double ChaShang(int n,vector
double f=0;
double temp=0;
for(int i=0;i temp=Y[i]; for(int j=0;j if(i!=j) temp /= (X[i]-X[j]); f += temp; } return f; } double Newton(double x,vector double result=0; for(int i=0;i double temp=1; double f=ChaShang(i,X,Y); for(int j=0;j temp = temp*(x-X[j]); } result += f*temp; } return result; } 实验过程原始记录 给定函数四个点的数据如下: 试用拉格朗日插值确定函数在x=2.101,4.234处的函数值。 运行得到结果: 已知用牛顿插值公式求的近似值。 运行程序得到结果: 2.26667 实验分析 1、Lagrange插值法和Newton插值法解决实际问题中关于只提供复杂的离散数据的函数求值问题,通过将所考察的函数简单化,构造关于离散数据实际函数f(x)的近似函数P(x),从而可以计算未知点出的函数值,是插值法的基本思路。 2、实际上Lagrange插值法和Newton插值法是同一种方法的两种变形,其构造拟合函数的思路是相同的,而实验中两个实际问题用两种算法计算出结果是相同的。 3、实验所得结果精确度并不高,一方面是因为所给数据较少,另一方面也是主要方面在Win32中C++(www.cppentry.com)中数据类型double精度只有7位,计算机在进行浮点运算时截断运算会导致误差。实际问题中,测量数据也可能导致误差。 4、在解决实际问题中,更多是利用精确且高效的计算机求解。所以解决问题时不仅要构造可求解的算法,更重要是构造合理的可以编写成程序由计算机求解的算法,而算法的优化不仅可以节省时间空间,更能得到更为精确有价值的结果。
