低次插值法
2.5 分段低次插值法。一、高次插值的龙格(Runge)现象。一、高次插值的龙格(Runge)现象。(插值过程的收敛性问题)。所构造的插值多项式 作为。是否 的次数愈高。利用高次插值多项式的危险性。在20世纪初被Runge发现.。解。不同次数的Lagrange插值多项式的比较图。第二章 函数近似计算的插值法。
低次插值法Tag内容描述：<p>1、第二章 函数近似计算的插值法,2.5 分段低次插值法,Numerical Analysis,2.5 分段低次插值法,一、高次插值的龙格(Runge)现象,(插值过程的收敛性问题),问题:,所构造的插值多项式 作为,近似函数,是否 的次数愈高,逼近 的效果 愈好,即,利用高次插值多项式的危险性,在20世纪初被Runge发现.,例子.,并作图比较.,解:,不同次数的Lagrange插值多项式。</p><p>2、2.5 分段低次插值法,一、高次插值的龙格(Runge)现象,(插值过程的收敛性问题),问题:,所构造的插值多项式 作为,近似函数,是否 的次数愈高,逼近 的效果 愈好,即,利用高次插值多项式的危险性,在20世纪初被Runge发现.,例子.,并作图比较.,解:,不同次数的Lagrange插值多项式的比较图,Runge现象,-5,-4,-3,-2,-1,0。</p><p>3、第五章 函数近似计算的插值问题第五章 函数近似计算的插值问题 5 5 分段低次插值法5 5 分段低次插值法 5 5 分段低次插值法5 5 分段低次插值法 一 高次插值的龙格 Runge 现象一 高次插值的龙格 Runge 现象 插值过程的。</p>
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