Procedures for developing approxima

Procedures for developing approximating polynomials for discrete data are presented in
this chapter. For small sets of smooth data, exact fits are desirable. The direct fit polynomial, the Lagrange polynomial, and the divided difference polynomial work well
for nonequally spaced data. For equally spaced data, polynomials based on differences are recommended. The Newton forward-difference and backward-difference polynomials are simple to fit and evaluate. These two polynomials are used extensively in Chapters 5 and 6 to develop procedures for numerical differentiation and numerical integration, respectively. Procedures are discussed for inverse interpolation and multivariate approximation

Kết quả (Việt) 1:

Các thủ tục để phát triển các số đa thức rời rạc dữ liệu được trình bày trongchương này. Cho nhỏ bộ dữ liệu mịn, phù hợp chính xác được mong muốn. Chỉ đạo phù hợp với đa thức, đa thức Lagrange, và sự khác biệt chia đa thức làm việc tốtkhoảng cách nonequally dữ liệu. Đối với dữ liệu bình đẳng với nhau, đa thức dựa trên sự khác biệt được khuyến khích. Đa thức khác biệt về phía trước và lạc hậu khác biệt của Newton là đơn giản để phù hợp và đánh giá. Các đa thức hai được sử dụng rộng rãi trong chương 5 và 6 để phát triển các thủ tục cho số sự khác biệt và hội nhập số, tương ứng. Thủ tục được thảo luận trong một vài từ nghịch đảo và đa biến xấp xỉ

Kết quả (Việt) 2:

Thủ tục phát triển đa thức xấp xỉ cho dữ liệu rời rạc được trình bày trong
chương này. Đối với bộ dữ liệu nhỏ mịn, phù hợp chính xác là mong muốn. Các đa thức trực tiếp phù hợp, đa thức Lagrange, và sự khác biệt chia đa thức làm việc tốt
cho dữ liệu nonequally khoảng cách. Đối với dữ liệu khoảng cách bằng nhau, đa thức dựa trên sự khác biệt được khuyến khích. The Newton về phía trước-sự khác biệt và ngược sự khác biệt đa thức rất đơn giản để phù hợp và đánh giá. Những hai đa thức được sử dụng rộng rãi trong Chương 5 và 6 để phát triển các thủ tục cho sự khác biệt về số lượng và hội nhập số tương ứng. Thủ tục được thảo luận cho nội suy ngược và xấp xỉ đa biến