Definicja interpolacji

Podobne dokumenty
METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium

MACIERZE STOCHASTYCZNE

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Parametryzacja rozwiązań układu równań

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

I. Podzielność liczb całkowitych

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Podprzestrzenie macierzowe

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Podprzestrzenie macierzowe

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

I. Ciągi liczbowe. , gdzie a n oznacza n-ty wyraz ciągu (a n ) n N. spełniający warunek. a n+1 a n = r, spełniający warunek a n+1 a n

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

A A A A11 A12 A1. m m mn

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer. wykład 3 1

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,

Katalog wymagań programowych z matematyki od absolwenta II klasy (poziom rozszerzony).

Aproksymacja. Plan wykładu. 1. Problem aproksymacji, normy, rodzaje aproksymacji. 2. Aproksymacja średniokwadratowa

4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia

Pochodna funkcji jednej zmiennej

1 Układy równań liniowych

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ.

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Klasa II technikum Egzamin poprawkowy z matematyki sierpień 2013

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n 4n n 1

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z matematyki w klasie III poziom rozszerzony

ZADANIA Z ALGEBRY LINIOWEJ LISTA ZADAŃ NR 1. do f oznaczamy f 1. Dla f, g z zadania 1 wyznaczyć f 1, g 1 oraz g f 1 g.

h = 10 / N, a N jest zadaną liczbą naturalną.

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Matematyka stosowana i metody numeryczne

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIA

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres rozszerzony)

ZASTOSOWANIE METODY STOLIKÓW EKSPERCKICH NA LEKCJACH MATEMATYKI SCENARIUSZE ZAJĘĆ

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Analiza matematyczna dla informatyków 4 Zajęcia 5

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

Wymagania kl. 2. Zakres podstawowy i rozszerzony. Uczeń:

K wymagania konieczne; P wymagania podstawowe; R wymagania rozszerzające; D wymagania dopełniające; W wymagania wykraczające

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

MARIUSZ KAWECKI zbiór zadań dla zainteresowanego matematyką licealisty

WYKŁAD 1 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

Egzamin maturalny z informatyki Poziom rozszerzony część I

16 Przedziały ufności

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

Analiza Matematyczna I dla Inżynierii Biomedycznej Lista zadań

Poziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:

Równania liniowe rzędu drugiego stałych współczynnikach

Ekonomia matematyczna 2-2

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Lista 6. Estymacja punktowa

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Metody numeryczne. Marek Lefik. Wykład 1 Studia doktoranckie

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

Funkcja wykładnicza i logarytm

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

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

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

I kolokwium z Analizy Matematycznej

Ciągi liczbowe wykład 3

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Transkrypt:

INTERPOLACJA

Defiicja iterpolacji

Defiicja iterpolacji 3

Daa jest fukcja y = f (x), x[x 0, x ]. Zamy tablice wartości tej fukcji, czyli: f ( x ) y 0 0 f ( x ) y 1 1 Defiicja iterpolacji Wyzaczamy fukcję W(x) spełiającą waruki: W ( x ) 0 0 W ( x ) y y 1 1 f ( x ) i y i W ( x ) i y i f ( x ) y W ( x ) y 4

Wyzaczeie fukcji W(x) Defiicja iterpolacji Dobór w postaci kombiacji liiowej + 1 fukcji bazowych Fukcje bazowe: 0 (x), 1 (x), 2 (x),..., i (x),..., (x) Wielomia uogólioy: W ( x) a ( x) i0 i i a i - współczyiki 5

Defiicja iterpolacji Wprowadzając: Macierz bazową: Macierz współczyików: Φ ( x), ( x), ( x),..., ( x) A T 0 1 2 a0, a1, a2,..., a Wielomia uogólioy moża zapisać w postaci: W( x) Φ( x) A 6

Defiicja iterpolacji Waruek, który musi spełić wielomia iterpolacyjy, czyli: W ( x ) y i 0,1,2,..., i i Moża zapisać w postaci macierzowej: XA Y gdzie: A macierz kolumowa współczyików o ( + 1) wierszach Y macierz kolumowa wartości fukcji o ( + 1) wierszach X macierz o wymiarach ( + 1) ( + 1) 7

Defiicja iterpolacji Postać macierzy X i Y: X 0( x0) 1( x0)... ( x0) 0( x1 ) 1( x1 )... ( x1 )............ 0( x) 1( x)... ( x) y y Y y 0 1 8

Defiicja iterpolacji 1 Jeżeli det X 0 to: A X Y Podstawiając powyższy wzór do W( x) Φ( x) Wielomia iterpolacyjy: A otrzymuje się: 1 W ( x) Φ( x) X Y gdzie: (x) macierz bazowa X 1 macierz iterpolacyja wektor wartości fukcji w węzłach Y 9

Iterpolacja wielomiaowa (wielomiay w postaci aturalej)

Iterpolacja wielomiaowa Baza: x x x x x x x 2 0( ) 1, 1( ), 2( ),..., ( ) Postać wielomiau iterpolacyjego: W x a a x a x a x 2 ( ) 0 1 2... 11

Przy spełioym waruku: a a x a x... a x y 2 0 1 0 2 0 0 0 2 0 1 1 2 1... 1 1 a a x a x a x y Iterpolacja wielomiaowa a a x a x... a x y 2 0 1 2 Te układ rówań, jeżeli wartości x 0, x 1,..., x są miedzy sobą róże posiada jedo rozwiązaie względem a i. Wyika to stąd, że wyzaczik macierzy X: 1 x... 0 0 1 x1 1 x... det X ( xi xj) 0............ 1 x... x x i j 12

Iterpolacja wielomiaowa Wady: Iterpolacja wielomiaowa ie jest zbyt efektywa, poieważ macierz X jest macierzą pełą błędy przy odwracaiu (oraz czas odwracaia) Macierz X ie zawsze jest dobrze uwarukowaa może być osobliwa 13

Iterpolacja wielomiaowa Przykład Dla podaych węzłów zapisz: macierze układu rówań, z których wyzacza się współczyiki wielomiau iterpolacyjego dla iterpolacji wielomiaowej wielomia iterpolacyjy Węzły: (1,3) ( 2,5) (4,7) ( x, y ) ( x, y ) ( x, y ) 0 0 1 1 2 2 14

0 1 2 x0 x0 x 0 a0 y0 0 1 2 x1 x1 x 1 a 1 y 1 0 1 2 x2 x2 x 2 a2 y2 0 2 1 1 1 a0 3 0 1 2 ( 2) ( 2) ( 2) a 1 5 0 1 2 4 4 4 a2 7 1 1 1 a0 3 1 2 4 a 5 1 1 4 16 a2 7 X A Y Iterpolacja wielomiaowa 15

Iterpolacja wielomiaowa det X 54 0 jest jedo rozwiązaie Korzystając z: 1 A X Y otrzymujemy: 1 1 a0 3, a1, a2 3 3 Wielomia iterpolacyjy: W ( x) a a x a x 0 1 2 1 1 W ( x) 3 x x 3 3 2 2 16

Iterpolacja Lagrage a

Iterpolacja Lagrage a Baza: ( x) ( x x )( x x )( x x )...( x x ) 0 1 2 3 ( x) ( x x )( x x )( x x )...( x x ) 1 0 2 3... i ( x) ( x x0 ) x x1 x xi 1 x xi 1 x x ( )...( )( )...( )... ( x) ( x x )( x x )( x x )...( x x ) 0 1 2 1 dla każdej i (x), i = 0, 1,..., brakuje składika (xx i ) 18

Iterpolacja Lagrage a Postać wielomiau iterpolacyjego: W ( x) a ( x) a ( x)... a ( x) 0 0 1 1 a ( x x )( x x )...( x x ) 0 1 2 a ( x x )( x x )...( x x )... 1 0 2 a( x x0 )( x x1 )...( x x 1) 19

Iterpolacja Lagrage a Macierz X: X 0( x0) 0 0 0 0 1( x1) 0 0 0 0 2( x2) 0 0 0 0 ( x) w pukcie x = x i wszystkie fukcje oprócz i (x) zerują się, bo występuje w ich składik (x x i ) 20

Iterpolacja Lagrage a Współczyiki wielomiau Lagrage a wyzacza się ze wzoru: XA Y Poieważ macierz X ma tylko główą przekątą iezerową to: a a 0 1 y0 y0 ( x x )( x x ) ( x x ) ( x ) 0 1 0 2 0 0 0 y1 y1 ( x x )( x x ) ( x x ) ( x ) 1 0 1 2 1 1 1 a y y ( x x )( x x ) ( x x ) ( x ) 0 1 1 21

Czyli wielomia iterpolacyjy możemy zapisać jako: Iterpolacja Lagrage a W ( x) ( x) i yi i0 i xi ( ) lub: ( x x ) j ji i i0 xi xj ji W ( x) y, j 0,1,..., ( ) 22

Iterpolacja Lagrage a Przykład Dla podaych węzłów zapisać wielomia iterpolacyjy Lagrage a. Węzły: (1,3) ( 2,5) (4,7) ( x, y ) ( x, y ) ( x, y ) 0 0 1 1 2 2 23

Iterpolacja Lagrage a ( x x )( x x ) ( x x )( x x ) ( x x )( x x ) W ( x) y y y ( )( ) ( )( ) ( )( ) 1 2 0 2 0 1 0 1 2 x0 x1 x0 x2 x1 x0 x1 x2 x2 x0 x2 x1 ( x 2)( x 4) ( x 1)( x 4) ( x 1)( x 2) W( x) 3 5 7 (1 2)(1 4) ( 2 1)( 2 4) (4 1)(4 2) Licziki ułamków to fukcje bazowe, reszta to współczyiki wielomiau iterpolacyjego 24

Różice skończoe

Różice skończoe Dla fukcji stabelaryzowaej przy stałym kroku h = x i+1 x i wprowadza się pojęcie różicy skończoej rzędu k y y y i i1 i 2 yi yi yi 1 yi yi2 2yi 1 yi k k k 1 k 1 k 1 j k y i y i yi 1 y i ( 1) j yik 1 j0 26

Różice skończoe Na podstawie zbioru wartości fukcji y i = f(x i ), x i+1 x i = h = cost buduje się tablicę różic skończoych r x y y 2 y 3 y 0 x 0 y 0 y 0 2 y 0 3 y 0 1 2 3 x 1 x 2 x 3 y 1 y 2 y 3 y 1 y 2 y 1 2 y 1 2 y 2 3 y 3 x y 27

Różice skończoe Przykład Dla podaych węzłów zbudować tablicę różic skończoych Węzły: (0.2, 0.259) (0.4, 0.364) (0.6, 0.448) ( x, y ) ( x, y ) ( x, y ) 0 0 1 1 2 2 (0.8, 0.517) (1, 0.577) (1.2, 0.631) ( x, y ) ( x, y ) ( x, y ) 3 3 4 4 5 5 28

Różice skończoe r x y y 2 y 3 y 4 y 5 y 0 0.2 0.259 0.105 0.021 0.006 0 0.003 1 0.4 0.364 0.084 0.015 0.006 0.003 2 0.6 0.448 0.069 0.009 0.003 3 0.8 0.517 0.06 0.006 4 1.0 0.577 0.054 5 1.2 0.631 29

Różice skończoe Własości różic skończoych (wyikające z defiicji): y C y 0 y Cf ( x) y Cf ( x) y f ( x) y Cf ( x) k k k ( ) 1... y x y x h x hx h y a a x... a x y b b x... b x 0 1 0 1 1 1 30

Różice skończoe Twierdzeie (wyikające z ostatiej własości): Jeżeli f(x) jest wielomiaem stopia, to różica skończoa rzędu tej fukcji jest stała, a koleje zerami. Prawdziwe jest rówież twierdzeie odwrote. 31

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Dla zbioru węzłów: x0, x1 x0 h, x2 x0 2 h,..., x x0 h dae są wartości fukcji: f ( x0 ), f ( x1 ), f ( x2),..., f ( x ) 33

Wielomia iterpolacyjy: Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych W ( x) a a q a q( q 1) a q( q 1)( q 2)... 0 1 2 3 a q( q 1)( q 2)...( q 1) q x x 0 h Dla: 0 x x : q 0 x x : q 1 1 x x : q 2 2 x x : q 34

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Fukcje bazowe: 0 1 2 3 ( x) 1 ( x) q ( x) q( q 1) ( x) q( q 1)( q 2) ( x) q( q 1)( q 2)( q 3) ( q 1) 35

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Postać układu rówań, z którego wyzacza się współczyiki: 1 0 0 0 0 a0 y0 1 1 0 0 0 a 1 y 1 1 2 2 0 0 a y 2 2 1 3 6 6 0 a3 y3 1 ( 1) ( 1)( 2)! a y 36

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych a y 0 0 a a y a y 0 1 1 1 0 a 2a 2a y a 0 1 2 2 2 a 3a 6a 6a y a 0 1 2 3 3 3 2 y 2! 3 y 3! 0 0 a a ( 1) a! a y a 0 1 2 y! 0 37

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych I. Wzór iterpolacyjy Newtoa q( q 1) q( q 1)...( q 1) W ( x) y qy y... y 2!! 2 0 0 0 0 38

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Przykład Zaleźć wielomia iterpolacyjy stopia 3. dla daych z poprzediego przykładu (różice skończoe). Wykorzystujemy tablicę różic skończoych zbudowaą w poprzedim przykładzie x0 0.2 x x0 x 0.2 q 5x1 h 0.2 39

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych q( q 1) q( q 1)( q 2) W ( x) y qy y y 2! 3! 2 3 0 0 0 0 (5x1)(5 x2) W ( x) 0.259 (5x 1) 0.105 ( 0.021) 2 (5x 1)(5 x 2)(5x 3) 0.006 6 W x x x x 3 2 ( ) 0.125 0.412 0.7375 0.127 40

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Przykład Oblicz wartość fukcji w pukcie pośredim tabeli (tablicy różic skończoych z poprzedich przykładów) dla x = 0.7 z dokładością do 2 Przyjmujemy: x0 0.6 q x x0 0.7 0.6 h 0.2 0.5 41

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych qq ( 1) W ( x) y qy y 2! 2 0 0 0 0.5 ( 0.5) W( x) 0.448 0.50.069 ( 0.009) 0.483625 2 Zadaie ie jest wykoywale p. dla x = 1.1 brakuje różic skończoych 42

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych I. wzór iterpolacyjy Newtoa iterpolacja w przód II. wzór iterpolacyjy Newtoa iterpolacji wstecz 43

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Wielomia iterpolacyjy: W ( x) a a q a q( q 1) a q( q 1)( q 2)... 0 1 2 3 a q( q 1)( q 2)...( q 1) q x x h Współczyiki wielomiau a 0,..., a wyzaczae są idetyczie 44

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych II. Wzór iterpolacyjy Newtoa q( q 1) q( q 1)...( q 1) W ( x) y qy y... y 2!! 2 1 2 0 45

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych Przykład Oblicz wartość fukcji w pukcie pośredim tabeli (tablicy różic skończoych z poprzedich przykładów) dla x = 1.1 z dokładością do 2 Przyjmujemy: x 1.2 q x x 1.11.2 0.5 h 0.2 46

Wzory iterpolacyje dla argumetów rówoodległych qq ( 1) W ( x) y qy y 2! 2 1 2 ( 0.5) 0.5 W( x) 0.631 ( 0.5) 0.054 ( 0.006) 0.60475 2 47