牛顿拟合算法
① 已知五个点或五个点以上的坐标，在matlab中用牛顿插值法编写程序拟合椭圆
其实，插值和拟合是两种工具，不会同时用的。否则，计算不准。要拟合，一定要有多个点，像这样，只有5个点，显然是不行的。
② 牛顿法解非线性方程组c++程序
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
using namespace std;
#define N 2 //用来设置方程组的行数
#define eps 2.2204e-16
double* MatrixMultiply(double* J,double Y[]);
double* Inv(double *J);
double norm(double Q[]);
double* F(double X[]);
double* JF(double X[]);
int method(double* Y,double epsilon);
int newdim(double P[],double delta,double epsilon,int max1,double *err)
{
double *Y=NULL,*J=NULL,Q[2]={0},*Z=NULL,*temp=NULL;
double relerr=0.0;
int k=0,i=0,iter=0;
Y=F(P);
for(k=1;k<max1;k++)
{
J=JF(P);
temp=MatrixMultiply(Inv(J),Y);
for(i=0;i<N;i++)
Q[i]=P[i]-temp[i];
Z=F(Q);
for(i=0;i<N;i++)
temp[i]=Q[i]-P[i];
*err=norm(temp);
relerr=*err/(norm(Q)+eps);
for(i=0;i<N;i++)
P[i]=Q[i];
for(i=0;i<N;i++)
Y[i]=Z[i];
iter=k;
if((*err<delta)||(relerr<delta)||method(Y,epsilon))
break;
}
return iter;
}
int method(double* Y,double epsilon)
{
if(fabs(Y[0])<epsilon&&fabs(Y[1])<epsilon)
return 1;
else
return 0;
}
//矩阵乘法，要求，J为方阵，Y为与J维数相同的列向量
double *MatrixMultiply(double* J,double Y[])
{
double *X=NULL;
int i=0,j=0;
X=(double*)malloc(N*sizeof(double));
for(i=0;i<N;i++)
X[i]=0;
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
X[i]+=J[i*N+j]*Y[j];
return X;
}
//二阶矩阵的求逆（在M次多项式曲线拟合算法文件中给出了对任意可逆矩阵的求逆算法）
double *Inv(double *J)
{
double X[4]={0},temp=0.0;
int i=0;
temp=1/(J[0]*J[3]-J[1]*J[2]);
X[0]=J[3];
X[1]=-J[1];
X[2]=-J[2];
X[3]=J[0];
for(i=0;i<4;i++)
J[i]=temp*X[i];
return J;
}
double norm(double Q[])
{
double max=0.0;
int i=0;
for(i=0;i<N;i++)
{
if(Q[i]>max)
max=Q[i];
}
return max;
}
double* F(double X[])
{
double x=X[0];
double y=X[1];
double *Z=NULL;
Z=(double*)malloc(2*sizeof(double));
Z[0]=x*x-2*x-y+0.5;
Z[1]=x*x+4*y*y-4;
return Z;
}
double* JF(double X[])
{
double x=X[0];
double y=X[1];
double *W=NULL;
W=(double*)malloc(4*sizeof(double));
W[0]=2*x-2;
W[1]=-1;
W[2]=2*x;
W[3]=8*y;
return W;
}
main()
{
double P[2]={0};
double delta=0.0,epsilon=0.0,err=0.0;
int max1=0,iter=0,i=0;
cout<<"牛顿法解非线性方程组:\nx^2-4-y+2=0\nx^2+4*y^2-2=0\n";
cout<<"\n输入的初始近似值x0,y0\n";
for(i=0;i<2;i++)
cin>>P[i];
cout<<"请依次输入P的误差限，F(P)的误差限，最大迭代次数\n";
cin>>delta;
cin>>epsilon;
cin>>err;
iter=newdim(P,delta,epsilon,max1,&err);
cout<<"收敛到P的解为:\n";
for(i=0;i<2;i++)
cout<<"X("<<i+1<<")="<<P[i]<<endl;
cout<<"\n迭代次数为: "<<iter;
cout<<"\n."<<err<<endl;
getchar();
}
③ Newton-Raphson 方法 通过最小二乘法拟合 求酶的反应的初速度
最小二乘法公式是一个数学的公式，在数学上称为曲线拟合
④ 牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少
牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大。所以，可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点，能更快地走到最底部。根据wiki上的解释，从几何上说，牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面，通常情况下，二次曲面的拟合会比平面更好，所以牛顿法选择的下降路径会更符合真实的最优下降路径。1. 牛顿法起始点不能离局部极小点太远，否则很可能不会收敛。(考虑到二阶拟合应该很容易想象)，所以实际操作中会先使用别的方法，比如梯度下降法，使更新的点离最优点比较近，再开始用牛顿法。
2. 牛顿法每次需要更新一个二阶矩阵，当维数增加的时候是非常耗内存的，所以实际使用是会用拟牛顿法。
3. 梯度下降法在非常靠近最优点时会有震荡，就是说明明离的很近了，却很难到达，因为线性的逼近非常容易一个方向过去就过了最优点(因为只能是负梯度方向)。但牛顿法因为是二次收敛就很容易到达了。牛顿法最明显快的特点是对于二阶函数(考虑多元函数的话要在凸函数的情况下)，牛顿法能够一步到达，非常有效。
⑤ 用牛顿插值拟合曲线，拟合出的曲线的波动性由哪些因素决定
去图书馆查查资料
⑥ 用matlab进行非线性拟合 nlinfit函数 X=[ 4 7; 8 7; 12 7; 16 7; 4 28; 8 28; 12 28; 16 28; 4 60; 8 60;
函数
表Ⅰ-1 概率密度函数
函数名 对应分布的概率密度函数
betapdf 贝塔分布的概率密度函数
binopdf 二项分布的概率密度函数
chi2pdf 卡方分布的概率密度函数
exppdf 指数分布的概率密度函数
fpdf f分布的概率密度函数
gampdf 伽玛分布的概率密度函数
geopdf 几何分布的概率密度函数
hygepdf 超几何分布的概率密度函数
normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数
lognpdf 对数正态分布的概率密度函数
nbinpdf 负二项分布的概率密度函数
ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数
nctpdf 非中心t分布的概率密度函数
ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数
poisspdf 泊松分布的概率密度函数
raylpdf 雷利分布的概率密度函数
tpdf 学生氏t分布的概率密度函数
unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数
unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数
weibpdf 威布尔分布的概率密度函数
表Ⅰ-2 累加分布函数
函数名 对应分布的累加函数
betacdf 贝塔分布的累加函数
binocdf 二项分布的累加函数
chi2cdf 卡方分布的累加函数
expcdf 指数分布的累加函数
fcdf f分布的累加函数
gamcdf 伽玛分布的累加函数
geocdf 几何分布的累加函数
hygecdf 超几何分布的累加函数
logncdf 对数正态分布的累加函数
nbincdf 负二项分布的累加函数
ncfcdf 非中心f分布的累加函数
nctcdf 非中心t分布的累加函数
ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数
normcdf 正态（高斯）分布的累加函数
poisscdf 泊松分布的累加函数
raylcdf 雷利分布的累加函数
tcdf 学生氏t分布的累加函数
unidcdf 离散均匀分布的累加函数
unifcdf 连续均匀分布的累加函数
weibcdf 威布尔分布的累加函数
表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数
函数名 对应分布的累加分布函数逆函数
betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数
binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数
chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数
expinv 指数分布的累加分布函数逆函数
finv f分布的累加分布函数逆函数
gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数
geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数
hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数
logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数
nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数
ncfinv 非中心f分布的累加分布函数逆函数
nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数
ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数
icdf
norminv 正态（高斯）分布的累加分布函数逆函数
poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数
raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数
tinv 学生氏t分布的累加分布函数逆函数
unidinv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数
unifinv 连续均匀分布的累加分布函数逆函数
weibinv 威布尔分布的累加分布函数逆函数
表Ⅰ-4 随机数生成器函数
函 数 对应分布的随机数生成器
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
表Ⅰ-5 分布函数的统计量函数
函数名 对应分布的统计量
betastat 贝塔分布函数的统计量
binostat 二项分布函数的统计量
chi2stat 卡方分布函数的统计量
expstat 指数分布函数的统计量
fstat f分布函数的统计量
gamstat 伽玛分布函数的统计量
geostat 几何分布函数的统计量
hygestat 超几何分布函数的统计量
lognstat 对数正态分布函数的统计量
nbinstat 负二项分布函数的统计量
ncfstat 非中心f分布函数的统计量
nctstat 非中心t分布函数的统计量
ncx2stat 非中心卡方分布函数的统计量
normstat 正态（高斯）分布函数的统计量
poisstat 泊松分布函数的统计量
续表
函数名 对应分布的统计量
raylstat 瑞利分布函数的统计量
tstat 学生氏t分布函数的统计量
unidstat 离散均匀分布函数的统计量
unifstat 连续均匀分布函数的统计量
weibstat 威布尔分布函数的统计量
表Ⅰ-6 参数估计函数
函 数 名 对应分布的参数估计
betafit 贝塔分布的参数估计
betalike 贝塔对数似然函数的参数估计
binofit 二项分布的参数估计
expfit 指数分布的参数估计
gamfit 伽玛分布的参数估计
gamlike 伽玛似然函数的参数估计
mle 极大似然估计的参数估计
normlike 正态对数似然函数的参数估计
normfit 正态分布的参数估计
poissfit 泊松分布的参数估计
unifit 均匀分布的参数估计
weibfit 威布尔分布的参数估计
weiblike 威布尔对数似然函数的参数估计
表Ⅰ-7 统计量描述函数
函 数 描 述
bootstrap 任何函数的自助统计量
corrcoef 相关系数
cov 协方差
crosstab 列联表
geomean 几何均值
grpstats 分组统计量
harmmean 调和均值
iqr 内四分极值
kurtosis 峰度
mad 中值绝对差
mean 均值
median 中值
moment 样本模量
nanmax 包含缺失值的样本的最大值
续表
函 数 描 述
Nanmean 包含缺失值的样本的均值
nanmedian 包含缺失值的样本的中值
nanmin 包含缺失值的样本的最小值
nanstd 包含缺失值的样本的标准差
nansum 包含缺失值的样本的和
prctile 百分位数
range 极值
skewness 偏度
std 标准差
tabulate 频数表
trimmean 截尾均值
var 方差
表Ⅰ-8 统计图形函数
函 数 描 述
boxplot 箱形图
cdfplot 指数累加分布函数图
errorbar 误差条图
fsurfht 函数的交互等值线图
gline 画线
gname 交互标注图中的点
gplotmatrix 散点图矩阵
gscatter 由第三个变量分组的两个变量的散点图
lsline 在散点图中添加最小二乘拟合线
normplot 正态概率图
pareto 帕累托图
qqplot Q-Q图
rcoplot 残差个案次序图
refcurve 参考多项式曲线
refline 参考线
surfht 数据网格的交互等值线图
weibplot 威布尔图
表Ⅰ-9 统计过程控制函数
函 数 描 述
capable 性能指标
capaplot 性能图
ewmaplot 指数加权移动平均图
续表
函 数 描 述
histfit 添加正态曲线的直方图
normspec 在指定的区间上绘正态密度
schart S图
xbarplot x条图
表Ⅰ-10 聚类分析函数
函 数 描 述
cluster 根据linkage函数的输出创建聚类
clusterdata 根据给定数据创建聚类
cophenet Cophenet相关系数
dendrogram 创建冰柱图
inconsistent 聚类树的不连续值
linkage 系统聚类信息
pdist 观测量之间的配对距离
squareform 距离平方矩阵
zscore Z分数
表Ⅰ-11 线性模型函数
函 数 描 述
anova1 单因子方差分析
anova2 双因子方差分析
anovan 多因子方差分析
aoctool 协方差分析交互工具
mmyvar 拟变量编码
friedman Friedman检验
glmfit 一般线性模型拟合
kruskalwallis Kruskalwallis检验
leverage 中心化杠杆值
lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计
manova1 单因素多元方差分析
manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示
multcompare 多元比较
多项式评价及误差区间估计
polyfit 最小二乘多项式拟合
polyval 多项式函数的预测值
polyconf 残差个案次序图
regress 多元线性回归
regstats 回归统计量诊断
续表
函 数 描 述
Ridge 岭回归
rstool 多维响应面可视化
robustfit 稳健回归模型拟合
stepwise 逐步回归
x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵
表Ⅰ-12 非线性回归函数
函 数 描 述
nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）
nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具
nlparci 参数的置信区间
nlpredci 预测值的置信区间
nnls 非负最小二乘
表Ⅰ-13 试验设计函数
函 数 描 述
cordexch D-优化设计（列交换算法）
daugment 递增D-优化设计
dcovary 固定协方差的D-优化设计
ff2n 二水平完全析因设计
fracfact 二水平部分析因设计
fullfact 混合水平的完全析因设计
hadamard Hadamard矩阵（正交数组）
rowexch D-优化设计（行交换算法）
表Ⅰ-14 主成分分析函数
函 数 描 述
barttest Barttest检验
pcacov 源于协方差矩阵的主成分
pcares 源于主成分的方差
princomp 根据原始数据进行主成分分析
表Ⅰ-15 多元统计函数
函 数 描 述
classify 聚类分析
mahal 马氏距离
manova1 单因素多元方差分析
manovacluster 多元聚类分析
表Ⅰ-16 假设检验函数
函 数 描 述
ranksum 秩和检验
signrank 符号秩检验
signtest 符号检验
ttest 单样本t检验
ttest2 双样本t检验
ztest z检验
表Ⅰ-17 分布检验函数
函 数 描 述
jbtest 正态性的Jarque-Bera检验
kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验
kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验
lillietest 正态性的Lilliefors检验
表Ⅰ-18 非参数函数
函 数 描 述
friedman Friedman检验
kruskalwallis Kruskalwallis检验
ranksum 秩和检验
signrank 符号秩检验
signtest 符号检验
表Ⅰ-19 文件输入输出函数
函 数 描 述
caseread 读取个案名
casewrite 写个案名到文件
tblread 以表格形式读数据
tblwrite 以表格形式写数据到文件
tdfread 从表格间隔形式的文件中读取文本或数值数据
表Ⅰ-20 演示函数
函 数 描 述
aoctool 协方差分析的交互式图形工具
disttool 探察概率分布函数的GUI工具
glmdemo 一般线性模型演示
randtool 随机数生成工具
polytool 多项式拟合工具
rsmdemo 响应拟合工具
robustdemo 稳健回归拟合工具
Ⅰ.2 优化工具箱函数
表Ⅰ-21 最小化函数表
函 数 描 述
fgoalattain 多目标达到问题
fminbnd 有边界的标量非线性最小化
fmincon 有约束的非线性最小化
fminimax 最大最小化
fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化
fseminf 半无限问题
linprog 线性课题
quadprog 二次课题
表Ⅰ-22 方程求解函数表
函 数 描 述
\ 线性方程求解
fsolve 非线性方程求解
fzero 标量非线性方程求解
表Ⅰ-23 最小二乘函数表
函 数 描 述
\ 线性最小二乘
lsqlin 有约束线性最小二乘
lsqcurvefit 非线性曲线拟合
lsqnonlin 非线性最小二乘
lsqnonneg 非负线性最小二乘
表Ⅰ-24 实用函数表
函 数 描 述
optimset 设置参数
optimget 获取参数
表Ⅰ-25 大型方法的演示函数表
函 数 描 述
circustent 马戏团帐篷问题—二次课题
molecule 用无约束非线性最小化进行分子组成求解
optdeblur 用有边界线性最小二乘法进行图形处理
表Ⅰ-26 中型方法的演示函数表
函 数 描 述
bandemo 香蕉函数的最小化
dfildemo 过滤器设计的有限精度
goaldemo 目标达到举例
optdemo 演示过程菜单
tutdemo 教程演示
Ⅰ.3 样条工具箱函数
表Ⅰ-27 三次样条函数
函 数 描 述
csapi 插值生成三次样条函数
csape 生成给定约束条件下的三次样条函数
csaps 平滑生成三次样条函数
cscvn 生成一条内插参数的三次样条曲线
getcurve 动态生成三次样条曲线
表Ⅰ-28 分段多项式样条函数
函 数 描 述
pplst 显示关于生成分段多项式样条曲线的M文件
ppmak 生成分段多项式样条函数
ppual 计算在给定点处的分段多项式样条函数值
表Ⅰ-29 B样条函数
函 数 描 述
splst 显示生成B样条函数的M文件
spmak 生成B样条函数
spcrv 生成均匀划分的B样条函数
spapi 插值生成B样条函数
spap2 用最小二乘法拟合生成B样条函数
spaps 对生成的B样条曲线进行光滑处理
spcol 生成B样条函数的配置矩阵
表Ⅰ-30 有理样条函数
函 数 描 述
rpmak 生成有理样条函数
rsmak 生成有理样条函数
表Ⅰ-31 操作样条函数
函 数 描 述
fnval 计算在给定点处的样条函数值
fmbrk 返回样条函数的某一部分（如断点或系数等）
fncmb 对样条函数进行算术运算
fn2fm 把一种形式的样条函数转化成另一种形式的样条函数
fnder 求样条函数的微分(即求导数)
fndir 求样条函数的方向导数
fnint 求样条函数的积分
fnjmp 在间断点处求函数值
fnplt 画样条曲线图
fnrfn 在样条曲线中插入断点。
fntlr 生成tarylor系数或taylor多项式
表Ⅰ-32 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
augknt 在已知节点数组中添加一个或多个节点
aveknt 求出节点数组元素的平均值
brk2knt 增加断点数组中元素的重次
knt2brk 从节点数组中求得节点及其重次
knt2mlt 从节点数组中求得节点及其重次
sorted 求出节点数组points的元素在节点数组meshpoints中属于第几个分量
aptknt 求出用于生成样条曲线的节点数组
表Ⅰ-33 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
newknt 对分段多项式样条函数进行重分布
optknt 求出用于内插的最优节点数组
chbpnt 求出用于生成样条曲线的合适节点数组
表Ⅰ-34 解线性方程组的函数
函 数 描 述
slvblk 解对角占优的线性方程组
bkbrk 描述分块对角矩阵的详细情况
表Ⅰ-35 样条GUI函数
函 数 描 述
bspligui 在节点处生成B样条曲线
splinetool 用一系列方法生成各种样条曲线
Ⅰ.4 偏微分方程数值解工具箱函数
表Ⅰ-36 偏微分方程求解算法函数
函 数 描 述
adaptmesh 生成自适应网格并求解PDE问题
assema 组合面积的整体贡献
assemb 组合边界条件的贡献
assempde 组合刚度矩阵和PDE问题的右端项
hyperbolic 求解双曲线PDE问题
parabolic 求解抛物线型PDE问题
pdeeig 求解特征值PDE问题
pdenonlin 求解非线性PDE问题
poisolv 在矩形网格上对泊松方程进行快速求解
表Ⅰ-37 用户界面算法函数
函 数 描 述
pdecirc 绘圆
pdeellip 绘椭圆
pdemdlcv 将PDE工具箱1.0模型的M文件转换为PDE工具箱1.0.2版本的格式
pdepoly 绘多边形
pderect 绘矩形
pdetool PDE工具箱图形用户集成界面（GUI）
表Ⅰ-38 几何算法函数
函 数 描 述
csgchk 核对几何描述矩阵的有效性
csgdel 删除最小子域之间的界线
decsg 将建设性实体几何模型分解为最小子域
initmesh 创建初始三角形网格
jigglemesh 微调三角形网格的内部点
pdearcl 在参数表示和圆弧长度之间进行内插
poimesh 在矩形几何图形上生成规则网格
refinemesh 加密一个三角形网格
wbound 写边界条件指定文件
wgeom 写几何指定函数
表Ⅰ-39 绘图函数
函 数 描 述
pdecont 绘等值线图
pdegplot 绘制PDE几何图
pdemesh 绘PDE三角形网格
pdeplot 一般PDE工具箱绘图函数
pdesurf 绘三维表面图
表Ⅰ-40 实用函数
函 数 描 述
Dst idst 离散化sin转换
pdeadgsc 使用相对容限临界值选择三角形
pdeadworst 选择相对于最坏值的三角形
pdecgrad PDE解的变动
pdeent 与给定三角形集合相邻的三角形的指数
pdegrad PDE解的梯度
pdeintrp 从节点数据至三角形中点数据进行内插
pdejmps 对于自适应网格进行误差估计
pdeprtni 从三角形中点数据向节点数据进行内插
pdesde 子域集合中点的指数
pdesdp 子域集合边缘的指数
pdesdt 子域集合三角形的指数
pdesmech 计算结构力学张量函数
pdetrg 三角形几何数据
pdetriq 三角型质量度量
续表
函 数 描 述
Poiasma 用于泊松方程快速求解器的边界点矩阵
poicalc 矩形网格上泊松方程的快速求解器
poiindex 经过规范排序的矩形网格的点的指数
sptarn 求解广义稀疏特征值问题
tri2grid 从PDE三角形网格到矩形网格进行内插
表Ⅰ-41 自定义算法函数
函 数 描 述
pdebound 边界条件M文件
pdegeom 几何模型M文件
表Ⅰ-42 演示函数
函 数 描 述
pdedemo1 单位圆盘上泊松方程的精确解
pdedemo2 求解Helmholtz方程，研究反射波
pdedemo3 求解最小表面问题
pdedemo4 用子域分解求解PDE问题
pdedemo5 求抛物线型问题（热传导方程）
pdedemo6 求双曲线型PDE问题（波动方程）
pdedemo7 点源的自适应求解
pdedemo8 在矩形网格上求解泊松方程
⑦ 万有引力拟合
万有引力公式是牛顿根据开普勒定律得出的,先是猜测出来的,后几经数学验证,并且其中由向心力做为粗略估计就能引入m,过程很复杂,想知道全面的话不如看 自然哲学的数学原理 里面有详解.公式都是有严格的推导和合理的想象的,不是瞎写的.
⑧ 拉格朗日插值和牛顿插值的异同
一、性质不同
1、牛顿插值：代数插值方法的一种形式。牛顿差值引入了差商的概念，使其在差值节点增加时便于计算。
2、拉格朗日插值：满足插值条件的、次数不超过n的多项式是存在而且是唯一的。
二、公式意义不同
1、牛顿插值：牛顿差值作为一种常用的数值拟合方法，由于其计算简单、计算点多、逻辑清晰、编程方便等特点，在实验分析中得到了广泛的应用。
特别是在实验中，当只能测量离散数据点或用数值解表示相应的关系时，可以用牛顿插值公式拟合离散点，得到更精确的函数解析值。
2、拉格朗日插值：在许多实际问题中，函数被用来表示某些内部关系或规律，许多函数只能通过实验和观察来理解。如果实际观测到一个物理量，并在多个不同的地点得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，它可以精确地提取每个观测点的观测值。
(8)牛顿拟合算法扩展阅读：
拉格朗日插值的发现：
在数值分析中，拉格朗日插值法是由18世纪法国数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。在数学上，拉格朗日插值法可以给出一个多项式函数，它只通过二维平面上的几个已知点。
拉格朗日插值法最早由英国数学家爱德华·华林于1779年发现，不久后（1783年）由莱昂哈德·欧拉再次发现。1795年，拉格朗日在《师范学校数学基础教程》一书中发表了这种插值方法，从此拉格朗日的名字就和这个方法联系在一起。
⑨ 什么是拟合，最小二乘法。还有哪些拟合方法
所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别最小。 国外大学有门学科叫数值分析。国内为研究生的课程。拟合的方法除了最小二乘法外，还有拉格朗日插值法、牛顿插值法、牛顿迭代法、区间二分法、弦截法、雅克比迭代法和牛顿科特斯数值积分发等方法。以前曾用C语言把这些拟合方法写成软件。但是现在没有装VC平台，所以用不了。需要的话请联系本人。