牛顿插值法 不同阶图像对比及Python代码实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def newton_interpolation(X,Y,x): """ 计算x点的插值 """ sum=Y[0] temp=np.zeros((len(X),len(X))) #将第一行赋值 for i in range(0,len(X)): temp[i,0]=Y[i] temp_sum=1.0 for i ...
import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import mplimport math"""牛顿插值法插值的函数表为xi -28.9, -12.2, 4.4, 21.1, 37.8f(xi) 2.2, 3.9, 6.6, 10.3, 15.4"""x=[-28.9,-12.2,4.4,21.1,37.8]y=[2.2,3.9,6.6,10.3,15.4]"""计算4次...
牛顿插值法的原理相对简单,但应用广泛,尤其是在数值计算和数据分析领域。 牛顿插值法的核心思想是利用已知的数据点和对应的函数值,通过差商的概念构造一个多项式函数。这个多项式函数称为牛顿插值多项式。牛顿插值多项式的形式为: P(x) = f(x0) + f[x0,x1](x-x0) + f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1) + ...
若f(x)为m次 多项式 , 则f[x0, x1, ··· , xk-1, x]为(m-k)次多项式,m ≥ k 2、拉格朗日形式 vs. 牛顿形式 3、代码实现n次牛顿插值 算法中间的g[j]=(g[j]-g[j-1])/(xj-xj-1)应为 g[j]=(g[j]-g[j-1])/(X[j]-X[j-k]) 1. 2. 参考视频:牛顿插值(Newton插值)速懂 ...
熵权法是一 种根据各项指标调研数据所提供的信息量大小来确定指标权重的方法,其基本原理为若某个指标的熵值较小 、熵权较大时说明该指标能够提供的信息量越多,在决策时能起到的作用也越大;相反,某个指标的熵值较大、熵权较小时说明该指标能够提供的信息量越少,在决策时起到的作用也就越小。