Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Интерполяционный многочлен Лагранжа 6 страница




Основные вопросы: Понятие кусочно-непрерывного интерполяционного многочлена, сплайна. Степень, дефект сплайна. Сплайн-функция. Определение. Свойства. Построение интерполяционного сплайна третьего порядка.

Краткие теоретические сведения: При большом количестве узлов интерполяции сильно возрастает степень интерполируемых многочленов, что делает их не удобными для вычислений. Высокой степени многочлена можно избежать разбив отрезок интерполяции на несколько частей с последующим построением не каждой части самостоятельного интерполяционного многочлена, однако такое интерполирование имеет недостаток: в точках стыка разных интерполяционных многочленов будет разрывной их первая производная. В этом случае удобно использовать особый вид кусочно-полиномиальной интерполяции – интерполяция сплайнами.

Сплайн – это функция, область определения которой разбита на конечное число отрезков, на каждом из которых сплайн совпадает с некоторым алгебраическим полиномом.

Пусть – интерполируемый сплайн порядка m для функции заданной таблично

Если выполняются условия:

1. На каждом из отрезков – многочлен порядка m.

2. и ее производные до порядков включительно непрерывны на отрезке

3. , – непосредственное условие интерполирования

Общий вид сплайнов для функции :

, где – многочлен 3-ей степени

Для построения кубического сплайна необходимо построить n многочленов третьей степени, т.е. определить 4n неизвестных ai, bi, ci, di. Эти коэффициенты ищутся из условий в узлах сетки:

В данной системе предполагается, что сплайны имеют нулевую кривизну на концах отрезка. В общем случае могут быть использованы и другие условия.

Если ввести обозначение hi = xi – xi-1 и исключить из системы неизвестные ai, bi, di, то можно получить системы из (n – 1) линейных алгебраических уравнений относительно ci, i = 2,…, n, с трехдиагональной матрицей:

Остальные коэффициенты сплайнов могут быть восстановлены по формулам

Примеры решения задач:

1. Построить кубический сплайн для функции, заданной в узлах интерполяции, предполагая, что сплайн имеет нулевую кривизну при x=x0 и x=x4; вычислить значение функции f(1.5).

 

i          
xi fi 0,0 0,0 1,0 1,8415 2,0 2,9093 3,0 3,1411 4,0 3,2432

 

Решение. Запишем систему уравнений:

Решив данную систему, найдем c2, c3, c4 и, воспользовавшись формулами, заполним таблицу.

i [ xi-1, xi ] ai bi ci di
  [0, 1] [1, 2] [2, 3] [3, 4] 0,0 1,8415 2,9093 3,1411 1,9913 1,5418 0,56934 0,07978 0,0 0,44949 0,52299 0,03344 0,14983 0,02450 0,18548 0,01115

 

 

Имеем

Вычислим значение функции f (1,5). Точка x = 1,5 принадлежит отрезку [1, 2], на этом отрезке таблично заданная функция представляется кубическим сплайном:

Получаем f (1,5)=2,4969.

Порядок выполнения работы

1. Построить кубический сплайн для функции, заданной в узлах интерполяции, предполагая, что сплайн имеет нулевую кривизну при

х = х0 и х = х4. Вычислить значение функции в точке х = Х *.

 

Х *=1,5 х 1,0 1,0 2,0 3,0 4,0
у 0,0 0,5 0,86603 1,0 0,86603
Х *=1,5 х 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0
у 1,0 0,86603 0,5 0,0 -0,5
3 Х *=1,5 х 0,0 0,9 1,8 2,7 3,6
у 0,0 0,36892 0,85408 0,7856 6,3138
Х *=1,5 х 0,0 0,9 1,8 2,7 3,6
у 0,0 0,72235 1,5609 2,8459 7,7275
5 Х *=1,5 х 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0
у 1,0 1,5403 1,5839 2,01 3,3464
6 Х *=0,8 х 0,1 0,5 0,9 1,3 1,7
у -2,2026 -0,19315 0,79464 1,5624 2,2306
7 Х *=1,5 х 0,0 1,0 2,0 3,0 5,0
у 0,0 0,2618 0,9069 1,5708 1,3090
8 Х *=0,8 х 0,1 0,5 0,9 1,3 1,7
у 10,1 2,5 2,0111 2,0692 2,2882
9 Х *=0,8 х 0,1 0,5 0,9 1,3 1,7
у 10,0 2,0 1,1111 0,76923 0,58824
  х 0,0 1,7 3,4 5,1 6,8
у 0,0 3,0038 5,3439 7,3583 9,4077

 

Контрольные вопросы

1. Как ставится задача построения интерполяционного сплайнатретьего порядка?

2. Как определяется степень сплайна?

3. Как обосновывается существование и единственность многочлена наилучшего приближения?

4. Как определить параметры интерполяционного сплайнатретьего порядка?

Практическое занятие № 14

Тема: «Линейное интерполирование»

Основные вопровы: Табличная функция. Задача интерполирования табличной функции. Теорема о единственности задачи полиноминального интерполирования. Конечные разности таблиц. Формула линейного интерполирования и способы оценки ее погрешности. Обратное линейное интерполирование.

Краткие теоретические сведения: Пусть имеется таблица значений функции f с постоянным шагом h > 0 и требуется по табличным данным найти f (х) при х, не совпадающем с табличным аргументами. Для этого обозначим через х 0, х1,(х 01) два соседних табличных аргумента, между которыми находится х, через у0, у1 – соответствующие табличные значения, и из первой интерполяционной формулы Ньютона при n =1 получим

Это и есть формула линейного интерполирования.

Пусть вторая производная функции f непрерывна на . Тогда абсолютные погрешности приближений к значениям f (х) можно находить с помощью оценочной функции V1:

или , где и .

В случае линейной интерполяции удобно пользоваться общей оценкой погрешностей для всех . Учитывая, что при , а также равенство

, для абсолютной погрешности функции на получим формулу

.

Следовательно,

.

При оценке погрешностей линейной интерполяции можно избавиться от вычисления и поиска числа М 2. Для этого установим связь между и конечной разностью второго порядка. Учитывая, что производная непрерывная, то по теореме Лагранжа имеем

, где . Далее с помощью этой теоремы найдем выражение для второй разности через

,

где число .

В силу непрерывности на при малом шаге h с большей степенью точности можно считать, что для всех . Отсюда вытекает, что

или ,

а также . Полученные соотношения позволяют применять достаточно хорошую приближенную оценку:

.

Данная оценка позволяет вывести правило определения верных цифр непосредственно по таблице конечных разностей. Пусть к – номер разряда десятичной записи числа . Если разряд в целой части числа, то к>0, если в дробной, то к< 0. Цифра в к -м разряде верная, если .Это условие можно считать выполненным, как только окажется . Отсюда следует правило.

Правило. Если на каком-либо участке таблицы модули конечных разностей второго порядка имеют в к -м разряде не более четырех единиц, то у приближенных значений функции f, найденных с помощью линейного интерполирования для х из этого участка, цифры к -го разряда будут верными.

На практике часто приходится решать задачу: дано какое-то значение у функции f, не равное табличным значениям уi, и необходимо найти соответствующий аргумент х. То есть нужно вычислить значение обратной по отношению к у = f (х) функции, обозначим ее .

Формула обратного линейного интерполирования

Для вычисления с ее помощью при заданном у выбираются два соседних табличных значения функции f, между которыми находится у, и предыдущее значение принимается за у0, а последующее – за у1.

Остаточный член формулы выглядит следующим образом:

,

где , у находится между у0 и у1.

Общая оценка погрешности формулы для всех у, находящихся между у0 и у1, обеспечивается неравенством

Примеры решения задач

1. Вычислить значение с помощью линейной интерполяции.

Решение. Возьмем х 0=1,1, х 1=1,2. Тогда у 0=0,891, у 1=0,9333, . Шаг таблицы h =0,1. Для определения точности воспользуемся всеми тремя полученными оценками. Цифры табличных значений функции будем считать верными.

Таблица 1

х
1,0 0,841 0,050 -0,008
1,1 0,891 0,042 -0,011
1,2 0,933 0,031  
1,3 0,964    

Поскольку для всех , берем М 2=0,94.

.

Так как , следовательно

.

При х =1,11 будет t =0,1, поэтому .

Найдем искомые приближения:

.

Без учета вычислительных погрешностей числа а имеет верные цифры 8, 9 и 5.

Порядок выполнения работы

1. Найдите приближения и линейным интерполированием и исследуйте погрешность.

2. По таблице 1 обратным линейным интерполированием найдите и определите верные значащие цифры полученного приближенного значения.

Контрольные вопросы

1. Формулы линейного программирования и способы оценки ее погрешности.

2. Сформулирцйте правило пределения верных значащих цифр с помощью таблицы конечных разностей при линейном интерполировании.

3. Как вычисляются значения обратной для f функции для аргументов по формуле обратного линейного интерполирования.

Практическое занятие № 15

Тема: «Задача приближенного вычисления определенных интегралов»

Основные вопросы: Постановка задач численного интегрирования. Формула прямоугольников, вывод формулы. Вывод квадратурной формулы трапеций. Квадратурная формула Симпсона. Оценка погрешности.

Краткие теоретические сведения:Пусть задана функция f (x) в виде таблицы

x x0 x1 ……. xn
f(x) y0 y1 ……. yn

 

Найти интеграл от этой функции, т.е.

, ,

Эту задачу будем решать методом численного интегрирования путём замены под интегральный функции её интерполяционным многочленом, и найдём приближённое значение этого интеграла.

Используем интерполяционный многочлен степени n=1.

Вывод квадратурной формулы трапеции для линейной функции:

x0 x1
y0 y1

постоянный шаг

 


- квадратурная формула трапеции

– общая квадратурная формула трапеции

Оценка погрешности

, n=2 и

Квадратурная формула Симпсона (или парабола)

 

– квадратурная формула Симпсона (параболы)

 

Выведем общую формулу Симпсона

, n -чётное

– Общая квадратурная формула Симпсона

Оценка погрешности

, где

 

Примеры решения задач

1. Вычислить интеграл от функции на отрезке по формулам трапеций и Симпсона при делении отрезка на 6 равных частей. Оценить погрешность методом интегрирования.

Решение: Найдем по формуле , и составим таблицу значений функции в точках , т. е.

 

x   2,2 2,4 2,6 2,8 3,0 3,2
3,22732 3,16704 3,11726 3,07625 3,04272 3,01568 2,99429

 

Общая формула трапеций принимает вид:

Проведем вычисления:

Т.к. число четное, то можно применить метод Симпсона

Проведем вычисления

Ответ: 3,70595; 3,70516

 

Порядок выполнения работы

1. Вычислить интеграл , приняв шаг интегрирования , с помощью:

1) формул прямоугольника;

2) формулы трапеций;

3) формулы Симпсона;

4) сравнить полученные результаты с точным решением (найти его самостоятельно), определить абсолютную и относительную по­грешности каждого метода.

Контрольные вопросы

1. Формулы прямоугольников, погрешность формул прямоугольников.

2. Формула трапеций, погрешность метода трапеций.

3. Формула Симпсона, погрешность метода Симпсона.

 

Практическое занятие № 16.

Тема: «Численное дифференцирование»

Основные вопровы: Постановка задачи численного дифференцирования. Формулы численного дифференцирования на основе интерполяционного многочлена Ньютона. Безразностные формулы численного дифференцирования для равноотстоящих узлов. Применение ряда Тейлора для численного дифференцирования.

Краткие теоретические сведения: Пусть задана таблица значений функций с равноотстоящими узлами и шагом h:

 

 

x x0 x1 xn
f(x) y0 y1 yn

 

где xi=x0+ih, i=1,2,…,n. Для нахождения значения производной функции в промежуточной точке, расположенной ближе к началу таблицы, функцию f(x) заменяют приближенно первым интерполяционным многочленом Ньютона:

где (заметим, что в качестве x0 выбирается ближайший к точке x слева узел интерполяции). Продифференцировав приближенное равенство по переменной t, получим приближенную формулу для вычисления производной таблично заданной функции в промежуточной точке:

Для вычисления производной в точке, расположенной ближе к концу таблицы, следует использовать второй интерполяционный многочлен Ньютона. Применяя тот же прием, получим:

Примеры решения задач

Вычислить значение производной в точке x=0,12 функции, заданной таблично, используя интерполяционные формулы Ньютона. Найти значение производной функции в точке x из её аналитического выражения и вычислить абсолютную погрешность.

Решение:

 

x 0,05 0,15 0,25 0,35 0,45 0,55 0,65
0,9968 0,9888 0,9689 0,9394 0,9004 0,8525 0,7961

 

Составим таблицу конечных результатов

 

i
  0,05 0,9988 -0,01 -0,0099 0,0003 -0,0002
  0,15 0,9888 -0,0199 -0,0096 0,0001 0,0005
  0,25 0,9689 -0,0295 -0,0095 0,0006 -0,0002
  0,35 0,9394 -0,039 -0,0089 0,0004  
  0,45 0,9004 -0,0479 -0,0085    
  0,55 0,8525 -0,0564      
  0,65 0,7961        

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-03-12; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 945 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Неосмысленная жизнь не стоит того, чтобы жить. © Сократ
==> читать все изречения...

2311 - | 2016 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.011 с.