Hermite 插值数值分析实验

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。

理工大学数值分析A课程结课作业，可选几道题目，由吕老师主编。这份实验报告提供了详细的数值分析问题解答，适合需要参考或学习的学生。

本项目实现分片Hermite三次多项式插值。该方法利用函数值和相应的导数进行插值，能够有效提高数据拟合的精度。

数值分析中的插值算法在Matlab程序中的优化技巧是研究的重点。随着数值计算需求的增加，有效利用Matlab环境中的插值方法对提高算法效率至关重要。

利用数值分析技术完成实验报告，并完善相关代码和文档。

数值课的实验内容整理得蛮全的，8 大模块都有覆盖：从插值、拟合到常微分方程的数值解法，全都配了对应的 Matlab 程序和实验报告。嗯，实战性挺强的，适合你平时写代码练手，也适合写论文的时候拿来参考一波。 插值法、数值积分这些基础内容写得比较清晰，代码也不复杂，用polyfit、interp1这些函数就能搞定，适合新手入门。直接运行，改改参数就能看到效果。 线性方程组那块内容挺丰富的，像高斯消去法、LU 分解、Jacobi 迭代这些方法也都带了 Matlab 实现，蛮适合对比不同方法的效率和收敛性。你要是还在搞数值线性代数，这套代码可以直接用起来。 非线性方程和常微分方程部分也不差，像牛顿法、

东北大学数值分析实验报告 包含实验内容及 Matlab 代码。 目录 实验一：插值方法 实验二：线性方程组求解 实验三：非线性方程组求解 实验四：数值积分 实验五：常微分方程数值解法 附件 Matlab 代码

数值实验室的 MATLAB 代码，适合想搞懂欧拉方法的朋友。代码挺全，从定义 ODE 函数到写迭代循环，步骤清楚，结构也不复杂。你甚至还能顺便看看Runge-Kutta 方法，对比一下效果差别。里面的代码格式统一，用起来还挺顺的，如果你刚接触 ODE 数值解法或者想做教学演示，这份资源真的蛮合适的。 欧拉方法的一阶形式适合新手上手，不需要太多数学基础。用y_{n+1} = y_n + h * f(t_n, y_n)这种方式迭代，理解起来直观，改起来也方便。 代码包里除了欧拉法，还有不少实用的小模块，比如牛顿法、LU 分解、二分法这些经典方法。每种都有注释，思路清晰。嗯，边看边跑，理解更快。 如

Matlab插值与拟合实验的学习内容，包含相关代码。