Интерполяционный полином лагранжа. Интерполяция функции многочленами лагранжа Многочлен Ньютона с конечными разностями

ИНТЕРПОЛИРОВАНИЕ

При исследовании явлений природы с помощью математического аппарата используются различные функции.

Функции могут задаваться различными способами. Простейший из них – задание аналитического выражения, которое дает возможность по любым допустимым значениям аргумента вычислить значение функции. На практике такие случаи бывают весьма редко.

Часто функции определяются бесконечными рядами. Вычисление значений функции с помощью бесконечного ряда – довольно громоздкая операция, требующая сходимости и достаточного количества членов ряда.

Функция может быть представлена неопределенным интегралом или дифференциальным уравнением.

Во всех случаях, когда значения функции либо невозможно точно вычислить, либо вычисление слишком громоздко, прибегают к составлению таблиц функции, если эта функция встречается в различных задачах. Таким образом, мы приходим к табличному заданию функции, то есть такому, когда функция
определяется таблицей своих значений при заданных значениях аргументов , i=1,2,…n:

Табличные значения функции и аргумента называют узлами таблицы .

Разность двух соседних значений аргумента называется шагом таблицы
. Если эта разность изменяется, то таблица называется таблицей с переменным шагом, если разность неизменна, то это таблица с постоянным шагом. Стараются строить таблицы с постоянным шагом. Шаг, вообще говоря, не может быть очень малым, иначе сильно возрастает объем таблицы.

Обычно таблица располагается так, что аргумент (например, время) возрастает.

При решении задач естествознания, как правило, приходится иметь дело со случаями, когда нужны значения функции не только для табличных значений аргумента (узлов). Так, например, часто требуется знать координаты Солнца относительно Земли, но почти всегда не в 0 h Всемирного времени, как дается в Астрономическом ежегоднике, а в определенные промежуточные моменты.

Поэтому имеет большое практическое значение следующая задача: дана табличная функция; необходимо найти способ приближенного определения значений функции для произвольных значений аргумента, не совпадающих с узлами таблицы.

Если значение аргумента задано внутри области табличных значений аргумента, то указанную задачу называют задачей интерполяции ; если же значение аргумента задано вне табличной области, то говорят об экстраполяции .

Интерполирование по табличной функции сводится к приближению табличной функции другой, легко вычисляемой функцией. Выражение для этой легко вычисляемой функции используется для интерполяции: заданное значение аргумента подставляется в нее и производятся вычисления.

Построение приближения табличной функции представляет неопределенную задачу и требует дополнительных соглашений.

Во-первых, надо условиться относительно класса функций, используемых для приближения. Очевидно, желательна возможность легкого вычисления функции по заданному значению аргумента. Этому условию удовлетворяют алгебраические полиномы , которые чаще всего и используются для приближения.

Если табличная функция периодическая и приближение нужно в области, охватывающей весь период, то используют тригонометрические полиномы . Когда периодическую функцию нужно приблизить только на небольшой части периода, то обычно используют алгебраические полиномы.

Во-вторых, надо потребовать, чтобы приближение было возможно лучшим. Что значит «лучшим»? На практике употребляют различные критерии наилучшего приближения. Мы примем такой: приближающий полином, который должен точно представлять узлы таблицы. То есть интерполяционный полином должен на графике пройти через все точки (узлы) табличной функции. По этой причине интерполяция с указанным условием называется точечной интерполяцией .

Если какая-либо величина изменяется пропорционально времени, то разность значений через равные промежутки времени постоянна. В этом случае, можно применить простейшее линейное интерполирование.

Если за 24 часа величина Х изменяется равномерно на , то ее значение для момента t часов, прошедших после момента t 0 равно

.

Но такого практически никогда не бывает, разность соседних значений в таблице изменяется, и иногда сложным образом. Можно допустить линейное интерполирование, если не требуется большой точности. Но если надо получить значение табличной функции с той же точностью, что и в узлах, то, согласно принятым соглашениям, надо строить интерполяционный полином.

Интерполяционный полином Лагранжа

Предположим, имеется таблица из двух столбцов
,
,
. Требуется найти полином низшей степени, который принимает значениядля каждого аргумента:
, то есть совпадающий со значениями табличной функции в узлах. Приближенно будем считать, что для любого значения аргументаt
,
. Подобное приближенное равенство называют интерполяционной формулой. Итак, надо найти интерполяционную формулу, а затем оценить ее погрешность.

Найдем, прежде всего, полином (многочлен), который принимает значение 1 в одной узловой точке и 0 во всех других. Очевидно несложная функция

,

где штрих у знака произведения означает
, является требуемым полиномом степениn-1.

Заметим, что через n точек однозначно можно провести полином степени не выше n-1, например, через 2 точки можно однозначно провести прямую (кривую 1-го порядка), через 3 точки – параболу (кривую 2-го порядка) и т.д.

Легко проверить, что
равен 1, если
; и 0, когда
. Домножим
на, полученный полином
принимает значениев j-й узловой точке и равен нулю во всех других узлах. Поэтому сумма таких полиномов будет принимать значениядля аргумента:

,

Отметим: j – порядковый номер промежуточного полинома
в сумме, строящей полином Лагранжа;i – номер любого узла таблицы.

В общем случае

Это и есть искомый полином степени n-1, проходящий через все n узлов таблицы
:
,
.

Впервые интерполяционный полином Лагранжа был опубликован в 1795 году.

Подчеркнем: если дано n узловых точек, то соответствующий полином степени n-1, проходящий через эти точки, однозначно (в пределах ошибок округления) определен, независимо от способа построения и системы обозначений. Если используются разные узловые точки, то, конечно, полиномы могут быть различными, но одинаковые узловые точки должны приводить к одинаковым полиномам (в пределах ошибок округления).

Потребовав, чтобы полином принимал значения для каждого аргумента, мы построили полином Лагранжа. Если потребовать, чтобы полином принимал не только значения табличной функции в узлах, но и первая производная от полинома была равна первой производной табличной функции в узлах, то мы построим полином Эрмита.

Пример . Дана таблица

n=2. Согласно
;

Согласно
;
.

. Подставляя числа

.

Это интерполяционный полином 1-го порядка – прямая.

Для t = 2, L = 4.5.

Пример . Дана таблица

Построить интерполяционный полином Лагранжа и найти значение L (2).

n=3. Согласно ;

Согласно

.

Это интерполяционный полином 2-го порядка – парабола.

Для t = 2, L = 7.33.

На этом рисунке показан график полинома Лагранжа, построенного по 5-ти узлам – полином 4-го порядка.

На этом рисунке показан график полинома Лагранжа, построенного по 8-ти узлам – полином 7-го порядка.

Из рисунков видно, что значения табличной функции между узлами полиномом Лагранжа представляются неудовлетворительно. Кроме того, полином Лагранжа неудобен для практического использования. На практике обычно известна требуемая точность результата, а множество используемых узлов можно выбирать.

Лабораторная работа №2

Приближение функций, заданных таблично

Цель лабораторной работы

Приобретение практических навыков в построении интерполяционного многочлена Лагранжа и использование его для вычисления приближенных значений функций вне узлов интерполяции.

Приобретение практических навыков построения аппроксимирующих функций (аналитических зависимостей) по совокупности дискретных экспериментальных данных об изменениях значений функции при изменениях значений аргумента.

Задание

Для функций, заданных в таблице 1:

· построить интерполяционный многочлен Лагранжа и вычислить по нему значения функции для заданных значений аргумента;

· изучить технологию расчетов интерполяционных многочленов в Excel;

Для функций, заданных в таблице 2:

· Вычислить коэффициенты аппроксимирующих многочленов 1-й и 2-й степени, записать многочлены и построить их графики, на которые нанести также заданные табличные точки (расчеты выполнить в виде таблиц);

· изучить технологию регрессионного анализа с помощью Excel.

Интерполирование функций

Постановка задачи

Для функций, заданных таблицами их значений на конечном интервале, возникает необходимость вычисления значений функций для значений аргументов, отсутствующих в таблице. Тогда строят функцию, которая в заданных точках принимает заданные значения, а в остальных точках интервала приближенно представляет заданную функцию. А затем вычисления значений функции для любых значений аргумента в области определения заданной таблично функции выполняют по построенной функции. Задача интерполирования – построение такой приближенной функции. Чаще всего интерполирующую функцию отыскивают в виде алгебраического многочлена. Геометрически задача интерполирования заключается в построении кривой , проходящей через заданную таблично систему точек.

Интерполяционная формула Лагранжа

Пусть функция в точках соответственно принимает значения .Требуется построить многочлен степени не выше n, принимающий в точках (узлах интерполирования) значения . Расстояние между узлами интерполирования может быть различным. Решение этой задачи – многочлен Лагранжа.

Интерполяционная формула Лагранжа в общем виде

где – базисные функции, числитель которых содержит все разности , а знаменатель – все разности за исключением .

При этом в точках значения многочлена и функции совпадают. При других значениях разность в общем случае отлична от нуля и представляет собой истинную ошибку метода. Величина является остаточным членом интерполяции.

Пример 1.1. Запишем интерполяционный многочлен для функции, заданной тремя точками:

Построить интерполяционный многочлен Лагранжа и вычислить приближенно значение функции для .

Для построения интерполяционного многочлена воспользуемся формулой при :

Проверяем значения функции для узлов интерполяции:

Вычисляем

Интерполяционную формулу в Ехсеl можно построить достаточно простым способом. С практической точки зрения главная проблема заключается в вычислении в произвольной точке значений базисных функций.

Пример 1.2. Запишем интерполяционный многочлен для функции, заданной шестью точками:

На рис. 1.1 представлены исходные данные, по которым будет выполняться интерполяция. На этом же рисунке проиллюстрирован процесс определения первой базисной функции.

В диапазоне ячеек А6:А11 представлены заданные значения аргументов функции, а в диапазоне ячеек В6:В11 – значения функции для узловых точек аргумента. В ячейку А2 вводится значение аргумента, для которого необходимо вычислить значение интерполяционного полинома. Значение полинома будет выводиться в ячейке В2. Важным моментом является заполнение ячеек в диапазоне С6:С11, где будут отображаться значения базисных функций в точке, указанной в ячейке А2. Именно по этим значениям и значениям ячеек из диапазона А6:А11 определяется значение интерполяционного полинома (ячейка В2).

Диапазон С6:С11 заполняется так: отдельно первая и последняя ячейки диапазона, а все остальные ячейки - распространением одной формулы. В частности, в ячейку С6 вводится формула

ПРОИЗВЕД(А2-А7:А11)/ ПРОИЗВЕД(А6-А7:А11),

согласно которой определяется первая базисная функция. Сразу следует отметить, что и эта формула, и все прочие формулы из диапазона С6:С11, вводятся как формулы для диапазонов, т.е. с помощью нажатия комбинации клавиш Ctrl+Shift+Enter. Причина состоит в том, что аргументами функции ПРОИЗВЕД() указываются результаты арифметическихопераций с диапазонами.

ПРОИЗВЕД($A$2-$A$6:A6;$A$2-A8:$A$11)/ПРОИЗВЕД(A7-$A$6:A6;A7-A8:$A$11).

Абсолютные и относительные ссылки в формуле подобраны так, чтобы при ее копировании в следующие ячейки, ссылки на начальную А6 и конечную А11 ячейки диапазона, равно как и на ячейку А2 со значением переменной, для которой вычисляется базисная функция (и весь полином), оставались неизменными. Это абсолютные ссылки. Вместе с тем, в процессе копирования формулы произведения в ней вычисляются без учета значения аргумента в той строке, где размещена формула. После ввода формулы в ячейку С7 данная формула с помощью маркера заполнения копируется во все ячейки, вплоть до С10 (Рис. 1.2).

Наконец, в ячейку С11 необходимо ввести формулу

ПРОИЗВЕД(А2-А6:А10)/ ПРОИЗВЕД(А11-А6:А10).

Поскольку формулы из начальной С6 и конечной С11 ячеек диапазона С6:С11 никуда копировать не предполагается, то и ссылки там относительные. Результат можно видеть на рис. 1.3.

После этого осталось только вычислить интерполяционный полином. Для этого достаточно в ячейку В2 ввести формулу

СУММПРОИЗВ(В6:В11;С6:С11)

Эта формула вводится как обычная, то есть нужно нажать клавишу Enter. Результат представлен на рис. 1.4.

На рис. 1.5 проиллюстрирована ситуация, когда в качестве аргумента указано узловое значение. Как и следовало ожидать, в узловой точке значение интерполяционного полинома равно табличному значению функции в этой точке, а все базисные функции, кроме той, что соответствует указанному узлу, равны нулю. Отличная от нуля базисная функция равна единице.

Пусть на отрезке в некоторой последовательностиузловзадана функциясвоими значениями, где. Задача алгебраического интерполирования состоит в построении многочленастепени, удовлетворяющего условию интерполирования:.

Известно, что существует единственный полином степени не выше , принимающий в исходных точках заданные значения. Коэффициентыполиномаможно определить из системы уравнений:

Определитель этой системы есть определитель Вандермонда, и, следовательно, система имеет единственное решение.

Пример. Построить интерполяционный многочлен , совпадающий с функциейв точках.

Решение. Пусть , поэтому имеем

Поэтому при.

Многочлен Лагранжа

Будем искать многочлен в виде линейной комбинации множеств степени :.

При этом потребуем, чтобы каждый многочлен во всех узлах интерполяции, за исключением одного, где он равен 1. Легко проверить, что этим условиям отвечает многочлен вида

.

Действительно, . Причислитель выражения равен 0. По аналогии получим:

,

Подставив эти формулы в исходный многочлен, получим:

Эта формула называется интерполяционным многочленом Лагранжа.

Пример. Построить интерполяционный многочлен Лагранжа , совпадающий с функциейв точках

.

Решение. Составим таблицу

Подставляя эти значения в формулу Лагранжа, получим:

Если функция непрерывно дифференцируема до-го порядка включительно, то остаточный член интерполяционного многочлена в форме Лагранжа имеет вид

где – внутренняя точка минимального отрезка, содержащего узлы интерполированияи точку.

Многочлен Ньютона с конечными разностями

Рассмотрим случай равноотстоящих узлов интерполяции, т. е. – называется шагом.

Введем понятие конечных разностей. Пусть известны значения функции в узлах . Составим разности значений функции:

Эти разности называются разностями первого порядка.

Можно составить разности второго порядка:

Аналогично составляются разности k-го порядка:

Выразим конечные разности непосредственно через значение функции:

Таким образом, для любого k можно записать:

Запишем эту формулу для значений разности в узле :

Используя конечные разности, можно определить

Перейдем к построению интерполяционного многочлена Ньютона. Этот многочлен будем искать в виде

График многочлена должен проходить через заданные узлы, то есть . Используем эти условия для нахождения коэффициентов многочлена:

Найдем отсюда коэффициенты :

Таким образом, для любого -го коэффициента формула примет вид

.

Подставляя эти формулы в выражение многочлена Ньютона, получим его следующий вид:

Полученную формулу можно записать в другом виде. Для этого введем переменную .

В этом случае

С учетом этих соотношений формулу многочлена Ньютона можно записать в виде

Полученное выражение может аппроксимировать данную функцию на всем отрезке изменения аргумента. Однако более целесообразно (с точки зрения повышения точности расчетов и уменьшения числа слагаемых в полученой формуле) ограничиться случаем, то есть использовать эту формулу для всех. Для других случаев вместопринять, еслипри. В этом случае интерполяционный многочлен можно записать в виде

Полученная формула называется первым интерполяционным многочленом Ньютона для интерполяции вперед. Эту интерполяционную формулу обычно используют для вычисления значений функции в точках левой половины рассматриваемого отрезка. Это объясняется следующим: разности вычисляются через значения функции, причем. Из-за этого при больших значенияхмы не можем вычислить высших порядков.

Для правой половины рассматриваемого отрезка разности лучше вычислять справа налево. В этом случае , то есть, и интерполяционный многочлен Ньютона можно получить в виде:

Полученная формула называется вторым интерполяционным многочленом назад.

Пример. Используя интерполяционный полином Ньютона, вычислить , где функциязадана таблицей

Решение. Составляем таблицу конечных разностей.

Для вычисления положим в интерполяционном многочлене Ньютона впередтогдаи

Пример. Задана таблица. Найти .

При вычислении положим

.

При вычислении положим

.

Оценим погрешности формул Ньютона вперед и назад:

Формулы приближенного дифференцирования основаны на первой интерполяционной формуле Ньютона. Интерполяционный многочлен Ньютона имеет вид

Производя перемножение биномов, получим

так как , то

Аналогично можно вычислять производные функции любого порядка.

В некоторых случаях требуется находить производные функций в основных табличных точках. Так как табличное значение можно считать за начальное, то положив, имеем

Для производной многочлена Ньютона первого порядка погрешность может быть вычислена по формуле ,

где – число конечных разностей в многочлене Ньютона.

Пример. Найти функции, заданной таблично.

Решение.

Вычисляя погрешность, получим:

.

Действительно, .

Таким образом, результаты совпадают до четвертого знака.

Будем строить интерполяционный полином в виде

где – многочлены степени не выше п, обладающие следующим свойством:

Действительно, в этом случае полином (4.9) в каждом узле x j , j=0,1,…n , равен соответствующему значению функции y j , т.е. является интерполяционным.

Построим такие многочлены. Поскольку при x=x 0 ,x 1 ,…x i -1 ,x i +1 ,…x n , можно следующим образом разложить на множители

где с – постоянная. Из условия получим, что

Интерполяционный полином (4.1), записанный в форме

называют интерполяционным полиномом Лагранжа.

Приближенное значение функции в точке x * , вычисленное с помощью полинома Лагранжа, будет иметь остаточную погрешность (4.8). Если значения функции y i в узлах интерполирования x i заданы приближенно с одинаковой абсолютной погрешностью , то вместо точного значения будет вычислено приближенное значение , причем

где – вычислительная абсолютная погрешность интерполяционного полинома Лагранжа. Окончательно имеем следующую оценку полной погрешности приближенного значения .

В частности, полиномы Лагранжа первой и второй степени будут иметь вид

а их полные погрешности в точке x *

Существуют другие формы записи того же интерполяционного полинома (4.1), например, рассматриваемая далее интерполяционная формула Ньютона с разделенными разностями и ее варианты. При точных вычислениях значения Рn(х *) , получаемые по различным интерполяционным формулам, построенным по одним и тем же узлам, совпадают. Наличие же вычислительной погрешности приводит к различию получаемых по этим формулам значений. Запись многочлена в форме Лагранжа приводит, как правило, к меньшей вычислительной погрешности .

Использование формул для оценки погрешностей, возникающих при интерполировании, зависит от постановки задачи. Например, если известно количество узлов, а функция задана с достаточно большим количеством верных знаков, то можно поставить задачу вычисления f(x *) с максимально возможной точностью. Если, наоборот, количество верных знаков небольшое, а количество узлов велико, то можно поставить задачу вычисления f(x *) с точностью, которую допускает табличное значение функции, причем для решения этой задачи может потребоваться как разрежение, так и уплотнение таблицы.

§4.3. Разделенные разности и их свойства.

Понятие разделенной разности является обобщенным понятием производной. Пусть в точках x 0 , x 1 ,…x n заданы значения функций f(x 0), f(x 1),…,f(x n) . Разделенные разности первого порядка определяются равенствами

разделенные разности второго порядка – равенствами,

а разделенные разности k -го порядка определяются следующей рекуррентной формулой:

Разделенные разности обычно помещаются в таблицу следующего вида:

Рассмотрим следующие свойства разделенных разностей.

1. Разделенные разности всех порядков являются линейными комбинациями значений f(x i) , т.е. имеет место следующая формула:

Докажем справедливость этой формулы индукцией по порядку разностей. Для разностей первого порядка

Формула (4.12) справедлива. Предположим теперь, что она справедлива для всех разностей порядка .

Тогда, согласно (4.11) и (4.12) для разностей порядка k=п+1 имеем

Слагаемые, содержащие f(x 0) и f(x n +1) , имеют требуемый вид. Рассмотрим слагаемые, содержащие f(x i) , i=1, 2, …,n . Таких слагаемых два - из первой и второй сумм:

т.е. формула (4.12) справедлива для разности порядка k=п+1 , доказательство закончено.

2. Разделенная разность есть симметрическая функция своих аргументов x 0 , x 1 ,…x n (т.е. не меняется при любой их перестановке):

Это свойство непосредственно следует из равенства (4.12).

3. Простую связь разделенной разности f и производной f (n) (x) дает следующая теорема.

Пусть узлы x 0 , x 1 ,…x n принадлежат отрезку и функция f(x) имеет на этом отрезке непрерывную производную порядка п . Тогда существует такая точка xÎ , что

Докажем сначала справедливость соотношения

Согласно (4.12) выражение в квадратных скобках есть

f .

Из сравнения (4.14) с выражением (4.7) для остаточного члена R n (x)=f(x)-L n (x) получим (4.13), теорема доказана.

Из этой теоремы вытекает простое следствие. Для полинома п -ой степени

f(x) = a 0 x n +a 1 x n -1 +…a n

производная порядка п , очевидно, есть

и соотношение (4.13) дает для разделенной разности значение

Итак, у всякого многочлена степени п разделенные разности порядка п равны постоянной величине – коэффициенту при старшей степени многочлена. Разделенные разности высших порядков
(больше п ), очевидно, равны нулю. Однако этот вывод справедлив лишь в случае отсутствия вычислительной погрешности у разделенных разностей.

§4.4. Интерполяционный полином Ньютона с разделенными разностями

Запишем интерполяционный полином Лагранжа в следующем виде:

где L 0 (x) = f(x 0)=y 0 , а L k (x) – интерполяционный полином Лагранжа степени k , построенный по узлам x 0 , x 1 , …,x k . Тогда есть полином степени k , корнями которого являются точки x 0 , x 1 , …,x k -1 . Следовательно, его можно разложить на множители

где A k – постоянная.

В соответствии с (4.14) получим

Сравнивая (4.16) и (4.17) получим, что и (4.15) примет вид

который носит название интерполяционного полинома Ньютона с разделенными разностями.

Этот вид записи интерполяционного полинома более нагляден (добавлению одного узла соответствует появление одного слагаемого) и позволяет лучше проследить аналогию проводимых построений с основными построениями математического анализа.

Остаточная погрешность интерполяционного полинома Ньютона выражается формулой (4.8), но ее, с учетом (4.13), можно записать и в другой форме

т.е. остаточная погрешность может быть оценена модулем первого отброшенного слагаемого в полиноме N n (x *).

Вычислительная погрешность N n (x *) определится погрешностями разделенных разностей. Узлы интерполяции, лежащие ближе всего к интерполируемому значению x * , окажут большее влияние на интерполяционный полином, лежащие дальше – меньшее. Поэтому целесообразно, если это возможно, за x 0 и x 1 взять ближайшие к x * узлы интерполирования и произвести сначала линейную интерполяцию по этим узлам. Затем постепенно привлекать следующие узлы так, чтобы они возможно симметричнее располагались относительно x * , пока очередной член по модулю не будет меньше абсолютной погрешности входящей в него разделенной разности.

Полином Лагранжа

Интерполяцио́нный многочле́н Лагра́нжа - многочлен минимальной степени, принимающий данные значения в данном наборе точек. Для n + 1 пар чисел , где все x i различны, существует единственный многочлен L (x ) степени не более n , для которого L (x i ) = y i .

В простейшем случае (n = 1 ) - это линейный многочлен, график которого - прямая, проходящая через две заданные точки.

Определение

Этот пример показывает интерполяционный многочлен Лагранжа для четырёх точек (-9,5) , (-4,2) , (-1,-2) и (7,9) , а также полиномы y j l j (x) , каждый из которых проходит через одну из выделенных точек, и принимает нулевое значение в остальных x i

Пусть для функции f (x ) известны значения y j = f (x j ) в некоторых точках. Тогда мы можем интерполировать эту функцию как

В частности,

Значения интегралов от l j не зависят от f (x ) , и их можно вычислить заранее, зная последовательность x i .

Для случая равномерного распределения по отрезку узлов интерполяции

В указанном случае можно выразить x i через расстояние между узлами интерполяции h и начальную точку x 0 :

и, следовательно,

Подставив эти выражения в формулу базисного полинома и вынеся h за знаки перемножения в числителе и знаменателе, получим

Теперь можно ввести замену переменной

и получить полином от y , который строится с использованием только целочисленной арифметики . Недостатком данного подхода является факториальная сложность числителя и знаменателя, что требует использования алгоритмов с многобайтным представлением чисел.

Внешние ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Полином Лагранжа" в других словарях:

Форма записи многочлена степени п(интерполяционного многочлена Лагранжа), интерполирующего заданную функцию f(х).в узлах х 0, x1,..., х п: В случае, когда значения х i являются равноотстоящими, т. е. с помощью обозначений (х x0)/h=t формула (1)… … Математическая энциклопедия

В математике, многочлены или полиномы от одной переменной функции вида где ci фиксированные коэффициенты, а x переменная. Многочлены составляют один из важнейших классов элементарных функций. Изучение полиномиальных уравнений и их решений… … Википедия

В вычислительной математике многочлены Бернштейна это алгебраические многочлены, представляющие собой линейную комбинацию базисных многочленов Бернштейна. Устойчивым алгоритмом вычисления многочленов в форме Бернштейна является алгоритм… … Википедия

Многочлен минимальной степени, принимающий данные значения в данном наборе точек. Для пар чисел, где все различны, существует единственный многочлен степени не более, для которого. В простейшем случае (… Википедия

Интерполяционный многочлен Лагранжа многочлен минимальной степени, принимающий данные значения в данном наборе точек. Для n + 1 пар чисел, где все xi различны, существует единственный многочлен L(x) степени не более n, для которого L(xi) = yi.… … Википедия

Интерполяционный многочлен Лагранжа многочлен минимальной степени, принимающий данные значения в данном наборе точек. Для n + 1 пар чисел, где все xi различны, существует единственный многочлен L(x) степени не более n, для которого L(xi) = yi.… … Википедия

О функции, см.: Интерполянт. Интерполяция в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Многим из тех, кто сталкивается с научными и инженерными расчётами часто … Википедия

О функции, см.: Интерполянт. Интерполяция, интерполирование в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Многим из тех, кто сталкивается с научными и… … Википедия