METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

Transkrypt

1 METODY NUMERYCZNE Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Met.Numer. wykład 3 1 Plan Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady Met.Numer. wykład 3 2 1

2 Aproksymacja Metody numeryczne zajmują się rozwiązywaniem zadań matematycznych za pomocą działań arytmetycznych. Zachodzi zatem potrzeba przybliżania wielkości nie arytmetycznych wielkościami arytmetycznymi i badania błędów wywołanych takimi przybliżeniami. Wybór przybliżenia zależy od tego, którym z możliwych kryteriów posłużymy się w ocenie skuteczności danego przybliżenia. Jaki jest dopuszczalny błąd wyniku? Jak szybko można otrzymać rozwiązanie jaka jest szybkość zbieżności danej metody, np. procesu iteracyjnego? Met.Numer. wykład 3 3 Co to jest interpolacja? Dane są punkty (x 0,y 0 ), (x 1,y 1 ),.(x n,y n ). Znaleźć nieznaną wartość y dla dowolnego x. Met.Numer. wykład 3 4 2

3 Różnica pomiędzy aproksymacją i interpolacją interpolacja aproksymacja Met.Numer. wykład 3 5 Aproksymacja Chcemy przybliżyć funkcję f(x) kombinacją (najczęściej liniową) funkcji należących do pewnej szczególnej klasy. Klasy funkcji: dla N pierwszych wyrazów szeregu Taylora ogólniej: p n (x) jest wielomianem stopnia n wielomiany trygonometryczne Największe znaczenie posiada aproksymacja wielomianowa Met.Numer. wykład 3 6 3

4 Aproksymacja liniowa funkcji f(x) Aproksymacja klasy funkcji: współczynniki stałe: Przybliżenia liniowe stosuje się ponieważ badanie aproksymacji kombinacjami nieliniowymi funkcji przybliżających jest bardzo trudne jak analiza większości zagadnień nieliniowych. Czasami stosuje się przybliżenia wymierne: Met.Numer. wykład 3 7 Aproksymacja Kryteria wyboru stałych współczynników Trzy typy przybliżeń o dużym znaczeniu przybliżenie interpolacyjne współczynniki są tak dobrane, aby w punktach funkcja przybliżająca wraz z jej pierwszymi r i pochodnymi (r i jest liczbą całkowitą nieujemną) była zgodna z f(x) i jej pochodnymi (z dokładnością do błędów zaokrągleń) Met.Numer. wykład 3 8 4

5 Aproksymacja Kryteria wyboru stałych współczynników przybliżenie średniokwadratowe szukamy minimum wyrażenia będącego całką z kwadratu różnicy pomiędzy f(x) i jej przybliżeniem w przedziale <x 1,x 2 > lub sumą ważoną kwadratów błędów rozciągniętą na zbiór dyskretny punktów z przedziału <x 1,x 2 > przybliżenie jednostajne znalezienie najmniejszego maksimum różnicy między f(x) i jej przybliżeniem w przedziale <x 1,x 2 > Met.Numer. wykład 3 9 Metoda najmniejszych kwadratów Regresja liniowa Met.Numer. wykład

6 Warunek minimum funkcji dwu zmiennych: Otrzymujemy układ równań liniowych dla niewiadomych a i b Rozwiązując ten układ równań uzyskuje się wyrażenia na a i b Met.Numer. wykład 3 11 gdzie: wyznacznik główny W wyraża się wzorem Z praw statystyki można wyprowadzić wyrażenia na odchylenia standardowe u(a) i u(b) obu parametrów prostej a,b: Met.Numer. wykład

7 Aproksymacja wielomianowa Zastosowanie w obliczeniach wielomianów jako funkcji przybliżających wiąże się z faktem, że maszyna cyfrowa wykonuje w praktyce działania arytmetyczne. Wspólną właściwością potęg zmiennej i wielomianów trygonometrycznych (a także funkcji wykładniczych) jest to, że w przybliżeniach korzystających z każdej z tych klas przesunięcie układu współrzędnych zmienia współczynniki, ale nie zmienia postaci przybliżenia. Jeżeli P(x) jest wielomianem lub funkcją wymierną to P(x+α) jest również tej postaci, a jeśli T(x) jest liniowym lub wymiernym przybliżeniem zbudowanym z sinusów lub cosinusów, to takie jest również T(x+α). Met.Numer. wykład 3 13 Aproksymacja wielomianowa Przybliżenia funkcjami mają taką zaletę, że przy zmianie skali zmiennej zmieniają się tylko współczynniki, a nie zmienia się kształt przybliżenia. Przykład: wielomian P(kx) jest również wielomianem zmiennej x. Tej własności nie mają przybliżenia trygonometryczne, gdyż dla niecałkowitego k na ogół sin(nkx) nie jest elementem klasy Met.Numer. wykład

8 Aproksymacja wielomianowa Najczęściej wybiera się wielomiany gdyż można łatwo: obliczać ich wartości różniczkować całkować Met.Numer. wykład 3 15 Aproksymacja wielomianowa Z przybliżeń wielomianowych wywodzą się metody: interpolacji ekstrapolacji różniczkowania numerycznego kwadratur rozwiązywania numerycznego równań różniczkowych zwyczajnych Powiązania pomiędzy tymi metodami są łatwo dostrzegalne, gdyż metody interpolacyjne są podstawą wzorów różniczkowania numerycznego, kwadratur i rozwiązywania numerycznego równań różniczkowych. Met.Numer. wykład

9 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA Założenie: W przedziale [a,b] danych jest (n+1) różnych punktów x 0, x 1,, x n, które nazywamy węzłami interpolacji, oraz wartości pewnej funkcji y = f(x) w tych punktach: f(x i ) = y i dla i = 0, 1,..., n. interpolacja Met.Numer. wykład 3 17 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA Zadanie interpolacji: Wyznaczenie przybliżonych wartości funkcji w punktach nie będących węzłami oraz oszacowanie błędu tych przybliżonych wartości. 1. W tym celu należy znaleźć funkcję F(x), zwaną funkcją interpolującą, która będzie przybliżać funkcję f(x) w przedziale [a,b]. 2. Funkcja F(x) w węzłach interpolacji przyjmuje takie same wartości co funkcja y = f(x). 3. W zagadnieniu interpolacji wielomianowej funkcja F(x) jest wielomianem stopnia co najwyżej n. Twierdzenie Istnieje dokładnie jeden wielomian interpolacyjny stopnia co najwyżej n (n 0), który w punktach x 0, x 1,, x n przyjmuje wartości y 0, y 1,, y n. Met.Numer. wykład

10 Interpolacja - metoda bezpośrednia Przez n+1 punktów (x 0,y 0 ), (x 1,y 1 ),.(x n,y n ) przechodzi dokładnie jeden wielomian stopnia n gdzie a 0, a 1,. a n są stałymi współczynnikami (R) Ułożyć n+1 równań aby znaleźć n+1 stałych Podstawić wartość x do wielomianu, aby znaleźć y Met.Numer. wykład 3 19 Przykład Tabela 1 Prędkość v jako funkcja czasu t t(s) v(m/s) Znaleźć prędkość w chwili t=16 s stosując metodę bezpośrednią dla dwóch punktów Met.Numer. wykład

11 Nie można obecnie wyświetlić tego obrazu. Interpolacja liniowa Rozwiązanie układu równań A zatem Met.Numer. wykład 3 21 Interpolacja kwadratowa Rozwiązanie układu równań Met.Numer. wykład

12 Interpolacja kwadratowa Błąd względny Met.Numer. wykład 3 23 Interpolacja sześcienna Met.Numer. wykład

13 Interpolacja sześcienna Rozwiązać układ równań: Zadanie domowe Podać i narysować v(t) Met.Numer. wykład 3 25 Interpolacja sześcienna -rozwiązanie Błąd względny Met.Numer. wykład

14 Porównanie Met.Numer. wykład 3 27 Obliczenia przemieszczenia od t=11s do t=16s Met.Numer. wykład

15 Obliczenia przyspieszenia Met.Numer. wykład 3 29 Wzór interpolacyjny Newtona Interpolacja liniowa: dane są punkty szukamy Met.Numer. wykład

16 Przykład Tabela 1 Prędkość v jako funkcja czasu t t(s) v(m/s) Znaleźć prędkość w chwili t=16 s stosując metodę Newtona Met.Numer. wykład 3 31 Interpolacja liniowa Wiadomo, że: Znajdujemy: A zatem: Jako zadanie domowe, proszę sprawdzić czy wynik uzyskany jest zgodny z wynikiem interpolacji bezpośredniej Met.Numer. wykład

17 Interpolacja liniowa Szukana prędkość w chwili t=16 s wynosi: Met.Numer. wykład 3 33 Dane są punkty szukamy Interpolacja kwadratowa Met.Numer. wykład

18 Interpolacja kwadratowa Wiadomo, że: Znajdujemy: Met.Numer. wykład 3 35 Interpolacja kwadratowa A zatem: dla t=16s: Jako zadanie domowe, proszę sprawdzić czy wynik uzyskany jest zgodny z wynikiem interpolacji bezpośredniej Met.Numer. wykład

19 Interpolacja kwadratowa Błąd względny w odniesieniu do poprzedniej interpolacji Met.Numer. wykład 3 37 Ogólna formuła gdzie iloraz różnicowy pierwszego rzędu A zatem iloraz różnicowy drugiego rzędu Met.Numer. wykład

20 Ogólna formuła Mając (n+1) punktów Met.Numer. wykład 3 39 Interpolacja sześcienna Met.Numer. wykład

21 Interpolacja sześcienna Zadanie domowe Znaleźć równanie na prędkość i obliczyć v(16s) na podstawie interpolacji sześciennej Newtona : Dane Znaleźć współczynniki b i Znaleźć drogę przebytą w czasie od 11s do 16 s. Znaleźć przyspieszenie w chwili t=16 s. Met.Numer. wykład 3 41 Rozwiązanie Met.Numer. wykład

22 Porównanie Met.Numer. wykład 3 43 Interpolacja z równo-odległymi węzłami Dane są wartości funkcji f(x i )=y i dla i=0,1, n w punktach rozmieszczonych w jednakowych odstępach: Pierwszy wielomian interpolacyjny Newtona ma postać: gdzie k f(x 0 ) jest różnica progresywna k-tego rzędu Met.Numer. wykład

23 Interpolacja z równo-odległymi węzłami Wielomian interpolacyjny Newtona jest korzystny w pobliżu początku tablicy. W pobliżu końca tablicy stosujemy drugi wielomian interpolacyjny Newtona z różnicami wstecznymi Met.Numer. wykład 3 45 Różnice progresywne Różnice wsteczne Met.Numer. wykład

24 Wzór interpolacyjny Lagrange a Inaczej: Ogólnie: gdzie: ω n (x j ) jest wartością pochodnej wielomianu ω n (x) punkcie x j będącym zerem tego wielomianu Met.Numer. wykład 3 47 Przykład Tabela 1 Prędkość v jako funkcja czasu t t(s) v(m/s) Znaleźć prędkość w chwili t=16 s stosując metodę interpolacji wielomianem Lagrange a dla dwóch punktów Met.Numer. wykład

25 Interpolacja liniowa wielomianem Lagrange a Wiadomo, że: Znajdujemy: A zatem: Jako zadanie domowe, proszę sprawdzić czy wynik uzyskany jest zgodny z wynikiem interpolacji bezpośredniej Met.Numer. wykład 3 49 Interpolacja liniowa wielomianem Lagrange a Met.Numer. wykład

26 Interpolacja kwadratowa Dane są punkty szukamy Met.Numer. wykład 3 51 Interpolacja kwadratowa Wiadomo, że: Znajdujemy: A zatem: Met.Numer. wykład

27 Interpolacja kwadratowa dla t=16s: Jako zadanie domowe, proszę sprawdzić czy wynik uzyskany jest zgodny z wynikiem interpolacji bezpośredniej i metodą Newtona. Met.Numer. wykład 3 53 Interpolacja kwadratowa Błąd względny w odniesieniu do poprzedniej interpolacji Met.Numer. wykład

28 Interpolacja sześcienna Zadanie domowe Znaleźć równanie na prędkość i obliczyć v(16s) na podstawie interpolacji sześciennej Lagrange a Dane Znaleźć drogę przebytą w czasie od 11s do 16 s. Znaleźć przyspieszenie w chwili t=16 s. Porównać wyniki z uzyskanymi na podstawie interpolacji metodą bezpośredniej i Newtona. Met.Numer. wykład 3 55 Porównanie Met.Numer. wykład

29 Wzór interpolacyjny Lagrange a - przykład Niech dane będą punkty:0,1,3,6.znaleźć wielomian interpolacyjny Lagrange a, który będzie przybliżać funkcję Rozwiązanie: Wartości funkcji f(x) w węzłach interpolacji są następujące: Można pokazać, że wielomian interpolacyjny Lagrange a przyjmuje postać: Met.Numer. wykład 3 57 Wzór interpolacyjny Lagrange a - przykład funkcja f(x) wielomian interpolacyjny W 3 (x) Wielomian interpolacyjny przybliża funkcję f(x) tylko pomiędzy skrajnymi węzłami, tzn. w przedziale [0,6]. Im mniejsze odległości między węzłami, tym lepsze przybliżenie uzyskujemy Met.Numer. wykład

30 Oszacowanie błędu wzoru interpolacyjnego Z jaką dokładnością wielomian interpolacyjny W n (x) przybliża funkcję f(x) w pozostałych punktach leżących wewnątrz przedziału <a, b>? Zakładamy, że funkcja f(x) w rozpatrywanym przedziale <a, b> ma pochodne do rzędu (n+1) włącznie. zależy od wyboru węzłów interpolacji Met.Numer. wykład 3 59 Interpolacja za pomocą funkcji sklejanych-spline Wady interpolacji wielomianowej: Motywacja Pogorszenie wyników interpolacji przy zwiększaniu liczby węzłów. Przykład: Zjawisko Rungego (przykład źle uwarunkowanego zadania): Interpolacja wielomianami wysokich stopni przy stałych odległościach węzłów prowadzi do poważnych odchyleń od interpolowanej funkcji zwłaszcza na końcach przedziału. Interpolacja na środkowych częściach przedziału jest natomiast bardzo dobra i użyteczna Przykład: Met.Numer. wykład

31 Interpolacja wielomianowa szczególnych funkcji Met.Numer. wykład 3 61 Zjawisko Rungego Met.Numer. wykład

32 Mając dane punkty: Interpolacja za pomocą liniowych funkcji sklejanych prowadzimy linie proste pomiędzy punktami. Met.Numer. wykład 3 63 Interpolacja za pomocą liniowych funkcji sklejanych... nachylenie prostej pomiędzy węzłami Met.Numer. wykład

33 Mając dane punkty: Interpolacja kwadratowa za pomocą funkcji sklejanych zapisujemy różne funkcje kwadratowe pomiędzy każdą parą punktów. Met.Numer. wykład 3 65 Interpolacja kwadratowa za pomocą funkcji sklejanych... Znaleźć współczynniki Mamy 3n niewiadomych czyli potrzebujemy 3n równań Met.Numer. wykład

34 Interpolacja kwadratowa za pomocą funkcji sklejanych Każda parabola przechodzi przez dwa sąsiednie punkty, czyli mamy 2n równań.. Met.Numer. wykład 3 67 Interpolacja kwadratowa za pomocą funkcji sklejanych Dodatkowe warunki otrzymujemy żądając ciągłości pierwszych pochodnych w n-1 wewnętrznych punktach węzłowych: dla a zatem. Met.Numer. wykład

35 Interpolacja kwadratowa za pomocą funkcji sklejanych Prowadzi to do n-1 równań postaci:.. Całkowita liczba równań wynosi 2n+(n-1)=3n-1 Potrzebne jedno równanie może przyjąć postać np. Pierwsza funkcja sklejana jest liniowa. Met.Numer. wykład 3 69 Przykład Tabela 1 Prędkość v jako funkcja czasu t t(s) v(m/s) Znaleźć prędkość w chwili t=16 s stosując metodę interpolacji za pomocą kwadratowych funkcji sklejanych Met.Numer. wykład

36 Rozwiązanie Met.Numer. wykład 3 71 Każda funkcja sklejana przechodzi przez dwa sąsiednie punkty Met.Numer. wykład

37 Dalsze równania t(s) v(m/s) Jest 10 równań, 15 poszukiwanych współczynników Met.Numer. wykład 3 73 Żądanie ciągłości pochodnych Met.Numer. wykład

38 Żądanie ciągłości pochodnych - cd dla t=10s dla t=15s dla t=20s dla t=22.5s 4 dodatkowe równania ostatnie równanie Met.Numer. wykład 3 75 Ostateczny układ 15 równań na 15 niewiadomych Met.Numer. wykład

39 Wartości współczynników i a i b i c i Proszę sprawdzić czy podane wartości są prawidłowe Met.Numer. wykład 3 77 Ostateczne rozwiązanie Met.Numer. wykład

40 a) Prędkość w chwili t=16s Prędkość w określonym punkcie Jako zadanie domowe, proszę porównać obliczoną wartość prędkości z wartością otrzymaną za pomocą interpolacji wielomianowej Met.Numer. wykład 3 79 b) Acceleration at t=16 Przyspieszenie w określonym punkcie Met.Numer. wykład

41 Przyspieszenie w określonym punkcie, Funkcja kwadratowa sklejana prawdziwa w punkcie t=16s jest dana jako Jako zadanie domowe, proszę porównać obliczoną wartość przyspieszenia z wartością otrzymaną za pomocą interpolacji wielomianowej Met.Numer. wykład 3 81 Droga z profilu prędkości c) Znaleźć drogę przebytą przez rakietę od t=11s do t=16s. Met.Numer. wykład

42 Droga z profilu prędkości Jako zadanie domowe, proszę porównać obliczoną wartość przebytej odległości z wartością otrzymaną za pomocą interpolacji wielomianowej Met.Numer. wykład 3 83 Błąd wzoru interpolacyjnego Przyjmujemy oznaczenia: Kres górny modułu (n+1)-szej pochodnej funkcji f(x) na przedziale <a,b> Met.Numer. Wykład

43 Błąd wzoru interpolacyjnego Przykład: Ocenić, z jaką dokładnością można obliczyć wartość ln 100,5 przy użyciu wzoru interpolacyjnego Lagrange a, jeżeli dane są wartości: ln 100, ln 101, ln 102, ln 103 Met.Numer. Wykład 4 85 Optymalny dobór węzłów interpolacji Wielkość błędu zależy od wyboru węzłów interpolacji poprzez ω n. Na M n+1 nie mamy wpływu. Jak wybrać węzły interpolacji x i, aby: miało jak najmniejszą wartość Zagadnienie zostało sformułowane przez rosyjskiego matematyka P.L. Czebyszewa jako zagadnienie znajdowania wielomianu algebraicznego najlepiej przybliżającego zero na zadanym przedziale. Met.Numer. Wykład

44 Wielomiany Czebyszewa Wielomiany Czebyszewa (pierwszego rodzaju): Można pokazać, że wielomian T n (x) jest identyczny z pewnym wielomianem algebraicznym zawężonym do przedziału <-1,1>. wzór rekurencyjny Met.Numer. Wykład 4 87 Wielomiany Czebyszewa Wielomiany Czebyszewa pierwszego rodzaju są rozwiązaniem równania różniczkowego: Definiuje się je poprzez wzór Rodriguesa: Wielomiany Czebyszewa pierwszego rodzaju są ortogonalne w przedziale <-1,1> z wagą: Met.Numer. Wykład

45 Optymalny dobór węzłów interpolacji Każdy wielomian Czebyszewa stopnia n ma n różnych pierwiastków w punktach: zawartych między -1 i +1 Współczynnik przy najwyższej potędze w T n (x) jest równy 2 n-1. Szukamy wielomianu, który przy najwyższej potędze ma współczynnik równy jedności gdzie x m (m=0, 1, 2,, n) są pierwiastkami wielomianu T n+1 Met.Numer. Wykład 4 89 Optymalny dobór węzłów interpolacji Wyrażenie: w przedziale <-1,1> ma najmniejszą wartość dla wielomianu: wówczas: Jeżeli w przedziale <-1,1> za węzły interpolacji przyjmiemy zera wielomianu Czebyszewa, to Met.Numer. Wykład

46 Optymalny dobór węzłów interpolacji W dowolnym przedziale <a,b> oszacowanie błędu wynosi: przy wyborze węzłów Nowe węzły x m nie są rozmieszczone w równych odstępach lecz są zagęszczone przy końcach przedziału. Proste transformacje liniowe sprowadzają x z przedziału <a,b> do z należącego do <-1,1> Met.Numer. Wykład 4 91 Podsumowanie interpolacji Przeczytać i przeanalizować rozdział Uwagi końcowe, Z.Fortuna, B.Macukow, J.Wąsowski, Metody numeryczne Wnioski: 1. Przy obliczaniu wartości wielomianu interpolacyjnego w jednym lub kilku punktach problem wyboru postaci wzoru interpolacyjnego nie jest istotny. 2. Rodzaj wybranego wzoru i rozmieszczenie węzłów ma wpływ jedynie na błąd obliczeń. 3. O czasochłonności obliczeń decyduje liczba mnożeń i dzieleń. dla wielomianu Lagrange a stanowi to n 2 +4n+2 dla wielomianu Newtona 1/2 n 2 +3/2 n 2 Met.Numer. Wykład