Interpolarea funcţiilor.

Transcript

1 Interpolarea funcţiilor.. Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina Metode numerice, /52

2 Cuprins Introducere 1 Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării 2 3 2/52

3 Preliminarii Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Scrierea formală a unei probleme y = f(x), (1) x - datele problemei (parametri independenţi); y - mărimile de interes ce se doresc a fi estimate. De exemplu, f poate reprezenta: un proces de măsurare a mărimilor y pentru o anumită stare complet caracterizată de x; un program software complicat, capabil să analizeze configuraţia caracterizată complet de datele x şi să calculeze printr-un algoritm de postprocesare mărimile y. 3/52

4 Preliminarii Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Formularea problemei (neriguros) Se dă o funcţie reprezentată prin date: (x k, y k ), k = 0,...,n, unde y k = f(x k ). Se doreşte găsirea unei expresii analitice pentru o funcţie g care să aproximeze aceste date adică g(x k ) y k sau chiar g(x k ) = y k. Interpolare setului de date: g trece prin punctele mulţimii de date: g(x k ) = y k Aproximarea (regresia) setului de date = g trece printre punctele mulţimii de date: g(x k ) y k 4/52

5 Preliminarii Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Observaţii: 1 x k se numeşte şi reţea (grid) de discretizare. 2 Interpolarea/aproximarea este utilă şi dacă funcţia este reprezentată prin cod = există un software capabil să calculeze f(x) pentru orice x dorit, dacă efortul de evaluare al lui f este mare. 5/52

6 Preliminarii Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Exemple: interpolare 1 Date 0.1 Date Interpolare Interpolare Interpolarea unui set de date. În cazul în care setul de date are foarte multe valori, interpolarea poate genera oscilaţii nedorite. 6/52

7 Preliminarii Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Exemple: interpolare vs. aproximare Date 0.1 Interpolare 0.1 Date Aproximare Avantajul aproximării: se diminuează erorile de măsurare din rezultatul final. 7/52

8 Precizări f :?? Introducere Preliminarii Formularea problemei interpolării Cazul scalar unidimensional (1D): f, g : [a, b] IR. Cazul vectorial unidimensional f : [a, b] IR m, m > 1 se reduce la m interpolări/aproximări 1D. Cazul scalar bidimensional (2D) f, g : [a, b] [c, d] IR Cazul scalar n-dimensional (nd) f, g : D IR n IR. Cazul cel mai general f, g : D IR n IR m se reduce la m situaţii de tip nd. În cele ce urmează vom pp. cazul 1D. 8/52

9 Distanţa dintre două funcţii Preliminarii Formularea problemei interpolării Se doreşte ca g : [a, b] IR să aproximeze/interpoleze cât mai bine funcţia f : [a, b] IR. distanţa dintre cele două funcţii d(f, g) = f g (2) să fie cât mai mică. Există mai multe procedee de definire a normei. 9/52

10 Distanţa dintre două funcţii Preliminarii Formularea problemei interpolării Procedee de definire a normei. Aria dintre graficele celor două funcţii d 1 (f, g) = 1 b a b a f(x) g(x) dx. (3) Dezavantaj: local, pot exista diferenţe foarte mari între f sî g. Abaterea medie pătratică 1 d 2 (f, g) = b a Acelaşi dezavantaj. b a (f(x) g(x)) 2 dx. (4) 10/52

11 Distanţa dintre două funcţii Preliminarii Formularea problemei interpolării Procedee de definire a normei. Abaterea maximă dintre cele două funcţii d 3 (f, g) = max f(x) g(x). (5) x [a,b] Din pdv al acurateţii - este cea mai avantajoasă. OBS: Niciuna din aceste norme nu se poate evalua. 11/52

12 Distanţa dintre două funcţii Preliminarii Formularea problemei interpolării Normele discrete: d 1d (f, g) = d 2d (f, g) = n g(x k ) f(x k ), (6) k=0 n (g(x k ) f(x k )) 2, (7) k=0 d 3d (f, g) = max k=0,n g(x k) f(x k ). (8) 12/52

13 Distanţa dintre două funcţii Preliminarii Formularea problemei interpolării Date f g 1 g 2 Avantaj: pot fi evaluate cu uşurintă. Dezavantaj: se pierde posibilitatea evaluării acurateţii între noduri. Mai mult d d (f, g 1 ) = 0; d d (f, g 2 ) = 0; problemă prost formulată /52

14 Formularea problemei interpolării Preliminarii Formularea problemei interpolării Se caută g pentru care d d (f, g) = 0, unde f este cunoscută într-un număr finit de puncte f(x j ) = y j. Echivalent cu a impune condiţiile de interpolare g(x j ) = f(x j ), j = 0,...,n, (9) g(x j ) = y j, j = 0,...,n. (10) Pentru a face ca problema să fie bine formulată matematic (soluţia să existe şi să fie unică) funcţia g se caută în spaţiul polinoamelor generalizate g adică se caută de forma unei combinaţii liniare de m funcţii ϕ k, k = 1,...,m numite funcţii de bază: m g(x) = c k ϕ k (x). (11) k=0 14/52

15 Formularea problemei interpolării Preliminarii Formularea problemei interpolării Funcţiile de bază se aleg înainte de rezolvarea propriu-zisă a problemei interpolării. Exemple: ϕ 0 (x) = 1, ϕ 1 (x) = sin x, ϕ 2 (x) = cos x,ϕ 3 (x) = sin(2x), etc. ϕ 0 (x) = 1, ϕ 1 (x) = x, ϕ 2 (x) = x 2, ϕ 3 (x) = x 3, etc. Cei m coeficienţi c k se calculează din impunerea condiţiilor de interpolare: m c k ϕ k (x j ) = y j, j = 0,...,n, (12) k=0 Sistem algebric liniar cu n + 1 ecuaţii şi m + 1 necunoscute. 15/52

16 Formularea problemei interpolării Preliminarii Formularea problemei interpolării Pentru buna formulare matematică se impune ca m = n şi ϕ 0 (x 0 ) ϕ 1 (x 0 ) ϕ n (x 0 ) = ϕ 0 (x 1 ) ϕ 1 (x 1 ) ϕ n (x 1 ) 0. (13) ϕ 0 (x n ) ϕ 1 (x n ) ϕ n (x n ) 0 x j sunt distincte şi ϕ k sunt liniar independente. 16/52

17 Formularea problemei interpolării Preliminarii Formularea problemei interpolării Date: Se cer: un tabel de valori (x k, y k ), k = 0,...,n, unde punctele reţelei de discretizare x k sunt distincte două câte două; n+1 funcţii de bază liniar independenteϕ k (x), k = 0,...,n. coeficienţii c k, k = 0,...,n pentru care sunt satisfăcute condiţiile de intepolare g(x j ) = y j, j = 0,...,n unde g(x) = n k=0 c kϕ k (x) este polinomul de interpolare al datelor din tabel. 17/52

18 Metodele de interpolare globală = metodele în care funcţiile de bază se definesc compact, printr-o singură expresie pe întreg domeniul de definiţie al funcţiei de interpolat. Gradul polinomului de interpolare = numărul de puncte din tabelul de date - 1 În funcţie de cum se aleg funcţiile de bază se obţin diferite metode de interpolare globală. 18/52

19 Introducere Funcţiile de bază: ϕ k (x) = x k, k = 0,...,n. Polinomul de interpolare: n g(x) = c k x k = c 0 + c 1 x + c 2 x 2 + +c n x n, (14) k=0 Din impunerea condiţiilor de interpolare c 0 + c 1 x 0 + c 2 x c nx0 n = y 0 c 0 + c 1 x 1 + c 2 x c nx1 n = y 1 (15) c 0 + c 1 x n + c 2 xn 2 + +c n xn n = y n etapa de pregătire = calculul coeficienţilor polinomului de interpolare etapa de evaluare = evaluarea propriu-zisă a polinomului de interpolare. 19/52

20 Introducere Efort de calcul: Etapa de pregătire: O(2n 3 /3) - dezavantaj Etapa de evaluare: O(2n). Dezavantaj major: pentru valori mari ale lui n matricea coeficienţilor sistemului este slab condiţionată y = x k x x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x x 20/52

21 Introducere Funcţiile de bază sunt polinoamele Lagrange n i=0,i k ϕ k (x) = l k (x) = (x x i) n i=0,i k (x k x i ), (16) Polinomul de interpolare este m g(x) = c k l k (x). (17) k=0 l k (x j ) = { 1 dacă j = k, 0 dacă j k. (18) 21/52

22 Introducere Polinoame Lagrange l 0 (x) l (x) 1 l 2 (x) l (x) l (x) 0 l (x) 1 l (x) 2 l (x) 3 l 4 (x) 0.4 l 4 (x) 1 l k (x) 0.2 l k (x) x x Funcţiile Lagrange pentru o reţea de discretizare uniformă (stânga), respectiv neuniformă (dreapta). 22/52

23 Introducere Condiţiile de interpolare g(x j ) = y j, j = 0,...,n m c k l k (x j ) = y j, (19) k=0 c j = y j, j = 0,...,n. (20) Expresia polinomului Lagrange: g(x) = n y k l k (x) = k=0 n k=0 y k n i=0,i k (x x i) n i=0,i k (x k x i ). (21) 23/52

24 Introducere Exemplu: dreapta ce trece prin 2 puncte g(x) = y 0 x x 1 x 0 x 1 + y 1 x x 0 x 1 x 0, (22) Exemplu: parabola ce trece prin 3 puncte (x x 1 )(x x 2 ) g(x) = y 0 (x 0 x 1 )(x 0 x 2 ) +y (x x 0 )(x x 2 ) 1 (x 1 x 0 )(x 1 x 2 ) +y (x x 0 )(x x 1 ) 2 (x 2 x 0 )(x 2 x 1 ). Implementarea formulelor de acest tip (fără pregătire) T e = O(4n 2 ) pentru fiecare evaluare. Efort de calcul total pentru evaluarea în m puncte de T L fp = O(4mn 2 ). (23) 24/52

25 - implementare Se scoate factor comun forţat p = polinomul de interpolare fiind unde coeficienţii notaţi n (x x k ), (24) k=0 g(x) = p n k=0 α k x x k, (25) α k = y k n j=0,j k (x k x j ) (26) vor fi calculaţi în etapa de pregătire. 25/52

26 - implementare procedură Lagrange_pregătire(n,x, y, α) ; pregăteşte coeficienţii din metoda Lagrange întreg n ; dimensiunea problemei - numărul de intervale tablou real x[n], y[n] ; tabelul de valori, indici de la zero ; declaraţii - parametri de ieşire tablou real α[n] ; coeficienţii pentru k = 0, n α k = y k pentru j = 0, n dacă j k atunci α k = α k /(x k x j ) retur 26/52

27 - implementare funcţie Lagrange_evaluare(n,x, y, α, xcrt) ; evaluează polinomul de interpolare Lagrange în punctul xcrt întreg n ; dimensiunea problemei - numărul de intervale tablou real x[n], y[n] ; tabelul de valori, indici de la zero tablou real α[n] ; coeficienţii real xcrt ; punctul de evaluat ; alte declaraţii real p, s p = 1 pentru k = 0, n dacă xcrt x k < zeroul_maşinii()atunciîntoarce y k p = p (xcrt x k ) s = 0 pentru k = 0, n s = s + α k /(xcrt x k ) întoarce s p 27/52

28 - efort de calcul Varianta cu pregătire Etapa de pregătire: T p = O(2n 2 ) Etapa de evaluare T e = O(5n) Efort de calcul total T L cp = O(2n 2 + 5mn). Varianta fără pregătire Etapa de evaluare T e = O(4n 2 ) Efort de calcul total T L fp = O(4mn 2 ). Obs: algoritmul trateaza şi cazul în care punctul de evaluare coincide cu unul din punctele din tabel. 28/52

29 Eroarea de trunchiere Dacă f este continuă şi derivabilă de un număr finit de ori, se poate obţine o margine a erorii de interpolare e(x) = f(x) g(x), (27) care poate fi privită ca o eroare de trunchiere deoarece interpolarea caută o aproximare într-un spaţiu finit dimensional de funcţii. e(x) M n+1 (n+1)! n x x k. (28) k=0 Eroarea de interpolare depinde de marginea derivatei de un ordin egal cu numărul de puncte de tabel. 29/52

30 Eroarea de trunchiere e(x) M n+1 (n+1)! n x x k. (29) k= Date f 1 f 2 g În cazul unui tabel de valori cu două puncte, presupunând că funcţia adevărată este o parabolă, atunci eroarea de interpolare este mai mică pentru parabola f 1, care are derivata de ordinul doi (curbura) mai mică. 30/52

31 Introducere Funcţii de bază: ϕ 0 (x) = 1, ϕ 1 (x) = (x x 0 ), ϕ 2 (x) = (x x 0 )(x x 1 ), ϕ n (x) = (x x 0 )(x x 1 ) (x x n 1 ). (30) Polinomul de interpolare: g(x) = c 0 +c 1 (x x 0 )+c 2 (x x 0 )(x x 1 )+ +c n (x x 0 )(x x 1 ) (x x n 1 ), (31) Condiţiile de interpolare: c 0 = y 0, c 0 + c 1 (x 1 x 0 ) = y 1, c 0 + c 1 (x 2 x 0 ) + c 2 (x 2 x 0 )(x 2 x 1 ) = y 2, c 0 + c 1 (x n x 0 ) + c 2 (x n x 0 )(x n x 1 ) + c n(x n x 0 )(x n x 1 ) (x n x n 1 ) = y n. (32) 31/52

32 Introducere Coeficienţii reprezintă diferenţe divizate ale funcţiei faţă de submulţimi ale nodurilor de discretizare: c 0 = y 0 = f[x 0 ] c 1 = (y 1 y 0 )/(x 1 x 0 ) = f[x 0, x 1 ] c 2 = [y 2 y 0 (y 1 y 0 )/(x 1 x 0 )(x 2 x 0 )]/(x 2 x 0 )/(x 2 x 1 ) =. c n = = f[x 0, x 1, x 2,..., x n ]. (33) Diferenţa divizată faţa de o submulţime a nodurilor reţelei de discretizare se defineşte în mod recursiv: f[x i, x i+1,...,x i+m ] = f[x i+1, x i+2,...,x i+m ] f[x i, x i+1,..., x i+m 1 ] x i+m x i. (34) 32/52

33 Introducere Proprietăţi ale diferenţelor divizate: Variabilele independente pot fi permutate într-o diferenţă divizată fără ca valoarea funcţiei să se modifice. f[x 0, x 1 ] = f[x 1] f[x 0 ] x 1 x 0 = f[x 0] f[x 1 ] x 0 x 1 = f[x 1, x 0 ] (35) şi, pe baza relaţiei de recurenţă această proprietate poate fi generalizată pentru o mulţime oarecare de noduri. 33/52

34 Introducere Proprietăţi ale diferenţelor divizate: Diferenţa divizată faţă de o submulţime cu două puncte identice este derivata funcţiei: f[x 0, x 0 ] = lim x 1 x 0 f(x 1 ) f(x 0 ) x 1 x 0 = f (x 0 ). (36) Legătura dintre diferenţele divizate ale unei funcţii şi derivatele sale poate fi generalizată. 34/52

35 Introducere Polinomul de interpolare Newton: g(x) = f[x 0 ]+f[x 0, x 1 ](x x 0 )+f[x 0, x 1, x 2 ](x x 0 )(x x 1 )+ + +f[x 0, x 1,...,x n ](x x 0 )(x x 1 ) (x x n 1 ). (37) Dacă x k x 0, atunci g(x) tinde către seria Taylor a funcţiei f în x 0 : g(x) f[x 0 ]+f[x 0, x 0 ](x x 0 )+f[x 0, x 0, x 0 ](x x 0 ) 2 + f[x 0, x 0,...,x }{{} 0 ](x x 0 ) n n+1 (38) 35/52

36 Introducere Avantaje: termeni succesivi ai polinomului interpolării Newton aproximează termeni corespunzători din dezvoltarea în serie Taylor se poate controla eroarea de trunchiere, efortul de calcul putând fi adaptat preciziei impuse soluţiei. atunci când se adaugă un punct suplimentar în reţeaua de interpolare, se poate porni de la interpolarea cu un grad mai scăzut şi trebuie doar adăugat un singur termen în sumă, nefiind necesară refacerea totală a calculelor, ci doar evaluarea unui singur termen suplimentar. 36/52

37 Introducere Fie g(x) = interpolarea funcţiei f(x) pe x 0, x 1,..., x n Dacă se adaugă un nod nou x n+1, noul polinom de interpolare: h(x) = g(x)+f[x 0, x 1,...,x n, x n+1 ](x x 0 )(x x 1 ) (x x n ). (39) Condiţia de interpolare suplimentară: h(x n+1 ) = f(x n+1 ) f(x n+1 ) = g(x n+1 )+f[x 0, x 1,...,x n, x n+1 ](x n+1 x 0 )(x n+1 x 1 ) (x n+1 x n ). (40) Deoarece x n+1 poate fi ales arbitrar, putem înlocui x n+1 cu x, deci f(x) = g(x)+f[x 0, x 1,...,x n, x](x x 0 )(x x 1 ) (x x n ), (41) eroarea de trunchiere făcută la interpolarea funcţiei f pe reţeaua de noduri x 0, x 1,..., x n este n e(x) = f(x) g(x) = f[x 0, x 1,...,x n, x] (x x k ). (42) k=0 37/52

38 Introducere Dar e(x) = f(x) g(x) = f[x 0, x 1,...,x n, x] e(x) = f(n+1) (ξ) (n+1)! n (x x k ). (43) k=0 n (x x k ). (44) k=0 există ξ a.î. f[x 0, x 1,...,x n, x] = f(n+1) (ξ) (n+1)!. Diferenţele divizate pe o reţea cu mai mult de două noduri reprezintă aproximări ale derivatelor de ordin superior, ordinul derivatei fiind cu unu mai mic decât numărul de noduri ale diviziunii. În particular, dacă toate nodurile tind către x 0 f[x 0, x 0,...,x 0, x }{{} 0 ] = f(n+1) (x 0 ) (n+1)!. n+2 38/52

39 - algoritm Etapa de pregătire: se calculează tabelul diferenţelor divizate: x 0 x 1 x 2 x n 1 x n y 0 = f[x 0 ] y 1 = f[x 1 ] y 2 = f[x 2 ] y n 1 = f[x n 1 ] y n = f[x n f[x 0, x 1 ] f[x 1, x 2 ] f[x n 1, x n] f[x 0, x 1, x 2 ] f[x n 2, x n 1, x n].. f[x 0, x 1,...,x n] Sunt calculate n(n+1)/2 diferenţe divizate, din care utile pentru polinomul de interpolare sunt doar n. 39/52

40 - algoritm procedură Newton_pregătire(n, x, y, dd) ; pregăteşte diferenţele divizate din metoda Newton întreg n ; dimensiunea problemei - nr. de intervale tabloureal x[n], y[n] ; tabelul de valori, indici de la zero ; declaraţii - parametri de ieşire tabloureal dd[n][n] ; diferenţele divizate pentru j = 0, n dd(0, j) = y(j) pentru i = 1, n pentru j = 0, n i dd(i, j) = (dd(i 1, j) dd(i 1, j 1))/(x(j + i) x(j)) retur 40/52

41 - algoritm funcţie Newton_evaluare(n, x, y, dd, xcrt) ; evaluează polinomul de interpolare Newton în punctul xcrt întreg n ; dimensiunea problemei - nr. de intervale tabloureal x[n], y[n] ; tabelul de valori, indici de la zero tabloureal dd[n][n] ; diferenţele divizate real xcrt ; punctul de evaluat real ycrt ; valoarea funcţiei în punctul de evaluat ycrt = dd(n, 0) pentru k = n 1, 0, 1 ycrt = dd(k, 0)+(xcrt x k ) ycrt întoarce ycrt 41/52

42 - algoritm Funcţia de evaluare se bazează pe scrierea polinomului sub forma g(x) = c 0 +(x x 0 )[c 1 +(x x 1 )[c 2 + [c n 1 + c n (x x n )] ]]. (45) Efort de calcul: Etapa de pregătire: n T p = O(n 2 ). i=1 Etapa de evaluare: T e = O(3n) 2(n i) = 2n(n 1)/2 operaţii Efort de calcul total în metoda Newton T N = O(n 2 + 3mn). Efortul de calcul pentru metodele de interpolare globală. Metoda Pregătire Evaluare Clasică O(2n 3 /3) O(2mn) Lagrange O(2n 2 ) O(5mn) Newton O(n 2 ) O(3mn) 42/52

43 - algoritm Concluzii: 1 Metodele clasică, Lagrange, Newton dau teoretic acelaşi rezultat pentru că polinomul de interpolare est unic. 2 este cea mai eficientă din punct de vedere al timpului de pregătire, cât şi a celui de evaluare. 3 Avantajul major este însă acela că metoda Newton permite controlul erorii de trunchiere. Evaluarea polinomului de interpolare cu controlul erorii de trunchiere: 43/52

44 - algoritm procedură Newton_evaluare2(n,x, y, dd, xcrt, ycrt, et) ; evaluează polinomul de interpolare Newton în punctul xcrt ; declaraţii - parametri de intrare întreg n ; dimensiunea problemei - nr. de intervale tablou real x[n], y[n] ; tabelul de valori, indici de la zero tablou real dd[n][n]; diferenţele divizate real xcrt ; punctul de evaluat real ycrt ; valoarea funcţiei în punctul de evaluat real et ; eroarea de trunchiere ycrt = dd(n 1, 0) pentru k = n 2, 0, 1 ycrt = dd(k, 0) + (xcrt x k ) ycrt et = dd(n, 0) pentru k = 0, n 1 et = et (xcrt x k ) retur 44/52

45 Un exemplu simplu x y : g(x) = c 0 + c 1 x + c 2 x 2, (46) Condiţiile de interpolare g( 1) = 6, g(2) = 9, g(4) = 49, c 0 c 1 + c 2 = 6, c 0 + 2c 1 + 4c 2 = 9, c 0 + 4c c 2 = 49. (47) (48) Soluţia acestui sistem este c 0 = 7, c 1 = 2, c 2 = 3, de unde g(x) = 3x 2 + 2x 7. 45/52

46 Un exemplu simplu x y : l 0 (x) = l 1 (x) = l 2 (x) = (x 2)(x 4) ( 1 2)( 1 4) = x 2 6x + 8, 15 (49) (x + 1)(x 4) (2+1)(2 4) = x 2 3x 4, 6 (50) (x + 1)(x 2) (4+1)(4 2) = x 2 x 2, 10 (51) iar polinomul de interpolare globală este g(x) = 6l 0 (x)+9l 1 (x)+49l 2 (x) = 3x 2 + 2x 7. (52) 46/52

47 Un exemplu simplu x y : f[x 0 ] = 6 f[x 1 ] = 9 f[x 2 ] = 49 f[x 0, x 1 ] = 5 f[x 1, x 2 ] = 20 f[x 0, x 1, x 2 ] = 3 f[x 0, x 1 ] = (9+6)/(2+1) = 5, f[x 1, x 2 ] = (49 9)/(4 2),f[x 0, x 1, x 2 ] = (20 5)/(4+1) Polinomul de interpolare: g(x) = 6+5(x + 1)+3(x + 1)(x 2) = 3x 2 + 2x 7. (53) 47/52

48 Un exemplu simplu Dacă adăugăm un nou punct în acest tabel x y putem calcula uşor polinomul de gradul trei iar polinomul de interpolare este h(x) = 3x 2 + 2x 7+4(x+ 1)(x 2)(x 4) = 4x 3 17x x+ 25. Termenul e(x) = 4(x + 1)(x 2)(x 4) reprezintă eroarea de trunchiere a polinomului de interpolare de grad doi g(x) = 3x 2 + 2x 7 pentru tabelul de valori ce conţine patru puncte. 48/52

49 Runge: f : [ 5, 5] IR, f(x) = 1/(1+x 2 ), interpolarea pe o reţea echidistantă de puncte duce la oscilaţii la capetele polinomului de interpolare, cu atât mai mari cu cât gradul polinomului este mai mare. Efectul de oscilaţie a polinomului de interpolare între nodurile reţelei de interpolare se numeşte efect Runge Runge(x) Puncte folosite pentru interpolare Polinomul de interpolare 1.5 Runge(x) Puncte folosite pentru interpolare Polinomul de interpolare Efectul Runge: polinomul de intepolare are oscilaţii la capetele intervalului dacă gridul de discretizare este uniform (stânga). Efectul poate fi eliminat prin plasarea nodurilor de discretizare în conformitate cu rădăcinile polinoamelor Chebyshev (dreapta). 49/52

50 Efectul lui Runge se poate explica prin faptul că eroarea de trunchiere dată de poate fi oricât de mare datorită faptului că f (n+1) (ξ) poate fi oricât de mare; se poate elimina dacă nodurile reţelei de interpolare se îndesesc către capetele domeniului. Oscilaţii minime se obţin dacă plasarea nodurilor în interiorul domeniului de definiţie se face în concordanţă cu rădăcinile polinoamelor Chebyshev. În intervalul [ 1, 1], acestea sunt ( ) 2i + 1 x i = cos 2(n+1) π, i = 0,...,n, (54) Într-un interval arbitrar [a, b]: x i = a+b 2 + b a 2 ( ) 2i + 1 cos 2(n+1) π. (55) 50/52

51 este tot interpolarea polinomială globală numai că nodurile reţelei de interpolare sunt alese în concordanţă cu rădăcinile polinoamelor Chebyshev. 1 Limitarea acestei metode este aceea că se poate aplica numai funcţiilor definite prin cod şi nu tabelar. 2 În cazul funcţiilor date tabelar, pentru a obţine polinoame de interpolare care să nu prezinte efect Runge, este mai eficient dacă se foloseşte interpolarea pe porţiuni. 51/52

52 Lectură obligatorie Introducere Cap.6 din [1], Mihai Rebican, Daniel Ioan - Metode numerice in ingineria electrica - Indrumar de laborator pentru studentii facultatii de Inginerie electrica, Editura Printech, 2013, disponibil la 52/52