最优插值法

由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是从0开始，但是当n<k的时候，索引就为负的了。老版本时会自动未申明的索引值赋值为none，但是新版本时不好使了，会直接报错。具体可查阅报错信息后的官网链接： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-lo

计算方法 牛顿 拉格郎日 插值法 mfc 界面编程

图像处理 双线性插值 matlab

在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律，而不少函数都只能通过实验和观测来了解。如对实践中的某个物理量进行观测，在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观测到的值。这样的多项式称为拉格朗日（插值）多项式。数学上来说，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。拉格朗日插值法最早被英国数学家爱德华·华林于1779年发现

有关于spline三次 样条曲线插值法java实现的方法

用C#写的 Newton插值法画曲线图， 是用VS2010环境写的。

在社会经 济统 计 中 , 取 得和掌握全面 、 真 实 、 可靠 的原始 数据资料 是极重 要 的 , 是 进行科学 的统计分析 、 谁确 的预 测和 正确 的决 策 的基础 。 但是在 实际 中 , 由于 历 史 的原 因以 及其他各种情况 , 经常 出现所需资料 的空 白或缺 少 , 这些 缺少 的资料有 时是无法 重 新获 得 的 , 这便给 科学 的统计分析带来影响 。 为 了补全 缺少 的资料 , 全面 、 紧统地 进 行统 计分析 , 在 社会经 济统计 中经常采用抓值估 计法 , 最 常用 的方法有 内插 法 , 线性 插 值法和 拉格朗 日插值法 。

使用matlab编写的牛顿多项式插值法，运行Run即可。代码中给了两个函数的实例插值。使用了matlab的符号计算。

完整代码，可直接运行