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《插值法及其应用【毕业论文+开题报告+文献综述】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、本科毕业论文开题报告信息与计算科学插值法及其应用一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义在很多实际应用问题中,我们经常会碰到被计算的函数有时不容易直接计算,或者通常只是有观察与测试得到一些离散数值.有时即使给出了解析表达式,却由于表达过于复杂,不仅使用不便,而且不易与进行计算与理论分析.如表达式过于复杂或者只希望能用一个“简单函数”逼近被计算函数,然后用该简单函数的函数值近似代替被计算函数的函数值.这种方法就叫插值逼近或者插值法.插值法要求给出函数的一个函数表,然后选定一种简单的函数形式,比如多项式、分段线性函数及三角多项式等,通过
2、已知的函数表来确定一个简单的函数作为的近似,概括地说,就是用简单函数为离散数组建立连续模型.经典的插值方法以Taylor插值和Lagrange插值为代表.Taylor插值利用函数在定义域内某点处的阶至n阶导数信息给出复杂函数或未知函数的近似多项式表达式,Lagrange插值利用多个离散点的函数信息给出函数的近似多项式的表达式,进一步根据插值结果对复杂函数或未知函数相关的理论和应用问题做出讨论.因此Taylor插值和Lagrange插值有着紧密的联系,Taylor插值可以看作Lagrange插值的极限形式；Lagrange插值则是Taylor插
3、值的离散化形式.Lagrange插值的有点是插在多项式特别容易建立,缺点是增加节点时原有多项式不能利用,必须重新建立,即所有基函数都要重新计算,这就造成计算量的浪费；Newton插值多项式是代数插值的另一种表现形式,当增加节点时它具有所谓的“承袭性”.在很多实际应用问题中,为了保证插值函数能更好的密合原来的函数,不但要求插值函数“过点”,即插值函数和被插值函数在节点上具有相同的函数值,而且要求“相切”,即两者在节点处还具有相同的导数值,这类插值称作切触插值,即Hermite插值.由于Taylor插值利用的是“一点”的各阶导数信息,19Lagr
4、ange插值利用的“多点”函数信息,而Hermite插值即利用函数值信息又利用导数信息,所以Hermite插值是Taylor插值和Lagrange插值的综合和推广.现在,插值技术应用越来越广泛了．当我们尚未认识到某一事物的本质时,常从其观测点出发,利用插值技术以加深或拓展对该事物的认识或解决某些特定的问题.密钥共享即是插值法的应用之一．在现代密码体制中,数据的加密算法是公开的,数据的安全性主要取决于对密钥的保护．现在基于Lagrange插值多项式也研究出了一种密钥共享方法,解决了密钥保护问题.目前实际中使用的也不仅仅局限与上述的插值方法,很多
5、都是对经典方法的改进,例如《空间插值法在地阶梯度场中的分析》一文中介绍了4种空间插值法在房产估值中的应用,4种空间插值方法都各有优缺点,作者通过对各种方法研究比较,最后选择克里金插值法作为住宅用地地价梯度场研究的主要方法.根据其研究成果房地产决策者和规划者可以对城市居住用地的土地利用向最有效使用方向调整,最大限度的实现土地的最高使用价值.随着计算机的发展以及图像处理的重要性,插值法在计算机图像处理中也有着重要的作用.图像放大是一种常用的数字图像处理技术,在航天航天、医学、通讯、多媒体等领域有着广泛的应用,常用的图像插值算法中,最临近插值算法的
6、实现最为简单、方便,但它只是原始像素简单复制到其邻域内,放大图像会出现明显的方块或锯齿,即我们平时所说的失真.插值法的基本理论和结果是在微积分产生以后才逐步完善的,其应用也日益增多,特别是在电子计算机广泛使用以后,由于航空、造船、精密机械加工等实际问题的需要,使插值法在实践上或理论上显得更为重要,并得到进一步发展.为此,本文拟通过对不同插值法的学习研究,找出不同方法间的联系与区别,分析出它们的优缺点,在此基础上进一步研究插值法在实际中的应用,以提高插值法的实用性.二、研究的基本内容,拟解决的主要问题研究的基本内容:插值法及其应用解决的主要问题
7、:1.介绍常用的几种插值法；2.分析各种插值法的优缺点,以认识它们的联系与区别；3.研究插值法在实际中的应用.19三、研究步骤、方法及措施研究步骤:1.查阅相关资料,做好笔记;2.仔细阅读研究文献资料;3.在老师指导下,翻译英文资料;4.在指导老师指导下,撰写文献综述;5.撰写论文初稿;6.上交并反复修改论文;7.论文定稿.方法、措施:通过到上网、图书馆等途径收集资料.通过到图书馆、上网等查阅收集资料,上中文学术期刊网查找文章,参考相关内容.在老师指导下,通过研究各种方法来解决问题.四、参考文献[1]李庆扬,王能超,易大义.数值分析.第4版[
8、M].北京:清华大学出版社,2001.[2]黄铎,陈兰平,王凤.数值分析[M].北京:科学出版社,2000.[3]沈燮昌.多项式最佳逼近实现[M].上海:上海科学技
