牛頓插值公式擬合多項式
#牛頓插值公式 x = [] y = [] step = [] n = input() n = int(n) for i in range(n) : xi = input() xi = int(xi) x.append(xi) for i in range(n) : yi = input() yi = int(yi) y.append(yi) temp = [] for i in range(1, 3) : temp.clear() for j in range(i, 3) : temp.append((y[j] - y[j - 1]) / (x[j] - x[j - i])) index = 0 for j in range(i, 3) : y[j] = temp[index] index += 1 k = input() k = float(k) print(y[0] + y[1] * (k - x[0]) + y[2] * (k - x[0]) * (k - x[1]))
相關推薦
牛頓插值公式擬合多項式
#牛頓插值公式 x = [] y = [] step = [] n = input() n = int(n) for i in range(n) : xi = input() xi = int(xi) x.append(xi) for i in range(n
MATLAB--條件插值、二維插值、擬合
%% 樣條邊界條件插值 x=linspace(0,2*pi,15); y=sin(x); plot(x,y,'o') hold on% complete p=csape(x,y,'complete',[2,2]); x1=linspace(0,2*pi,150); y1=pp
迴歸、插值、擬合(1)--區別於聯絡
2.多項式插值:用一個多項式來近似代替資料列表函式,並要求多項式通過列表函式中給定的資料點。(插值曲線要經過型值點。) 3.多項式逼近:為複雜函式尋找近似替代多項式函式,其誤差在某種度量意義下最小。(逼近只要求曲線接近型值點,符合型值點趨勢。) 4.多項式擬合:在插值問題中考慮給定資料點的誤差,只要求
計算方法中插值與擬合的區別與聯絡
插值和擬合都是函式逼近或者數值逼近的重要組成部分 他們的共同點都是通過已知一些離散點集M上的約束,求取一個定義 在連續集合S(M包含於S)的未知連續函式,從而達到獲取整體規律的 目的,即通過"窺幾斑"來達到"知全豹"。 簡單的講,所謂擬合是指已知某函式的若干離散函式值{f1,f2,…,fn},
多項式插值公式
情況下 什麽 rod 情況 插值 math pla \n inline 拉格朗日插值公式 背公式吧,沒什麽好說的了。。。 假裝\(P\)是一個關於\(x\)的\(n\)次多項式,我們已經知道了\(P(i),i\in[0,n]\)的值。 \[P(x)=\sum_{i=0}^n
Python實現牛頓插值法(差商表)
插值 ima proc 保存 append ces fun shadow 計算 def func(x,y,X,infor=True): list2=[y[0]] # 差商表的對角線的第一個元素始終是y0 count=1 while(T
Python 實現牛頓插值演算法
匯入標頭檔案 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np import pandas as pd import math %matplotlib inline 得到差商表函
java實現牛頓插值法
本程式碼經過本人優化後可直接執行,感謝支援! import java.util.Scanner; public class Newton_interpolation { /*拷貝向量*/ private static void copy_ve
10個重要的演算法C語言實現原始碼:拉格朗日,牛頓插值,高斯,龍貝格,牛頓迭代,牛頓-科特斯,雅克比,秦九昭,冪法,高斯塞德爾
(一)拉格朗日插值多項式 #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <alloc.h> &n
MATLAB實現牛頓插值的源程式
function yi=Newton(x,y,xi) %Newton插值方法,給定一系列插值的點(x,y),得到在x=xi處的,牛頓插值多項的值yi n=length(x); m=length(y); if m~=n error('x,y的長度不一樣,請重新輸入!'); return end
機器學習迴歸演算法擬合多項式
code:import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression, RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV from sklearn.preprocessing impor
Pytorch 系列教程之一 使用Pytorch擬合多項式(多項式迴歸)
使用Pytorch來編寫神經網路具有很多優勢,比起Tensorflow,我認為Pytorch更加簡單,結構更加清晰。希望通過實戰幾個Pytorch的例子,讓大家熟悉Pytorch的使用方法,包括資料集建立,各種網路層結構的定義,以及前向傳播與權重更新方式。比如這裡給出
利用均差的牛頓插值法(Newton)
函式f的零階均差定義為 ,一階定義均差為: 一般地,函式f 的k階均差定義為: 或者上面這個式子求的k+1階均差 利用均差的牛頓插值法多項式為: 簡單計算的時候可以觀看下面的差商(均差)表: 怎麼利用差商表計算,可以看下面這個例子: 正常的話還有一個餘項,在本
【數值分析】插值法:拉格朗日插值、牛頓插值
給定函式四個點的資料如下: 試用拉格朗日插值確定函式在x=2.101,4.234處的函式值。 執行得到結果: 已知用牛頓插值公式求的近似值。 執行程式得到結果: 2.26667 實驗分析 1、Lagrange插值法和Newton插值法解決實際問題中關於只提供複雜的離散資料的函式求值問題,通過將所考察的函式
實驗二:Newton牛頓插值法之C語言程式碼
牛頓插值法與拉格朗日插值法類似,只不過是同一個插值多項式的不同表達形式,所以它們誤差也是相等的.題目: x | 0.56160 | 0.56280 | 0.56401 | 0.56521 | y | 0.82741 | 0.82659 | 0.82577
擬合多項式演示overfitting
# 預先匯入庫 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures import matplotlib.pyplot as plt import numpy
插值 回歸 擬合 逼近的區別
簡單的 曲線 .... 規律 n) 連續 recommend 條件 集合 1回歸一般指線性回歸,是求最小二乘解的過程。在求回歸前,已經假設所有型值點同時滿足某一曲線方程,計算只要求出該方程的系數 2多項式插值:用一個多項式來近似代替數據列表函數,並要求多項式通過列表函
多項式插值(記公式)
clas 關於 rac class sum isp line mat 多項式 若\(P(x)\)是關於\(x\)的\(n\)次多項式,那麽只要知道\(0\)到\(n\)的點值就可以推出所有的點值了 \[P(x)=\sum_{i=0}^{n}(-1)^{n-i}P(i)\fr
matlab做三維線性擬合(多元線性迴歸,準確來說不叫插值)
matlab三維擬合(多元線性迴歸) 問題描述 今天同學問了我一個問題,大概意思是給了你三列輸入資料,一列輸出資料,想用一個線性超平面做一個最小二乘擬合(注意這裡不能叫插值)。 一點思考 剛聽到這個問題,同學說的是做插值,說想要做一個插值,這種說法不準確的,不想說迴歸的話
數模演算法-資料擬合、引數估計、插值等資料處理演算法
Matlab函式呼叫進行處理 資料擬合 資料擬合是什麼意思我就不介紹了,首先介紹下常用的資料擬合方法 其中直線的擬合可歸結為多項式中次數為1的擬合。除了上述的線性擬合,還存在非線性擬合。 多項式曲線擬合 只給最簡單的實現例子,其他控制代碼值詳查