插值法与数值微分精选PPT.ppt
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1、关于插值法与数值微分第1页,讲稿共78张,创作于星期二引引 言言 插值法在工程及建筑设计中应用十分广泛。例如,已知一天插值法在工程及建筑设计中应用十分广泛。例如,已知一天24小时的逐时室外气温、综合温度、冷热负荷等值,需要知道其他任意小时的逐时室外气温、综合温度、冷热负荷等值,需要知道其他任意时刻的值,即可应用插值计算求得;又如,我国工业企业采取通风和时刻的值,即可应用插值计算求得;又如,我国工业企业采取通风和空气调节设计规范中,仅给出了有限个地区相应有限个方位的夏季太空气调节设计规范中,仅给出了有限个地区相应有限个方位的夏季太阳辐射热总强度值,以及透过窗玻璃的太阳总辐射强度值,至于其它阳辐射
2、热总强度值,以及透过窗玻璃的太阳总辐射强度值,至于其它任意方位(任意方位(0-350)的中间值,也要用插值法求得。因此,插值)的中间值,也要用插值法求得。因此,插值法的研究很有必要。法的研究很有必要。实际中,实际中,f(x)多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据;多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据;或者或者f(x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x)来逼近来逼近f(x)。这个过程就是曲线拟合。这个过程就是曲线拟合。第2页,讲稿共78张,创作于星期二 常用曲线拟合方法:插值法、最小二乘法插值法、最小二乘法 自然地,希望g(x)通过所有的离散
3、点x0 x1x2x3x4xg(x)f(x)本章学习插值法本章学习插值法曲线拟合的几何意义曲线拟合的几何意义曲线拟合的几何意义曲线拟合的几何意义第3页,讲稿共78张,创作于星期二第4页,讲稿共78张,创作于星期二插值函数的几何意义插值函数的几何意义yx第5页,讲稿共78张,创作于星期二2-1 线性插值和抛物插值线性插值和抛物插值一、线性插值一、线性插值yxy=()图图 2-1第6页,讲稿共78张,创作于星期二优点:优点:计算简单,以直线代替曲线。缺点:缺点:精度低,误差大。改进:改进:多用一些点。第7页,讲稿共78张,创作于星期二【例例】已知某多叶调节风阀。当叶片数为已知某多叶调节风阀。当叶片数
4、为n=3时,叶片与时,叶片与气流方向呈各种角度气流方向呈各种角度时。某局部阻力系数时。某局部阻力系数值如下表表示:值如下表表示:求当求当等于等于30时,多叶调节风阀的局部阻力系数时,多叶调节风阀的局部阻力系数的线形插值。的线形插值。并将其代入线性插值公式,有并将其代入线性插值公式,有第8页,讲稿共78张,创作于星期二几何意义:通过三点A、B、C的抛物线代替曲线其中 为待定常数。若将A,B,C三点分别代入上式会得到一个有唯一解的三元一次方程,从而 即可确定,但求起来比较麻烦。第9页,讲稿共78张,创作于星期二简便算法:见下一页见下一页第10页,讲稿共78张,创作于星期二抛物插值公式:(二次插值公
5、式)稍加整理即得抛物插值公式。第11页,讲稿共78张,创作于星期二【例3】分别计算下列各题:1)利用100和121求平方根115;2)利用100,121和144求平方根115。解:用线形插值求解问题1)与所求平方根的实际值10.72387比较,得到了具有三位有效数字的结果10.71428。第12页,讲稿共78张,创作于星期二用抛物插值求解问题2)与平方根实际值10.7238比较,10.72275551具有四位有效数字,显然比线形插值的结果好。一般地说,抛物插值比线形插值近似程度要好些。第13页,讲稿共78张,创作于星期二一、拉格朗日插值公式:一、拉格朗日插值公式:问题提出:问题提出:这节就具有
6、一般形式的代数插值问题(即已知函数 在n+1个点上的函数值 求一个n次多项式 ,并满足条件 ,)来讨论如何构造其插值多项式 。2-2 拉格朗日插值多项式拉格朗日插值多项式第14页,讲稿共78张,创作于星期二第15页,讲稿共78张,创作于星期二第16页,讲稿共78张,创作于星期二这就是所要求的插值多项式,称为拉格朗日(拉格朗日(Lagrange)插值多项式插值多项式。当n=1时,就得出线形插值多项式,n=2时,就得出抛物插值多项式。第17页,讲稿共78张,创作于星期二二、拉格朗日插值余项:二、拉格朗日插值余项:插值余项:插值余项:定理:定理:第18页,讲稿共78张,创作于星期二证明:证明:当当
7、X X为节点时,两边皆为为节点时,两边皆为0 0,显然成立。,显然成立。下设下设 X X 不为节点。作辅助函数不为节点。作辅助函数第19页,讲稿共78张,创作于星期二即问题得证。即问题得证。这个定理所讲的余项用起来有一定的困难,因为实际计算时,只是给出 的一张数据表,并未给出具体的解析式子,故 并不知道,所以 也就无法得到。第20页,讲稿共78张,创作于星期二第21页,讲稿共78张,创作于星期二【例例4 4】在例在例3 3中分别用线性插值中分别用线性插值 和抛物插值计算了和抛物插值计算了 的近似值,的近似值,试估计它们的截断误差。试估计它们的截断误差。第22页,讲稿共78张,创作于星期二第23
8、页,讲稿共78张,创作于星期二第24页,讲稿共78张,创作于星期二解:记解:记由插值多项式有由插值多项式有故故根据余项公式,若能估计出根据余项公式,若能估计出的上界的上界 ,那么将有那么将有第25页,讲稿共78张,创作于星期二三、插值误差的事后估计法三、插值误差的事后估计法第26页,讲稿共78张,创作于星期二利用余项公式知:利用余项公式知:第27页,讲稿共78张,创作于星期二稍加整理得:稍加整理得:这种用计算的结果来估计误差的办法,通常称为事后估计,在计算中是常用的,这种估计误差的方法,将贯穿我们计算方法这门课程的始终。第28页,讲稿共78张,创作于星期二四、拉格朗日插值多项式的优缺点:四、拉
9、格朗日插值多项式的优缺点:优点:优点:拉格朗日插值多项式结构对称,使用方便 缺点:缺点:a.不具备递推性不具备递推性,当需要增加节点时需要重新计算;b.龙格(龙格(RungeRunge)现象)现象:高次拉格朗日插值多项式稳定性差,对于计算过程的舍入误差十分敏感,当插值节点增多时,不能保证非节点处的插值精度得到改善,有时反而误差更大。龙格就给出了一个例子:设被插值函数第29页,讲稿共78张,创作于星期二取等矩节点 ,作拉格朗日插值多项式 。当 n=10 时,函数 及插值多项式 的图形如下所示。由图可见,在区间-0.2,0.2上 比较接近 ,但在区间-1,1两端则误差很大。当 n 增大时,部分区间
10、上插值多项式截断误差偏大的现象更重。这种现象称龙格现象龙格现象。-11x0.51.01.5y0龙格现象为避免龙格现象和不稳定,通常限定为避免龙格现象和不稳定,通常限定n7n7,不采用高次插值多项,不采用高次插值多项式。式。第30页,讲稿共78张,创作于星期二2-3 分段插值法分段插值法问题提出:问题提出:适当提高插值多项式的次数,可以提高计算的精确度,但次数太高又会产生不好的效果。因为次数越高,计算越繁,积累误差就越大;曲线就会出现过多的扭摆。当局部插值点有微小变动时,就可能引起曲线大幅度的变化,使计算很不稳定。因此,插值多项式次数越高,其所求得的插值越显得不可靠,从而也大大降低了它的工程应用
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