插值计算与插值多项式课件.ppt

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1、插值计算与插值多项式第1页，此课件共32页哦插值问题描述插值问题描述v设已知某个函数关系设已知某个函数关系 在某些离散点上的函数值：在某些离散点上的函数值：根据这些已知数据来构造函数：根据这些已知数据来构造函数 的一种简单的的一种简单的近似表达式近似表达式,以便于计算点以便于计算点 的函数值的函数值 ，或计算函数的一阶、二阶导数值。或计算函数的一阶、二阶导数值。()fxx0 x0yy1y1nyny1x1nxnx,0,1,ixxin()yf x()yf x第2页，此课件共32页哦y=f(x)y=p(x)简单的说，插值的目的就是根据给定的数据表，寻找一个简单的说，插值的目的就是根据给定的数据表，寻

2、找一个解析形式解析形式的函数的函数p(x)，近似代替，近似代替f(x)第3页，此课件共32页哦 6.1 插值法的数学描述插值法的数学描述设函数设函数y=f(x)在区间在区间 a,b 上连续上连续,是是 a,b 上取定的上取定的n+1个互异节点个互异节点,且在这些点处的函数值且在这些点处的函数值 为已知为已知 ,即即 若存在一个若存在一个f(x)的近的近似函数似函数 ,满足满足则称则称 为为f(x)的一个的一个插值函数插值函数,f(x)为为被插函数被插函数,点点xi为为插值节点插值节点,R(x)=称为称为插值余项插值余项,区间区间 a,b 称为称为插值区间插值区间,插值点在插值区间内的称为插值点

3、在插值区间内的称为内插内插,否则称否则称外插外插 nxxx,10)(,),(),(10nxfxfxf)(iixfy)(x),2,1()()(nixfxpii)(xp)()(xpxf第4页，此课件共32页哦插值的几何意义第5页，此课件共32页哦6.2 拉格朗日（拉格朗日（Lagrange）插值）插值 为了构造满足插值条件为了构造满足插值条件 (i=0,1,2,n)的便于使用的插值多项式的便于使用的插值多项式P(x),P(x),先考察几种简单情形先考察几种简单情形,然后再推广到一般形式。然后再推广到一般形式。6.2.1 线性插值与抛物插值线性插值与抛物插值（1）线性插值）线性插值线性插值是代数插值

4、的最简单形式。假设给定了函数线性插值是代数插值的最简单形式。假设给定了函数f(x)f(x)在两个互异的点在两个互异的点 ，的值，的值，,现要求用线性函数现要求用线性函数 近似地代替近似地代替f(x)f(x)。选。选择参数择参数a和和b,使使 。称这样的线性函数。称这样的线性函数P(x)P(x)为为f(x)f(x)的线性插值函数的线性插值函数。)()(iixfxp0 x1x)(),(1100 xfyxfybaxxp)()1,0)()(ixfxpii第6页，此课件共32页哦线性插值线性插值线性插值多项式线性插值多项式 第7页，此课件共32页哦由直线两点式可知，通过由直线两点式可知，通过A，B的直线

5、方程为的直线方程为 它也可变形为它也可变形为 显然有：显然有：)()()(1001010 xpxxxxyyyxp01011010)(,)(xxxxxlxxxxxl第8页，此课件共32页哦记记可以看出可以看出的线性组合得到，其系数分别为的线性组合得到，其系数分别为 ，0y1y01(),()lx l x0 x1x称称 为节点为节点 ,的线性插值基函数的线性插值基函数1001()xxlxxx0110()xxl xxx011010110()xxxxL xyyxxxx第9页，此课件共32页哦线性插值基函数线性插值基函数满足下述条件满足下述条件01(),()lx l x1001ix0 x1x0()lx1(

6、)l x并且他们都是一次函数。并且他们都是一次函数。注意他们的特点对下面的推广很重要注意他们的特点对下面的推广很重要于是线性插值函数可以表示为与基函数的线性组合于是线性插值函数可以表示为与基函数的线性组合 1100)()()(yxlyxlxp第10页，此课件共32页哦例例6.1 6.1 已知已知 ,求求1010011121115y解解:这里这里x0=100，y0=10，x1=121，y1=11,利用线性利用线性插值插值 1110012110010121100121)(xxxp714.10)115(115py第11页，此课件共32页哦例例6.2 已知已知y=f(x)的函数表的函数表 求线性插值多

7、项式求线性插值多项式,并计算并计算x=1.5 的值的值X 1 3 y 1 225.1)5.1()5.1()1(2121311313)(10100101pfxxxyxxxxyxxxxxp解解:由线性插值多项式公式得由线性插值多项式公式得第12页，此课件共32页哦这就是二次插值问题。其几何意义是用经过这就是二次插值问题。其几何意义是用经过3个点个点 的抛物线的抛物线 近似代替曲线近似代替曲线 ,如下图所示。因此也称之为抛物插值。如下图所示。因此也称之为抛物插值。（2）抛物插值 抛物插值又称二次插值，它也是常用的代数插值之一。设已知f(x)在三个互异点x0，x1，x2的函数值y0，y1，y2，要构造

8、次数不超过二次的多项式0122)(axaxaxP)2,1,0()(iyxPii),(),(),(221100yxyxyx)(xPy)(xfy 使满足二次插值条件：使满足二次插值条件：第13页，此课件共32页哦抛物插值函数抛物插值函数因过三点的二次曲线为抛物线，故称为抛物插值。因过三点的二次曲线为抛物线，故称为抛物插值。y y=L2(x)y0 y1 y1 y=f(x)O x0 x1 x2 x 第14页，此课件共32页哦为了与下一节的为了与下一节的Lagrange插值公式比较插值公式比较,仿线性插值仿线性插值,用基函用基函数的方法求解方程组。先考察一个特殊的二次插值问题：数的方法求解方程组。先考察

9、一个特殊的二次插值问题：求二次式求二次式 ,使其满足条件：使其满足条件：)(0 xl0)(,0)(,1)(201000 xlxlxl这个问题容易求解。由上式的后两个条件知这个问题容易求解。由上式的后两个条件知:是是 的两个零点。于是的两个零点。于是 21,xx)(0 xl)()(210 xxxxcxl再由另一条件再由另一条件 确定系数确定系数 1)(00 xl)(12010 xxxxc)()()(2010210 xxxxxxxxxl从而导出从而导出 第15页，此课件共32页哦P(x)的参数的参数 直接由插值条件决定，直接由插值条件决定，即即 满足下面的代数方程组：满足下面的代数方程组：210,

10、aaa210,aaa222221012121100202010yxaxaayxaxaayxaxaa222211200111xxxxxx该三元一该三元一次方程组次方程组的系数矩阵的系数矩阵 的行列式是范德蒙行列式，当的行列式是范德蒙行列式，当 时，时，方程组的解唯一。方程组的解唯一。210 xxx第16页，此课件共32页哦类似地可以构造出满足条件：类似地可以构造出满足条件：的插值多项式的插值多项式 0)(,0)(,1)(210111xlxlxl)()()(2101201xxxxxxxxxl及满足条件：及满足条件：的插值多项式的插值多项式 0)(,0)(,1)(120222xlxlxl)()()(

11、1202102xxxxxxxxxl这样构造出来的这样构造出来的 称为抛物插值的基函数称为抛物插值的基函数 )(),(),(210 xlxlxl取已知数据取已知数据 作为线性组合系数作为线性组合系数,将基函数将基函数 线性组合可得线性组合可得 210,yyy)(),(),(210 xlxlxl212021012101200201021)()()()()()()(yxxxxxxxxyxxxxxxxxyxxxxxxxxxP容易看出容易看出,P(x),P(x)满足条件满足条件 )2,1,0()(iyxPii第17页，此课件共32页哦例6.3 已知x=1,4,9 的平方根值,用抛物插值公式,求(x0 x

12、1)(x0 x2)(xx1)(xx2)y0+(x1x0)(x1x2)(xx0)(xx2)y1+(x2x0)(x2x1)(xx0)(xx1)y2p2(7)=x0=1,x1=4,x2=9y0=1,y1=2,y2=3(14)(19)(74)(79)*1+(41)(49)(71)(79)*2+(91)(94)(71)(74)*3=2.7p2(x)=7第18页，此课件共32页哦例例6.4 已知函数已知函数y=f(x)在节点上满足在节点上满足 x x0 x1 x2 y y0 y1 y2 求二次多项式求二次多项式 p(x)=a0+a1x+a2x2 使之满足使之满足 p(xi)=yi i=0,1,2解解:用待

13、定系数法用待定系数法,将各节点值依次代入所求多项式将各节点值依次代入所求多项式,得得解上述方程解上述方程,将求出的将求出的a0,a1,a2 代入代入p(x)=a0+a1x+a2x2 即得所求二次多项式即得所求二次多项式 201202012120122aa x a xyaa x a xyaa x a xy第19页，此课件共32页哦v我们看到，两个插值点可求出一次插值多项式我们看到，两个插值点可求出一次插值多项式p1(x)，而三，而三个插值点可求出二次插值多项式个插值点可求出二次插值多项式p2(x)。当插值点增加。当插值点增加到到n+1个时，我们可以利用个时，我们可以利用Lagrange插值方法写

14、出插值方法写出n次次插值多项式插值多项式pn(x)，如下所示：，如下所示：已知已知n+1个节点处的函数值个节点处的函数值iy0y1yixnx0 x1xny求一个求一个n次插值函数次插值函数()nL x满足满足()(1,2,)niL xyin6.2.2 拉格朗日插值多项式拉格朗日插值多项式第20页，此课件共32页哦构造各个插值节点上的基函数构造各个插值节点上的基函数 满足如下条件满足如下条件()(0,1,)il xin1000010000010 xix1x2xnx0()lx1()l xn()lx第21页，此课件共32页哦与推导抛物插值的基函数类似与推导抛物插值的基函数类似,先构造一个特殊先构造一

15、个特殊n次多项式次多项式 的插值问题的插值问题,使其在各节点使其在各节点 上满足上满足)(xliix0)(,0)(,1)(,0)(,0)(110nkkkkkkkkxlxlxlxlxl)(0)(1)(kikixlkiik即即:由条件由条件 ()()知知,都是都是n n次次 的零点的零点,故可设故可设 0)(ikxlki nkkxxxxx,1110)(xlk第22页，此课件共32页哦)()()()(1110nkkkkxxxxxxxxxxAxl其中其中 为待定常数。由条件为待定常数。由条件 ,可求得可求得 kA1)(kkxlkA1)(0nkjjjkkxxA于是于是 nkjjjkkxxA0)(1代入上

16、式代入上式,得得nkjjjkjnkjjjknkjjjkxxxxxxxxxl000)()()(称称 为关于基点为关于基点 的的n n次插值基函数次插值基函数(i=0,1,(i=0,1,n),n)(xlkix第23页，此课件共32页哦以以n+1个个n次基本插值多项式次基本插值多项式为基础为基础,就能直接写出满足插值条件就能直接写出满足插值条件的的n次代数插值多项式。次代数插值多项式。事实上，由于每个插值基函数事实上，由于每个插值基函数都是都是n次值多项式次值多项式,所以他们的线性组合所以他们的线性组合),1,0)(nkxlk),2,1,0()()(nixfxPiinnyxlyxlyxlxP)()(

17、)()(1100),1,0)(nkxlknkkkyxlxP0)()(是次数不超过是次数不超过n n次的多项式次的多项式,称形如上式的插值多项式为称形如上式的插值多项式为n次拉格朗日插值多项式。并记为次拉格朗日插值多项式。并记为 )(xLn第24页，此课件共32页哦例例6.5 求过点求过点(0,1)、(1,2)、(2,3)的三点插值多项式的三点插值多项式13)12)(02()1)(0(2)21)(01()2)(0(1)20)(10()2)(1()(xxxxxxxxp解解:由由Lagrange 插值公式插值公式（给定的三个点在一条直线上）（给定的三个点在一条直线上）2120210121012002

18、01021)()()()()()()(yxxxxxxxxyxxxxxxxxyxxxxxxxxxP第25页，此课件共32页哦例例6.6 已知已知f(x)的观测数据的观测数据 x 0 1 2 4 f(x)1 9 23 3 构造构造Lagrange插值多项式插值多项式解解 四个点可构造三次四个点可构造三次Lagrange插值多项式插值多项式:基函数为基函数为 1478781)40)(20)(10()4)(2)(1()(230 xxxxxxxlxxxxxxxl38231)41)(21)(01()4)(2)(0()(231xxxxxxxl2324541)42)(12)(02()4)(1)(0()(第26

19、页，此课件共32页哦xxxxxxxl12181241)24)(14)(04()2)(1)(0()(233Lagrange插值多项式为插值多项式为)()(303xlyxLkkk)(3)(23)(9)(3210 xlxlxlxl12144541123xxx为便于上机计算为便于上机计算,常将拉格朗日插值多项式可改写成常将拉格朗日插值多项式可改写成 nknkiiikiknxxxxyxL00)(第27页，此课件共32页哦34)()()()()(2333221100 xxyxlyxlyxlyxlxp 例例6.7 已知已知f(x)的观测数据的观测数据 x 1 2 3 4f(x)0 -5 -6 3构造插值多项

20、式构造插值多项式 解解:四个点可以构造三次插值多项式四个点可以构造三次插值多项式,将数据将数据 代入插值公式，有代入插值公式，有 这个例子说明这个例子说明p(x)的项数不超过的项数不超过n+1项，但可以有缺项。项，但可以有缺项。第28页，此课件共32页哦x0 x1 xixi+1 xn-1 xny=f(x)y=p(x)ab在插值区间在插值区间 a,b 上用上用插值多项式插值多项式p(x)近似代替近似代替f(x),除了在插值除了在插值节点节点xi上没有误差外，在其它点上一般是存在误差的。上没有误差外，在其它点上一般是存在误差的。若记若记 R(x)=f(x)-p(x)则则 R(x)就是用就是用 p(

21、x)近似代替近似代替 f(x)时的时的截断误差截断误差,或称或称插值余项插值余项我们可根据后面的定理来估计它的大小。我们可根据后面的定理来估计它的大小。6.2.3 插值多项式的误差插值多项式的误差 第29页，此课件共32页哦定理定理 设设f(x)在在 a,b 有有n+1阶导数，阶导数，x0,x1,xn 为为 a,b 上上n+1个互异的节点个互异的节点,p(x)为满足为满足 p(xi)=f(xi)(i=1,2,n)的的n 次插值多项次插值多项 式，式，那么对于任何那么对于任何x a,b 有插值余项有插值余项)()!1()()()()()1(xnfxpxfxRn其中其中a b 且依赖于且依赖于xb

22、axxxxxxxxxniin,),()()()(010第30页，此课件共32页哦0，使得|x(a,b)由于 (x)一般无法确定，因此式R(x)只能用作余项估计。如果)()1(xfn1nM)()1(xfn1nM|)(|)!1(|)(|11xnMxRnnn在区间(a,b)上有界，即存在常数 则有余项估计),()(),)(2)()(1010 1xxxxxxxxfxR第31页，此课件共32页哦对于线性插值，其误差为对于线性插值，其误差为对于抛物插值（二次插值），其误差为对于抛物插值（二次插值），其误差为baxxxxfxPxfxR,)()(21)()()(10 baxxxxxxfxPxfxR,)()()(61)()()(210 第32页，此课件共32页哦