某鄉鎮企業2010-2023年的大致生產利潤如下表，試採用正確的方法**2017和2023年的利潤
年份 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
利潤(萬元) 70 122 144 152 174 196 202
#include
#include
#include
using
namespace std;
double x[7]
, y[7]
;double table[8]
[8];
struct newtoninterpolation
public
:void
lagrangeinterpolation_solution
(double _x)
result +
= t * y[i];}
cout << _x <<
"的拉格朗日插值為："
<}void
newton_solution()
} cout <<
"差商表："
<< endl;
for(
int i =
0; i <
7; i++
) cout << endl;
} cout <<
"2017估計值："
<< endl;
double a =
2017
, result =
0, c =1;
for(
int i =
0; i <
7; i++
) cout << result << endl;
a =2018
, result =
0, c =1;
cout <<
"2018估計值："
<< endl;
for(
int i =
0; i <
7; i++
) cout << result << endl;
}void
fitting_process
(long
long _x)
, c1[2]
[3]=
;long
long r =0;
long
long r1 =0;
a1[0]
[0]=
7;for(
int i =
0; i <
7; i++
)// cout(int i =
0; i <
7; i++
) a1[0]
[1]= r;
a1[1]
[0]= a1[0]
[1];
a1[1]
[1]=r1;
long
long k = a1[1]
[0]/ a1[0]
[0];
for(
int j =
0; j <
3; j++
) b = a1[1]
[2]/ a1[1]
[1];
a=(a1[0]
[2]- a1[0]
[1]* b)
/ a1[0]
[0];
cout <<
"線性擬合"
<<_x <<
"年的**是："
<< a + b * _x << endl;}}
;int
main()
拉格朗日插值的優缺點 拉格朗日與牛頓插值法的比較
第頁共 頁拉格朗日插值法與牛頓插值法的比較 一 背景 在工程和科學研究 現的函式是多種多樣的。常常會遇到這樣的情況 在某個實際 問題中，雖然可以斷定所考慮的函式xf 在區間b a上存在且連續，但卻難以找到它的 解析表示式，只能通過實驗和觀測得到在有限個點上的函式值 即一張函式表 顯然，要利用這張函式...
拉格朗日插值與拉格朗日反演
模板 拉格朗日插值 拉格朗日插值法 f x sum limits 我們先把右邊那部分提出來看 ell x prod x x cdots x x cdots x 舉個例子吧 有二次函式上的三點 f 4 10,f 5 5.25,f 6 1 求 f 18 求出三個基本式 ell x ell x ell x...
拉格朗日插值的應用
什麼是拉格朗日插值？假設我們現在有三個點 x 1,y 1 x 2,y 2 x 3,y 3 現在我們要找一條唯一的二次曲線剛好經過這三個點。拉格朗日給出了乙個絕妙的方法，他把我們要求的曲線的表示式等同於三個函式的累加。具體是這麼操作的 第乙個函式保證 f 1 x 1 1,f 1 x 2 f 1 x 3...