比如信号平滑和信号插值。
除此之外，多项式插值还可以被用来进行谱估计以及信号滤波。
3. 金融模型在金融模型中，多项式插值可以被用来进行资产定价，比如期权和债券的定价。
另外，多项式插值还可以被用来进行股票市场预测和金融风险评估。
4. 物理模拟在物理模拟中，多项式插值可以被用来进行轨迹估计，比如弹道计算和航空航天工程。
拉格朗日插值多项式
拉格朗日插值多项式
拉格朗日插值多项式是根据一组给定的数据点，利用拉格朗日插值法求出的拟合多项式。
拉格朗日插值法是一种求解插值问题的方法，它是由法国数学家拉格朗日在18次世界数学家大会上提出的。
拉格朗日插值法的基本思想是：将插值多项式看作是一个多元函数，它的值在给定的数据点处等于给定的数据值，并且在其他点上满足拉格朗日插值准则。
拉格朗日插值多项式的优点是：
1. 它可以用于拟合任意类型的函数，而不仅仅是线性函数；
2. 它可以得到更高的准确度，因为它可以根据不同的数据点来调整多项式的形式；
3. 它可以得到更平滑的曲线，因为它可以根据不同的数据点来调整多项式的形式；
4. 它可以用于处理离散数据点，而不仅仅是连续数据点。
拉格朗日插值多项式的缺点是：
1. 它的计算量较大，因为它需要解决一个多项式的拟合问题；
2. 它可能会得到不稳定的拟合结果，因为它的多项式形式可能会受到数据点的影响；
3. 它不能处理缺失的数据点，因为它需要给定的数据点来调整多项式的形式。
几种常用的插值方法
几种常用的插值方法常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值和径向基函数插值等，下面将依次介绍这些方法。
1.线性插值：线性插值是最简单的插值方法之一，它假设函数在两个已知点之间的变化是线性的。
对于给定的两个点(x0,y0)和(x1,y1)，线性插值公式为：y=y0+(x-x0)*(y1-y0)/(x1-x0)其中，y是需要插值的点对应的函数值，x是插值点的横坐标。
2.多项式插值：多项式插值方法通过在给定的一组点上构建一个多项式函数来进行插值。
常用的多项式插值方法包括拉格朗日插值和牛顿插值。
- 拉格朗日插值通过构建一个n次多项式来插值n+1个给定的点。
具体来说，对于给定的n+1个点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，拉格朗日插值公式为：y = Σ(yk * lk(x))其中，lk(x)是拉格朗日基函数，计算公式为：lk(x) = Π((x - xj) / (xi - xj))，(j ≠ i)- 牛顿插值通过构建一个n次插值多项式来插值n+1个给定的点。
具体来说，对于给定的n+1个点(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)，牛顿插值公式为：y = Σ(Π(x - xj) / Π(xi - xj) * finDiff(yj))其中，finDiff(yj)是每个节点的差商，计算公式为：finDiff(yj) = (ΣΠ(xj - xi) * yj) / ΣΠ(xi - xj)，(i ≠ j) 3.样条插值：样条插值方法通过使用分段函数来逼近给定的一组点。
常用的样条插值方法有线性样条插值和三次样条插值。
-线性样条插值在每两个相邻点之间使用线性函数进行插值，保证了插值函数的一阶导数是连续的。
-三次样条插值在每两个相邻点之间使用三次多项式进行插值，保证了插值函数的一阶和二阶导数都是连续的。
三次样条插值具有良好的平滑性和精度。
4.径向基函数插值：径向基函数插值是一种基于局部函数的插值方法，它假设函数值仅取决于与插值点的距离。
多项式的插值多项式与Lagrange插值知识点
多项式的插值多项式与Lagrange插值知识点多项式的插值多项式是数值分析中的重要概念，用于逼近给定数据点集合的函数。
通过插值，我们可以通过已知的数据点，构造出一个多项式函数，从而对未知数据点进行预测和估计。
Lagrange插值是一种常用的插值方法，具有简单易懂的形式和计算方法。
1. 插值多项式的定义插值多项式是指通过已知数据点集合，构造一个多项式函数，该函数在已知数据点上与原函数完全相等。
插值多项式在数值计算、信号处理、图像处理等领域都有广泛的应用。
2. Lagrange插值的原理Lagrange插值是一种基于多项式插值的方法，它通过构造一个满足一定条件的插值多项式来逼近原函数。
Lagrange插值的思想是，通过构造一系列的基函数，使得插值多项式在每个数据点上的取值等于对应数据点的函数值，并且在其他数据点上的取值为0。
3. Lagrange插值的公式Lagrange插值的公式非常简洁明了。
设已知的数据点集合为{(x0, y0), (x1, y1), ...,(xn, yn)}，其中xi和yi分别代表数据点的横坐标和纵坐标。
插值多项式的公式可以表示为：P(x) = ∑(i=0 t o n) [yi * Li(x)]其中，Li(x)为Lagrange基函数，其公式为：Li(x) = ∏(j=0 to n, j!=i) [(x - xj) / (xi - xj)]4. Lagrange插值的优点Lagrange插值具有以下几个优点：(1) 简单易懂：Lagrange插值的公式非常简洁明了，易于理解和计算。
(2) 泛用性强：Lagrange插值适用于任意数量的数据点，能够满足不同场景的需求。
(3) 高精度：在数据点较为密集的情况下，Lagrange插值能够提供较高的插值精度。
5. Lagrange插值的局限性尽管Lagrange插值具有许多优点，但也存在一些局限性：(1) 数据点过于离散：当数据点过于离散时，Lagrange插值可能会导致插值多项式的震荡现象，从而影响插值结果的准确性。
Hermite插值多项式
( xi1
4
xi )2
因此
|
Ri ( x) |
(
x i
+1
8
xi )2
max |
xi x xi1
f ( x) |
于是在[a,b]上，| R( x) ||
f
( x)
L1( x) |
h2 8
M2
优点：计算简单； 适用于光滑性要求不高的插值问题。
缺点：分段插值函数只能保证连续性， 失去了原函数的光滑性。
(1) L1(x) 在每个子区间[xi , xi+1](i=0,1,2,,n-1)上是
线性插值多项式;
(2) L1(xi ) yi , i=0,1,2,…,n (3) L1(x) 在区间[a , b]上连续; 则称 L1(x)是f(x)在[a ,b]上的分段线性插值函数。
2.分段线性插值函数的表达式
2
两点三次Hermit插值（续1）
5
直接设 H3 (x) ax3 bx2 cx d
待定系数法求出，但不易推广到高次。
3
基函数法:
令H3(x) y00 (x) y11(x) y00 (x) y11(x)
为使H3(x)是一个次数3的多项式且满足插值条件
H3 (xi ) yi , H3(xi ) yi i 0,1
并在每个 xi , xi子1区间上构造插值多项式，然后把 它们装配在一起，作为整个区间 上a,的b插值函数。
二、分段线性插值
1.问题的提法
定义 设f(x)是定义在[a,b]上的函数，在节点 a= x0< x1<x2<…<xn-1<xn=b,
的函数值为 y0 , y1 ,y2 ,…yn-1 ,yn ,若函数 L1(x)满足条件
各种插值方法比较
各种插值方法比较插值是一种常见的数据处理技术，用于估计缺失数据或填充数据空缺。
在数据分析、统计学和机器学习等领域中，插值可以帮助我们处理缺失数据或者对连续数据进行平滑处理。
常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值、Kriging插值等。
1.线性插值：线性插值是一种简单但广泛使用的插值方法，基于原始数据中的两个点之间的直线来估计缺失点的值。
这种方法适用于数据分布较为均匀的情况，但对于非线性的数据，可能会导致估计值与实际值之间的较大误差。
2.多项式插值：多项式插值是通过使用多项式函数来拟合原始数据，从而估计缺失点的值。
多项式插值方法具有较高的灵活性，可以在不同的数据点之间产生平滑曲线，但在数据点较多时，可能会导致过拟合问题。
3.样条插值：样条插值是一种常见的插值方法，它通过使用分段多项式函数来拟合数据，从而在数据点之间产生平滑曲线。
样条插值方法克服了多项式插值的一些问题，同时在数据点较少的情况下也能有效地估计缺失点的值。
4. Kriging插值：Kriging插值是一种基于统计学和地理学原理的插值方法，它考虑了数据点之间的空间关系，并使用半变异函数来估计缺失点的值。
Kriging插值方法适用于具有空间相关性的数据，例如地理信息系统中的地形数据或环境监测数据。
除了上述常见的插值方法之外，还有一些其他的插值方法，如逆距离加权插值、最近邻插值、高阶插值等。
5.逆距离加权插值：逆距离加权插值方法假设距离越近的数据点对估计值的贡献越大，它根据数据点之间的距离来计算权重，并将其与对应数据点的值进行加权平均来估计缺失点的值。
逆距离加权插值方法适用于数据点密集、分布不均匀的情况，但对于噪声较大或异常值较多的数据，可能会导致估计值的不准确。
6.最近邻插值：最近邻插值方法简单和直观，它假设与缺失点距离最近的已知点的值与缺失点的值相同。
这种方法适用于数据点之间的空间相关性较强，但在数据点分布不均匀或者缺失点周围的数据点值变化较大的情况下，可能会导致估计值的不准确。
53第三节-Newton插值多项式
差商的计算结果要做出一个数据表格
差商表
xk 函数值 一阶差商 二阶差商
三阶差商 ...
x0 f (x0)
f [ x0 , x1]
x1 f (x1)
f [x0, x1, x2]
f [ x1 , x2]
f [x0, x1, x2 , x3] ...
x2 f (x2)
f [x1, x2, x3]
f [ x2 , x3]
一、差商的概念
1. 差商的定义
定义1
称 f [ x0 , xk ]
f ( x0 ) f ( xk ) 为函数 f (x) x0 xk
关于点x0, xk的一阶差商. 一阶差商的差商(均差)
f [ x0 , x1 , xk ]
f [ x0 , xk ] f [ x0 , x1 ] xk x1
可表示为
P2( x) P1( x) a2( x x0 )( x x1 ).
显然它满足条件P2(x0)=f(x0)及P2(x1)=f(x1). 令
P2(x2)=f(x2)，则得
f ( x2 ) f ( x0 ) f ( x1 ) f ( x0 )
a2
P2( x2 ) P1( x2 ) ( x2 x0 )( x2 x1 )
x2 x0
x1 x0
x2 x1
系数a2是函数f(x)的“差商的差商”.
一般情况已知f(x)在插值点上xi(i=0,1, …,n)的值 为f(xi)(i=0,1, …,n)，要求n次插值多项式满足条件
Pn( xi ) f ( xi ), i 0,1, , n,
则Pn(x)可表示为
第三节 牛顿(Newton)插值多项式
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在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。
插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。
早在6世纪，中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。
17世纪之后，I.牛顿，J.-L.拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。
在近代，插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具，又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础，许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。
插值问题的提法是：假定区间[a，b］上的实值函数f（x）在该区间上n＋1个互不相同点x0，x1……xn 处的值是f [x0］，……f（xn），要求估算f（x）在[a，b］中某点的值。
其做法是：在事先选定的一个由简单函数构成的有n＋1个参数C0，C1，……Cn的函数类Φ(C0，C1，……Cn)中求出满足条件P（xi）＝f（xi）（i＝0，1，…… n）的函数P(x)，并以P()作为f()的估值。
此处f（x）称为被插值函数，c0，x1，……xn 称为插值结(节)点，Φ(C0，C1，……Cn)称为插值函数类，上面等式称为插值条件，Φ（C0，……Cn）中满足上式的函数称为插值函数，R（x）＝ f（x）－P（x）称为插值余项。
当估算点属于包含x0，x1……xn 的最小闭区间时，相应的插值称为内插，否则称为外插。
多项式插值这是最常见的一种函数插值。
在一般插值问题中，若选取Φ为n次多项式类，由插值条件可以唯一确定一个n次插值多项式满足上述条件。
从几何上看可以理解为：已知平面上n＋1个不同点，要寻找一条n次多项式曲线通过这些点。
插值多项式一般有两种常见的表达形式，一个是拉格朗日插值多项式，另一个是牛顿插值多项式。
埃尔米特插值对于函数f（x），常常不仅知道它在一些点的函数值，而且还知道它在这些点的导数值。
这时的插值函数P（x），自然不仅要求在这些点等于f(x）的函数值，而且要求P（x）的导数在这些点也等于f（x)的导数值。
这就是埃尔米特插值问题，也称带导数的插值问题。
从几何上看，这种插值要寻求的多项式曲线不仅要通过平面上的已知点组，而且在这些点（或者其中一部分）与原曲线“密切”，即它们有相同的斜率。
可见埃尔米特插值多项式比起一般多项式插值有较高的光滑逼近要求。
分段插值与样条插值为了避免高次插值可能出现的大幅度波动现象，在实际应用中通常采用分段低次插值来提高近似程度，比如可用分段线性插值或分段三次埃尔米特插值来逼近已知函数，但它们的总体光滑性较差。
为了克服这一缺点，一种全局化的分段插值方法——三次样条插值成为比较理想的工具。
见样条函数。
三角函数插值当被插函数是以2π为周期的函数时，通常用n阶三角多项式作为插值函数，并通过高斯三角插值表出。
插值（Interpolation），有时也称为“重置样本”，是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。
有些相机使用插值，人为地增加图像的分辨率。
插值：用来填充图像变换时像素之间的空隙。
如果您认为本词条还有待完善，需要补充新内容或修改错误内容，请编辑词条贡献者（共4名）：zy19842006、laner6810、明明我心521、lewuyang问题的描述与基本概念科学研究和生产实践中,人们经常遇到要求解某个未知函数的问题.在此类问题中,有些函数可以同专业知识,准确地求出来,而有些未知函数只知道变量之间存在函数关系,其他方面知之甚少,因此要想求出这样的问题,通常人们采用实验的方法先获得未知函数y=f(x)在限个点x0,x2,…xn.上的值f〔x0〕,f〔x1〕,…f 〔xn〕这相当给定一个数表若它满足插值条件（1），则有线性方程组它的变元为a0,a1,…,am 由线性代数知识，有当m>n时，线性方程组（2）有无穷多解，m<n时可能无解，只有当m=n时才能有唯一解，对同一组插值条件，最好有插值函数唯一，因此，对n+1个插值点一般选取n次多项式做插值多项式函数，此时在式（2）中有m=n，且它的系数行列式为熟悉的范德蒙行列式因为插值节点互异，故d≠0，故故（2）有唯一解，于是有定理存在唯一一个满足插值条件（1）且次数≤n插值多项式。
插值的目的之一是对为知函数作近似计算。
当用插值函数来近似计算包含插值点的最小闭区间的函数是，称为内插计算，否则称为外插或外推计算。
（内插一般比外插精确，本章主要讨论内插）本章例（1）是内插问题。
拟和拟和问题可以描述为：已知函数y=f（x）在[a，b]上的n+1个点处的函数值这里不一定互异，然后根据在平面上由点对画出的点图（常称为教点图）来选择用什么类型的函数作为逼近函数，若选定φ（x）为逼近函数，再通过拟和条件拟和法可以减少数据f〔xi〕,i=0,1,…,n.的观测误差的影响，通常求出近似函数是一个表达式，且涉及大量数据点。
本章的例（2）是拟和问题。
插值和拟和都是由一组数据点构造一个近似函数。
但它们的近似要求不同，导致其对应的数学方法不同。
一个实际问题。
到底该选用插值还是拟和，可根据实际情况确定。
插值和拟和都属于函数逼近范畴。
插值法插值法是函数逼近的一种重要方法，是数值计算的基本课题。
本节只讨论具有唯一插值函数的多项式插值和分段多项式插值，对其中的多项式插值主要讨论n次多项式插值的方法，即给定n+1各点处的函数值后，怎样构造一个n次插值多项式的方法。
虽然理论上可以用解方程组（2）（那里m=n）得到所求插值多项式，但遗憾的是方程组（2）当n较大时往往是严重是病态的。
故不能用解方程组的方法获得插值多项式。
本节介绍的内容有：lagrange插值，newton插值，hermite插值，分段多项式插值及样条插值。
Lagrange插值Lagrange插值是n次多项式插值，其成功地用构造插值基函数的方法解决了求n次多项式插值函数问题。
★基本思想将待求的n次多项式插值函数pn(x)改写成另一种表示方式，再利用插值条件（1）确定其中的待定函数，从而求出杆值多项式。
Newton插值Newton插值也是n次多项式插值，它提出另一种构造插值多项式的方法，与Lagrange插值相比，具有承袭性和易于变动节点的特点。
★基本思想将待求的n次插值多项式Pn（x）改写为具有承袭性的形式，然后利用插值条件（1）确定Pn（x）的待定系数，以求出所要的插值函数。
Hermite插值Hermite插值是利用未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的,起其提法为:给定n+1个互异的节点x0,x1,……,x n上的函数值和导数值求一个2n+1次多项式H2n+1(x)满足插值条件H2n+1(x k)=y kH'2n+1(x k)=y'k k=0,1,2,……,n (13)如上求出的H2n+1(x)称为2n+1次Hermite插值函数,它与被插函数一般有更好的密合度.★基本思想利用Lagrange插值函数的构造方法,先设定函数形式,再利用插值条件(13)求出插值函数.分段多项式插值插值多项式余项公式说明插值节点越多,误差越小，函数逐近越好，但后来人们发现，事实并非如此，例如：取被插函数,在[-5，5]上的n+1个等距节点：计算出f(xk)后得到Lagrange插值多项式Ln(x),考虑[-5,5]上的一点x=5-5/n,分别取n=2,6,10,14,18计算f(x),Ln(x)及对应的误差Rn(x),得下表从表中可知,随节点个数n的增加,误差lRn(x)l不但没减小,反而不断的增大.这个例子最早是由runge研究,后来人们把这种节点加密但误差增大的现象称为Ronge现象.出现Runge现象的原因主要是当节点n较大时,对应的是高次插值多项式,此差得积累"淹没"了增加节点减少的精度.Ronge现象否定了用高次插值公式提高逼近精度的想法,本节的分段插值就是克服Rounge现象引入的一种插值方法.分段多项式插值的定义为定义2: a=x0<x1<…<xn=b: 取[a,b]上n+1个节点并给定在这些节点上的函数值f(xR)=yR R=0,1,…,n如果函数Φ(x)满足条件i) Φ(x)在[a,b]上连续ii) Φ(x r)=y R ,R =0,1,…,niii) Φ(x)zai 每个小区间[x R,x R+1]是m次多项式,R=0,1,…,n-1则称Φ(x)为f(x)在[a,b]上的分段m次插值多项式实用中,常用次数不超过5的底次分段插值多项式,本节只介绍分段线性插值和分段三次Hermite插值,其中分段三次Hermite插值还额外要求分段插值函数Φ(x)在节点上与被插值函数f(x)有相同的导数值,即★基本思想将被插值函数f〔x〕的插值节点由小到大排序,然后每对相邻的两个节点为端点的区间上用m 次多项式去近似f〔x〕.例题例1 已知f（x）=ln（x）的函数表为：试用线性插值和抛物线插值分别计算f（3.27）的近似值并估计相应的误差。
解：线性插值需要两个节点，内插比外插好因为3.27 （3.2，3.3），故选x0=3.2，x1=3.3，由n=1的lagrange插值公式，有所以有,为保证内插对抛物线插值，选取三个节点为x0=3.2,x1=3.3,x2=3.4,由n=2的lagrange插值公式有故有所以线性插值计算ln3.27的误差估计为故抛物线插值计算ln3.27的误差估计为：显然抛物线插值比线性插值精确。