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Newton’s polynomial interpolation is another popular way to fit exactly for a set of data points. The general form of the an \(n-1\) order Newton’s polynomial that goes through \(n\) points is: \[ f(x) = a_0 + a_1(x-x_0) + a_2(x-x_0)(x-x_1) + \dots + a_n(x-x_0)(x-x_1)\dots(x-x_n)\]
Here is the Python code. The function coef computes the finite divided difference coefficients, and the function Eval evaluates the interpolation at a given node.
print "------- Interpolacion Polinomica (Newton) -------". n = int (raw_input ("Ingrese el grado del polinomio a evaluar: "))+1. # print "El grado del polinomio es: ", n. matriz = [0.0] * n. for i in range (n): matriz [i] = [0.0] * n. vector = [0.0] * n. print matriz. print vector.
6.3.4 Fórmula de interpolación de Newton con diferencias hacia adelante. Veamos cómo la fórmula general de Newton se simplifica para el caso particular en el que los nodos \(x_i\) están ordenados de menor a mayor y son equiespaciados. Llamamos con \(h\) al espaciado uniforme: \(h = x_{i+1}-x_i\), para cada \(i=0, 1, ..., n-1\).
Interpolación con Diferencias Divididas de Newton en Python. Watch on. El algoritmo para interpolación de diferencias divididas o Newton, considera reutilizar el procedimiento de cálculo de diferencias finitas incorporando la parte del denominador.
14 de oct. de 2022 · en este video se desarrollo un algoritmo para hallar el polinomio de interpolación de newton y otro para hallar la aproximación y la grafica respectiva#pytho...
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In short, routines recommended for interpolation can be summarized as follows: For data smoothing, functions are provided for 1- and 2-D data using cubic splines, based on the FORTRAN library FITPACK. Additionally, routines are provided for interpolation / smoothing using radial basis functions with several kernels.
