数值分析

插值、逼近与微分方程数值解法

共 4 篇文章
一阶微分方程的数值逼近(数值分析)

一阶微分方程的数值逼近(数值分析)

一阶初值问题 设$f(y,t)$在区域$G:0\le t\le T,|y|<\infty$上连续,对于一个给定的常微分方程$\frac{dy}{dt}=f(y,t)$及初值$y(0)=y0$,求解$y(t)$,即 ::: aligncenter $\left\{\begin{matrix} \frac{dy}{dt}=

切比雪夫多项式的简介与一些性质(数值分析)

切比雪夫多项式的简介与一些性质(数值分析)

切比雪夫多项式 简介 19世纪中期,切比雪夫致力于寻找在区间$[1,1]$上带权正交的多项式,以解决函数逼近中的极值问题。这类多项式需要满足 1. 最小偏差性质:在所有$n$次多项式中,其在区间内的最大绝对值偏差最小 2. 正交性(带权):在权函数$\frac{1}{\sqrt{1x^2}}$的积分下正交 切比雪夫通过

拉格朗日插值法(数值分析)

拉格朗日插值法(数值分析)

拉格朗日插值法 简介 拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数 对于$n+1$个点,对应于它们的次数都不超过$n$的拉格朗日多项式只有一个 定义 对某个多项式函数,已知有给定的$n+1$个取值点 ::: aligncenter $(x0,y0),(x1,y1),\cdots,(xn,yn)$

离散切比雪夫插值(数值分析)

离散切比雪夫插值(数值分析)

离散切比雪夫变换 前言 暂不考虑补充推导过程 简介 离散切比雪夫插值主要用于函数逼近、信号处理和数值分析,相比于拉格朗日插值,切比雪夫变换诱导的多项式插值可以有效的解决插值过程中的龙格现象 插值 变体1 首先定义插值节点 ::: aligncenter $xj=\cos(\frac{\pi}{N}(j+\frac{1}

1