Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou.

Podobne dokumenty
Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19

(1) Derivace. Kristýna Kuncová. Matematika B2 17/18. Kristýna Kuncová (1) Derivace 1 / 35

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu

(13) Fourierovy řady

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018

Elementární funkce. Edita Pelantová. únor FJFI, ČVUT v Praze. katedra matematiky, FJFI, ČVUT v Praze

Úvodní informace. 18. února 2019

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici

Numerické metody minimalizace

5. a 12. prosince 2018

Kristýna Kuncová. Matematika B2

Matematika 2, vzorová písemka 1

x2 + 2x 15 x 2 + 4x ) f(x) = x 2 + 2x 15 x2 + x 12 3) f(x) = x 3 + 3x 2 10x. x 3 + 3x 2 10x x 2 + x 12 10) f(x) = log 2.

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19. Kristýna Kuncová (1) Vzorové otázky 1 / 36

MATEMATIKA 3. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

1 Soustava lineárních rovnic

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se

Numerické metody KI/NME. Doc. RNDr. Jiří Felcman, CSc. RNDr. Petr Kubera, Ph.D.

Matematika (KMI/PMATE)

podle přednášky doc. Eduarda Fuchse 16. prosince 2010

Vybrané kapitoly z matematiky

(2) Funkce. Kristýna Kuncová. Matematika B2. Kristýna Kuncová (2) Funkce 1 / 25

Průvodce studiem V této kapitole se budeme zabývat diferenciálním počtem pro funkce více

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův)

Kapitola 2. Nelineární rovnice

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

DFT. verze:

Stochastické modelování v ekonomii a financích Konzistence odhadu LWS. konzistence OLS odhadu. Předpoklady pro konzistenci LWS

Inverzní Z-transformace

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β

Okrajový problém podmínky nejsou zadány v jednom bodu nejčastěji jsou podmínky zadány ve 2 bodech na okrajích, ale mohou být

Obsah. Limita posloupnosti a funkce. Petr Hasil. Limita posloupnosti. Pro a R definujeme: Je-li a < 0, pak a =, a ( ) =. vlastní body.

Edita Pelantová, katedra matematiky / 16

Sb ırka pˇr ıklad u z matematick e anal yzy II Petr Tomiczek

Rovnice proudění Slapový model

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Určitý (Riemannův) integrál a aplikace. Nevlastní integrál. 19. prosince 2018

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32

Matematická analýza 2. Kubr Milan

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

Petr Beremlijski, Marie Sadowská

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2

TGH01 - Algoritmizace

7. Aplikace derivace

Statistika (KMI/PSTAT)

K SAMOSTATNÉ MODULOVÉ SCHODY MONTÁŽI. asta

Laplaceova transformace

x y (A)dy. a) Určete a načrtněte oblasti, ve kterých je funkce diferencovatelná. b) Napište diferenciál funkce v bodě A = [x 0, y 0 ].

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 24. z aˇr ı 2013 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 24. z aˇr ı / 52

Výzvy, které před matematiku staví

(a). Pak f. (a) pro i j a 2 f

TGH01 - Algoritmizace

Obsah. 1 Konstrukce (definice) Riemannova integrálu Výpočet Newtonova Leibnizova věta Aplikace výpočet objemů a obsahů 30

Numerické metody a statistika

MATEMATIKA 1 ALEŠ NEKVINDA. + + pokud x < 0; x. Supremum a infimum množiny.

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice

Tvarová optimalizace pro 3D kontaktní problém

Internet a zdroje. (Zdroje na Internetu) Mgr. Petr Jakubec. Katedra fyzikální chemie Univerzita Palackého v Olomouci Tř. 17.

LBF/ZUB22 Programové vybavení ordinace zubního lékaře. Mgr. Markéta Trnečková, Ph.D. Palacký University, Olomouc

MATEMATIKA 3 NUMERICKÉ METODY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Jednoduchá zobrazení. Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011.

Metody, s nimiž se seznámíme v této kapitole, lze použít pro libovolnou

FAKULTA STAVEBNÍ. Stavební statika. Telefon: WWW:

FAKULTA STAVEBNÍ JOSEF DALÍK NUMERICKÉ METODY II

Geometrická nelinearita: úvod

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky

Linea rnı (ne)za vislost

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 187

FAKULTA STAVEBNÍ NUMERICKÉ METODY II

Obsah. Zobrazení na osmistěn. 1 Zobrazení sféry po částech - obecné vlastnosti 2 Zobrazení na pravidelný konvexní mnohostěn

Poznámky z matematiky

Powyższe reguły to tylko jedna z wersji gry. Istnieje wiele innych wariantów, można też ustalać własne zasady. Miłej zabawy!

Funkce více proměnných: limita, spojitost, derivace

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

Matematika I (KMI/PMATE) Co se naučíme? x = a a x = b. rozumět pojmu střední hodnota funkce na daném intervalu. Obrázek 1.

Obsah. Petr Hasil. (konjunkce) (disjunkce) A B (implikace) A je dostačující podmínka pro B; B je nutná podmínka pro A A B: (A B) (B A) A (negace)

Funkce více proměnných: limita, spojitost, parciální a směrové derivace, diferenciál

1 Sférická trigonometrie

Obsah. Aplikovaná matematika I. Vlivem meze Vlivem funkce Bernhard Riemann. Mendelu Brno. 3 Vlastnosti určitého integrálu

Operace s funkcemi [MA1-18:P2.1] funkční hodnota... y = f(x) (x argument)

Matematika III Stechiometrie stručný

Biosignál II. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity Brno

Matematika prˇedna sˇka Lenka Prˇibylova 7. u nora 2007 c Lenka Prˇibylova, 200 7

Algebra I Cvičení. Podstatná část příkladů je převzata od kolegů, jmenovitě Prof. Kučery, Doc. Poláka a Doc. Kunce, se

Stabilita proudění. Matematický ústav, Univerzita Karlova. 7. května 2015

Matematická analýza II pro kombinované studium. Konzultace první a druhá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D. pf.jcu.cz

Teorie. kuncova/ Definice 1. Necht f je reálná funkce a a R. Jestliže existuje.

YNUM - Numerická matematika

Speciální funkce, Fourierovy řady a Fourierova transformace

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd. Katedra matematiky. Semestrální práce - matematika a byznys

Matematické modelování elmg. polí 2. kap.: Magnetostatika

Jednoduchá zobrazení. Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011.

Matematická analýza pro učitele (text je v pracovní verzi)

Transkrypt:

Příklad Známe následující hodnoty funkce Φ: u Φ(u) 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885 Odhadněte přibližně hodnoty Φ(1,02) a Φ(1,16). Možnosti: Vezmeme hodnotu v nejbližším bodě. Body proložíme lomenou čarou. Body proložíme složitější křivkou.

f n f 1 Obecná situace Známe hodnoty určité funkce f v bodech x 0, x 1,..., x n. Body x 0, x 1,..., x n nazýváme uzly. Pro zjednodušení předpokládáme, že x 0 < x 1 < < x n. Funkční hodnoty v uzlech označíme f 0,..., f n, případně y 0,..., y n. y y n y f 0 y 1 x 0 x 1 x n x y 0 x 0 x 1 x n x

Zajímají nás funkční hodnoty v jiných než uzlových bodech, případně i hodnoty derivace nebo určitý integrál b a f (x) dx. Body proložíme křivkou grafem funkce y = P(x). Metoda nejmenších čtverců Interpolace y y n y f n f 1 f 0 y 1 x 0 x 1 x n x y 0 x 0 x 1 x n x

Interpolace Požadujeme, aby graf aproximující funkce P procházel všemi body: P(x i ) = f i, i = 0,..., n. Interpolační polynom funkce P je polynom Spline (splajn) funkce P je po částech polynom

Připomenutí co je to polynom? Příklad P(x) = x 2 3x + 4... polynom stupně 2 P(x) = x 15 + 10x 8 1... polynom stupně 15 P(x) = x 3 1 x... není polynom Polynom Polynom stupně n (n 0 je celé číslo) je funkce P n (x) = a n x n + a n 1 x n 1 + + a 1 x + a 0, kde a i R pro i = 0,..., n, a n 0.

Interpolační polynom Necht jsou dány navzájem různé body x 0,..., x n a funkční hodnoty v nich f 0,..., f n. Interpolační polynom daný těmito body je polynom P n stupně nanejvýš n, pro který platí P n (x i ) = f i, i = 0,..., n. Interpolační polynom vždy existuje a je dán jednoznačně. Můžeme jej však hledat v různých tvarech.

Jak hledat interpolační polynom Možný postup: Koeficienty polynomu, a 0,..., a n, najdeme jako řešení odpovídající soustavy rovnic. Příklad Najděte interpolační polynom daný uzly i 0 1 2 x i 1 2 4 f i 0 0 3 V praxi se však používají spíše následující dva postupy: Newtonův interpolační polynom Lagrangeův interpolační polynom

Newtonův interpolační polynom Polynom hledáme ve tvaru P n (x) = a 0 + a 1 (x x 0 ) + a 2 (x x 0 )(x x 1 ) + Koeficienty a i vypočteme jako + a n (x x 0 )(x x 1 ) (x x n 1 ). a 0 = f 0, a 1 = f [x 0, x 1 ], a 2 = f [x 0, x 1, x 2 ],. a n = f [x 0,..., x n ], kde f [x 0,..., x k ] jsou tzv. poměrné diference k-tého řádu.

Poměrné diference Poměrné diference 1. řádu: f [x i, x i+1 ] = f i+1 f i x i+1 x i, i = 0,..., n 1, poměrné diference 2. řádu: f [x i, x i+1, x i+2 ] = f [x i+1, x i+2 ] f [x i, x i+1 ] x i+2 x i, i = 0,..., n 2, obecně poměrné diference k-tého řádu: f [x i,..., x i+k ] = f [x i+1,..., x i+k ] f [x i,..., x i+k 1 ] x i+k x i, i = 0,..., n k.

Schéma výpočtu poměrných diferencí Zkráceně označíme f [x 0, x 1 ] jako f 0,1, f [x 0, x 1, x 2 ] jako f 0,1,2, apod. Následující tabulku vyplňujeme po sloupcích. Jako koeficienty interpolačního polynomu použijeme červeně vyznačené hodnoty. x i f i f i,i+1 f i,i+1,i+2 f i,i+1,i+2,i+3 x 0 f 0 f 0,1 = f1 f0 x 1 x 0 f 0,1,2 = f1,2 f0,1 x 2 x 0 f 0,1,2,3 = f1,2,3 f0,1,2 x 3 x 0... x 1 f 1 f 1,2 = f2 f1 x 2 x 1 f 1,2,3 = f2,3 f1,2 x 3 x 1 f 1,2,3,4 = f2,3,4 f1,2,3 x 4 x 1... x 2 f 2 f 2,3 = f3 f2 x 3 x 2 f 2,3,4 = f3,4 f2,3 x 4 x 2 f 2,3,4,5 = f3,4,5 f2,3,4 x 5 x 2... x 3 f 3 f 3,4 = f4 f3 x 4 x 3 f 3,4,5 = f4,5 f3,4 x 5 x 3 f 3,4,5,6 = f4,5,6 f3,4,5 x 6 x 3.........

Newtonův interpolační polynom pro ekvidistantní uzly Uzly x 0, x 1,..., x n se nazývají ekvidistantní, jestliže je mezi každými dvěma sousedními uzly stejná vzdálenost h: x i+1 x i = h neboli x i = x 0 + i h. Newtonův interpolační polynom pro ekvidistantní uzly lze vyjádřit ve speciálním tvaru: P n (x) = f 0 + 1 1! f 0 q + 1 2! 2 f 0 q (q 1) + + 1 n! n f 0 q (q 1) (q (n 1)), kde q = x x 0 h.

Obyčejné diference Diference 1. řádu v bodě x i : diference 2. řádu v bodě x i : f i = f i+1 f i, 2 f i = f i+1 f i, obecně diference k-tého řádu v bodě x i : k f i = k 1 f i+1 k 1 f i.

Schéma výpočtu obyčejných diferencí Následující tabulku vyplňujeme po sloupcích. Jako koeficienty interpolačního polynomu použijeme červeně vyznačené hodnoty. x i f i f i 2 f i 3 f i x 0 f 0 f 0 = f 1 f 0 2 f 0 = f 1 f 0 3 f 0 = 2 f 1 2 f 0 x 1 f 1 f 1 = f 2 f 1 2 f 1 = f 2 f 1 3 f 1 = 2 f 2 2 f 1 x 2 f 2 f 2 = f 3 f 2 2 f 2 = f 3 f 2 3 f 2 = 2 f 3 2 f 2 x 3 f 3 f 3 = f 4 f 3 2 f 3 = f 4 f 3 3 f 3 = 2 f 4 2 f 3.....

Lagrangeův interpolační polynom P n (x) = f 0 l 0 (x) + f 1 l 1 (x) + + f n l n (x) = = f 0 + f 1 (x x 1 )(x x 2 ) (x x n ) (x 0 x 1 )(x 0 x 2 ) (x 0 x n ) + (x x 0 )(x x 2 ) (x x n ) (x 1 x 0 )(x 1 x 2 ) (x 1 x n ) + + f n (x x 0 )(x x 1 ) (x x n 1 ) (x n x 0 )(x n x 1 ) (x n x n 1 ). Polynomy l i, i = 0,..., n, mají tu vlastnost, že l i (x j ) = 0 pro j i, l i (x i ) = 1.

Srovnání Lagrangeova a Newtonova interpolačního polynomu Výhody Newtonova interpolačního polynomu: K sestavení je potřeba méně aritmetických operací než pro Lagrangeův interpolační polynom. Přidáme-li do tabulky další bod [x n+1, f n+1 ], lze využít předchozí výsledky: P n+1 (x) = P n (x) + f [x 0,..., x n+1 ] (x x 0 ) (x x n ) Výhody Lagrangeova interpolačního polynomu: Je vhodný pro odvozování dalších vzorců. Lze jej snadno rozšířit i pro funkce více proměnných.

Chyba interpolace Necht interval I obsahuje body x 0, x 1,..., x n a necht f je (n + 1)-krát diferencovatelná funkce na I. Necht P n (x) je interpolační polynom určený hodnotami funkce f v bodech x 0,... x n. Potom pro libovolné x I existuje ξ I takové, že pro chybu interpolace platí f (x) P n (x) = f (n+1) (ξ) (n + 1)! (x x 0)(x x 1 )... (x x n ). Výraz (x x 0 )(x x 1 )... (x x n ) označíme jako ω n+1 (x).

Graf funkce ω 7 (x) pro uzly 3,..., 3 100 80 60 40 20 0 20 40 60 80 100 3 2 1 0 1 2 3

Použijeme-li hodnotu P n (x) pro x vně intervalu x 0, x n, mluvíme o extrapolaci. Chyba může být velká. Chyba může být velká i uvnitř x 0, x n, zvlášt mezi x 0 a x 1 a mezi x n 1 a x n. Aproximace bývá zpravidla nejlepší kolem středu intervalu x 0, x n. Nemusí být pravda, že čím vyšší je stupeň polynomu, tím je aproximace lepší. Jsou-li všechny derivace funkce f ohraničeny stejnou konstantou (platí např. pro funkci sin x), pak lze zvětšením počtu uzlů učinit chybu libovolně malou. Aproximaci polynomy vysokého stupně nelze obecně doporučit.