Восстановление функциональной зависимости. Интерполяционные многочлены
Сдана на ОТЛИЧНО! Работа 2023г. Уникальность 88% на 06.07.24г. 32 страниц. К покупке выложена впервые.
Цель данной курсовой работы - исследование и применение численных методов для восстановления функциональной зависимости. В частности, будут использованы интерполяционные многочлены, которые позволяют приближенно восстановить функцию по набору её значений.
ВВЕДЕНИЕ. 5
1 ТЕОРЕТИЧСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ.. 6
1.1........ ОСНОВЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ.. 6
1.2........ ИНТЕРПОЛЯЦИОННАЯ ФОРМУЛА ГАУССА.. 8
1.3........ ИНТЕРПОЛЯЦИОННАЯ ФОРМУЛА СТИРЛИНГА.. 12
1.4........ КУБИЧЕСКИЕ СПЛАЙНЫ.. 13
2 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 16
2.1 РАЗРАБОТКА СХЕМ АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ.. 16
2.1.1..... ФОРМУЛА ГАУССА: 16
2.1.2..... ФОРМУЛА СТИРЛИНГА.. 16
2.1.3..... КУБИЧЕСКИЕ СПЛАЙНЫ.. 17
2.2........ ОПИСАНИЕ РАБОТЫ ПРОГРАММЫ.. 17
2.2.1..... РАСЧЕТ ПО ФОРМУЛЕ ГАУССА.. 17
2.2.2..... РАСЧЕТ ПО ФОРМУЛЕ СТИРЛИНГА.. 21
2.2.3..... РАСЧЕТ С ПОМОЩЬЮ КУБИЧЕСКИХ СПЛАЙНОВ.. 23
2.3 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММ.. 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 29
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.. 30
ПРИЛОЖЕНИЕ А.. 31
ПРИЛОЖЕНИЕ В.. 32
ПРИЛОЖЕНИЕ С.. 33
1. Python Официальная документация [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://docs.python.org/3/ (дата обращения: 07.06.23).
2. Python Matrix [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://clck.ru/34YgFD (дата обращения: 07.06.23).
3. Матрицы в Python и массивы NumPy [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://clck.ru/34YgDX (дата обращения: 07.06.23).
4. Матрицы и основные действия над ними [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://clck.ru/F7U8u (дата обращения: 07.06.23).
5. Действия с матрицами [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://all-python.ru/osnovy/matritsy.html (дата обращения: 07.06.23).
6. NumPy Официальная документация [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://numpy.org/doc/stable/ (дата обращения: 08.06.23).
7. SciPy официальная документация [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://docs.scipy.org/doc/ (дата обращения: 08.06.23).
8. NumPy в Python. Часть 1 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/352678/ (дата обращения: 08.06.23).
9. NumPy в Python. Часть 2 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/353416/ (дата обращения: 09.06.23).
10. NumPy в Python. Часть 3 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/413381/ (дата обращения: 09.06.23).
11. NumPy в Python. Часть 4 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/415373/ (дата обращения: 09.06.23).
