Potpuno pivotiranje. Faktorizacija Choleskog

Σχετικά έγγραφα
18. listopada listopada / 13

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

7 Algebarske jednadžbe

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

1 Promjena baze vektora

1.4 Tangenta i normala

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

Operacije s matricama

Dijagonalizacija operatora

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

radni nerecenzirani materijal za predavanja

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

5. Aproksimacija i interpolacija

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Uvod u teoriju brojeva

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

4.1 Elementarne funkcije

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Elementi spektralne teorije matrica

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Teorijske osnove informatike 1

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

Linearna algebra Materijali za nastavu iz Matematike 1

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

1.3. Rješavanje nelinearnih jednadžbi

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

( , 2. kolokvij)

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

4 Numeričko diferenciranje

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

Nositeljica kolegija: izv. prof. Nermina Mujaković 1 Asistentica: Sanda Bujačić 1

Redovi funkcija. Redovi potencija. Franka Miriam Brückler

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

Kaskadna kompenzacija SAU

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

IZVODI ZADACI (I deo)

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

5. PARCIJALNE DERIVACIJE

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

LINEARNI PROSTORI

2.7 Primjene odredenih integrala

Matematika 4. pismeni ispiti. Sadržaj

5. Karakteristične funkcije

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim.

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Računarska grafika. Rasterizacija linije

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n :

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

Nenad Ujević Fakultet prirodoslovno-matematičkih znanost i odgojnih područja. January 30, 2004

numeričkih deskriptivnih mera.

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima.

Zadaci iz Osnova matematike

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

4 INTEGRALI Neodredeni integral Integriranje supstitucijom Parcijalna integracija Odredeni integral i

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

Transcript:

Potpuno pivotiranje Potpuno pivotiranje kao pivota odabire po modulu najveći element iz cijele podmatrice dolje desno Osim zamjene redaka, ovdje je dozvoljena i zamjena stupaca (preimenovanje tj mijenjanje redoslijeda varijabli) To se radi zbog još veće numeričke stabilnosti Sve promjene stupaca treba pamtiti u vektoru permutacije varijabli U svakom koraku je zamjena redaka = množenje permutacijskom matricom s lijeva, zamjena stupaca = množenje permutacijskom matricom s desna Matrični zapis (prvog) koraka: matrica A prelazi u L (1) P (1) AQ (1) pri čemu je L (1) donjetrokutasta, a Q (1) i P (1) permutacijske matrice koje zamjenjuju dva stupca odnosno dva retka Na kraju dobivamo P AQ = LU gdje su P i Q permutacijske matrice Kako riješiti sustav Ax = b koristeći potpuno pivotiranje? 1 Pomnožite sustav s lijeva s P : P Ax = P b 2 Uočite da je QQ t = I tj da je permutacija unitarna matrica pa to uguramo izmedu A i x: (P AQ)(Q t x) = P b 3 Dobivamo (LU)y = P b pri čemu je y = Q t x (tu se vidi kako Q ispremiješa redoslijed nepoznanica) 4 Riješite dva trokutasta sustava (Lz = P b i Uy = z) da dobijete y 5 x = Qy (sad vratimo natrag originalni redoslijed nepoznanica) Potpuno pivotiranje u odnosu na parcijalno pivotiranje ima više pretraživanja u svakom koraku (n k + 1) 2 elemenata u odnosu prema ranijih n k + 1 što usporava proces No, potpunim pivotiranjem mogu se izvesti bolje ocjene greške nego kod parcijalnog pivotiranja Faktorizacija Choleskog U primjenama se često javljaju tzv pozitivno-definitne matrice Definicija Simetrična matrica A R n n je pozitivno definitna ako za sve x R n \ {Θ} vrijedi x t Ax > 0 Propozicija Ekvivalentno, A je pozitivno definitna ako i samo ako: 1 sve svojstvene vrijednosti od A su pozitivne 2 sve vodeće minore od A su strogo pozitivne 3 postoji gornjetrokutasta matrica R s pozitivnim elementima na dijagonali takva da je A = R t R Usporedimo, A = LU = R t R Zadatak Neka je A simetrična matrica koja ima LU faktorizaciju Pokažite da se A može prikazati u obliku A = LDL t gdje je L donjetrokutasta s jedinicama na dijagonali, a D dijagonalna

Faktorizaciju iz (3) dijela prethodne propozicije zovemo faktorizacija Choleskog Na predavanjima je napravljen algoritam za njeno izračunavanje: * za i = 1,, n * r ii = a ii i 1 k=1 r2 ki * za j = i + ( 1,, n r ij = 1 r ii a ij ) i 1 k=1 r kir kj Koja je složenost? Ako se u r ii vadi korijen iz negativnoga broja, onda A nije pozitivno definitna Napomena Sustave Ax = b s pozitivno definitnom matricom A rješavamo ovako: 1 A = R t R 2 supstitucijom unaprijed riješite R t y = b 3 supstitucijom unatrag riješite Rx = y Zadatak Dokažite da je matrica pozitivno definitna T = 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 Interpolacija polinomima Neka nam je zadan polinom oblika p(x) = n k=0 a kx k Hornerova shema dana je sljedećim algoritmom: s=a(n); for i = n 1,, 0 do s=s*x+a(i); end p(x)=s; U Hornerovoj shemi za računanje vrijednosti polinoma u jednoj točki trebamo ukupno n množenja i n zbrajanja Problem intepolacije polinomom Neka su zadane točke (x i, y i ), i = 0,, n Treba naći polinom p(x) = p n (x) stupnja n uz uvjet da je p n (x i ) = y i, i = 0,, n Prikaz interpolacijskog polinoma u standardnoj bazi Standardna baza u prostoru polinoma P n = {p : p(x) = n k=0 a kx k, a i R} je dana funkcijama {1, x,, x n } Primjer: Nadite interpolacijski polinom stupnja manjeg ili jednakog dva koji prolazi točkama ( 1, 3), (1, 5) i (2, 0)

Lagrangeov oblik interpolacijskog polinoma (LIP) Neka su zadane točke (x i, y i ), i = 0,, n Definiramo polinome l i P n, i = 0,, n s pri čemu je ω(x) definiran s a ω i (x) s l i (x) = ω i (x) = n j=0 j i ω(x) = n j=0 j i x x j = ω i(x) x i x j ω i (x i ), n (x x j ), j=0 (x x j ) = ω(x) x x i Za polinome l i je l i (x j ) = δ ij, i, j = 0,, n pa polinom p koji rješava problem interpolacije možemo zapisati kao p(x) = n y i l i (x) i=0 Ovako zapisan p nazivamo Lagrangeov interpolacijski polinom iako bi precizniji naziv bio Lagrangeov oblik interpolacijskog polinoma jer je interpolacijski polinom jedinstven DZ Dokažite da prethodno definirani polinomi l i čine bazu za prostor P n Primjer: Nadite Lagrangeov oblik interpolacijskog polinoma stupnja 2 koji polazi točkama ( 1, 3), (1, 5) i (2, 0) x Zadatak Odredite broj operacija potrebnih za računanje vrijednosti Lagrangeovog oblika interpolacijskog polinoma u točki

Newtonov oblik interpolacijskog polinoma (NIP) Neka su zadane točke (x i, y i ), i = 0,, n polinoma) za zadane čvorove dan je s p(x) = f[x 0 ] + Newtonov interpolacijski polinom (podnosno Newtonov oblik interpolacijskog n f[x 0,, x i ](x x 0 ) (x x i 1 ) Brojeve f[x 0,, x i ] nazivamo podijeljene razlike DZ Dokažite da je skup polinoma { } n 1 1, x x 0, (x x 0 )(x x 1 ),, (x x k ) baza u prostoru P n Definicija Podijeljena razlika nultog reda u čvoru x i dana je s i=1 k=0 f[x i ] = f(x i ) = y i, i = 0,, n Podijeljena razlika k-tog reda (k 1) dobiva se iz podijeljenih razlika (k 1)-og reda formulom f[x i,, x i+k ] = f[x i+1,, x i+k ] f[x i,, x i+k 1 ] x i+k x i za k = 1,, n i i = 1,, n k Podijeljene razlike najlakše odredujemo pomoću tablice podijeljenih razlika (v predavanja LG slide 42) Primjer: Nadite Lagrangeov oblik interpolacijskog polinoma stupnja 2 koji polazi točkama ( 1, 3), (1, 5) i (2, 0) Napomena: U prethodnom primjeru smo mogli naći interpolacijski polinom i da smo išli po donjoj strani tablice podijeljenih razlika U tom slučaju bi interpolacijski polinom bio oblika p(x) = 0 5(x 2) 2(x 2)(x 1) x Zadatak Odredite broj operacija potrebnih za računanje vrijednosti Newtonovog oblika interpolacijskog polinoma u točki Pogreška interpolacije Neka je f C (n+1) ([a, b]) Funkciju f interpoliramo polinomom p P n za kojeg vrijedi p(x i ) = f(x i ) gdje su x 0, x 1,, x n a x 0 < x 1 < < x n b neke unaprijed odredene točke Za formule vidite službeni šalabahter Zadatak Nadite interpolacijski polinom p stupnja 2 za funkciju f(x) = ln(1 + x) sa čvorovima interpolacije 0, 1 i 3 Nadite p(2), pravu grešku interpolacije u točki 2, ocjenu pogreške interpolacije u točki 2 i uniformnu ocjenu pogreške interpolacije Zadatak Odredite t 0, 1] takav da interpolacijski polinom za funkciju f(x) = x 2 6x+8 s točkama interpolacije (0, f(0)) i (t, f(t)) ima najmanju moguću maksimalnu pogrešku na intervalu [0, 1] Zadatak Zadane su vrijednosti funkcije f(x) = 1/x u čvorovima 1/n za n = 1, 2, 3, 4 Nadite vrijednosti svih interpolacijskih polinoma na bazi te tablice u točki x = 2/3 i ocijenite pogrešku Kada su stvarna greška i ocjena pogreške najmanje?

Ekvidistantni čvorovi DZ Ako su čvorovi interpolacije ekvidistantni tj x i+1 x i = h, i = 0, 1,, n 1, onda vrijedi ω(x 0,, x n ) = max (x x 0) (x x n ) < n!h n+1 x [x 0,x n] za svaki x [x 0, x n ] Dakle, uniformna ocjena pogreške interpolacijskog polinoma stupnja n na ekvidistantnoj mreži s korakom h je: Zadatak Zadana je funkcija hn+1 max f(x) p(x) x [x 0,x n] n + 1 M n+1f f(x) = x + 1 (3 x) 2 na intervalu [1, 2] Funkciju f interpoliramo polinomima p n s n + 1 čvorova na ekvidistantnoj mreži Dokažite da niz polinoma p n uniformno konvergira funkciji f kada n teži u Nadite najmanji takav n da pogreška ne prelazi 10 2 na cijelom intervalu Čebiševljevi čvorovi Formule za Čebiševljeve polinome i Čebiševljeve polinome na [a, b] pogledati na šalabahteru Zadatak Za funkciju 1 f(x) = 1 + 25x 2 na segmentu [ 1, 1] nadite interpolacijski polinom stupnja 2 na ekvidistantnoj i Čebiševljevoj mreži te uniformnu ocjenu pogreške Po dijelovima linearna interpolacija (ili interpolacija linearnim splineom) Definicija Neka je na segmentu [a, b] zadana mreža a = x 0 < x 1 < < x n = b Linearni spline l na mreži (x 0,, x n ) je ona funkcija čija je restrikcija na segmetu [x i 1, x i ] linearni polinom Restrikciju funkcije l na [x i 1, x i ] zovemo l i Kod po dijelovima linearne interpolacije je Ocjene za pogreške pogledajte u službenom šalabahteru l i (x) = x x i 1 f(x i ) + x i x f(x i 1 ) x i x i 1 x i x i 1 Zadatak Aproksimiramo funkciju f(x) = lnx na intervalu [1, 100] po dijelovima linearnom interpolacijom Fiksiramo traženu točnost ɛ = 10 4 koju zahtijevamo na cijelom intervalu Nadite broj čvorova potreban da se postigne tražena točnost uz 1 ekvidistantnu mrežu s korakom h na cijelom intervalu [1, 100], 2 podjelu intervala na tri dijela [1, 2], [2, 7], [7, 100] i svaki od ta tri intervala podijelimo na ekvidistantnu mrežu redom s koracima h 1, h 2, h 3, 3 izračunajte vrijednost aproksimacije i pogreške u točki x = e 2 za obje mreže Višestruki čvorovi Ponekad, uz vrijednost funkcije u točki, trebamo interpolirati i vrijednost derivacije (ili više derivacija) u toj točki Razlikujemo dva slučaja: 1 interpolacija u slučaju kada su u nekoj točki zadane sve derivacije počevši od nulte do posljednje (postoji uvijek), 2 interpolacija u slučaju kada su u nekoj točki zadane samo neke derivacije (ne mora uvijek postojati) Za prvi slučaj koristit ćemo postupak Newtonove interpolacije uz korištenje činjenice da je f[x 0,, x }{{} 0 ] = f (k) (x 0 ) k! k+1

Zadatak Konstruirajte interpolacijski polinom koji zadovoljava slijedeće uvjete x i f(x i ) f (x i ) f (x i ) 1 2 3 2 6 7 8 Interpolacija funkcije i njenih derivacija ponekad se još naziva i Hermiteova (Lagrange-Sylvesterova) interpolacija U drugom slučaju ne smijemo koristiti formule za Newtonovu interpolaciju nego koeficijente polinoma dobivamo rješavanjem sustava p (k) (x i ) = y i, k = 0,, n i 1, i = 0,, m Zadatak Konstruirajte, ako postoji, interpolacijski polinom za zadane vrijednosti funkcije f: f( 1) = 4, f ( 1) = 17, f(0) = 2, f (0) = 4, f(1) = 8, f (1) = 17 Zadatak Konstruirajte interpolacijski polinom za zadane vrijednosti funkcije f: Nadalje, aproksimirajte vrijednost funkcije f u točku 05 f( 1) = 20, f ( 1) = 108, f(0) = 0, f (0) = 6, f(1) = 4, f (1) = 0 Po dijelovima kubična interpolacija Funkciju f aproksimiramo funkcijom ϕ koja je na svakom podintervalu [x k 1, x k ] kubični polinom ϕ [xk 1,x k ]= p k, k = 1,, n, p k P 3 Polinome p k zapisujemo relativno obzirom na početnu točku intervala: pri čemu mora vrijediti: p k (x) = c 0,k + c 1,k (x x k 1 ) + c 2,k (x x k 1 ) 2 + c 3,k (x x k 1 ) 3, x [x k 1, x k ], k = 1,, n p k (x k 1 ) = f k 1 p k (x k ) = f k p k(x k 1 ) = s k 1 p k(x k ) = s k Brojeve s k biramo tako da osiguramo neprekidnost prve derivacije funkcije ϕ u unutrašnjim točkama Dobivamo Kako biramo brojeve s k? c 0,k = f k 1 c 1,k = s k 1 c 2,k = f[x k 1, x k 1, x k ] h k f[x k 1, x k 1, x k, x k ] c 3,k = f[x k 1, x k 1, x k, x k ] 1 Kubična Hermiteova interpolacija: s k su prave vrijednosti derivacije funkcije f u čvorovima funkcije s k = f (x k ) (radili ste na predavanjima pa se mi nećemo baviti njome) 2 Kvazihermitska po dijelovima kubična interpolacija: s k su aproksimacije za f (x k ) Besselova aproksimacija derivacija Formule potražite na službenom šalabahteru Greška u derivaciji je O(h 2 ), a greška u funkciji je O(h 3 ) Kvazihermiteova po dijelovima kubična interpolacija je lokalna tj promjenom jedne točke mijenjamo samo nekoliko susjednih polinoma Zadatak Besselova kvazihermitska po dijelovima kubična interpolacija interprolira funkciju f(x) zadanu tablicom Izračunajte vrijednost u točki x = 025 x i 20 15 05 10 15 f(x i ) 25 10 00 10 25

Kubična splajn interpolacija Brojeve s 0,, s n odredujemo iz zahtjeva da ϕ ima neprekidnu drugu derivaciju u čvorovima x 1,, x n 1 Formule potražite na službenom šalabahteru Da bismo iz tih formula dobili s 0,, s n, potrebno je riješiti sustav kojemu je matrica sustava dana s d 1 e 1 c 2 d 2 e 2 A = c n 1 d n 1 e n 1 c n d n Za to koristimo LU faktorizaciju bez pivotiranja Ako ona postoji, onda su L i U oblika 1 u 1 e 1 l 2 1 u 2 l 2, U = Algoritam: u 1 = d 1 ; za i = 2,, n l i = c i /u i 1 ; u i = d i l i e i 1 ; L = l n 1 1 l n 1 Brojeve s 0 i s n odredujemo tako da zadamo rubne uvjete na ϕ Postoji nekoliko načina, a mi radimo jedan - Potpuni (kompletni) splajn Tu se u rubovima zadaju upravo derivacije od f tj s 0 = f (x 0 ) i s n = f (x n ) Greška aproksimacije u funkcijskoj vrijednosti je O(h 4 ) Zadatak Kubični splajn s interpolira funkciju f(x) = cos(x) na mreži čvorova x k = πi (, i = 2, 1, 1, 2 (k = 0,, 3) 6 i zadovoljava rubne uvjete s π ) ( = f π ) (,s π ) ( = f π ) Izračunajte vrijednost tog splajna, njegove prve i druge 3 3 3 3 derivacije u točki 0 i nadite pripadne pogreške u n 1 e n 1 u n