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多项式函数插值:多项式形式函数求值的Horner嵌套算法

时间:2018-10-06 12:01:43      阅读:124      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:浮点   式表   $$   基础上   因此   mes   结果   app   利用   

  设代数式序列 $q_1(t), q_2(t), ..., q_{n-1}(t)$ ,由它们生成的多项式形式的表达式(不一定是多项式):

$$p(t)=x_1+x_2q_1(t)+...x_nq_1(t)q_2(t)..q_{n-1}(t)=\sum\limits_{i=1}^n(x_i\prod\limits_{j=1}^{i-1}q_j(t))$$  一般来讲,按照这个形式计算函数在 $t_0$ 点的取值的复杂度为:n-1次 $q_i(t)$ 求值,n-1次浮点数乘法(生成n个不同的乘积),n-1次乘积和常系数浮点数乘法,n-1次浮点数加法 $\Rightarrow$ 总计n-1次 $q_i(t)$ 求值和 $T(n)\approx 3n$ 次浮点数运算。这需要在计算过程中存储保留一个 $\prod\limits_{j=1}^{i-1}q_j(t)$ 的结果,避免重复运算(那样将会使得生成乘积的n次浮点乘法变成$n^2/2$ 次)。

  利用Horner嵌套算法,可以在 $T(n)\approx 3n$ 的基础上再进一步。Horner嵌套算法的表达式是:$$p(t)=x_1+q_1(t)(x_2+q_2(t)(x_3+q_3(t)(...(x_{n-1}+q_{n-1}(t)x_n)...)))$$  迭代的伪代码可以写成:

$poly = x_n\\for\quad i = n -1 to 1\\ \quad poly = x_i+q_i(t)\times poly\\ end$

  Horner嵌套算法需要n-1次 $q_i(t)$ 求值(这是免不了的),n-1次浮点数乘法,和n-1次浮点数加法,这将把复杂度再削减到n次求值和 $T(n)\approx 2n$ 次浮点数运算。考虑到函数求值是非常普遍和基本的操作,即使只是在复杂度上打个折扣也是非常可观的事情。因此形如上式的多项式型表达式,只要可以使用Horner嵌套算法就应当使用。

  Horner嵌套算法适用于通过单项式表达的多项式求值,即 $p(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...+x_nt^{n-1}$ ,此处 $q_1(t)=q_2(t)=...=q_n(t)=t$;同样也适用于通过牛顿插值表达的多项式,即 $p(t)=x_1+x_2(t-t_1)+...+x_n(t-t_1)..(t-t_n)$ ,此处 $q_i(t)=t-t_i$ 。

多项式函数插值:多项式形式函数求值的Horner嵌套算法

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原文地址:https://www.cnblogs.com/gentle-min-601/p/9746725.html

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