Интерполяция функции в математике
Интерполяция функции - одна из важнейших задач численного анализа. Постановка задачи интерполяции и общие идеи её решения. Применение этого метода в вычислении интегралов. Описание интерполирования методом Лагранжа. Суть интерполирования методом Ньютона.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.01.2012 |
Размер файла | 239,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
2
Размещено на http://www.allbest.ru/
Интерполяция функции в математике
Постановка задачи интерполяции и общие идеи её решения
Одной из важнейших задач численного анализа является задача интерполяции функции: требуется восстановить функцию f(x) для всех значений x [a, b] если известны её значения в некотором конечном числе точек этого отрезка. Эти известные значения, как правило, находятся в результате наблюдений или измерений в каком - то эксперименте либо в результате каких - то вычислений.
Интерполяция применяется во многих задачах, связанных с вычислениями. Укажем некоторые из этих задач. Обработка физического эксперимента - построение приближенных формул по данным вычислительного эксперимента. Здесь возникают нестандартные задачи интерполяции, так как обычно пишутся формулы, возможно, более простой структуры.
Интерполяционные формулы используются также при вычислении интегралов, при написании разностных аппроксимаций для дифференциальных уравнений, на основе интегральных тождеств.
Часто требуется восстановить функцию f (x) на отрезке a ? x ? b, если известны её значения в некотором конечном числе точек этого отрезка. Например, пусть на отрезке a ? x ? b задана сетка:
=
и в её узлах заданы значения функции у (x), равные у () =, . . . , у () =, . . . , у () =. Требуется построить интерполянту - функцию f(x), совпадающую с функцией у (x) в узлах сетки:
f() = i = 0, 1, . . . , n.
Основная цель интерполяции - получить быстрый (экономичный) алгоритм вычисления значений f (x) для значений x, не содержащихся в таблице данных. Интерполирующие функции строятся в виде линейных комбинаций некоторых элементарных функций:
f(x) = ,
где {} - фиксированные линейно независимые функции, - не определённые пока коэффициенты. В качестве линейно- независимых функций можно выбрать степенные полиномы, что и делается в интерполяционных методах Ньютона и Лагранжа.
Описание интерполирования методом Лагранжа
Интерполяционная формула Лагранжа:
L(x) =
где L(x) - многочлен n-й степени. x - абсцисса k-го узла функции, а f(x) - его ордината. Подставляя вместо x в формулу многочлена конкретное значение, мы можем найти значение многочлена для этой точки.
Описание интерполирования методом Ньютона
Интерполяционная формула Ньютона:
P(x) =f(x) + (x - x)f(x, x) + (x - x)(x - x)f(x, x, x) +
. . . + (x - x)(x - x) . . . (x - x)f (x, x, x, . . . , x),
где f (x, x, x, . . . , x) = - разделённая разность n - го порядка. P(x) - многочлен n-й степени.
Аналогично интерполяции методом Лагранжа, подставляя вместо x в формулу многочлена конкретное значение, мы можем найти значение многочлена для этой точки.
Чтобы оценить погрешность результата вычислений методов Ньютона и Лагранжа обычно используют формулу:
f(x) - P(x) = , [a; b],
где P(x) - полученный полином, а f(x) - истинная функция.
Описание пользовательского интерфейса программной реализации вышеперечисленных методов.
Для запуска данной программы следует выделив файл 1.exe, нажать клавишу “Enter”. На экране появится главное меню:
Выбор пунктов осуществляется перемещением выделения на них клавишами «^» и «v» соответственно вверх и вниз и затем нажатием «Enter» на выделенном пункте. Затем мы выбираем пункт меню «Metod Lagranzha» и перед нами появится окно:
То есть после ввода данных (количества точек, их значений и значения абсциссы искомой точки) выводиться ответ. Затем после нажатия “Enter” выводиться график проинтерполированной функции:
Затем после очередного нажатия “Enter” мы вновь выходим в главное меню и после совершения аналогичных действий, но уже в пункте “Metod Nyutona” мы получим следующие результаты:
После нажатия “Enter” выводиться график функции:
При выборе пункта “O programme” на экран выводится информация, находящаяся в текстовом файле O_prog на диске 3, 5 А, содержащая краткую аннотацию к программе.
После выполнения каждого пункта мы выходим в главное меню, где повторно можем выбрать один из трёх пунктов. Для завершения работы программы мы должны выбрать пункт «Exit» или нажать клавишу «Esc» находясь в главном меню:
Литература
интерполяция численный анализ метод лагранжа
1. Самарский, Гулин. «Численные методы».
2. Самарский. «Введение в численные методы».
3. Фаронов. «Turbo Pascal 7. 0».
Размещено на Allbest
Подобные документы
Роль интерполяции функций, значения которой совпадают со значениями заданной функции в некотором числе точек. Интерполирование функции полиномами, непосредственно непрерывных функций на отрезке и в точке. Определение понятия погрешности интерполяции.
курсовая работа [157,4 K], добавлен 10.04.2011Вычислительные методы линейной алгебры. Интерполяция функций. Интерполяционный многочлен Ньютона. Узлы интерполяции. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Интерполяция сплайнами. Коэффициенты кубических сплайнов.
лабораторная работа [70,5 K], добавлен 06.02.2004Решение систем линейных алгебраических уравнений методом простой итерации. Полиномиальная интерполяция функции методом Ньютона с разделенными разностями. Среднеквадратическое приближение функции. Численное интегрирование функций методом Гаусса.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 14.04.2009В вычислительной математике существенную роль играет интерполяция функций. Формула Лагранжа. Интерполирование по схеме Эйткена. Интерполяционные формулы Ньютона для равноотстоящих узлов. Формула Ньютона с разделенными разностями. Интерполяция сплайнами.
контрольная работа [131,6 K], добавлен 05.01.2011Понятие интерполяций функций и их роль в вычислительной математике. Рассмотрение метода интерполяции кубическими сплайнами, составление алгоритма и программного модуля. Описание тестовых примеров. Достоинства и недостатки метода сплайн-интерполяции.
курсовая работа [195,1 K], добавлен 08.06.2013Описание методов решения системы линейного алгебраического уравнения: обратной матрицы, Якоби, Гаусса-Зейделя. Постановка и решение задачи интерполяции. Подбор полиномиальной зависимости методом наименьших квадратов. Особенности метода релаксации.
лабораторная работа [4,9 M], добавлен 06.12.2011Вычисление приближенных величин и погрешностей. Решение алгебраических и трансцендентных уравнений, интерполяция функций и методы численного интегрирования. Применение метода наименьших квадратов к построению эмпирических функциональных зависимостей.
курсовая работа [378,5 K], добавлен 08.01.2013Построить интерполяционный многочлен Ньютона. Начертить график и отметить на нем узлы интерполяции. Построить интерполяционный многочлен Лагранжа. Выполнить интерполяцию сплайнами третьей степени.
лабораторная работа [70,8 K], добавлен 06.02.2004Осуществление интерполяции с помощью полинома Ньютона. Уточнение значения корня на заданном интервале тремя итерациями и нахождение погрешности вычисления. Применение методов Ньютона, Сампсона и Эйлера при решении задач. Вычисление производной функции.
контрольная работа [155,2 K], добавлен 02.06.2011Решение нелинейных уравнений методом касательных (Ньютона), особенности и этапы данного процесса. Механизм интерполирования функции и численное интегрирование. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка методом Эйлера.
курсовая работа [508,1 K], добавлен 16.12.2015