Splošno o interpolaciji

Σχετικά έγγραφα
Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Interpolacija in aproksimacija funkcij

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Tretja vaja iz matematike 1

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Osnove matematične analize 2016/17

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Lastne vrednosti in lastni vektorji

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

Bézierove krivulje. Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani. MARS 2009, Koper, / 54

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

Enočlenske metode veljajo trenutno za najprimernejše metode v numeričnem reševanju začetnih problemov. Skoraj vse sodijo v

vezani ekstremi funkcij

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Elementi spektralne teorije matrica

Reševanje sistema linearnih

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

VARIACIJSKE SUBDIVIZIJSKE SHEME

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

Kotne in krožne funkcije

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

diferencialne enačbe - nadaljevanje

Problem lastnih vrednosti

1 Fibonaccijeva stevila

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

Funkcije več spremenljivk

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Matematika. Funkcije in enačbe

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Algebraične strukture

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

18. listopada listopada / 13

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Navadne diferencialne enačbe

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod

Funkcije dveh in več spremenljivk

Uporabna matematika za naravoslovce

Osnove linearne algebre

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE

8. Diskretni LTI sistemi

Uvod v numerične metode (matematika)

Shefferjeva polinomska zaporedja

Kotni funkciji sinus in kosinus

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

Bor Plestenjak. Numerične metode. delovna verzija. verzija: 4. marec 2010

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april

Oznake in osnovne definicije

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Osnovne lastnosti odvoda

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

Transcript:

Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo vektorski prostor S, v katerem iščemo interpolacijsko funkcijo Izberemo linearne funkcionale λ 1, λ 2,..., λ n, definirane nad S, ki določajo podatke r = (r i ) n i=1 = (λ if ) n i=1 Interpolacijski problem: Za dani vektor podatkov r = (r i ) n i=1 določi s S, da zanj velja λ i s = r i, i = 1, 2,..., n. Če je s S za vsak nabor podatkov r obstaja in je določen enolično, rečemo, da je interpolacijski problem korekten. Za tak s rečemo tudi, da interpolira podatke r. Če je r = (λ i f ) n i=1 rečemo tudi, da interpolira f.

Osnovni izrek o korektnosti interpolacije J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 2 / 18 Ker je S linearen prostor, iščemo rešitev interpolacijskega problema z nastavkom n s = α j s j, s j S, α j skalarji. j=1 Neznanke α j določajo interpolacijski pogoji λ i, n λ i s = λ i s j α j = r i, i = 1, 2,..., n. Izrek i=1 Med pogoji, ki sledijo, sta prva dva izpolnjena natanko takrat, ko je izpolnjen tretji: 1 elementi s 1, s 2,..., s n so linearno neodvisni 2 funkcionali λ 1, λ 2,..., λ n so linearno neodvisni 3 kolokacijska matrika (λ i s j ) n i,j=1 je neizrojena

Korektni interpolacjski problemi Zgled Naj bo S = P n in [a, b] IR izbrani interval. Naj bodo dane točke a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b. Izberimo elemente s i kot Lagrangeeve bazne polinome, s i (x) = l i (x) = n j i x x j x i x j, i = 0, 1,..., n. Za funkcionale λ i vzemimo izračun vrednosti v točkah x i, λ i f := f (x i ) = r i,, i = 0, 1,..., n. Interpolacijski problem je korekten, saj je λ i l j = δ i,j in kolokacijska matrika identiteta. Interpolacijski polinom je s = n r l = n f (x )l. J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 3 / 18

Korektni interpolacjski problemi J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 4 / 18 Zgled Hermitova, dvojna interpolacija funkcije f v isti točki. Prostor S = P 2n+1, točke a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b. Znano λ 2i f = f (x i ) = r i, i = 0, 1,..., n, λ 2i+1 f = f (x i ) = r i, i = 0, 1,..., n. Interpolacijski problem v P 2n+1 korekten. Zgled Splošna Hermitova interpolacija. Prostor S = P n in in točke a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x m = b delitev intervala [a, b]. V točkah x i poznamo f µ i -kratno, λ i,j f = f (j) (x i ) = r i,j, i = 0, 1,..., m; j = 0, 1,..., µ i 1,

Polinomska interpolacija J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 5 / 18 Interpolacijski polinom v Lagrangeevi obliki S = P n, točke a = x 0 < x 1 < x 2 <... < x n = b, n p = f (x i )l i, l i (x) = i=0 kjer so l i Lagrangeevi bazni polinomi n j i x x j x i x j, Na prvi pogled je problem interpolacije s polinomi rešen v celoti.

Prednosti in slabosti Lagrangeeve oblike Lagrangeeva oblika zelo pomembna pri izpeljavi aproksimativnih formul v zaključeni obliki. V numerični uporabi kar nekaj pomanjkljivosti. Izračun vrednosti p(x) pri danem x je časovne zahtevnosti O ( n 2). Za primerjavo vemo, da se da izračunati vrednost polinoma v potenčni bazi po Hornerju v O (n). Temu se deloma ognemo s tem, da si vrednosti n 1 j i x i x j naračunamo vnaprej. Za dani x se da nato vse števce polinomov l i izračunati v linearnem času. Če uporabimo predpripravo, postane dodajanje nove točke zapleteno. Težave nastopijo tudi, ko se točke približujejo druga drugi. Lagrangeeva oblika še posebej ne dovoljuje, da f večkratno poznamo v točki x i. J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 6 / 18

Deljene diference [x i, x i+1 ]f = f (x i+1) f (x i ) x i+1 x i. J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 7 / 18 Definicija Naj bo p P k interpolacijski polinom stopnje k, ki se s funkcijo f ujema v točkah x i, x i+1,..., x i+k. Vodilni koeficient polinoma p označimo kot [x i,..., x i+k ]f in mu rečemo k-ta deljena diferenca funkcije f (na točkah x i, x i+1,..., x i+k ). Zgled deljene diference Naj bo f C ([a, b]) dana funkcija in p P 1 premica, ki se z f ujema v dveh različnih točkah x i, x i+1 [a, b], p(x) = f (x i ) + f (x i+1) f (x i ) x i+1 x i (x x i ). Njen vodilni koeficient, prva deljena diferenca, je

Deljene diference J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 8 / 18 Vse točke v deljeni diferenci različne Naj bodo vse točke x i, x i+1,..., x i+k med seboj različne. Deljena diferenca v zaključeni obliki je i+k [x i,..., x i+k ]f = f (x j ) [x i,..., x i+k ]l j = j=i i+k j=i i+k r=i r j f (x j ). (x j x r )

Večkratno ujemanje J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 9 / 18 Definicija Naj bosta f in g definirani na [a, b] in dovolj gladki. Funkciji se ujemata v točkah E := (x j ) i+k j=i, x j [a, b], če za vsak x j E velja f (l) (x j ) = g (l) (x j ), l = 0, 1,..., r j 1, kjer r j 1 označuje število vseh točk v E, ki so enake x j. Deljena diferenca za večkratne točke f C k ([a, b]), x i+j = x i [a, b], j = 1, 2,..., k. Polinom, ki se z f v x i ujema (k + 1)-kratno, je Taylorjev polinom, p(x) = k f (j) (x i ) j! (x x i ) j,

Rekurzivna formula J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 10 / 18 Izrek (Rekurzivna formula) Naj bo f C k ([a, b]) in x j [a, b], j = i, i + 1,..., i + k. Tedaj je [x i,..., x i+k ]f = 1 k! f (k) (x i ), x i = x i+1 =... = x i+k, v primeru, ko so vse točke v deljeni diferenci [x i,..., x i+k ] enake, in [x i,..., x i+k ]f = = [x i,..., x s 1, x s+1,..., x i+k ]f [x i,..., x r 1, x r+1,..., x i+k ]f x r x s, x r x ko sta vsaj dve točki x r in x s različni.

Interpolacijski polinom z napako v zaključeni obliki J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 11 / 18 Izrek Naj bo f C n+1 ([a, b]) in naj bodo x = (x i ) n i=0, x i [a, b], interpolacijske točke, ne nujno med seboj različne. Tedaj je f (x) = p n (x)+(x x 0 )(x x 1 ) (x x n )[x 0,..., x n, x]f, x [a, b], kjer je n p n (x) = (x x 0 )(x x 1 ) (x x i 1 )[x 0,..., x i ]f i=0 interpolacijski polinom, ki se z f ujema v točkah x.

J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 12 / 18 Posledica Naj bo f C n+1 ([a, b]) in p n interpolacijski polinom, ki se v n + 1 točkah x i [a, b] ujema z f. Za vsak x [a, b] obstaja tak ξ x [a, b], da razliko f (x) p n (x) lahko izrazimo kot 1 f (x) p n (x) = (x x 0 )(x x 1 ) (x x n ) (n + 1)! f (n+1) (ξ x ).

Shema izračuna tabele deljenih diferenc J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 13 / 18 [.]f [.,.]f [.,.,.]f [.,.,.,.]f x 0 f (x 0 ) [x 0, x 1 ]f x 1 f (x 1 ) [x 0, x 1, x 2 ]f [x 1, x 2 ]f [x 0, x 1, x 2, x 3 ]f x 2 f (x 2 ) [x 1, x 2, x 3 ]f [x 2, x 3 ]f x 3 f (x 3 )..... x n 1 f (x n 1 ) [x n 1, x n ]f f (x n ) x n

Izračun vrednosti interpolacijskega polinoma v Newtonovi obliki J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 14 / 18 Algoritem Podatki so točke x 0, x 1,..., x n in deljene diference a i = [x 0,..., x i ]f, i = 0, 1,..., n. V točki x izačunamo vrednost p(x) = n (x x 0 )(x x 1 ) (x x i 1 ) a i kot p(x) = b 0 (x). i=0 b n (x) := a n ; za i := n 1, n 2,..., 0 ponavljaj b i (x) := a i + (x x i )b i+1 (x); do sem; p(x) := b 0 (x);

Newtonov interpolacijski polinom in ekvidistantne točke J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 15 / 18 x i = x 0 + i h, i = 0, 1,..., n. x = x 0 + h t (x x 0 )(x x 1 ) (x x i 1 ) = h i i! ( t) [x 0,..., x i ]f = 1 h i i! i ( 1) i j( i j) f (xj ) Prva Newtonova oblika za ekvidistantne točke p(x) = p(x 0 + h t) = n i=0 ( ) t i ( ) i ( 1) i j f j = i j i n i=0 ( ) t i f 0. i

Preme končne diference J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 16 / 18 i f r := 0 f r = 0 i ( 1) i j( i j) fr+j ( 1) 0 j( 0 j ) fr+j = f r i f r = i 1 f r+1 i 1 f r x i f i 1 f i 2 f i 3 f i x 0 f 0 f 0 = f 1 f 0 x 1 f 1 2 f 0 = f 2 2f 1 + f 0 f 1 = f 2 f 1 x 2 f 2 2 f 1 = f 3 2f 2 + f 1 f 2 = f 3 f 2 x 3 f 3 3 f 0 = f 3 3f 2 + 3f 1 Tabela: Shema izračuna premih končnih diferenc

Newtonov interpolacijski polinom in ekvidistantne točke J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 17 / 18 x i = x 0 i h, i = 0, 1, 2,..., n. x = x 0 + h t (x x 0 )(x x 1 ) (x x (i 1) ) = ( 1) i h i i! ( t) [x 0,..., x i ]f = 1 h i i! i ( 1) j( i j) f j Druga Newtonova oblika za ekvidistantne točke i p(x) = p(x 0 + h t) = n ( 1) i( t) i i ( 1) j( i j) f j = i=0 = n ( 1) i( t) i f 0 i=0 i

Obratne končne diference J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 18 / 18 i f r := i ( 1) j( i j) fr j 0 f r = f r i f r = i 1 f r i 1 f r 1 x i f i 1 f i 2 f i x 0 f 0 f 0 = f 1 f 0 x 1 f 1 2 f 0 = f 0 2f 1 + f 2 f 1 = f 1 f 2 x 2 f 2 2 f 1 = f 1 2f 2 + f 3 f 2 = f 2 f 3 x 3 f 3 Tabela: Shema izračuna obratnih končnih diferenc