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數(shù)學(xué)系本科生畢業(yè)論文(存儲版)

2025-02-17 17:17上一頁面

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【正文】 定義幾個過程變量,a,b1,b2,c,d,e,j,w1,w2,l,L,newx,newy,P;S5:輸入已知的數(shù)組的組數(shù),用j表示,當j在[0,20]之間時,繼續(xù),當輸入的數(shù)不在此范圍時,提示錯誤,并重新輸入,知道正確為止。 L=0。\n)。 scanf(%f,amp。\n)。k++) { b1=x[k]。 if(e!=0) { w2=w2*e。*/ L=L+l。f=j1。 e=b1a。 w2=w2*c。2 退出 。寫完一個程序只能說完成任務(wù)的一半(甚至不到一半)。 我們依次鍵入, ,;經(jīng)過運算,我們可以得到如下的結(jié)果:我們可以看到, 374,這個結(jié)果和6位有效數(shù)字的正弦函數(shù)表完全一樣。既不需要熟練的操作技巧,又不需要花費大量的時間和精力。[3]王洪玉,從范德蒙行列式到拉格朗日插值公式,滄州師范學(xué)院學(xué)報,1990年第04期。[12]戴聚嶺,多項式差值在工程計算中的應(yīng)用,福建電腦,2006年04期。[9]徐小麗,拉格朗日插值法在工程應(yīng)用中的算法實現(xiàn),林區(qū)教學(xué),2010年01期。在溫度自動控制系統(tǒng)中的熱電偶和溫 度的對應(yīng)關(guān)系,當采用計算機輔助分析和控制時,必須將這些關(guān)系曲線離散化,然后運用插值法進行數(shù)學(xué)分析,最終得到我們需要的結(jié)果。這樣這個算法的可行性得證。在本論文中,主要對程序計算結(jié)果的精確性進行檢驗。 } if(flag==0) { return 0。 } printf(\n)。 w1=1。i=f。newx)。*/ l=b2*w1/f。 w1=w1*c。 for(k=0。2,牛頓插值。i++) { printf(第%d組為:\n,i+1)。j)。 w1=1?!独窭嗜詹逯捣ㄔ诠こ虘?yīng)用中的算法實現(xiàn)》[9]介紹拉格朗日插值法在現(xiàn)實分析中的應(yīng)用,并通過C語言程序來實現(xiàn)這一數(shù)學(xué)分析法的自動化,為復(fù)雜的工程分析研究提供了一條數(shù)學(xué)算法的捷徑。:稱為函數(shù)關(guān)于點,的一階均差。當給定一張有個點的函數(shù)表以后,要構(gòu)造一個函數(shù)滿足兩個條件,即(1):是一個不超過次的多項式;(2):在給定點上與取相同值,即= ?! 〔逯凳且环N逼近的方法。在很多實際問題中都傾向于函數(shù)來表示某種內(nèi)在聯(lián)系或規(guī)律,但是呢,有相當?shù)囊徊糠趾瘮?shù)都只能通過實驗和觀測來了解。 設(shè)函數(shù)在區(qū)間上有定義,且已知在點上的值,……。為了研究函數(shù)整體的變化規(guī)律,以及實際的需要,我們往往要求出不再上的情形。但是,終究沒有形成系統(tǒng)的理論。最后,總結(jié)了一下本論文的主要研究成果和應(yīng)用前景。 Newton interpolation ?!稊?shù)值分析》[1]對此作了詳細介紹,最近50多年來計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,以及輕重工業(yè)等各方面實際問題的需要,促使插值法得到了更進一步的發(fā)展。這樣確定的函數(shù)就是我們想要得到的插值函數(shù)。已知在區(qū)間上有個點,以及他們對應(yīng)的函數(shù)值,下面我們求次數(shù)不超過的多項式,使得=。從代數(shù)的角度來說,拉格朗日插值法可以給出一個恰好穿過二維平面上若干個已知點的多項式函數(shù)。插值基函數(shù)的描述在《拉格朗日插值基函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)》[5]中十分詳細。 通過推倒,我們已經(jīng)得到次插值基函數(shù)可表示為,……,為節(jié)點=,故插值多項式可表示為=.令,所以拉格朗日插值多項式可以寫為:.3牛頓插值法 利用插值基函數(shù)很容易得到拉格朗日插值多項式,它的公式結(jié)構(gòu)緊湊,整齊,很方便我們的記憶與使用,這在理論分析中非常重要。階均差可以表示成函數(shù)值,…,的線性組合,如下:=: 借助均差的定義,一次插值多項式可以表示為而二次插值多項式可以表示為根據(jù)均差定義,將x看成是上的一點,可以得到,將上面的式子,后一式帶入前一式,得到,其中以上(x)我們稱為牛頓插值多項式。并通過循環(huán)語句輸入所有的數(shù)組;S6:選擇要計算的插值類型,或退出;S7:如果選擇1,計算拉格朗日插值時,先輸入要插入的新數(shù)值newx
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