Interpolacja funkcji

Podobne dokumenty
INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

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

Matematyka stosowana i metody numeryczne

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

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Aproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A

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

DOPASOWYWANIE KRZYWYCH

GAL 80 zadań z liczb zespolonych

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

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Część całkowita i ułamkowa, funkcje trygonometryczne, podstawowe własności funkcji

Interpolacja i modelowanie krzywych 2D i 3D

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Metody numeryczne Wykład 6

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Analiza numeryczna kolokwium2a-15grudnia2005

Newton vs. Lagrange - kto lepszy?

Interpolacja Lagrange'a, bazy wielomianów

Funkcje Andrzej Musielak 1. Funkcje

1. Równania i nierówności liniowe

Obliczenia Naukowe i Metody Numeryczne. Laboratorium Komputerowe lista 4 5 października 2012

x y

Lista 1. (e) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę. (f) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę

Wstęp do metod numerycznych Interpolacja. P. F. Góra

ZADANIA OPTYMALIZCJI BEZ OGRANICZEŃ

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

Zadania egzaminacyjne

Wprowadzenie do Mathcada 1

Rozwiązania zadań z kolokwium w dniu r. Zarządzanie Licencjackie, WDAM, grupy I i II

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Agata Boratyńska ZADANIA Z MATEMATYKI, I ROK SGH GRANICA CIĄGU

Wykłady z matematyki Liczby zespolone

ELEKTROTECHNIKA Semestr 1 Rok akad / ZADANIA Z MATEMATYKI Zestaw Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: (3 + 2j)(5 2j),

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Elementy projektowania inzynierskiego Przypomnienie systemu Mathcad

Grafika komputerowa Wykład 7 Modelowanie obiektów graficznych cz. I

Interpolacja i aproksymacja, pojęcie modelu regresji

Rozwiązywanie równań nieliniowych

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 9 Różniczkowanie numeryczne

INFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH.

Kurs Start plus poziom zaawansowany, materiały dla prowadzących, Marcin Kościelecki. Zajęcia 1.

Matematyka ETId I.Gorgol. Funkcja złożona i odwrotna. Funkcje

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

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

Zastosowanie MES do rozwiązania problemu ustalonego przepływu ciepła w obszarze 2D

Imię i nazwisko... Grupa...

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

ROZKŁAD MATERIAŁU DO 1 KLASY LICEUM (ZAKRES PODSTAWOWY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Jolanta Pająk Wymagania edukacyjne matematyka w zakresie rozszerzonym w klasie 2f 2018/2019r.

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Rozdział 2. Liczby zespolone

Szeregi funkcyjne. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

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

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Funkcja f jest ograniczona, jeśli jest ona ograniczona z

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych klasa druga zakres rozszerzony

Matematyka I. BJiOR Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 2

2.2 Udowodnić,żejeżelif(x)=(x x 0 )(x x 1 )...(x x p ),to[x 0,x 1,...,x n ;f]= 0dlan p.jakajestwartośćtegoilorazu,gdyn=p+1?

TRYGONOMETRIA. 1. Definicje i własności funkcji trygonometrycznych

Kolorowa płaszczyzna zespolona

PRÓBNY ARKUSZ MATURALNY Z MATEMATYKI

Zaawansowane metody numeryczne

Liczby zespolone. P. F. Góra (w zastępstwie prof. K. Rościszewskiego) 27 lutego 2007

MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Analiza Matematyczna MAEW101

III. Funkcje rzeczywiste

Jarosław Wróblewski Matematyka Elementarna, zima 2011/12

Obliczenia iteracyjne

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

6. FUNKCJE. f: X Y, y = f(x).

Zadania z analizy i algebry. (wykład prof.prof. J. Wojtkiewicza i K. Napiórkowskiego) ALGEBRA, przestrzenie wektorowe

Algebra liniowa. 1. Macierze.

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria

Bardzo łatwa lista powtórkowa

ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures.

VII. WYKRESY Wprowadzenie

ROZKŁAD MATERIAŁU DO 1 KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

dr inż. Ryszard Rębowski 1 WPROWADZENIE

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA III ZAKRES ROZSZERZONY (90 godz.) , x

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

DYNAMIKA RAM WERSJA KOMPUTEROWA

Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji

Transkrypt:

Interpolacja funkcji Interpolacja funkcji

Interpolacja funkcji Wielomianowa Splajny Lagrange a Trygonometryczna Interpolacja Newtona (wzór I ) Czebyszewa Newtona (wzór II )

( Wielomiany Czebyszewa ) Załóżmy, że wartości argumentów funkcji interpolowanej mieszczą się w przedziale [-, ]. Postulat ten nie ogranicza możliwości wykorzystania wzoru interpolacyjnego Czebyszewa, ponieważ dowolny przedział argumentów [a, b] poprzez podstawienie a+ b b a x = + normalizuje się do przedziału [-, ]. x 3

Przykład: Zbiór węzłów: po podstawieniu: x = 4, x = 6, x = 7, x = 0 0 3 a+ b b a x = + x= 7+ 3x sprowadza się do zbioru: x0 =, x =, x = 0, x3 = 3 4

Funkcje bazowe (tzw. bazę Czebyszewa) stanowi zbiór wielomianów określonych wzorem rekurencyjnym: T ( x) =, 0 T( x) = x, T ( x) = x T ( x) T ( x) k+ k k 5

Kilka pierwszych funkcji bazowych określonych wzorem rekurencyjnym wygląda następująco: T ( x) = 0 T( x) x ( ) x T x = = T x = x x 3 3( ) 4 3 T x = x x + 4 4( ) 8 8 6

Współczynniki wzoru interpolacyjnego Czebyszewa wynikają z układu równań: T0( x0) T( x0) Tn ( x0) a0 y0 T0( x) T( x) Tn ( x) a y = T ( x ) T( x ) T ( x ) a y 0 n n n n n n 7

Przykład: Dla zbioru punktów (węzłów) : (-0.5, 0.5), (0, 0), (, ) wyznaczyć wielomian interpolacyjny Czebyszewa. Jest to wielomian stopnia drugiego w postaci: W( x) = a T ( x) + at( x) + a T ( x) 0 0 czyli: W x a a x a x ( ) = 0 + + ( ) 8

Przykład c.d. : Układ równań sprowadza się do następującego: 0.5 0.5 a0 0.5 0 a = 0 a skąd otrzymujemy: a = 0.5, a = 0, a = 0.5 0 W( x) = 0.5+ 0.5 (x ) = x 9

UWAGA! Przy dowolnym doborze węzłów x, i= 0,,..., n, x [,] i błąd zaokrągleń związanych z procedurą odwracania macierzy X jest istotnie mniejszy niż w przypadku interpolacji wielomianami w postaci naturalnej. i 0

Przyjęcie siatki węzłów wynikającej z zależności (i + ) π xi = cos, i= 0,,..., n n + oraz nieco zmodyfikowanej bazy,,, 4 3 x x x 3 x,... Φ= prowadzi do macierzy X, dla której macierz odwrotną można obliczyć w bardzo prosty sposób X = X n + T

Interpolacja trygonometryczna Wielomianem interpolacyjnym w tym przypadku będzie więc suma w postaci: W( x) = a T ( x) + a T( x) + a T ( x) + a T ( x) +... czyli: 0 0 3 3 a W x a x a x a x x ( ) ( 3 ) 0 ( ) = + + + 3 4 3 +... zawierająca n+ nieznanych parametrów.

Przykład: W przedziale [-, ] wybieramy cztery węzły interpolacji: x 0, x, x, x 3 ( n = 3 ) w ten sposób, że x Otrzymujemy: i (i + ) π (i + ) π = cos = cos n + 8 x = 0.94, x = 0.383, x = 0.383, x = 0.94 0 3 3

Przykład c.d. : Załóżmy, że wartości funkcji f(x) w tych węzłach wynoszą: y =.4, y =.70, y = 3.885, y = 6.9 0 3 Bazę interpolacji stanowi zbiór wielomianów: T0 ( x) =, T( x) = x, ( ) x, T x = T x = x x 3 3( ) 4 3 4

Przykład c.d. : Macierz X: X 0.707 0.94 0.707 0.383 0.707 0.383 0.707 0.94 = 0.707 0.383 0.707 0.94 0.707 0.94 0.707 0.383 5

Przykład c.d. : Macierz odwrotna: X 0.345 0.354 0.354 0.354 0.46 0.9 0.9 0.46 = X = 0.354 0.354 0.354 0.354 0.9 0.46 0.46 0.9 T 6

Przykład c.d. : skąd po obliczeniu otrzymujemy wartości współczynników: a = 4.95, a =.5, a =, a = 0.5 0 3 Postać wielomianu jest następująca: W x x x x x 3 ( ) = 4.95.5 + ( ) + 0.5(4 3 ) Po uproszczeniu otrzymujemy: W x x x x 3 ( ) = + 3 +.5 7

Interpolacja trygonometryczna Interpolacja trygonometryczna Rozważać będziemy ciągłą i okresową funkcję f(x) o okresie π, dla której znamy zbiór jej wartości w n+ węzłach. Jako bazę interpolacji przyjmujemy zbiór funkcji trygonometrycznych: Φ=, sin( x ), cos( x ), sin( x ), cos( x ),, sin(n x ), cos(n x ) 8

Interpolacja trygonometryczna Wielomianem interpolacyjnym w tym przypadku będzie więc suma w postaci: a0 W( x) = + bsin( x) + acos( x) + + b sin( x) + a cos( x) + + + b sin(n x) + a cos(n x) n zawierająca n+ nieznanych parametrów. n 9

Interpolacja trygonometryczna Najbardziej istotny dla praktyki jest przypadek interpolacji funkcji określonej na zbiorze równoodległych węzłów x [0, π ] dobranych w następujący sposób: iπ xi =, i= 0,,..., n n + i czyli: π 4nπ x0 = 0, x =,..., xn = n + n + 0

Interpolacja trygonometryczna Warunek interpolacji prowadzi do układu równań 0... 0 a0 y0 sin( x) cos( x)... sin( nx) cos( nx) b y =.................. an yn sin( xn) cos( xn)... sin( nxn) cos( nxn) Współczynniki pierwszego wiersza macierzy X wynikają z wartości funkcji sin(kx) i cos(kx) dla x 0 =0.

Interpolacja trygonometryczna Przedstawiony układ równań dla odpowiednio dobranych węzłów interpolacji rozwiązuje się natychmiastowo, ponieważ macierz odwrotną można obliczyć w bardzo prosty sposób: X X n + T =

Interpolacja trygonometryczna Przykład: Zbiór następujących węzłów przybliżyć wielomianem trygonometrycznym (n=3): 3 4 5 6 7 x 0 0,898,795,693 3,590 4,488 5,386 y 0 5,478 9,344,598,4,74 8,695 Współrzędne x dla węzłów obliczono ze wzoru: x i = iπ n + 3

Interpolacja trygonometryczna Przykład c.d. : Bazę interpolacji stanowi zbiór funkcji: Φ=, sin( x ), cos( x ), sin( x ), cos( x ), sin(3 x ), cos(3 x ) 4

Interpolacja trygonometryczna Przykład c.d. : Tworzymy macierz X, której postać wynikowa jest następująca : X 0.707 0 0 0 0.707 0.78 0.63 0.975 0.3 0.434 0.90 0.707 0.975 0.3 0.434 0.90 0.78 0.63 = 0.707 0.434 0.90 0.78 0.63 0.975 0.3 0.707 0.434 0.90 0.78 0.63 0.975 0.3 0.707 0.975 0.3 0.434 0.90 0.78 0.63 0.707 0.78 0.63 0.975 0.3 0.434 0.90 5

Interpolacja trygonometryczna Przykład c.d. : Elementy macierzy X mnożymy przez / 7, otrzymaną macierz transponujemy i obliczamy współczynniki wzoru interpolacyjnego: a b b b 0 =.845, =.336, a = 4.93, = 0.53, a =.96, = 0.47, a =.49 3 3 6