Polybase 多项式插值函数的多维应用 - MATLAB开发

该函数能够基于提供的数据生成Hermite插值多项式，适用于各种数值计算和数据拟合需求。

matlab源码实现牛顿插值多项式是一个经典的数值计算方法。

这份脚本展示了如何用MATLAB简洁地表示拉格朗日特征多项式。

多项式拟合，又称曲线拟合，是在众多样本点中找出满足分布的多项式，非常适用于实验数据的解析描述。MATLAB中使用命令格式p=polyfit(x,y,n)，其中x和y为样本点向量，n为多项式阶数，p为求出的多项式。多项式插值则根据有限样本点产生额外估计点，以达到数据更平滑的效果，广泛应用于信号处理与图像处理。

一元线性插值 (两点插值) 一元线性插值是最简单的插值形式，涉及满足条件 f(x0) = y0 和 f(x1) = y1 的一次多项式 P1(x) = a0 + a1x。通过这两点 (x0, y0) 和 (x1, y1)，可以推导出线性插值多项式： P1(x) = y0 + (y1 - y0) * (x - x0) / (x1 - x0) 这表示一条连接点 M0(x0, y0) 和 M1(x1, y1) 的直线。

编写函数 [ xi ] = Lagrange( x, x0, y0 , w)，实现拉格朗日插值多项式。输入参数包括：x：待估计的值；x0：条件点的横坐标向量；y0：条件点的纵坐标向量；w：插值次数（0为全区间拉格朗日插值，1为分段线性插值，2为分段二次插值）。输出 xi 为计算得到的插值结果。

这个MATLAB文件用于计算多项式概率密度函数的数值，其中参数N和P从输入的X中获取。需要注意的是，除非X是整数，否则密度函数的值为零。假设有一组随机变量{X1, X2, ..., Xk}，每个变量取值范围在0到正整数之间。假设有k个非负数{p1, p2, ..., pk}，它们的总和为1。对于每组k个非负整数{n1, ..., nk}，其和为n，概率P( X1 = n1, X2 = n1, ..., Xk = nk ) = p1^n1 * p2^n2 * ... * pk^nk / (n1! * n2! * ... * nk!)。这样的变量集合{X1, ..., Xk}具有多项式联合分布，其参数为n和p1, p2, ...。

Matlab开发-约束多项式拟合。描述了在拟合多项式时对多项式次数进行约束的过程。

使用Matlab开发Hermite多项式，生成阶数为n的Hermite多项式hn（x）。