Смекни!
smekni.com

Вычислительная математика (стр. 12 из 20)

L3(x) = 1

+3
+ 2
+ 5
= 1 +
x –
x
2 +
x
3.

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

0

p/6

p/3

p/2

y

0

½

1

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 Î [a, b], i = 0, 1, … , n. Тогда для погрешности интерполяции в точке x Î [a, b] справедлива оценка:

|f(x) – Ln(x)|£

|wn+1(x)|, (4.10)

где

Mn+1 =

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

wn+1(x) = (x – x0)(x – x1)…. (x – xn).

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

|f(x) – Ln(x)| £
|wn(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 –5×16×5×28 = 1.4×10 – 3.

Оценим погрешность приближения функции f(x) =

на всем отрезке в соответствии с (4.11):

|
– L2(x)| £
|(x – 100)(x – 121)(x –144)| » 2.5×10–3.

4.4 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, yi), i = 0, 1, 2,... , n, где n – общее количество точек. Как правило, эти табличные данные получены экспериментально и имеют погрешности (рис. 2.5)

Рис.4.2

При аппроксимации желательно получить относительно простую функциональную зависимость (например, многочлен), которая позволила бы "сгладить" экспериментальные погрешности, вычислять значения функции в точках, не содержащихся в исходной таблице.

Эта функциональная зависимость должна с достаточной точностью соответствовать исходной табличной зависимости. В качестве критерия точности чаще всего используют критерий наименьших квадратов, т.е. определяют такую функциональную зависимость f(x), при которой

S =

, (4.12)

обращается в минимум.

Погрешность приближения оценивается величиной среднеквадратического уклонения

D =

. (4.13)

В качестве функциональной зависимости рассмотрим многочлен

Pm(x)=a0 + a1x + a2x2+...+amxm. (4.14)

Формула (4.12) примет вид

S =

Условия минимума S можно записать, приравнивая нулю частные производные S по всем переменным a0, a1, a2, … , am. Получим систему уравнений

= –
= 0, или

= 0, k = 0, 1, … , m. (4.15)

Систему уравнений (4.15) перепишем в следующем виде:


a0

+ a1
+ … +am
=

, k = 0, 1, … , m (4.16)

Введем обозначения:

ck =

, bk =
.

Система (4.16) может быть записана так:

a0ck + a1ck+1 + … + ck+mam = bk, k = 0, 1, … , m. (4.17)

Перепишем систему (4.17) в развернутом виде:


c0a0 + c1a1 + c2a2… + cmam = b0

c1a0 + c2a1 + c3a2… + cm+1am = b1

(4.18)

cma0 + cm+1a1 + cm+2a2… + c2mam = bm

Матричная запись системы (4.18) имеет следующий вид:

Ca = b. (4.19)

Для определения коэффициентов ak, k = 0, 1, … , m, и, следовательно, искомого многочлена (4.14) необходимо вычислить суммы ck, bk и решить систему уравнений (4.18). Матрица C системы (4.19) называется матрицей Грама и является симметричной и положительно определенной. Эти полезные свойства используются при решении.