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分段插值法课件例并作图比较、解:不同次数得Lagrange插值多项式得比较图Runge现象结果表明,并不就是插值多项式得次数越高,插值效果越好,精度也不一定就是随次数得提高而升高,这种现象在上个世纪初由Runge发现,故称为Runge现象、
3.5分段插值法从上可知,如果插值多项式得次数过高,可能产生Runge现象,因此,在构造插值多项式时常采用分段插值得方法。一、分段线性Lagrange插值构造Lagrange线性插值1、分段线性插值得构造显然--------(1)--------(2)我们称由(1)(2)式构成的插值多项式为分段线性Lagrange插值多项式也称折线插值,如右图曲线得光滑性较差在节点处有尖点但如果增加节点得数量减小步长,会改善插值效果因此则n次Lagrange插值多项式得余项为2、分段线性插值得误差估计二、分段二次Lagrange插值分段线性插值得光滑性较差,且精度不高因此,当节点较多时,可根据情况构造分段二次插值构造Lagrange二次插值1、分段二次插值得构造上式称为分段二次Lagrange插值2、分段二次插值得误差估计由于大家学习辛苦了,还是要坚持继续保持安静例:解:(1)、分段线性Lagrange插值得公式为同理(2)、分段二次Lagrange插值得公式为分段低次Lagrange插值得特点计算较容易可以解决Runge现象但插值多项式分段插值曲线在节点处会出现尖点插值多项式在节点处不可导三、
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