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- 插值的函数 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其
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- Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数 Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数 Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 FZZ 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 DFF 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合
matlabchazhiyunihe
- 插值与拟合实验，包括拉格朗日、分段线性、三次样条插值方法，以及线性最小二乘拟合，包括数学建模实例-Interpolation and fitting the experimental, including Lagrange, piecewise linear, cubic spline interpolation, and linear least squares fitting, including examples of mathematical modeling
sanciyangtiao
- 其基本思想是取B样条函数 为及基函数，在[a,b]中均匀划分区间，xi=a+ih,h=(b-a)/n,由于三次样条函数空间是n+3维的，所以把分点扩充到x-1,xn+1,则任意三次样条函数可用 线性组合来表示：-The basic idea is to take B-spline function and basis functions in [a, b] in the evenly divided intervals, xi = a+ ih, h = (ba)/n, because the c
sdsd1
- 基于函数值的线性有理插值样条的区域控制.Based on the function value of the linear rational interpolation spline area control-Based on the function value of the linear rational interpolation spline area control
qxqmzzzz
- 本代码包含以下算法：三叶梅花线,圆柱螺线,圆锥螺线,三次贝塞尔曲线,三次B样条曲线。 环形面,锥面,双线性曲面,旋转曲面,贝塞尔曲面,B样条曲面。源代码可以在VC++6.0中编译通过-This code contains the following algorithm: clover plum line, cylindrical spiral, conical spiral, cubic Bezier curves, cubic B-spline curve. Surface of th
chazhi
- 对格朗日、分段线性、三次样条插值方法的运用。-Grange, piecewise linear, cubic spline interpolation method to use.
shuzhi
- 这是数值分析的几个小程序，包括Steffensen和Muller（抛物线）求解方程程序，Gauss列主元消去法求解线性方程组的程序，Newton以及Lagrange插值算法以及不同边界条件的样条插值程序-This is some useful programs of numerical analysis, includes methods of interpolation and solving equations
matlab-LTE-xindaoguji
- 实现LTE下行信道估计，有LS、LMMSE、SVD-MMSE和线性插值、二阶插值、三次样条插值等算法-LTE downlink channel estimation, LS, LMMSE, SVD-MMSE and linear interpolation, second order interpolation, cubic spline interpolation algorithm
gaodengshuxue
- 可实现的算法：软件说明： 1.全主元高斯约当消去法2.LU分解法3.追赶法4.五对角线性方程组解法5.线性方程组解的迭代改善6.范德蒙方程组解法7.托伯利兹方程组解法8.奇异值分解9.线性方程组的共轭梯度法10.对称方程组的乔列斯基分解法11.矩阵的QR分解12.松弛迭代法第2章插值1.拉格朗日插值2.有理函数插值3.三次样条插值4.有序表的检索法5.插值多项式6.二元拉格朗日插值-The algorithm can be realized: Software Descr iption:
Computer-Animation
- 实现关键帧的线性插值、矢量插值、样条曲线三种插值算法-Linear keyframe interpolation, vector interpolation, spline curves of three interpolation algorithm
WeightBilinear
- 对图像进行插值放大,采用的是权重双线性的方法，放大后的图像不像三次样条插值的结果过度平滑，也比双线性的效果好。-Enlarge the image.
computing
- 包括： 列主元Gauss消去法解线性方程组； 矩阵的LDLT和Cholesky分解； 追赶法解三对角方程组； Jacobi和Gauss-Seidel方法解方程组； Newton插值多项式和三次样条插值多项式； 复化Simpson公式求解定积分； Romberg方法求解定积分； 二分法和割线法求非线性方程的解。-Include: Main-element Gauss elimination method for solving linear equations
changweifenfangcheng
- 在matlab中，求解插值运算问题，求已知数据点的拉格朗日插值多项式 求已知数据点的艾特肯插值多项式 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 求已知数据点的高斯插值多项式 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的
chazhi
- 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 求已知数据点的艾特肯插值多项式 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 求已知数据点的高斯插值多项式 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值 求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处
hanshuubijin
- 用切比雪夫多项式逼近已知函数 用勒让德多项式逼近已知函数 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 求已知函数的最佳平方逼近多项式 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 离散周期数据点的傅立叶逼近 用自适应分段线性法逼近已知函数 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 离散试验数据点的多项式曲线拟合 离散试验数据点的线性最小二乘拟合 离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合 -By using Chebyshev poly
5dianguanghua
- 求出了等值线上的各个点，怎么把这些点连成一条光滑的曲线，就需要用到光滑算法。光滑算法有很多种，比如线性跌代、分段三次多项式插值法(又称五点法)，二次多项式加权平均法、张力样条函数法等。主要介绍五点法，也是用来光滑等高线的常用方法。-Curve fitting, fitting a smooth curve in classic 5 points
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- 上计算方法课的第一个程序，主要讲数值计算中的插值法，包括线性插值，样条插值，拉格朗日插值-Method to calculate the class first program, mainly speak interpolation method in numerical calculation, including linear interpolation and spline interpolation, Lagrange interpolation, etc
matlab插值与数据拟合
- 使用matlab的插值与数据拟合，含有插值原理，方程，插值方法有：拉格朗日多项式插值，分段线性插值，三次样条插值，最小二乘法，有多个实例（有源码、语句、结果、图像等）
ThrSpline1
- 三次样条插值程序，这个需要配合追赶法来求解一个线性方程组。-Cubic spline interpolation procedure, this need with the catch-up method to solving a linear equation.