- •Обработкака экспериментальных данных в среде Mathcad Казань 2012
- •Содержание
- •Предисловие
- •Введение
- •1. Элементы теории погрешностей
- •2. Интерполирование функций
- •2.1. Математические таблицы
- •2.2. Постановка ЗадачИ интерполирования
- •2.4. ПосТроение полинома по отрезку ряда Тейлора
- •2.3. Полином Лагранжа для произвольных узлов
- •2.3.1. Вывод полинома
- •2.3. ПосТроение простейшего полинома
- •2.3.2. Вывод оценки погрешности
- •2.3.3. Пример ручных вычислений
- •2.3.4. Интерполирование с использованием MathCad
- •1) Негативный эффект
- •2) Построение полинома
- •2.4. Полином Лагранжа для равноотстоящих узлов
- •2.4.1. Вывод полинома
- •2.4.2. Пример ручных вычислений
- •2.4.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.5. Полиномы Ньютона для равноотстоящих узлов
- •2.5.1. Конечные разности
- •2.5.2. Первая формула Ньютона. Оценка погрешности
- •2.5.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.5.4. Вторая формула Ньютона. Оценка погрешности
- •2.6. Полином Ньютона для произвольных узлов
- •2.6.1. Вывод полинома
- •2.6.2. Пример ручных вычислений
- •2.6.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.7. Обратное интерполированиЕ
- •2.8. Полиномы Чебышёва
- •2.8.1. Системы функций, ортогональные с весом и задача наилучшего приближения
- •2.8.2. Полиномы Чебышёва и их свойства
- •2.8.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.9. ИнтерполированиЕ сплайнами
- •3. Метод наименьших квадратов и элементы регрессионного анализа
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Метод наименьших квадратов
- •3.3. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции
- •3.4. Нахождение приближающей функции в виде квадратного трехчлена
- •3.5. Нахождение приближающей функции при других видах зависимости
- •3.6. Элементы регрессиОнного анализа
2.3.2. Вывод оценки погрешности
Возникает
вопрос: насколько близко построенный
полином
приближается к функции
в точках
,
,
то есть насколько велика разность
,
называемая погрешностью интерполяции?
Для
определения погрешности будем
предполагать, что на отрезке
функция
имеет все производные до
-го
порядка включительно.
Введём вспомогательную функцию
,
где
коэффициент
подлежит определению. Очевидно, что
,
.
Пусть
– произвольная точка, в которой
оценивается погрешность. Тогда коэффициент
нужно подобрать из условия
:
.
При
таком значении
функция
имеет на отрезке
ровно
корня
.
Следовательно, на основании теоремы
Ролля производная
обращается в нуль по крайней мере в
точке. Применяя теорему Ролля к функции
,
получаем, что производная
обращается в нуль по крайней мере в
точках. Продолжая эти рассуждения
дальше, получаем, что
-я
производная
обращается в нуль по крайней мере в
одной точке
,
то есть
.
Полином
Лагранжа имеет степень
.
Поэтому
.
Выражение
можно переписать в виде
,
где
– полином степени
.
Так как
,
то
.
Таким образом,
,
а значит
.
Так как при найденном имеем , то отсюда
,
,
,
,
,
.
Введя обозначение
,
получаем оценку для абсолютной погрешности формулы Лагранжа:
.
2.3.3. Пример ручных вычислений
Составим полином Лагранжа по следующей таблице:
|
1 |
1.5 |
2.5 |
|
1 |
|
|
Перенумеруем узлы интерполирования:
|
0 |
1 |
2 |
|
1 |
1.5 |
2.5 |
|
1 |
|
|
Имеем
узлы
,
,
и значения функции
,
,
.
Таким образом, будет построен полином
степени
.
Выпишем полином:
.
Подставим данные и вычислим (удобнее вычислять в обыкновенных дробях):
.
Сделаем
проверку для узла
(по основному свойству интерполирования
должно выполняться равенство
):
,
результат верный.
Оценим абсолютную погрешность:
.
Найдём все величины:
,
,
.
Таким образом,
.
Вычислим
точное значение функции, значение
полинома и абсолютную погрешность,
например, в точке
:
,
,
.
Упражнения
Получить Лагранжа 2-й степени ручным способом:
с узлами
,
,
;
вычислить точное значение функции,
значение полинома и абсолютную
погрешность в точке
;
с узлами
,
,
;
вычислить точное значение функции,
значение полинома и абсолютную
погрешность в точке
.
2.3.4. Интерполирование с использованием MathCad
Сначала покажем, как составить полином Лагранжа, используя выведенную выше формулу.
1) Негативный эффект
Приведём с комментариями рабочий лист MathCad.
Проверку правильности
составления полинома следует проводить
подстановкой
,
.
И вот здесь мы наблюдаем негативный
эффект, заключающийся в том, что вместо
равенств
имеем
для всех
.
Действительно, вычисление в MathCad
даёт:
Причина кроется
в том, что вычисление значения полинома
в некоторой точке MathCad
производит по правилу
.
С учётом этого имеем
Поэтому,
вычислив при некотором
значение
,
MathCad
далее в формуле для полинома использует
данное нулевое значение. Другими словами,
перед вычислением
не производится сокращения дроби
.
Однако внутри таблицы в точках, не являющихся узловыми, всё вычисляется корректно.
