Похожие презентации:
Вычислительная математика. Лекция 4. Аппроксимация функции
1.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Лекция 4
Аппроксимация функции
2.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Задача аппроксимации состоит в том, чтобы по
значениям функции f ( x) в нескольких точках
отрезка восстановить значения в остальных
точках этого отрезка.
Если решаем задачу аппроксимации функции
для всех значений x на отрезке a x b, то
такой способ приближения функции называется
интерполяцией.
Если решаем задачу за пределами отрезка [a, b],
то это задача экстраполяции.
3.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Задача интерполяции
Пусть функция f(x) задана таблицей своих
значений xi, yi: на интервале [a; b]:
yi f xi i 0,1, , n
a xi b
Задача интерполяции - найти функцию
F(x), принимающую в точках xi те же
значения yi
точки xi – узлы интерполяции
условие F(x)= yi – условие интерполяции
4.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Через заданные точки можно провести
бесконечно много кривых, для каждой из
которых выполнены все условия интерполяции;
Для практики важен случай аппроксимации
функции многочленами:
F x a0 a1 x a2 x ... am x
2
m
5.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Интерполяционный полином Лагранжа
На интервале [ a, b] строится полином степени n :
n
Ln x yi li ( x)
i 0
, где
x xk
x x0 x x1 x xi 1 x xi 1 x xn
li ( x)
xi x0 xi x1 xi xi 1 xi xi 1 xi xn
k 1 xi xk
n
k i
(
x
x
)
j
n
j k
f ( xk ).
Окончательно : Ln ( x)
k 0 ( xk x j )
j k
Полином Лагранжа имеет малую погрешность при
небольших значениях n 20. При больших n
погрешность начинает расти.
6.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Пример.
Для функции, имеющей аналитическое выражение
y x задана интерполяционная таблица:
а) Составить интерполяционный многочлен
второго порядка.
б) Вычислить значение
L2 (115).
7.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Решение
а)
n
(x x j )
k 0
( xk x j )
Ln ( x) j k
f ( xk ).
j k
( x 121)( x 144)
( x 100)( x 144)
L2 ( x) 10
11
(100 121)(100 144)
(121 100)(121 144)
( x 100)( x 121)
12
.
(144 100)(144 121)
б)
(115 121)(115 144)
(115 100)(115 144)
L2 (115) 10
11
(100 121)(100 144)
(121 100)(121 144)
115 100 115 121
12
1,88312 9,90683 1,06719 10,7228
144 100 144 121
8.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
9.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
10.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
11.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
12.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
13.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
14.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Интерполяционная формула Ньютона
Pn ( x) f ( x0 ) ( x x0 ) f ( x0 ; x1 ) ( x x0 )( x x1 ) f ( x0 ; x1 ; x2 ) ...
( x x0 )( x x1 )....( x xn 1 ) f ( x0 ; x1 ;...; xn ),
где
f ( x0 ; x1 ),
f ( x0 ; x1 ; x 2 ),
f ( x0 ; x1 ;... x xn )
- разделенные разности, вычисляемые по формулам:
f ( xi 1 ) f ( xi )
f ( xi ; xi 1 )
, i 0, 1, ..., n 1,
xi 1 xi
f ( xi ; xi 1 ; x1 2 )
f ( xi 1 ; xi 2 ) f ( xi ; xi 1 )
, i 0, 1, ..., n 2,
x 2 xi
f ( x1 ; x2 ;... xn ) f ( x0 ; x1 ;...; xn 1 )
f ( x0 ; x1 ;...; xn )
.
xn x0
15.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Пример
В таблице приведены данные для f ( x) sin x .
6
Вычислим с помощью полинома Ньютона P4 (0,7).
Решение
Сначала составляем таблицу разделенных
разностей :
16.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Далее вычисляем значения полинома Ньютона, используя
используя подчеркнутые разделенные разности.
Pn (0.7) 0 0.7 0.51764 0.7 0.2 ( 0.0.3528)
0.7 0.2 ( 0.3)( 0.02114) 0.7 0.2 ( 0.3)( 1.3) 0.0192 0.35840
Точное значение sin x 0,35837.
6
17.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Интерполирование в случае
равноотстоящих узлов
В случае равноотстоящих узлов интерполяции
используют первую и вторую интерполяционные
формулы Ньютона.
Конечными разностями функции
называются разности вида:
yi yi 1 yi
y f (x)
— конечные разности первого порядка,
2 yi yi 1 y—
i конечные разности второго порядка,
...............................................................................
k yi k 1 yi 1 k 1 yi — конечные разности k -го порядка.
18.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Пример таблицы конечных разностей для n 5
.
19.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Первая интерполяционная формула Ньютона
q (q 1) 2
y ( x) Pn ( x) y0 q y0
y0
2!
q (q 1) (q n 1) n
y0
n!
где
x x0
q
, h xi 1 xi const
h
В формуле используется верхняя горизонтальная строка
таблицы разностей.
Первая формула Ньютона используется для
интерполирования в точках, близких к началу таблицы.
20.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
При n 1 и n 2 получаем частные случаи:
линейная интерполяция
y ( x) y0 q y0
квадратичная интерполяция
q (q 1) 2
y ( x) y0 q y0
y0
2!
21.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Пример
x
Используя таблицу значений функции y e , по
3.62
формуле квадратичной интерполяции вычислить e
Решение. Вычисляем разности до второго порядка. Для
x 3.62 находим q 0.02 0.4 и вычисляем
0.05
0.4 0.6
3.62
e 36.598 0.4 1.877
0.095 37.338
2
Точное значение e 3.62 равно 37.337557.
22.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Вторая интерполяционная формула Ньютона
q (q 1) 2
y ( x) Pn ( x) yn q yn 1
yn 2
2!
q (q 1) ( q n 1) n
y0
n!
x xn .
где q
h
В формуле используется нижняя наклонная строка
таблицы разностей.
Формула используется для интерполирования в точках,
близких к концу таблицы.
23.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Использование интерполяционных
многочленов для
численного дифференцирования
Продифференцируем
q(q 1) 2
q (q 1)(q 2)...( q n 1) n
Pn ( x) q y 0
y 0 ...
y0
2!
n!
Заметим, что
df ( x) df ( x) dq 1 df ( x)
,
dx
dq dx h dq
x x0
(q
)
h
Будем рассматривать полином 4-го порядка.
P4 ( x)
1
1
3q 2 6q 2 3
2q 3 9q 2 11q 3 4
2
y0 (2q 1) y0
y0
y0 ... .
h
2
6
12
24.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
На практике для вычисления первой производной
обычно используют полином 3-го порядка, при
этом за начальный узел сетки берут ближайший
слева от точки интерполирования или
дифференцирования. Иными словами, если точка
интерполирования xi x xi 1 то в качестве
y0 , y1 , y2 , y3
берут
y0 yi ,
y1 yi 1 ,
y2 yi 2 ,
y3 yi 3
25.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Дифференцируя
Pn ( x) , получим формулу для
второй производной:
,
1 2
6q 18q 11 4
3
P4 ( x) 2 y0 (q 1) y0
y0 ...
h
12
2
так как
df ( x) df ( x) dq
f ( x)
.
dx
dq dx
26.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Пример
Функция
y f (x) задана таблично:
Методом численного дифференцирования найти
y (2.3)
27.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Решение. Составим таблицу конечных разностей:
Шаг этой таблицы
Согласно формуле
h 1;
2 .3 1
q
1 .3.
1
2
1
1
3
q
6q 2 3
2
y ( x) y0 (2q 1) y0
y0
h
2
6
имеем:
1
12
6
2
f ( x) 5 (1.3 2 1) (3 1.3 6 1.3 2) 13.87
h
2
6
28.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Формулы приближенного дифференцирования
для определения производных
в узлах интерполяции
2
3
4
5
y0 y0 y0 y0
1
f ( x) y0
...
h
2
3
4
5
1 2
11 4
5 5
3
f ( x) 2 y0 y0 y0 y0 ... .
h
12
6
29.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Пример
Функция
y f (x) задана таблично:
Методом численного дифференцирования найти
первые две производные этой функции в точке
x 1.
30.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Решение. Составим таблицу конечных разностей:
Шаг этой таблицы h 1.
Согласно формуле
2 y0 3 y0
1
;
f ( x) y0
h
2
3
1 12 6
f (1) 5 1
h
2 3
Вычислим вторую производную в узле x 1
f ( x)
1 2
3
y
y0 ;
0
2
h
f (1) 6.
31.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
b
Подстановка в интеграл f ( x)dx вместо функции
a
f (x) ее интерполяционного полинома той или
иной степени n приводит к семейству квадратурных
формул, называемых формулами Ньютона-Котеса.
Для того, чтобы использовать полином Ньютона
вместо f (x) , нужно изменить границы
интегрирования (значению x a соответствует
значение q 0 , а x b - значение q n) и учесть,
что dx hdq.
32.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Пусть n 1 , т.е. имеется всего две точки x0 и
x1 x0 h, в которых известны значения функции
y0 f ( x0 ) и y1 f ( x1 ) . Этим точкам
соответствуют значения 0 и 1 переменной q.
Следовательно,
1
q
x f ( x)dx 0 ( y0 q y0 )hdq h y0q 2 y0
0
0
y1 y0
y0 y1 - формула трапеций
h( y0
) h
2
2
x1
1
2
33.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
34.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
ПРИБЛИЖЕНИЕ СПЛАЙНАМИ
Сплайном называют кусочно-полиномиальную
функцию, склеенную из различных многочленов,
непрерывную на всем отрезке a, b вместе со
своими несколькими производными. На практике
используют линейные, параболические и
кубические сплайны.
Преимуществом сплайнов перед обычной интерполяцией
является, во-первых, их сходимость и, во-вторых,
устойчивость процесса вычислений.
35.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Линейные сплайны
Линейный сплайн представляет собой ломаную
линию. Пусть интерполируемая функция задана
своими значениями yi в узлах xi i 0,..., n ,
a x 0 x1 x 2 ... x n b . Для каждого интервала
xi , xi 1 функция f x заменяется линейной
S i x ai bi x xi ,
xi x xi 1 , i 0,..., n 1
36.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Коэффициенты сплайна a i , bi находят из следующих
условий:
1) в узлах сетки значения сплайна совпадают со
значениями функции f xi y i , т.е. S i xi y i
2) узлах сетки сплайн должен быть непрерывным:
S i xi 1 S i 1 xi 1
Из первого условия находим: a i y i ,
из второго условия получим:
i 0,..., n;
yi 1 yi yi 1 yi i 0,..., n 1; h x x
bi
,
i
i 1
i
xi 1 xi
hi
37.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Параболические сплайны
На каждом интервале x i , xi 1 функция f x
интерполируется квадратичной функцией вида
S i x ai bi x xi ci x xi
2
Здесь мы имеем уже 3n коэффициентов ai , bi , ci ,
i 0,..., n 1определяемых из условий:
1) в узлах сетки значения сплайна совпадают со
значениями интерполируемой функции y i f xi ;
2) в узлах сетки сплайн должен быть непрерывен;
38.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
3) в узлах сетки первая производная должна быть
непрерывна, т.е.
S 'i xi 1 S 'i 1 xi 1
39.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
Из первого условия получаем a i y i ; i 0,..., n
Из третьего условия получаем
S ' i x bi 2ci x xi ;
S ' i xi bi ; S ' i xi 1 bi 2ci hi bi 1
Отсюда
bi 1 bi
ci
; i 0,..., n 1
2hi
40.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Для того, чтобы вычислить коэффициенты b0 , b1 ,..., bn
надо задать - либо b0 A0 , либо bn An , где A0 , An
значения первой производной функции f x
в точках x x0 и x x n.
Если известно значение b0 A0 , то коэффициенты
bi 1 z i bi , i 0,..., n 1
Если известно, что bn An , то
bn i z n i bn i 1 ; i 1,..., n
В этих формулах
2 yi 1 yi
zi
hi
41.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Кубические сплайны
Построим на [a, b] функцию S ( x) Si ( x),
удовлетворяющую следующим условиям:
а) на каждом отрезке xi , xi 1 i 1, 2,..., n функция
S (x) является многочленом третьей степени;
б) функция S (x), а также ее первая и вторая
производные непрерывны на [a, b] ;
.
в) S ( xi ) f ( xi ), i 0, 1,..., n
42.
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА4
На каждом интервале функция описывается с.о.:
ci
di
2
S i ( x) a i bi ( x xi ) ( x xi ) ( x xi ) 3 ,
2
6
где a i , bi , ci , d i — коэффициенты, подлежащие
определению.
Поясним смысл введенных коэффициентов.
Имеем
di
S i ( x) bi ci ( x xi ) ( x xi ) 2 ,
2
S i ( x) ci d i ( x xi 0,
S i ( x) d i ,
поэтому
ai S i ( xi ), bi S i ( xi ), ci S i ( xi ),
d i S i ( xi )
43.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
44.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
45.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
46.
4ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА