Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数

资 源 简 介

Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式FZZ 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数DFF 离散周期数据点的傅立叶逼近SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数multifit 离散试验数据点的多式曲线拟合LZXEC 离散试验数据点的线性最小二乘拟合ZJZXEC 离散试验数据

详 情 说 明

在数学中，逼近问题是研究如何用一个简单的函数来近似地表示一个给定函数的方法。以下是一些逼近方法的介绍：

- 切比雪夫多项式逼近已知函数

- 勒让德多项式逼近已知函数

- 用帕德形式的有理分式逼近已知函数

- 列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式

- 求已知函数的最佳平方逼近多项式

- 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数

- 离散周期数据点的傅立叶逼近

- 用自适应分段线性法逼近已知函数

- 用自适应样条逼近（第一类）已知函数

- 离散试验数据点的多式曲线拟合

- 离散试验数据点的线性最小二乘拟合

- 离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合

这些方法可以用来确定一个函数的最佳逼近多项式。它们可以被应用于各种领域，例如物理，工程，计算机科学等等。因此，了解这些逼近方法的优缺点对于研究人员和工程师来说都是非常重要的。