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

Podobne dokumenty
Innym wnioskiem z twierdzenia 3.10 jest

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

Rys Mo liwe postacie funkcji w metodzie regula falsi

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

Wyk³ad INTERPOLACJA.

IV. UK ADY RÓWNAÑ LINIOWYCH

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

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

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

PRZYBLI ONE METODY ROZWI ZYWANIA RÓWNA

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

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

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

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

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

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

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

Regulator ciœnienia ssania typu KVL

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

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

2.Prawo zachowania masy

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

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

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

PAKIET MathCad - Część III

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

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Problemy optymalizacyjne - zastosowania

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

SYMULACJA STOCHASTYCZNA W ZASTOSOWANIU DO IDENTYFIKACJI FUNKCJI GÊSTOŒCI PRAWDOPODOBIEÑSTWA WYDOBYCIA

Analiza numeryczna kolokwium2a-15grudnia2005

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

Matematyka wykaz umiejętności wymaganych na poszczególne oceny zakres rozszerzony KLASA II

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Spis treœci WSTÊP...9

V. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE

Paweł Kłosowski Andrzej Ambroziak METODY NUMERYCZNE W MECHANICE KONSTRUKCJI Z PRZYKŁADAMI W PROGRAMIE

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

PODSTAWY METROLOGII ĆWICZENIE 4 PRZETWORNIKI AC/CA Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej 2009/2010 SEMESTR 3

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

W. Guzicki Zadanie 23 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

matematyka liceum dawniej i dziœ

Wyznaczniki, macierz odwrotna, równania macierzowe

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

POMIAR STRUMIENIA PRZEP YWU METOD ZWÊ KOW - KRYZA.

Interpolacja funkcji

K P K P R K P R D K P R D W

MATEMATYKA 9. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy do matury i rekrutacji na studia medyczne Rok 2017/2018 FUNKCJE WYKŁADNICZE, LOGARYTMY

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Cia la i wielomiany Javier de Lucas

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

ZADANIA OTWARTE KRÓTKIEJ ODPOWIEDZI

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L. Ćwiczenia. mm

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

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka z plusemdla szkoły ponadgimnazjalnej WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE TRZECIEJ LICEUM. KATEGORIA B Uczeń rozumie:

Witold Bednarek. Konkurs matematyczny w gimnazjum Przygotuj siê sam!

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Regulamin Krêgów Harcerstwa Starszego ZHR

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Matematyka na szóstke

Kurs z matematyki - zadania

3.2 Warunki meteorologiczne

Regulator wydajnoœci (upustowy) typu KVC

Metoda LBL (ang. Layer by Layer, pol. Warstwa Po Warstwie). Jest ona metodą najprostszą.

ARKUSZ WICZENIOWY Z MATEMATYKI MARZEC 2012 POZIOM PODSTAWOWY. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

3. Interpolacja. Interpolacja w sensie Lagrange'a (3.1) Dana jest funkcja y= f x określona i ciągła w przedziale [a ;b], która

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

Zawory elektromagnetyczne typu PKVD 12 20

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Matematyka dla liceum/funkcja liniowa

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Funkcje dwóch zmiennych

RUCH KONTROLI WYBORÓW. Tabele pomocnicze w celu szybkiego i dokładnego ustalenia wyników głosowania w referendum w dniu 6 września 2015 r.

Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpocz cia egzaminu.

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Karta katalogowa wentylatorów oddymiających

Uchwała Nr 129/16/V/2016 Zarządu Powiatu w Olkuszu z dnia r.

Rozdzia l 3. Elementy algebry uniwersalnej

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

MODELOWANIE ZA POMOCĄ MES Analiza statyczna ustrojów powierzchniowych

VII. WYKRESY Wprowadzenie

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

1. Wielomiany Podstawowe definicje i twierdzenia

1 Równania nieliniowe

Matematyka I TEORIA MNOGOŒCI I LOGIKA. Æwiczenia KMMF. 1. Narysowaæsumê i przeciêcie zbiorów A = {x Ε R; x > 2} oraz B = {x Ε R; x 8}.

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, Warszawa

Komentarz technik ochrony fizycznej osób i mienia 515[01]-01 Czerwiec 2009

Transkrypt:

III. INTERPOLACJA 3.1. Ogólne zadanie interpolacji Niech oznacza funkcjê zmiennej x zale n¹ od n + 1 parametrów tj. Definicja 3.1. Zadanie interpolacji polega na okreœleniu parametrów tak, eby dla n + 1 danych par (i = 0, 1,..., n) liczb rzeczywistych lub zespolonych takich, e dla zachodzi³o Punkty nazywamy wêz³ami interpolacji, wartoœciami funkcji w wêz- ³ach a zbiór nazywamy siatk¹. W zale noœci od rodzaju funkcji! liniow¹, w tym " wielomianow¹, a w tym Lagrange a, Hermite a, " trygonometryczn¹, " funkcjami sklejanymi,! nieliniow¹, w tym " wymiern¹, " wyk³adnicz¹. wyró niamy interpolacjê: W interpolacji liniowej funkcja zale y w sposób liniowy od wspó³czynników tj. Na przyk³ad, dla interpolacji wielomianowej mamy Przyk³adem interpolacji nieliniowej jest interpolacja wymierna, w której

22 III. Interpolacja Interpolacja jest stosowana m. in. do okreœlenia wartoœci funkcji zadanej tablic¹ wartoœci (np. interpolacja wielomianowa), do wyprowadzania wzorów numerycznego ca³kowania, ró niczkowania, rozwi¹zywania równañ ró niczkowych, przyspieszania zbie noœci pewnych ci¹gów (np. interpolacja wielomianowa i wymierna) i do analizy Fouriera serii pomiarów (interpolacja trygonometryczna). 3.2. Interpolacja Lagrange a Definicja 3.2. Zadanie interpolacyjne Lagrange a polega na znalezieniu dla danej funkcji f wielomianu stopnia nie wy szego ni n, którego wartoœci w n + 1 punktach s¹ takie same, jak wartoœci interpolowanej funkcji, tzn. Twierdzenie 3.1. Zadanie interpolacyjne Lagrange a ma dok³adnie jedno rozwi¹zanie, tj. dla dowolnych n + 1 wêz³ów i wartoœci funkcji w tych wêz³ach istnieje dok³adnie jeden wielomian stopnia nie wiêkszego od n, dla którego zachodzi zale noœæ (3.1). Dowód. W pierwszej czêœci dowodu poka emy, e wielomian, o którym mowa w twierdzeniu, istnieje, a nastêpnie udowodnimy jego jednoznacznoœæ. Skonstruujmy nastêpuj¹ce funkcje pomocnicze: (3.1) S¹ to wielomiany stopnia n, takie e ( oznacza symbol Kronecker a). St¹d wielomian (3.2) jest wielomianem stopnia co najwy ej n przyjmuj¹cym w punktach wartoœci czyli istnieje wielomian spe³niaj¹cy zale noœæ (3.1). Przypuœæmy, e istniej¹ dwa wielomiany i stopnia nie wiêkszego od n, dla których

3.2. Interpolacja Lagrange a 23 Wówczas wielomian jest wielomianem stopnia nie wiêkszego od n, który ma co najmniej n + 1 ró nych pierwiastków (i = 0, 1,..., n). Oznacza to, e jest to wielomian to samoœciowo równy 0, tj. a wiêc co jest sprzeczne z przyjêtym za³o eniem, e wielomiany i s¹ ró ne. # Wzór (3.2) nosi nazwê wzoru interpolacyjnego Lagrange a, a wielomian wielomianem interpolacyjnym Lagrange a. Z wzoru tego wynika, e wielomian liniowo od wartoœci Dla du ych wartoœci n wzór ten jest niepraktyczny. nazywa siê zale y Przyk³ad 3.1 Niech dla n = 3 bêdzie dana tablica wartoœci i 0 1 2 3 0 1 3 4 1 3 2 1 Nale y wyznaczyæ wartoœæ wielomianu interpolacyjnego e dla i = 0, 1, 2, 3. Mamy w punkcie x = 2 przy za³o eniu, i na podstawie wzoru (3.2) otrzymujemy # Przy obliczaniu wartoœci wielomianu interpolacyjnego wygodnie jest pos³ugiwaæ siê algorytmem Neville a, który sformu³ujemy w twierdzeniu. Twierdzenie 3.2. Niech dla danych punktów wêz³owych i = 0, 1,..., oznacza wielomian stopnia nie wiêkszego od k, taki e Wówczas zachodz¹ wzory rekurencyjne:

24 III. Interpolacja a) b) (3.3) Dowód. Wzór a) jest oczywisty. W celu wykazania wzoru b) oznaczmy praw¹ stronê przez R(x). Poka emy, e wielomian R ma w³asnoœci wielomianu Zauwa my, e stopieñ wielomianu R jest nie wiêkszy od k. Z definicji wielomianów i mamy a dla j = 1, 2,..., k 1 otrzymujemy Z twierdzenia 3.1 wynika jednoznacznoœæ interpolacji wielomianowej, a wiêc # Algorytm Neville a polega na tym, e za pomoc¹ wzorów (3.3) konstruujemy tablicê symetryczn¹, która zawiera wartoœci wielomianu interpolacyjnego w ustalonym punkcie x: k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 W praktyce wielomian oznaczamy przez co u³atwia komputerowe zaprogramowanie powy szej tablicy (jako tablicy dwuwymiarowej). Przyjmuje ona wówczas postaæ k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 Stosuj¹c to oznaczenie wzory (3.3) mo na zapisaæ nastêpuj¹co:

3.3. Wzór interpolacyjny Newtona 25 (3.4) Przyk³ad 3.2 Dla danych z przyk³adu 3.1 znajdÿmy wartoœæ z wzorów (3.4) konstruujemy nastêpuj¹c¹ tablicê: stosuj¹c algorytm Neville a. Korzystaj¹c k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 0 1 3 4 Zatem # 3.3. Wzór interpolacyjny Newtona W przypadku wyznaczania samego wielomianu interpolacyjnego lub obliczania wielu interpolowanych wartoœci korzysta siê z wielomianu interpolacyjnego Newtona. W zapisie tego wielomianu wykorzystuje siê ilorazy ró nicowe. Definicja 3.3. Ilorazem ró nicowym rzêdu k funkcji f opartym na parami ró nych wêz³ach w których jest okreœlona funkcja f (tj. znane s¹ wartoœci nazywamy wyra enie postaci (3.5) rozumie- przy czym przez iloraz ró nicowy rzêdu zerowego oparty na wêÿle my wartoœæ Poni ej podajemy podstawowe w³asnoœci ilorazu ró nicowego. 1 Iloraz ró nicowy jest funkcj¹ symetryczn¹, tj.

26 III. Interpolacja gdzie liczby s¹ dowoln¹ permutacj¹ liczb l, l + 1,..., l + k. 2 Iloraz ró nicowy jest funkcjona³em liniowym, tj. gdzie oznacza siatkê. 3 Jeœli siatka jest jednostajna, tj. h = const, k = 0, 1,..., n 1, to gdzie oznacza operator ró nicy progresywnej zdefiniowany nastêpuj¹co: Poni sze twierdzenie podaje zwi¹zek rekurencyjny dla ilorazów ró nicowych. Twierdzenie 3.3. Dla dowolnego uk³adu parami ró nych punktów do dziedziny funkcji f zachodzi zale noœæ rekurencyjna nale ¹cych (3.6) Dowód. Z wzoru (3.5) mamy Oznaczaj¹c praw¹ stronê wzoru (3.6) przez P otrzymujemy

3.3. Wzór interpolacyjny Newtona 27 St¹d, z uwagi na wzór (3.5), otrzymujemy lew¹ stronê wzoru (3.6). # Mo emy teraz zdefiniowaæ wielomian interpolacyjny Newtona. Definicja 3.4. Niech oznacza dowoln¹ siatkê bez wêz³ów wielokrotnych. Wielomianem interpolacyjnym Newtona dla funkcji f na siatce nazywamy wielomian (3.7) przy czym dla (i = 0, 1,..., n). Z twierdzenia 3.1 wynika, e zarówno wielomian jak i wielomian s¹ rozwi¹zaniem tego samego zadania interpolacyjnego. Poniewa to rozwi¹zanie jest jednoznaczne, wiêc mamy Twierdzenie 3.4. Wielomiany Lagrange a i Newtona s¹ algebraicznie równowa ne, tj. Zauwa my, e wzór (3.7) jest postaci¹ Newtona wielomianu (zob. p. 2.1). Wspó³czynniki tego wielomianu okreœla siê zwykle z tablicy ilorazów ró nicowych postaci

28 III. Interpolacja k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 przy czym odpowiednie ilorazy ró nicowe obliczane s¹ kolejno kolumna po kolumnie z wykorzystaniem zale noœci (3.6). Wspó³czynniki wielomianu (3.7) znajduj¹ siê w najwy szym ukoœnym wierszu. Algorytm ten mo na zrealizowaæ kosztem tylko 2n miejsc pamiêci (niszcz¹c dane wartoœci funkcji). Przyk³ad 3.3 Dla danych z przyk³adu 3.1 wielomian interpolacyjny Newtona ma postaæ Ilorazy ró nicowe obliczamy w tablicy: k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 0 1 1 3 3 2 4 1 Szukany wielomian jest wiêc nastêpuj¹cy: atwo sprawdziæ, e # 3.4. Interpolacja Lagrange a dla wêz³ów równoodleg³ych Za³ó my, e wêz³y i = 0, 1,..., n, s¹ rzeczywiste i równoodleg³e (tzn. siatka jest jednostajna), czyli gdzie h oznacza sta³¹ d³ugoœæ kroku. Jeœli we wzorze (3.2) podstawimy to otrzymamy

3.4. Interpolacja Lagrange a dla wêz³ów równoodleg³ych 29 Przy wêz³ach równoodleg³ych szczególnie wygodna jest postaæ wielomianu interpolacyjnego, którego wspó³czynniki s¹ wyra one za pomoc¹ tzw. ró nic skoñczonych funkcji f. WprowadŸmy teraz odpowiednie pojêcia. Definicja 3.5. Niech M(R) oznacza klasê funkcji ograniczonych na ca³ej osi rzeczywistej, tj. a) Ró nic¹ zwyk³¹ (progresywn¹) funkcji nazywamy operacjê, której wartoœci¹ jest f, zdefiniowan¹ wzorem gdzie przy czym h = const. Podobnie definiujemy pozosta³e operacje. b) Operacja przesuniêcia: c) Ró nica wsteczna: d) Ró nica centralna: Odpowiednie ró nice rzêdu n okreœlamy jako ró nice z ró nic rzêdu n 1, np.. przy czym Poni ej podano kilka podstawowych w³asnoœci ró nic skoñczonych. Ich udowodnienie pozostawiamy Czytelnikowi. 1 (I oznacza operacjê identycznoœci: If(x) = f(x)) 2 3 4 5 6 7 8 Korzystaj¹c z pojêcia ró nicy progresywnej i ró nicy wstecznej mo na udowodniæ

30 III. Interpolacja Twierdzenie 3.5. Je eli wêz³y s¹ równoodleg³e, to (3.8) gdzie oraz (3.9) gdzie Dowód. Udowodnimy wzór (3.8) (dowód wzoru (3.9) przebiega podobnie). Stosuj¹c zasadê indukcji matematycznej mo na pokazaæ, e dla wêz³ów równoodleg³ych mamy (3.10) Jeœli to St¹d oraz z wzorów (3.7) i (3.10) otrzymujemy wzór (3.8). # Przyk³ad 3.4 Dana jest nastêpuj¹ca tablica wartoœci funkcji: i 0 1 2 3 4 3,50 3,55 3,60 3,65 3,70 33,115 34,813 36,598 38,475 40,447 Nale y obliczyæ wartoœæ wielomianu interpolacyjnego w punkcie x = 3,58. Poniewa wêz³y s¹ równoodleg³e, mo emy u yæ wzoru (3.8) lub (3.9). Wybieraj¹c pierwszy z tych wzorów sporz¹dzamy najpierw tablicê ró nic progresywnych: