本程序对cosx函数进行插值,取步长为0.1,因此x的值为0.00,0.10,0.20,0.30,对应的y值为cos(0.00),cos(0.10),cos(0.20),cos(0.30),其实本程序Horner方法(又称秦九韶算法)效率更高,计算更加准确 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int factorial(int n);      //声明阶乘函数 double average_devia

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n

牛顿插值法的原理,在维基百科上不太全面,具体可以参考这篇文章.同样贴出,楼主作为初学者认为好理解的代码. function p=Newton1(x1,y,x2) %p为多项式估计出的插值 syms x n = length(x1); %差商的求法 for i=2:n f1(i,1)=(y(i)-y(i-1))/(x1(i)-x1(i-1)); end for i=2:n for j=i+1:n f1(j,i)=(f1(j,i-1)-f1(j-1,i-1))/(x1(j)-x1(j-i)); en

函数名 功能Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项式及其

1.前言 在SharePoint 2010版本,在首页面直接"选择显示语言"的菜单(如下图所示),如下图 : 在sharepoint2013和sharepoint2016并非如此. 这里首先需要安装语言包,SharePoint2016语言包下载地址: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=51492 SharePoint2013语言包下载地址: https://www.microsoft.com/zh-cn/d

1. 已知函数在下列各点的值为   0.2 0.4 0.6 0.8 1.0   0.98 0.92 0.81 0.64 0.38 用插值法对数据进行拟合,要求给出Lagrange插值多项式和Newton插值多项式的表达式,并计算插值多项式在点的值. 程序: x=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0]; y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38]; x0=[0.2 0.28 0.44 0.76 1 1.08]; [f,f0]=Lagrange(x,y,x0) function [

现场赛大佬打印的代码,观摩了一哈. 写了注释,贴一下,好好学习.%%%PKU 代码: //树上差分(LCA) #include<bits/stdc++.h> #define For(i,x,y) for (int i=x;i<y;i++) #define fi first #define se second #define pb push_back #define mp make_pair #define lf else if #define dprintf(...) fprintf(s

插值公式为: 差商递归公式为: # -*- coding: utf-8 -*- #Program 0.4 Newton Interpolation import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #递归求差商 def get_diff_quo(xi, fi): if len(xi) > 2 and len(fi) > 2: return (get_diff_quo(xi[:len(xi)-1], fi[:len(fi)-1]) - get_

灰度差分统计特征有: 平均值:​ 对比度:​ 熵:​ i表示某一灰度值,p(i)表示图像取这一灰度值的概率 close all;clear all;clc; % 纹理图像的灰度差分统计特征 J = imread('qiang1.jpg'); A = double(J); [m,n] = size(A); B = A; C = zeros(m,n); for i=1:m-1 for j=1:n-1 B(i,j) = A(i+1,j+1); C(i,j) = abs(round(A(i,j)-B(i

y = x + b   ->    y-x = b   主对角线上,行下标与列下标之差相等y = -x + b  ->    y+x = b   副对角线上,行下标与列下标之和相等主对角线共有15条副对角线共有15条列有8条每个皇后占位以后,相当于占用一条主对角线,一条副对角线和一条列定义三个占位buf,分别为列,主对角线,副对角线.b可以作为占位符下标索引副对角线的b可能是负值 #include <stdio.h> #include <stdio.h> #includ

本来想加个密码的,后来一想全HE就咱们这几个人,外省的dalao愿看也没事儿,就公开算了,省得加密码各种麻烦. 先补这两天的题解吧……如果有空的话我可能会把上次联考的题解补上= =(中午没睡觉,现在困得很,根本没法写题…… Day 1 算算算number 感觉出题人出题的时候zz了吧,费了半天搞出来一个极其麻烦还跑得慢的做法是要闹哪样啊…… 算了,写一写$O(nk)$做法的推导过程吧,虽然其实非常好推…… 首先定义$S_i$表示到$1~i$位置的前缀和,并且规定$S_0=0$,那么 \begin

来自:Poll的笔记 - 博客园 链接:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 阅读目录 1.顺序查找 2.二分查找 3.插值查找 4.斐波那契查找 5.树表查找 6.分块查找 7.哈希查找 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找.本文简单概括性的介绍了常见的七种查找算法,说是七种,其实二分查找.插值查找以及斐波那契查找都可以归为一类--插值查找.插值查找和斐波那契查找是

概要 完成一个程序,作用是统计一个文件夹下面所有文件的代码行数.输入是一个文件夹的绝对路径,输出是代码行数.所以此程序的新特点有两个: 统计某一文件夹下的所有文件: 可以任意指定本机硬盘上任何位置的某一个文件夹. 前言 在上一篇随笔中熟悉了文件的基本操作.但仍然有改进的余地:统计特定文件时,还是需要手动输入文件名.如果文件数量很多怎么办?可不可以直接统计某个文件夹下面的所有文件的代码行数?今天解决的就是这个问题. 思考 我们已经解决了一个问题:写一个带有文件操作的C语言程序,输入文件名,输出此文

一.实验目的 在己知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)=yi (i=0,1,……, n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi处成立(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式 四.实验程序 import matplotlib.

一.实验目的 在己知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)=yi (i=0,1,……, n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi处成立(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式 四.实验程序    (1).m文件 %输入的量:X

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

插值:求过已知有限个数据点的近似函数 拟合:已知有限个数据点,求近似函数,不要求过已知数据点,只要求在某种意义下在这些点的误差最小 (一)插值方法 一.拉格朗日多项式插值 1.插值多项式 就是做出一个多项式函数,经过给出的n个节点,并尽可能的接近原函数,将点带入多项式函数得到一个线性方程组 当系数矩阵满秩时,有唯一解.而,系数矩阵的行列式为 这是一个范德蒙德行列式,只要各个节点不同时,行列式就不为0,因此可得,一定能够解出系数方程 还有些指标 2.拉格朗日插值多项式 3.MATLAB实现 fun

在假期利用Python完成了<数值分析>第二章的计算实习题,主要实现了牛顿插值法和三次样条插值,给出了自己的实现与调用Python包的实现--现在能搜到的基本上都是MATLAB版,或者是各种零碎的版本. 代码如下: (第一题使用的自己的程序,第二第三题使用的Python自带库) import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from numpy.linalg import s

转自 基于GDAL的栅格图像空间插值预处理——C语言版 基于GDAL的栅格图像预处理 前言 栅格数据和矢量数据构成空间数据的主要来源,怎样以开源方式读取并处理这些空间数据?目前有多种开源支持包,这里只介绍GDAL包.GDAL包的优点是支持库简洁.支持栅格和矢量.与多种开发平台结合.OpenGis方式读取空间数据,有利于自己编写程序进行图像预处理和智能识别等等,比如:遥感影像的降噪.锐化:红外图像的林火识别:工厂监控视频识别等等.本文中利用GDAL包读取高程栅格DEM,并添加气象自动站点的数据,进

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法? ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性.当求好经过\(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\)共n+1个点的插值曲线时候,如果再增加一个点,由Lagrange插值法通式\[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_i)}y_k\]可以知道,当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数. 2.牛顿

一.介绍Newton和lagrange插值:给出一组数据进行Newton和lagrange插值,同时将结果用plot呈现出来1.首先是Lagrange插值:根据插值的方法,先对每次的结果求积,在对结果求和,完成插值. 2.newton插值:先要建立差商表,差商表的建立的时候,每次减去的x[0]都是对角的元素,因此需要注意. 二.实现 import matplotlib.pyplot as plt import math # ====================================