Lagrange插值多项式是插值基函数的线性组合

Lagrange插值多项式是插值基函数的线性组合

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插值的基本思想是在插值点附近选取几个合适的节点,过这些选取的点构造出一个简单的函数 g(x),在此小段上用 g(x)代替原函数 f(x),插值点的函数值( )用( )的值代替。 A. g(x)，f(x)B. f(x)，g(x)C. g(x)，原函数D. 理论值，近似值
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拉格朗日插值法和牛顿插值法的共同缺点是:插值曲线在节点处不光滑、有尖点,而且插值多项式在节点处不可导。()
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所谓插值，就是依据f(x)所给的函数表“插出”所要的函数值。()
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所谓分段插值，就是选取分段多项式作为插值函数。()
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所谓()插值，就是将被插值函数逐段多项式化。A、牛顿B、拉格朗日C、三次样条D、分段
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为了保证插值函数能更好地密合原来的函数，不但要求“过点”，即两者在节点上具有相同的函数值，而且要求“相切”，即在节点上还具有相同的导数值，这类插值称为()A、牛顿插值B、埃尔米特插值C、分段插值D、拉格朗日插值
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插值多项式余项Rn(x)与f(x)联系很紧。()
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空间插值方法可以分为整体插值和局部插值方法两类。整体插值方法包括：()A、边界内插方法B、趋势面分析C、克里金插值D、变换函数插值
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若在[a,b]上用Ln(x)近似f(x)，则其截断误差为Rn(x)=f(x)-Ln(x)，也称为插值多项式的()A、余项B、插值公式C、插值多项式D、以上都不对
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Simpson公式的计算思想是以2次()多项式近似代替被积函数做积分。A、牛顿插值B、拉格朗日插值C、LegendrED、泰勒
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区间[a,b]上的三次样条插值函数是() A、在[a,b]上2阶可导，节点的函数值已知，子区间上为3次多项式B、在区间[a,b]上连续的函数C、在区间[a,b]上每点可微的函数D、在每个子区间上可微的多项式
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多项式插值被认为是最好的逼近工具之一。()
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对于代数插值，插值多项式的次数随着节点个数的增加而升高。()
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由于代数多项式的结构简单，数值计算和理论分析都很方便，实际上常取代数多项式作为插值函数，这就是所谓的()A、泰勒插值B、代数插值C、样条插值D、线性插值
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一元函数的插值方法有() A、线性插值法B、拉格朗日插值法C、最小二乘法D、指数函数法
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给定插值点（xi，fi）（i=0，1，...，n）可分别构造Lagrange插值多项式和Newton插值多项式，它们是否相同？为什么？它们各有何优点？
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通过四个互异节点的插值多项式p（x），只要满足（），则p（x）是不超过二次的多项式。
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下列不属于函数插值法的是（）A、线性插值B、抛物线插值C、拉格朗日插值D、多次插值
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什么是函数插值、函数拟合，简要分析它们的应用与区别。
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一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’nearest’）表示（）。A、线性插值B、最近点插值C、3次多项式插值D、3次样条插值
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数表公式化常用处理方法：函数插值和（）A、线性插值B、曲线拟合C、样条曲线D、圆弧插补
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单选题下列关于不同插值公式的部分叙述,错误的为（　）。A牛顿基本插值公式需要计算多阶的差商B分段插值公式是为了得到稳定性解,避免高阶多项式的不稳定性C三次Hermite插值公式需要计算一阶差商D三次样条插值公式在整个插值区间具有连续的二阶导数
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单选题建立在变异函数理论及结构分析基础之上的空间插值法是（）ARBF神经网络方法B克里格插值法C反距离权重倒数插值法D三次样条函数插值法
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问答题给定插值点（xi，fi）（i=0，1，...，n）可分别构造Lagrange插值多项式和Newton插值多项式，它们是否相同？为什么？它们各有何优点？
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单选题仅能够用于节点等间距的插值多项式为（　）。A拉格朗日插值公式B牛顿插值公式C牛顿基本插值公式D三次样条插值公式
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单选题数表公式化常用处理方法：函数插值和（）A线性插值B曲线拟合C样条曲线D圆弧插补
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单选题一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’cubic’）表示（）。A线性插值B最近点插值C3次多项式插值D3次样条插值
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单选题下列不属于函数插值法的是（）A线性插值B抛物线插值C拉格朗日插值D多次插值
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