Innym wnioskiem z twierdzenia 3.10 jest

Podobne dokumenty
III. INTERPOLACJA Ogólne zadanie interpolacji. Niech oznacza funkcjê zmiennej x zale n¹ od n + 1 parametrów tj.

Rys Mo liwe postacie funkcji w metodzie regula falsi

gdy wielomian p(x) jest podzielny bez reszty przez trójmian kwadratowy x rx q. W takim przypadku (5.10)

(wymiar macierzy trójk¹tnej jest równy liczbie elementów na g³ównej przek¹tnej). Z twierdzen 1 > 0. Zatem dla zale noœci

IV. UK ADY RÓWNAÑ LINIOWYCH

Wyk³ad INTERPOLACJA.

(0) (1) (0) Teoretycznie wystarczy wzi¹æ dowoln¹ macierz M tak¹, by (M) < 1, a nastêpnie obliczyæ wektor (4.17)

PRZYBLI ONE METODY ROZWI ZYWANIA RÓWNA

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 24 czerwca 2019 roku

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 26 czerwca 2017 roku

PRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

2.Prawo zachowania masy

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

PAKIET MathCad - Część III

Kurs z matematyki - zadania

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Witold Bednarek. Konkurs matematyczny w gimnazjum Przygotuj siê sam!

CZY JEDNYM POSUNIÊCIEM DA SIÊ ROZWI ZAÆ WSZYSTKIE UK ADY DWÓCH RÓWNAÑ LINIOWYCH?

Regulator ciœnienia ssania typu KVL

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 2 POZIOM ROZSZERZONY. S x 3x y. 1.5 Podanie odpowiedzi: Poszukiwane liczby to : 2, 6, 5.

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Regulator wydajnoœci (upustowy) typu KVC

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Funkcje dwóch zmiennych

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

W. Guzicki Zadanie 23 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

Matematyka dla liceum/funkcja liniowa

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

POMIAR STRUMIENIA PRZEP YWU METOD ZWÊ KOW - KRYZA.

Matematyka A, klasówka, 24 maja zania zadań z kolokwium z matematyki A w nadziei, że pope lni lem wielu b le. rozwia

Funkcje wielu zmiennych

SYMULACJA STOCHASTYCZNA W ZASTOSOWANIU DO IDENTYFIKACJI FUNKCJI GÊSTOŒCI PRAWDOPODOBIEÑSTWA WYDOBYCIA

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

Równania ró znicowe wg A. Ostoja - Ostaszewski "Matematyka w ekonomii. Modele i metody".

Spis treœci WSTÊP...9

2.1. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

V. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE

Kilka zastosowań pochodnej funkcji w podstawowych pojęciach ekonomicznych

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

1. Wielomiany Podstawowe definicje i twierdzenia

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

Interpolacja funkcji

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

na p laszczyźnie kartezjaṅskiej prowadzimy prost a o rȯwnaniu s 1. (1.1) s 0 + t 1 t 0

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Ekstrema funkcji wielu zmiennych.

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Funkcje elementarne. Matematyka 1

14.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe.

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykład 8 Interpolacja wielomianowa. Karol Tarnowski A-1 p.223

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Cia la i wielomiany Javier de Lucas

Analiza numeryczna kolokwium2a-15grudnia2005

Matematyka na szóstke

Konkurs matematyczny dla uczniów gimnazjum

1. Szacowanie rynkowej wartoœci nieruchomoœci jako przedmiotu prawa w³asnoœci ograniczonej u ytkowaniem wieczystym

1 Granice funkcji. Definicja 1 (Granica w sensie Cauchy ego). Mówimy, że liczba g jest granicą funkcji f(x) w punkcie x = a, co zapisujemy.

Automatyzacja pakowania

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Regulamin Krêgów Harcerstwa Starszego ZHR

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Technologie informatyczne

Metody numeryczne. Ilorazy różnicowe. dr Artur Woike. Wzory interpolacyjne Newtona i metoda Aitkena.

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

P 0max. P max. = P max = 0; 9 20 = 18 W. U 2 0max. U 0max = q P 0max = p 18 2 = 6 V. D = T = U 0 = D E ; = 6

KLAUZULE ARBITRAŻOWE

ZADANIA OTWARTE KRÓTKIEJ ODPOWIEDZI

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Matematyka na szóstke

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

USTAWA. z dnia 26 czerwca 1974 r. Kodeks pracy. 1) (tekst jednolity)

Wyznaczniki, macierz odwrotna, równania macierzowe

Projektowanie bazy danych

przemiennych ze sk adow sta mo na naszkicowa przebieg u W E = f() jak na rys.1a.

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Rozdział 2. Liczby zespolone

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych

Witold Bednarek CIEKAWA MATEMATYKA. dla uczniów gimnazjum

Projektowanie procesów logistycznych w systemach wytwarzania

Kratownice Wieża Eiffel a

LICZBY I ZBIORY. Wymagania podstawowe

Treści programowe. Matematyka 1. Efekty kształcenia. Literatura. Warunki zaliczenia. Ogólne własności funkcji. Definicja 1. Funkcje elementarne.

Transkrypt:

38 Innym wnioskiem z twierdzenia 3.10 jest Wniosek 3.2. Jeœli funkcja f ma ci¹g³¹ pochodn¹ rzêdu n + 1 na odcinku [a, b] zawieraj¹cym wêz³y rzeczywiste x i (i = 0, 1,..., k) i punkt x, to istnieje wartoœæ [a, b], przy czym = (x), e (3.20) W dowodzie tego wniosku korzysta siê z przedstawienia ca³kowego uogólnionego ilorazu ró - nicowego, a nastêpnie stosuje siê twierdzenie o wartoœci œredniej dla ca³ek. Wzór (3.20) jest czêsto stosowany w praktyce, gdy w wielu przypadkach potrafimy z w³asnoœci rozwa anego zagadnienia oszacowaæ pochodn¹ nieznanej funkcji f. Jeœli dla x [a, b], to bezpoœrednio z wzoru (3.20) mamy 3.7. Interpolacja wymierna Definicja 3.9. Zadanie interpolacji wymiernej polega na znalezieniu dla danej funkcji f funkcji wymiernej W postaci mn w której stopieñ licznika jest równy co najwy ej m, a stopieñ mianownika co najwy ej n, spe³niaj¹cej dla danych wêz³ów x i i wartoœci funkcji w tych wêz³ach f(x ) (i = 0, 1,..., m + n) warunki i (3.20) Zauwa my, e funkcja W mn zawiera m + n + 2 wspó³czynniki, podczas gdy warunków postamn z dok³adnoœci¹ do wspól- ci (3.20) jest m + n + 1. Najczêœciej okreœla siê bowiem funkcjê W nego czynnika 0. Z zale noœci (3.20) mamy (3.21)

3.8. Interpolacja trygonometryczna 39 Jest to uk³ad równañ jednorodnych ze wzglêdu na niewiadome wspó³czynniki a ki b k. Okazuje siê jednak, e zast¹pienie zadania interpolacji wymiernej rozwianiem ww. uk³adu nie zawsze prowadzi do rozwi¹zania. Przyk³ad 3.7 Niech m = n = 1 oraz i 0 1 2 Spróbujmy okreœliæ funkcjê wymiern¹ xi 0 1 2 f(x) i 1 2 2 spe³niaj¹c¹ warunki (3.20). Z zale noœci (3.21) mamy Rozwi¹zaniem tego uk³adu z dok³adnoœci¹ do wspólnego czynnika ró nego od 0 jest St¹d Dla x = 0 mamy wyra enie nieokreœlone. Jeœli dokonamy redukcji, to otrzymamy funkcjê ale i ta funkcja nie rozwi¹zuje zagadnienia interpolacji w punkcie x = 0, bo mamy # Wniosek 3.3. Zadanie interpolacji wymiernej nie zawsze jest rozwi¹zalne. Prawie ka de rozwi¹zanie uk³adu (3.20) jest rozwi¹zaniem uk³adu (3.21), ale nie na odwrót. W podrêczniku [2] s¹ podane zale noœci pomiêdzy rozwi¹zaniami uk³adów (3.20) i (3.21). W ksi¹ ce tej podano tak e algorytm interpolacji wymiernej, który odpowiada algorytmowi Neville a w interpolacji wielomianowej. 3.8. Interpolacja trygonometryczna Niech bêdzie dany przedzia³ [0, 2 ] oraz punkty wêz³owe i wartoœci funkcji w tych wêz³ach f(x ) (k = 0, 1,..., n 1), przy czym wartoœci f(x ) mog¹ byæ zespolone. k k

40 Definicja 3.10. Zadanie interpolacji trygonometrycznej polega na znalezieniu dla danej funkcji okresowej f o okresie 2 wielomianu trygonometrycznego (3.22) exp( i) = cos + isin (wzór Eulera), i oznacza jednostkê urojon¹, takiego e (3.23) Funkcja f jest funkcj¹ zmiennej rzeczywistej o wartoœciach zespolonych. Wspó³czynniki k w ogólnoœci mog¹ byæ liczbami zespolonymi. Je eli dana jest funkcja g o okresie T, tj. g(y + T) = g(y), to dokonuj¹c zamiany zmiennej wed³ug zale noœci otrzymamy a wiêc funkcjê okresow¹ o okresie 2. Bez zmniejszania ogólnoœci mo emy zatem rozwa aæ tylko funkcje o okresie 2. Podobnie, jak w przypadku interpolacji wielomianowej, mo emy udowodniæ Twierdzenie 3.9. Dla dowolnych liczb zespolonych f(x k) i rzeczywistych wêz³ów (k = 0, 1,..., n 1), gdzie liczba n jest ustalona, istnieje dok³adnie jeden wielomian trygonometryczny (3.22) spe³niaj¹cy warunki (3.23). Dowód. Podstawiaj¹c w = exp(xi) z wzoru (3.22) otrzymujemy i zagadnienie interpolacji trygonometrycznej sprowadza siê do zagadnienia interpolacyjnego Lagrange a znalezienia wielomianu stopnia n 1, gdy # W kolejnym twierdzeniu podano wzory na wspó³czynniki k wielomianu (3.22). Twierdzenie 3.10. Je eli dla wielomianu trygonometrycznego (3.22) zachodz¹ zale noœci (3.23), to (3.24) Dowód. Oznaczmy w = exp(x i). Poka emy najpierw, e a) dla liczb ca³kowitych j oraz k, k k b) gdzie 0 j, h n 1. Równoœæ a) jest oczywista, gdy wynika z definicji liczb w k. W celu udowodnienia zale noœci b) zauwa my, e dla k = 0, ±1, ±2,..., liczba w jest pierwiastkiem równania k

3.8. Interpolacja trygonometryczna 41 Zatem w k 1 dla wszystkich k 0, ±n, ±2n,.... Mamy a st¹d otrzymujemy zale noœæ b). )) okreœlimy ilon Je eli w przestrzeni C zawieraj¹cej wszystkie wektory f = (f(x ), f(x ),..., f(x czyn skalarny 0 1 n 1 gdzie oznacza sprzê enie liczby to w³asnoœci a) i b) oznaczaj¹, e przyporz¹dkowane funkcji exp(jxi) specjalne uk³ady n liczb n tworz¹ bazê ortonormaln¹ w przestrzeni C, tj. Poniewa T n(x k) = f(x k), wiêc z uwagi na zale noœæ (3.25) mamy (3.25) # Niech teraz wartoœci f(x k) bêd¹ rzeczywiste. Oznaczmy (3.26) gdzie j oznacza liczbê ca³kowit¹. Z wzoru (3.24) wynika, e (3.27)

42 Mo emy teraz udowodniæ twierdzenie o interpolacji rzeczywistymi wielomianami trygonometrycznymi. Twierdzenie 3.11. Dla danych punktów wêz³owych i rzeczywistych wartoœci funkcji w tych wêz³ach f(x k) istnieje dok³adnie jeden wielomian trygonometryczny o w³asnoœci T (x ) = f(x ), przy czym dla n parzystego (n = 2m) n k k (3.28) a dla n nieparzystego (n = 2m + 1) (3.29) Dowód. Istnienie i jednoznacznoœæ wielomianów (3.28) i (3.29) wynika z twierdzenia 3.9. Dla n = 2m z wzorów (3.22), (3.24), (3.26) i (3.27) mamy (3.30) Z zale noœci (3.26) otrzymujemy bo i dlatego wzór (3.30) daje zale noœæ (3.28) dla x = x k. Gdy liczba n jest nieparzysta dowód przebiega podobnie. #

3.9. Interpolacja funkcjami sklejanymi 43 3.9. Interpolacja funkcjami sklejanymi W dotychczas rozpatrywanych zagadnieniach interpolacji wielomianowej zak³adaliœmy, e dana funkcja jest przybli ana jednym wielomianem na ca³ym odcinku [a, b] = [x 0, x n]. Jedyn¹ mo liwoœci¹ uzyskania lepszego przybli enia by³o zwiêkszenie stopnia wielomianu. Wiadomo jednak, e nawet dla bardzo regularnych funkcji ci¹g wielomianów interpolacyjnych nie musi byæ zbie ny do interpolowanej funkcji. Dlatego do zagadnienia tego podchodzi siê w inny sposób. Dzielimy ca³y przedzia³ [a, b] na N czêœci i w ka dym z podprzedzia³ów przybli amy funkcjê wielomianem ustalonego (mo liwie niskiego) stopnia. Istotne jest przy tym, aby tak skonstruowane przybli enie by³o ci¹g³e wraz z pochodnymi odpowiednich rzêdów na ca³ym odcinku [a, b]. Funkcje o tej w³asnoœci nazywaj¹ siê funkcjami sklejanymi. Definicja 3.11. Funkcjê rzeczywist¹ S nazywamy funkcj¹ sklejan¹ stopnia m z wêz³ami jeœli a) w ka dym przedziale (x i 1, x i) dla i = 0, 1,..., n + 1, przy czym przyjmujemy x 1 =, x n+1 = +, funkcja S jest wielomianem stopnia nie wy szego ni m, b) funkcja S i jej pochodne rzêdu 1, 2,..., m 1 s¹ ci¹g³e na ca³ej osi rzeczywistej. Zauwa my, e gdy m = 1, to funkcja sklejana jest ³aman¹. Wœród funkcji sklejanych specjaln¹ rolê (zob. dalej) spe³niaj¹ pewne ich klasy. Definicja 3.12. Funkcjê sklejan¹ S stopnia 2m 1 z wêz³ami nazywamy naturaln¹ funkcj¹ sklejan¹, gdy w przedzia³ach (, x 0) i (x n, + ) dana jest wielomianem stopnia m 1 (a nie 2m 1). Definicja 3.13. Funkcjê sklejan¹ S stopnia m z wêz³ami nazywamy okresow¹ funkcj¹ sklejan¹ o okresie b a, gdy dla i = 0, 1,..., m 1. W dalszym ci¹gu przyjmiemy nastêpuj¹ce oznaczenia: S m( ) klasa funkcji sklejanych stopnia m z wêz³ami, P m( ) klasa okresowych funkcji sklejanych stopnia m z wêz³ami, N ( ) klasa naturalnych funkcji sklejanych stopnia 2m 1 z wêz³ami. 2m 1 Definicja 3.14. Zadanie interpolacji funkcjami sklejanymi polega na znalezieniu dla danych punktów (x, f(x )), i = 0, 1,..., n, funkcji sklejanej S, takiej e i i (3.31) W ca³ej klasie S m( ) zadanie to nie ma jednoznacznego rozwi¹zania, natomiast w klasach P m( ) i N 2m 1( ) istnieje dok³adnie jedna funkcja sklejana S spe³niaj¹ca warunki (3.31) (dowód tego twierdzenia znajduje siê m. in. w [1]).

44 Poni ej podajemy algorytm wyznaczania naturalnej i okresowej funkcji sklejanej stopnia trzeciego. Tak¹ funkcjê najczêœciej stosuje siê w praktyce. Zak³adamy zatem, e gdzie t = x x i dla x [x i, x i+1), i = 0, 1,..., n 1, S N 3( ) lub S P 3( ) oraz S(x i) = f(x i) w wêz³ach. Z wzoru (3.32) wynika, e nale y wyznaczyæ 4n wspó³czynników (jeœli przedzia³ [a, b] jest podzielony na n podprzedzia³ów). Z warunków interpolacji (3.31) oraz z okreœlenia funkcji S wzorem (3.32) otrzymujemy gdy dla x = x i mamy t = 0. Nale y zatem jeszcze wyznaczyæ 3n wspó³czynników. 3n 3 równai (i = 1, nia na te wspó³czynniki otrzymamy z za³o enia ci¹g³oœci funkcji S, S i S w wêz³ach x 2,..., n 1), a pozosta³e równania z faktu, e funkcja S jest naturaln¹ lub okresow¹ funkcj¹ sklejan¹. Z okreœlenia (3.32) funkcji S mamy (3.32) (3.33) Z ci¹g³oœci funkcji S w wêz³ach x i (i = 1, 2,..., n 1), czyli z warunku otrzymujemy czyli Obliczaj¹c pochodn¹ funkcji S z wzoru (3.32) mamy (3.34) i z warunku ci¹g³oœci funkcji S w wêz³ach x i, tj. z warunku mamy a wiêc Postêpuj¹c dalej podobnie, z ci¹g³oœci funkcji S w wêz³ach x i otrzymamy równania (3.35) (3.36) Z zale noœci (3.34) wyznaczamy d i 1: (3.37)

3.9. Interpolacja funkcjami sklejanymi 45 gdzie przyjêto oznaczenie po czym podstawiamy te wartoœci do wzorów (3.35) i (3.36) uwzglêdniaj¹c warunki (3.33). Otrzymujemy czyli gdzie dla prostoty oznaczyliœmy f i = f(x i). Z drugiego z powy szych równañ mo emy obliczyæ b. Mamy i 1 (3.38) i po podstawieniu do pierwszego równania dostajemy (3.39) Równanie (3.38) mo emy tak e zapisaæ nastêpuj¹co: (3.40) Dla i = 1, 2,..., n 2 z równañ (3.39) i (3.40) otrzymujemy czyli Jest to uk³ad n 2 równañ z n niewiadomymi c 0, c 1,..., c n 1. Warunek (3.41) musi zachodziæ tak e w punkcie x = b, czyli w punkcie x, a st¹d (por. wzór (3.34)) i n Rozumuj¹c jak poprzednio dostaniemy (por. wzory (3.37) i (3.38)) (3.42)

46 a wiêc uk³ad (3.41) zachodzi dla i = 1, 2,..., n 1 (z n + 1 niewiadomymi c 0, c 1,..., c n). Po prostych przekszta³ceniach mo emy go zapisaæ w postaci (3.43) Je eli funkcja S jest naturaln¹ funkcj¹ sklejan¹, to poza przedzia³em [a, b] jest ona wielomianem stopnia m 1, a w przedziale [a, b] stopnia 2m 1. W naszym przypadku 2m 1 = 3, a st¹d m = 2. Oznacza to, e w przedzia³ach (, a) i (b, + ) funkcja S jest wielomianem stopnia pierwszego, a st¹d S (x) = 0 dla x [a, b]. Z drugiej strony funkcja S musi byæ ci¹g³a w punktach x 0 = a i x n = b, czyli S (x 0) = S (x n) = 0. Zatem c 0 = 0, bo S (x) = 2c 0 + 6d 0(x x 0) dla x [x, x ) oraz c = 0 z warunku 2c = S (x 0). Uk³ad (3.43) przyjmuje wiêc postaæ 0 1 n n n gdzie Macierz tego uk³adu jest trójprzek¹tniowa. Sposób rozwi¹zania uk³adu równañ liniowych z tak¹ macierz¹ jest podany w p. 4.4. Jeœli funkcja S jest okresow¹ funkcj¹ sklejan¹ stopnia trzeciego, to musz¹ byæ spe³nione warunki a st¹d dla i = 0 otrzymujemy a wiêc warunek, jaki powinna spe³niaæ funkcja f w interpolacji funkcj¹ okresow¹. Dla i = 1 mamy czyli (3.44) Wreszcie, dla i = 2 otrzymujemy

3.9. Interpolacja funkcjami sklejanymi 47 Z zale noœci (3.44) po uwzglêdnieniu równañ (3.38) i (3.42) mamy St¹d, uwzglêdniaj¹c, e c 0 = c n, po prostych przekszta³ceniach otrzymujemy (3.45) Równania (3.43) i wzór (3.45) prowadz¹ do uk³adu n równañ liniowych z n niewiadomymi c 1, c,..., c postaci 2 n gdzie a pozosta³e wielkoœci w i, u i i v i (i = 1, 2,..., n 1) s¹ okreœlone jak poprzednio. Korzystaj¹c z obliczonych wspó³czynników c funkcjê S mo emy przedstawiæ w postaci i B³¹d interpolacji funkcjami sklejanymi jest okreœlony w poni szych twierdzeniach. Twierdzenie 3.12. Jeœli funkcja f spe³nia warunek Höldera, tzn. istniej¹ sta³e L > 0 i (0, 1], takie e dla dowolnych x, y [a, b] mamy to (3.46)

48 Dowód tego twierdzenia znajduje siê w [1]. Zauwa my, e z wzoru (3.46) wynika, e jeœli chcemy, aby oszacowanie b³êdu by³o rzêdu to wielkoœæ powinna byæ w przybli eniu równa 1. Oznacza to, e wêz³y powinny byæ roz³o one w miarê równomiernie. Za³o enie to nie jest konieczne dla bardziej regularnej funkcji. Mamy bowiem (2) Twierdzenie 3.13. Je eli f C [a, b], to gdzie Dowód tego twierdzenia te znajduje siê w [1]. Zadania 1. ZnaleŸæ wielomian interpolacyjny Lagrange a, który w punktach 2, 1, 2, 4 przyjmuje wartoœci odpowiednio 3, 1, 3, 8. Jaka jest wartoœæ tego wielomianu w punkcie x = 0? 2. ZnaleŸæ wielomian interpolacyjny Lagrange a, który w punktach 0, 1, 2 przyjmuje wartoœci odpowiednio 1, 1, 3. Obliczyæ wartoœæ tego wielomianu w punkcie x = 1/2. 3. Dla danych z zadania 2 znaleÿæ wartoœæ wielomianu interpolacyjnego w punkcie x = 1/2 stosuj¹c algorytm Neville a. 4. Dla danych z zadania 2 znaleÿæ wielomian interpolacyjny stosuj¹c wzór interpolacyjny Newtona. 5. Napisaæ wzór interpolacyjny Newtona dla funkcji f(x) i nastêpuj¹cych danych: f(0) = 1, f(2) = 3, f(3) = 2, f(4) = 5, f(6) = 7. 6. Udowodniæ, e je eli to Jaka jest wartoœæ tego ilorazu ró nicowego, gdy n = p. + 1? 7. Obliczyæ ró nice progresywne wielomianu przyjmuj¹c h = 1. 8. ZnaleŸæ ró nice wsteczne wielomianu W 4(x) z zadania 6. 9. Udowodniæ, e jeœli x i = x 0 + ih, i = 0, 1,..., k, to

3.9. Interpolacja funkcjami sklejanymi 49 10. Pokazaæ, e 11. Udowodniæ, e 12. Korzystaj¹c z przedstawienia wielomianu interpolacyjnego za pomoc¹ ró nic progresywnych znaleÿæ ten wielomian, gdy f(0) = 1, f(1) = 3, f(2) = 2 i f(3) = 3. 13. Dla danych z zadania 12 znaleÿæ wielomian interpolacyjny korzystaj¹c jego przedstawienia za pomoc¹ ró nic wstecznych. 14. Dane s¹ punkty x i(i = 0, 1, 2) o krotnoœciach m ioraz wartoœciach funkcji f i jej pochodnych w tych punktach: i 0 1 2 xi 0 1 2 mi 1 2 3 f(x) i 0 1 0 f (x) i 2 1 f (x) i 2 Skonstruowaæ wielomian interpolacyjny Hermite a pos³uguj¹c siê wzorami (3.15) na wspó³czynniki. 15. Dla danych z zadania 14 wyznaczyæ wspó³czynniki wielomianu interpolacyjnego Hermite a korzystaj¹c z uogólnionych ilorazów ró nicowych. 16. Z jak¹ dok³adnoœci¹ mo na obliczyæ ln(100,5) przy u yciu wzoru interpolacyjnego Lagrange a, je eli dane s¹ wartoœci ln(100), ln(101), ln(102) i ln(103). 17. Udowodniæ, e jeœli funkcja g interpoluje funkcjê f w wêz³ach x 0, x 1,..., x n 1, a funkcja h interpoluje funkcjê f w wêz³ach x, x,..., x, to funkcja 1 2 n interpoluje funkcjê f we wszystkich wêz³ach x 0, x 1,..., x n(funkcje g i h nie musz¹ byæ wielomianami). 18. Udowodniæ, e jeœli funkcja g (wielomian lub nie) interpoluje funkcjê f w wêz³ach x 0, x 1,..., x n 1, a funkcja h jest funkcj¹ tak¹, e h(x i) = in (0 i n), to istnieje sta³a c, dla której funkcja g + ch interpoluje funkcjê f w punktach x, x,..., x. 0 1 n

50 19. Wielomian interpoluje cztery pocz¹tkowe punkty z tablicy x 1 0 1 2 3 f(x) 2 1 2 7 10 Dodaj¹c do wielomianu p jeden sk³adnik, wyznaczyæ wielomian interpoluj¹cy wszystkie dane. 20. Dla jakich wartoœci a, b i c funkcja mo e byæ w przedziale [0, 3) naturaln¹ funkcj¹ sklejan¹ stopnia trzeciego? 21. Dla jakich wartoœci parametrów a, b, c i d funkcja jest funkcj¹ sklejan¹ stopnia trzeciego? 22. Dla jakich wartoœci parametrów a i b funkcja jest funkcj¹ sklejan¹ stopnia trzeciego? 23. Dla jakich wartoœci parametrów a, b, c i d funkcja mo e byæ w przedziale [ 1, 1) naturaln¹ funkcj¹ sklejan¹ stopnia trzeciego?