整理一下数值分析的笔记~
目录：1. 误差2. 多项式插值与样条插值(THIS)3. 函数逼近4. 数值积分与数值微分5. 线性方程组的直接解法6. 线性方程组的迭代解法7. 非线性方程求根8. 特征值和特征向量的计算9. 常微分方程初值问题的数值解1. 埃尔米特插值多项式定义：设在节点处的函数值为，设在区间[a,b]上具有一阶导数的插值函数，(1) 若要求在区间[a,b]上具有一阶导数(一阶光滑
三次样条插值 Python 三次样条插值 matlab
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2023-05-19 21:15:27
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2点三次Hermite插值多项式解析1.问题的提法 分段三次Hermite插值多项式存在唯一 三.分段三次Hermite插值 2.分段三次Hermite插值的表达式 当 x∈[xi，xi+1]时, 两点Hermite插值 ( i= 0,1,2,···,n-1) 定理： 设 f(x)在[a,b]上具有四阶连续导数，S3(x)是其分段三次Hermite插值函数，则对任一给定的 , 有 * 第四节 He
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2023-06-19 14:50:28
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数学原理 假设源图像A大小为m*n，缩放后的目标图像B的大小为M*N。那么根据比例我们可以得到B(X,Y)在A上的的 对应坐标为A(x,y)=A(X*(m/M),Y*(n/N))。在双线性插值法中，我们选取A(x,y)的最近四个点。而在双立方 插值法中，我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像B(X,Y)处像素值的参数。如图所示： 如图所示P点就是目标图像B在(
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2023-11-20 07:31:13
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1.三次样条插值函数%%三次样条插值
%%bc为boundary conditions(边界条件)，当已知两端点的一阶导数值时为-1，当已知两端的二阶导数时为0，当函数为周期函数时为1
%%X为节点值，Y为函数表达式（attribute=0）或者具体值（attribute=1）
function CSI = Cubic_spline_interpolation(X,Y,precision,at
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2023-07-01 17:59:49
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文章目录前言引入二次样条的原理二次样条代码实现三次样条的原理三次样条代码实现 前言当已知某些点而不知道具体方程时候，最经常遇到的场景就是做实验，采集到数据的时候，我们通常有两种做法：拟合或者插值。拟合不要求方程通过所有的已知点，讲究神似，就是整体趋势一致。插值则是形似，每个已知点都必会穿过，但是高阶会出现龙格库塔现象，所以一般采用分段插值。今天我们就来说说这个分段三次样条插值。引入首先我们先抛开
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2023-07-27 16:48:14
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scipy 三次样条插值 文章目录scipy 三次样条插值scipy.interpolate.CubicSplinescipy.interpolate.PPolyscipy.interpolate.PPoly举例 3次样条插值即用两次连续可微的分段三次多项式插值数据，详细可参考 scipy.interpolate.CubicSpline三次样条数据插值器，用两次连续可微的分段三次多项式插值数据。结
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2023-09-20 09:58:35
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配合阅读： 今天学习了第三种图像缩放的方法，双三次插值法。由于理解能力比较差，看了好久的公式，还是云里雾里，但是为了督促自己学习，还是把已知的部分记录下来。 数学原理维基百科的解释假设源图像A大小为m*n，缩放后的目标图像B的大小为M*N。那么根据比例我们可以得到B(X,Y)在A上的的 对应坐标为A(x,y)=A(X*(m/M),Y*(n/N))。在双线性插值法中，我们选取A(x,y)的最近四个
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2024-10-18 08:57:01
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牛顿插值法是一种重要的插值方法，与拉格朗日插值法在同阶时产生的多项式在化简以后是一样的，余项也是一样的，因此两者只是写法形式不同而已。在针对变化的数据时，其各自独特的写法形式给其适合的应用场景带来了区别。牛顿插值法适用于被插的点不断增多，而且可以很好的复用以前的计算结果。牛顿(Newton)插值Newton 公式中有一些差商、差分的概念及性质我们可以先了解下。插商定义 设有函
优化问题通常涉及以值表形式给出的函数，例如一幅图像。计算这些函数以及他们的导数需要对这些值进行插值。插值表格函数是一
原创
2022-08-28 00:39:14
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重采样(Resample)可生成与原始格网不同空间分辨率的格网DEM，产生的结果运用在匹配遥感图象分辨率以生成三维地形场景，及建立细节层次模型（LOD）等方面。在重采样的过程中，插值计算的方法有最近邻域、距离反转加权、双线性、B样条曲线和双三次样条曲线（Bicubic Spline Interpolation）等。本文详细介绍最后一种方法。1) 在用
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2023-12-05 13:50:59
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样条插值是一种工业设计中常用的、得到平滑曲线的一种插值方法，三次样条又是其中用的较为广泛的一种。本篇介绍力求用容易理解的方式，介绍一下三次样条插值的原理，并附C语言的实现代码。1. 三次样条曲线原理假设有以下节点1.1 定义样条曲线 是一个分段定义的公式。给定n+1个数据点，共有n个区间，三次样条方程满足以下条件：a. 在每个分段区间 （i = 0, 1, …, n-1，x递增）， 都是一个三次
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2024-01-05 17:58:02
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1设计目的、要求 对龙格函数在区间[-1,1]上取的等距节点，分别作多项式插值、三次样条插值和三次曲线拟合，画出及各逼近函数的图形，比较各结果。2设计原理（1） 多项式插值：利用拉格朗日多项式插值的方法，其主要原理是拉格朗日多项式，即：表示待插值函数的个节点，，其中； （2） 三次样条插
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2024-01-24 23:07:00
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文章目录一、分段插值1、三次样条插值 一、分段插值1、三次样条插值三（二）次样条插值就是在任意两点之间插入用三（二）次函数连接，且点的连接处的导数相同。根据过点和点处导数相同可以联立方程求解。概念：三次样条（cubic spline）插值 代码：import numpy as np
import scipy.interpolate as spi
import matplotlib.pyplot
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2023-07-08 17:53:49
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问题对于给出如下的离散数据点，现在想根据如下的数据点来推测时的值，我们应该采用什么方法呢？xf(x)32.54.5172.590.5我们知道在平面上两个点确定一条直线，三个点确定一条抛物线（假设曲线的类型是抛物线），那么现在有四个点，我们很自然的会想到，既然两个点确定一条直线，那么最简单的方法就是，两个点之间连一条线，两个点之间连一条线，最后得到的一种折线图如下：这样我们只要确定x=5时的直线，把
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2024-06-11 10:33:01
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数模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，“模拟产生”一些新的单又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。插值法在数值分析课程中有详细介绍。一维插值函数y = interp1(x0, y0, x, ‘menthod’)**method **指定插值的方法，默认为线性插值。其值可为：‘neares
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2023-09-28 20:47:10
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Background前面提到，可以用合理选择插值点来避免Runge现象
YcoFlegs：[数值计算] 函数近似理论、Runge现象、Chebyshev点、Lesbegue常数zhuanlan.zhihu.com
另一种流行的方法是，使用样条插值，分段处理。k阶样条插值可以连续可微k-1次。还是以
为例：
一个trivial的情况是，线
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2023-11-09 12:36:48
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样条插值是一种工业设计中常用的、得到平滑曲线的一种插值方法，三次样条又是其中用的较为广泛的一种。本篇介绍力求用容易理解的方式，介绍一下三次样条插值的原理，并附C语言的实现代码。1. 三次样条曲线原理假设有以下节点1.1 定义样条曲线 是一个分段定义的公式。给定n+1个数据点，共有n个区间，三次样条方程满足以下条件：a. 在每个分段区间 （i = 0, 1, …, n-1，x递增
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2023-09-24 22:22:54
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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。与拟合不用经过每个已知点不同，插值需要经过每个已知点，另外并不是阶数越高越好，因为高阶插值容易出现龙格现象，即插值后在区间两端点处波动极大，产生明显的震荡。三次样条插值作为一种常见的插值方法，这里记录一下其基本概念及求解过程。一、基本概念设在区间\([a, b]\)上存在\(n+1\)个已知数据点如
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2024-05-22 15:54:31
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一、实验目的及要求掌握用MATLAB计算拉格朗日、分段线性、三次样条三种插值的方法，改变节点的数目，对三种插值结果进行初步分析。掌握用MATLAB作线性最小二乘的方法。通过实例学习如何用插值方法与拟合方法解决实际问题，注意二者的联系和区别。二、实验内容7.1插值与拟合Lagrange插值：对给定n个插值节点x1,x2,…,xn及对应函数值y1,y2,…,yn，利用(n-1)次lagrange插值多
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2023-11-14 09:59:08
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