рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Интерполяция функции многочленами Лагранжа

Интерполяция функции многочленами Лагранжа - раздел Философия, Математическая модель. Решение нелинейных уравнений. Решение систем линейных алгебраических уравнений Рассмотрим Другой Подход К Приближению Функции Многочленами. Пусть Функция ...

Рассмотрим другой подход к приближению функции многочленами. Пусть функция y = f(x) определена на отрезке [a, b] и известны значения этой функции в некоторой системе узлов xi [a, b], i = 0, 1, … , n. Например, эти значения получены в эксперименте при наблюдении некоторой величины в определенных точках или в определенные моменты времени x0, x1, … , xn. Обозначим эти значения следующим образом: yi = f(xi), i = 0, 1, … , n. Требуется найти такой многочлен P(x) степени m,

P(x) = a0 + a1x + a2x2 + … + amxm, (4.5)

который бы в узлах xi, i = 0, 1, … , n принимал те же значения, что и исходная функция y = f(x), т. е.

P(xi) = yi, i = 0, 1, … , n. (4.6)

Многочлен (4.5), удовлетворяющий условию (4.6), называется интерполяционным многочленом.

Другими словами, ставится задача построения функции y = P(x), график которой проходит через заданные точки (xi, yi), i = 0, 1, … , n (рис. 4.1).

Рис. 4.1

Объединяя (4.5) и (4.6), получим:

a0 + a1xi + a2x + … + amx = yi, i = 0, 1, … , n. (4.7)

В искомом многочлене P(x) неизвестными являются m +1 коэффициент a0 , a1, a2, …, am. Поэтому систему (4.7) можно рассматривать как систему из n +1 уравнений с m +1 неизвестными. Известно, что для существования единственного решения такой системы необходимо , чтобы выполнялось условие: m = n. Таким образом, систему (4.7) можно переписать в развернутом виде:

a0 + a1 x0 + a2x + … + anx = y0

a0 + a1 x1 + a2x + … + anx = y1

a0 + a1 x2 + a2x + … + anx = y2 (4.8)

.

a0 + a1 xn + a2x + … + anx = yn

Вопрос о существовании и единственности интерполяционного многочлена решает следующая теорема:

Теорема 4.1. Существует единственный интерполяционный многочлен степени n, удовлетворяющий условиям (4.6).

Имеются различные формы записи интерполяционного многочлена. Широко распространенной формой записи является многочлен Лагранжа

Ln(x) = = . (4.9)

В частности, для линейной и квадратичной интерполяции по Лагранжу получим следующие интерполяционные многочлены:

L1(x) = y0+ y1,

L2(x) = y0+ y1+ y2.

Пример 4.3.

Построим интерполяционный многочлен Лагранжа по следующим данным:

 
x  
y  
           

Степень многочлена Лагранжа для n +1 узла равна n. Для нашего примера многочлен Лагранжа имеет третью степень. В соответствии с (4.9)

L3(x) = 1+3 + 2 + 5 = 1 + x - x2 + x3.

Пример 4.4.

Рассмотрим пример использования интерполяционного многочлена Лагранжа для вычисления значения заданной функции в промежуточной точке. Эта задача возникает, например, когда заданы табличные значения функции с крупным шагом, а требуется составить таблицу значений с маленьким шагом.

Для функции y = sinx известны следующие данные.

 
x /6 /3 /2  
y ?    
           

Вычислим y(0.25).

Найдем многочлен Лагранжа третьей степени:

L3(x) = 0 + +

+ 1.

При x = 0.25 получим y(0.25) = sin 0.25 0.249.

Погрешность интерполяции. Пусть интерполяционный многочлен Лагранжа построен для известной функции f(x). Необходимо выяснить, насколько этот многочлен близок к функции в точках отрезка [a, b], отличных от узлов. Погрешность интерполяции равна |f(x) - Pn(x)|. Оценку погрешности можно получить на основании следующей теоремы.

Теорема 4.2. Пусть функция f(x) дифференцируема n +1 раз на отрезке [a, b], содержащем узлы интерполяции xi [a, b], i = 0, 1, … , n. Тогда для погрешности интерполяции в точке x [a, b] справедлива оценка:

|f(x) - Ln(x)| |n+1(x)|, (4.10)

где

Mn+1 = |f(n+1)(x)|,

n+1(x) = (x - x0)(x - x1)…. (x - xn).

Для максимальной погрешности интерполяции на всем отрезке [a, b] справедлива оценка:

|f(x) - Ln(x)| |n(x)| (4.11)

Пример 4.5.

Оценим погрешность приближения функции f(x) = в точке x = 116 и на всем отрезке [a, b], где a = 100, b = 144, с помощью интерполяционного много члена Лагранжа L2(x) второй степени, построенного с узлами x0 = 100, x2 = 144.

Найдем первую, вторую и третью производные функции f(x):

f (x)= x - 1/2, f "(x)= - x -3/2, f(x)= x -5/2.

M3 = | f(x)| = 100 -5/2 = 10 -5.

В соответствии с (4.9) получим оценку погрешности в точке x = 116:

| - L2(116)| |(116 - 100)(116 - 121)(116 - 144)| = 10 -516528 = 1.410 - 3.

Оценим погрешность приближения функции f(x) = на всем отрезке в соответствии с (4.11):

| - L2(x)| |(x - 100)(x - 121)(x -144)| 2.510-3.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Математическая модель. Решение нелинейных уравнений. Решение систем линейных алгебраических уравнений

Погрешность математической модели связана с ее приближенным описанием реального объекта Например если при моделировании экономической системы не... Исходные данные... Исходные данные как правило содержат погрешности так как они либо неточно измерены либо являются результатом...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Интерполяция функции многочленами Лагранжа

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Корректность
Определим вначале понятие устойчивости решения. Решение задачи y* называется устойчивым по исходным данным x*, если оно зависит от исходных данны

Вычислительные методы
Под вычислительными методами будем понимать методы, которые используются в вычислительной математике для преобразования задач к виду, удобному для реализации на ЭВМ. Подробнее с различными к

ЛЕКЦИЯ 9
Тема: Элементы теории погрешностей Определение. Пусть u и — точное и приближенное значение некоторой величины соответственно. Тогда абсолютной погрешностью п

Метод деления отрезка пополам является самым простым и надежным способом решения нелинейного уравнения.
Пусть из предварительного анализа известно, что корень уравнения (2.1) находится на отрезке [a0, b0], т. е. x*[a0, b0], так, что f(x

Пусть уравнение (2.1) можно заменить эквивалентным ему уравнением
x = (x). (2.4) Например, уравнение - 0.5 = 0 можно заменить эквивалентным ему уравнением x = 0.5sinx. Выберем каким-либо образом начальное прибл

Метод Ньютона (метод касательных)
вать следующий критерий окончания итераций метода Ньютона. При заданной точности > 0 вычисления нужно вести до тех пор, пока не будет выполнено неравенство |xn - xn -

Метод ложного положения
Рассмотрим еще одну модификацию метода Ньютона. Пусть известно, что простой корень x* уравнения f(x) = 0 находится на отрезке [a, b] и на одном из ко

Постановка задачи
Требуется найти решение системы линейных уравнений: a11x1 + a12 x2 + a13x3

Метод исключения Гаусса с выбором главного элемента по столбцу
Хотя метод Гаусса является точным методом, ошибки округления могут привести к существенным погрешностям результата. Кроме того исключение по формулам (3.7) нельзя проводить, если элемент главной ди

Вычисление определителя методом исключения Гаусса
Из курса линейной алгебры известно, что определитель треугольной матрицы равен произведению диагональных элементов. В результате метода исключений Гаусса система линейных уравнений (3.2) с квадратн

Вычисление обратной матрицы методом исключения Гаусса
Обратной матрицей к матрице A называется матрица A-1, для которой выполнено соотношение: A A-1 = E, (3.18) где

Метод простой итерации Якоби
Метод Гаусса обладает довольно сложной вычислительной схемой. Кроме того, при вычислениях накапливается ошибка округления, что может привести к недостаточно точному результату. Рассмотрим метод про

Метод Зейделя
Модификацией метода простых итераций Якоби можно считать метод Зейделя. В методе Якоби на (k+1)-ой итерации значения x, i = 1, 2, …, n. вычисляются подстановкой

Постановка задачи
Задача приближения (аппроксимации) функций заключается в том, чтобы для данной функции построить другую, отличную от нее функцию, значения которой достаточно близки к значениям данной функции. Така

Приближение функции многочленами Тейлора
Пусть функция y = f(x) определена в окрестности точки a и имеет в этой окрестности n + 1 производную. Тогда в этой окрестности справедлива формула Тейлора:

Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов
В инженерной деятельности часто возникает необходимость описать в виде функциональной зависимости связь между величинами, заданными таблично или в виде набора точек с координатами (xi

Постановка задачи численного интегрирования
Далеко не все интегралы можно вычислить по известной из математического анализа формуле Ньютона - Лейбница: I == F(b) - F(a), (5.1) где

Метод прямоугольников
Формулу прямоугольников можно получить из геометрической интерпретации интеграла. Будем интерпретировать интеграл как площадь криволинейной трапеции, ограниченной графиком функции y = f(x

Метод трапеций
Выведем формулу трапеций так же, как и формулу прямоугольников, из геометрических соображений. Заменим график функции y = f(x) (рис.5.1) ломаной линией (рис.5.7), полученной следующим

Метод Симпсона (метод парабол)
Заменим график функции y = f(x) на отрезке [xi, xi+1], i = 0, 2, … , n - 1, параболой, проведенной через точки (xi

Правило Рунге практической оценки погрешности
Оценки погрешности по формулам (5.4), (5.8) и (5.12) являются априорными. Они зависят от длины элементарного отрезка h, и при достаточно малом h справедливо приближенное равенство:

Постановка задачи Коши
Известно, что обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка имеет вид: y (t) = f(t, y(t)). (6.1) Решением уравнения (6.1) являе

Метод Эйлера
Простейшим методом решения задачи Коши является метод Эйлера. Будем решать задачу Коши y (t) = f(t, y(t)). y(t0

Модифицированные методы Эйлера
Первый модифицированный метод Эйлера. Суть этого метода состоит в следующем. Сначала вычисляются вспомогательные значения искомой функции y в точках t = ti + с помощ

Метод Рунге - Кутта
Метод Рунге - Кутта является одним из наиболее употребительных методов высокой точности. Метод Эйлера можно рассматривать как простейший вариант метода Рунге - Кутта. Рассмотрим задачу Кош

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги