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文档简介
1、我们已经知道插值方法有很多:拉格朗日插值方法、牛顿插值方法和待定系数法。插值的目的是一种数值逼近的手段,而数值逼近是为了获得数学问题的精确解或足够精确的解。那么,插值多项式的次数越高,就越能更好地实现这个目标吗?现在让我们来讨论这个问题。在第五部分,分段低阶插值中,我们已经知道,在n个1节点xi(i=0,1,2,n)上的具有f(x)的第n阶插值多项式Pn (x)的余数假设当节点数增加时会发生什么。从余数项的插值中可以看出,当f(x)足够平滑时,如果随着n的增加,余数项趋于0,这意味着这个目标可以通过增加节点来实现,那么这是真的吗?随着插值节点的增加,虽然插值多项式在更多的插值节点处等于函数f(
2、x)的值,但Pn(x)在两个节点之间可能无法很好地逼近f(x),有时误差会大得惊人。著名的龙格现象证实了这一观点。示例3360 Runge在1901.33361.30333303035中给出了一个示例。在插值多项式的情况下,n=6和n=10参见图3360。从图中可以看出,P10(x)只能在-0.2和0.2的区间内很好地逼近f(x),但在其位置上,P10(x)和f(x)的值相差很大,越靠近终点,逼近效果越差。对于等距节点,如果P6(0.96)=0.4233 p10(0.96)=1.80438 f(0.96)=0.0416,龙格现象表明插值多项式序列不收敛。事实上,严格的理论分析表明,插值多项式序列不收敛,高阶插值不稳定。数值稳定性从数值运算的计算误差来看,对于等距节点的差分形式,由于高阶差分的误差传播,函数值的微小变化会使插值产生很大误差,因此在实际应用中经常采用分段低阶插值。因此,在实践中,插值通常只做一次,两次,最多三次插值多项式。那
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