内差法

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内差法



已知函数fx)在自变量是x1x2……xn时的对应值是fx1fx2……fxn,求xixi1间的函数值的方法,称作内插法。如果xn是按等距离变化的,称自变数等间距内插法;如果xn是按不等距离变化的,称自变数不等间距内插法。例如fx)=x3,当x12345……时,x3182764125……x4.26x3=(4.263的值,就可以应用等间距内插公式。等间距内插法的一般公式是: 其中

Δf(x)=f(x2)-f(x1)

叫一级差分,

Δ2f(x)=Δf(x2)-Δf(x1)

叫二级差分,……

Δnf(x)=Δn-1f(x2)-Δn-1f(x1)

n级差分。从n级差分的定义容易得到,当fx)是一次函数时,二级差分是0fx)是二次函数时,三级差分是0fx)是n次函数时,n1级差分是0

我国古代历法工作者,为了制定一个好的历法,很早就应用内插法的公式

一、 问题的背景



在实际问题中常遇到这样的函数y=f(x),其在某个区间[a,b]上是存在的。但是,通过观察或测量或试验只能得到在区间[a,b]上有限个离散点x0 ,x1 ,…,xn 上的函数值yi =f(xi ) ,(i=0,1,…,n) 或者f(x)的函f(x)表达式是已知的,但却很复杂而不便于计算;希望用一个既能反映函数f(x)的特性,又便于计算的简单函数来描述它。 二、插值问题的数学提法:

已知函数在n+1个点x0 ,x1 ,…,xn 上的函数值 yi =f(xi ), (i=0,1,…,n) 求一个简单函数y=P(x),使其满足: P(xi )=yi ,(i=0,1,…,n)




即要求该简单函数的曲线要经过y=f(x)上已知的这个n+1个点: (x0 ,y0 ),(x1 ,y1 ),…,(xn ,yn ), 同时在其它x[a,b]上要估计误差: R(x) = f(x) - P(x)

其中P(x)f(x)的插值函数,x0 ,x1 ,…,xn 称为插值节点,包含插值节点的区间[a,b] 称为插值区间,求插值函数P(x)的方法称为插值法。若P(x)是次数不超过n的代数多项式,就称P(x)为插值多项式,相应的插值法称为多项式插值。若P(x)是分段的多项式,就是分段插值。若P(x)是三角多项式,就称三角插值。 二、 插值方法面临的几个问题



第一个问题:根据实际问题选择恰当的函数类。本章我们选择代数多项式类,其原因有两个:(1) 数多项式类简单;微分、积分运算易于实行;(2) 根据著名的Weierstrass逼近定理,任何连续的函数都可以用代数多项式作任意精确的逼近。

第二个问题:构造插值函数P(x),使其满足:P(xi )=yi ,(i=0,1,…,n)与此相关的问题是:插值问题是否可解(存在性的问题),如果有解, 是否唯一?(唯一性的问题)

第三个问题:插值误差R(x)=f(x)-P(x)的估计问题。与此相关的问题是插值过程的收敛性的问题。 后天回答过到复杂,这样会更让人搞不清楚,算官方解释吧,下面讲俺的农村人解释下:

内差法是一个数学估值方法,没错,它的理论依据是:

(1)、对于一条曲线,可以理解成无限多条无限短的直线组成,比如一条1厘米长的曲线,你将它分成100等份,每一等会就会很小了,虽然还是曲线,但可能与直线的差距就较小了,如果分成1000份,10000.............数学书上圆周长度公式就是依据这种原理论计算出来的,而圆周率的准确程度就和你将圆周的等分多少,基于这种原理我们就可以得出内差法的理论基础。

(2)在二维空间中,一个点由两个值表示,而直线就是两个点间的最短距离的连线,数学理论我们知道,两点决定一条直线,已经两个点我们就可以知道这条直线了(直线方程如何推导出来,去看看初中或高中的数学)

EG:已知A(X1Y1) B(X2Y2)

我们就知道AB直线的方程式: (Y-Y1)/(Y2-Y1)=(X-X1)/(X2-X1)

或:Y={(Y2-Y1)/(x2-X1) }*(X-X1)+Y1(可以由上式推导出来)

(3)我们会计和财务管理中用到内差法只是一种近似计算方法,因为会计和财务理中每个折现率所对应的现净都不可能是一条直线,其样本空间可能是曲线,也可能是集合,为了简化计算,我们尽量使用两个相近的折现率进行估计计算,那样的话,近似地可以使用内差法计算。所以我们做题目时一般给出折现率在1%~~~2%之间,相差太远的话就不准确了。

例:某题计算出来的折现率为8%时净现值是120 ,折现率为9%时净现值为-50 ,求折现率为多少时净现值为0(即内部收益率)

则折现率Y={(9%-8%)/(-50-120)}*(0-120)+8%=8.71%

不足点:这种方式只是一个估值方法,按数学理论,只有两个数取值足够小时,其结果才能准确,故取值


本文来源:https://www.dywdw.cn/cd5c073f43323968011c92bc.html

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