Python:实现nevilles method多项式插值算法(附完整源码)

系统：windows7　　编辑器：eclipse+pydev　　环境：python 3.4 先是逐步插值，主体十分简单，关键在于算法部分，我运用了二维数组的数据结构来存储每次迭代后的新值。角标的循环初看可能有些复杂，自己动手走一遍就会很清楚啦 1 #coding=gbk 2 ''' 3 Created on 2014-8-31 4 5 @author: Adm...

Neville’s method是一种多项式插值算法，用于通过一组已知的数据点构建一个插值多项式，以便能够估计其他数据点的值。

1. 点云重采样 基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建以实现重采样，可以使得点云数据更规整一些，没之前那么杂乱。 set_Compute_Normals(True) 可以通过在最小二乘法中进行法线估计，提高重采样准确度； set_polynomial_fit(True) 可以通过不需要多项式拟合来加快平滑速度，设置为True则在整个算法运行时采用多项式拟合来提高精度； 2. 效果如下： 重建前： 正面： 侧面： 重建后： 正面： 侧面： 可以看到重采样后点云的形状清晰了许多。 参考： htt

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。

原文链接：http://blog.csdn.net/zhangxaochen/article/details/8100012 原理图如下：   Numerical Recipes 随书附带的代码：（xa, ya 是n个样本点的坐标值数组， x 是待求点的横坐标， 输出值为 y， dy， 其中dy 表示误差） void NR::polint(Vec_I_DP &xa,

简介 wikipedia: Neville's method 在数学上，Neville 算法是一种计算插值多项式方法，由数学家Eric Harold Neville提出。由给定的n+1个节点，存在一个唯一的幂次≤n的多项式存在，并且通过给定点。 算法 给定n+1个节点及其对应函数值 \((x_i, y_i)\)，假设 \(P_{i,j}\) 表示 \(j-i\) 阶多项式，并且满足通过节点 \...

功能： 计算拉格朗日函数在一点的值。 优点： 逐点进行运算，后面步骤用带前面的计算结果。 输入： 给定的n+1个点 x0,x1,... xn 及y0,y1,... yn 和待求点xt 输出： 过给定n+1个点的拉格朗日函数L（x）在xt点的函数值 算法描述： 设I（n1,n2,n3,...,nk）表示过x(n1),x(n2),...x(nk)的插值结果 从两个点开始每怎加一

Neville算法在数值分析计算某一点的插值时，还是很不错的。#include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> void main() { double x=2; double x0[]={0,1,3}; double y0[]={1,3,2}; int i,j,n; double dx[3]