我已经看到,在牛顿插值多项式的方法中,可以使用(在 Python-ish 中)通过算法找到系数:
a = Y_DataPoints.copy()
m = length(X_DataPoints)
for k in range(1,m):
a[k: m] = (a[k:m] - a[k-1]) / (X_Data[k:m] - X_Data[k-1])
但我不太明白模型是用之后的所有点。似乎您只会将 ,而不是整个向量。
有人可以对此有所了解吗?
编辑:拼写
我已经看到,在牛顿插值多项式的方法中,可以使用(在 Python-ish 中)通过算法找到系数:
a = Y_DataPoints.copy()
m = length(X_DataPoints)
for k in range(1,m):
a[k: m] = (a[k:m] - a[k-1]) / (X_Data[k:m] - X_Data[k-1])
但我不太明白模型是用之后的所有点。似乎您只会将 ,而不是整个向量。
有人可以对此有所了解吗?
编辑:拼写
如果您通过逐行划分差异的方案来计算牛顿多项式的系数(这通常是一个不错的选择,因为那时人们可以简单地添加额外的数据),在每一行中,您都必须使用一个固定X_data点来计算差异。此外,根据您在 中存储“新”横坐标的方式Y_DataPoints,在每一行中,您都必须使用固定函数值来获取差异。