最小拟合多项式在数据点的函数值可以不满足插值条件
举一反三
- 以下关于插值和拟合的描述正确的是( )。 A: 插值函数严格经过被插值数据点 B: 拟合函数严格经过被拟合数据点 C: 插值函数比拟合函数误差小 D: 插值函数比拟合函数误差大
- 下面关于插值和拟合说法不正确的是() A: 插值是在给定的某些数据点之间估计一个函数值的方法 B: 拟合与插值方法相同，在构造函数时，要求构造的函数一定通过样本点 C: 拟合与插值方法不同，在构造函数时，不要求构造的函数一定通过样本点，而只要求构造的函数与样本点间的误差的平方和最小 D: 数据拟合的实现方法有多项式拟合和矩阵除法拟合
- 求最小二乘拟合一次、二次和三次多项式，拟合如下数据并画出数据点以及拟合函数的图形。[img=540x57]1770e1d7bd52ee1.png[/img]
- 假设()互不相同,使用()Lagrange()插值方法可以求出满足插值条件()的插值多项式(),使用()Newton()插值方法可以求出满足插值条件()的多项式(),问()是否成立?为什么?
- 数据量特别大时, 你选择下述哪种方法？ A: Lagrange插值多项式 B: 3次Hermite插值函数 C: 3次样条插值函数 D: 最小二乘拟合.