- •9 Методи наближення функцій
- •9.1 Поняття про наближення функцій
- •9.2 Наближення Лагранжа
- •9.3 Застосування інтерполяційного полінома Лагранжа для обчислення власного інтегралу
- •9.4 Кусково-поліномна апроксимація
- •9.4.1 Кусково-лінійна і кусково-квадратична інтерполяція
- •9.4.2 Інтерполяційний сплакни
- •9.4.3 Наближення функцій методом найменших квадратів
- •Контрольні питання та завдання
9.4.1 Кусково-лінійна і кусково-квадратична інтерполяція
Найпростішим із поліномів, які використовують для кусково-поліноміальної апроксимації це поліноми першої степені, які утворюють ломану лінію, що проходить через задані точки.
Припустимо, що на системі
вузлів
відомі значення функції
.
Абсциси
упорядковані наступним чином:
.
Необхідно апроксимувати кусково-лінійною функцією , виходячи із умов інтерполяції
,
.
Якщо функцію
взяти у вигляді
,
виходячи із умов інтерполяції, отримуємо
систему із
лінійних рівнянь
(9.17)
Кожна пара сусідніх рівнянь системи (9.17), яка має коефіцієнти з однаковими індексами є незалежною від інших пар і може розв’язуватись самостійно.
При кусково-квадратичній
інтерполяції функція
вибирається у вигляді квадратного трьох
члена -
.
При
кожна ланка кусково-квадратичної
функції визначається
трійкою коефіцієнтів
,
і
,
послідовним розв’язком трьохвимірних
лінійних систем
де
.
Недоліком кусково-квадратичної
інтерполяції є те, що кривизна у парних
вузлах
різко змінюється, а це може викликати
небажаний вигин або викривлення графіка
функції
.
9.4.2 Інтерполяційний сплакни
Побудова поліноміальної лінії за заданою сукупністю точок здійснюється у системах комп’ютерної графіки. Для цієї мети застосовують кубічний сплайни.
Сплайном
називають функцію
,
яка визначена на відрізку
раз неперервне диференційована і така,
що на кожному проміжку
- це многочлен
-ої
степені. Різниця
називається дефектом
сплайна.
Якщо сплайни апроксимує деяку
функцію
,
яка задана своїми ординатами
,
і при цьому виконується умова
,
то такий сплайни називається інтерполяційним
сплайном для функції
.
Найбільш відомий і такий, що знайшов широке застосування, є кубічний сплайни дефекту 1. При цьому допускають, що вузли сплайна одночасно є і вузлами інтерполяції, тобто , .
Отже, кубічним сплайном дефекту 1, який на відрізку , інтерполює задану функцію називається функція
;
;
, (9.18)
яка задовольняє таку сукупність умов:
умову інтерполяції у вузлах сплайна -
;подвійну неперервну диференційованість на відрізку ;
крайові умови -
.
Визначений у такий спосіб
сплайни називають ще
креслярським сплайном1.
Щоб побудувати кубічний
сплакни, (9.18) необхідно визначити
його коефіцієнти, виходячи із умов
інтерполяції
,
при
гладкого спряження ланок сплайну
,
,
та крайових умов
,
.
Із (9.18) знаходимо, що
.
(9.19)
.
(9.20)
Рис. 9.3 дає наочне уявлення про розташування вузлів і ланок кубічного сплайну.
Рисунок 9.3 – Розташування вузлів і ланок кубічного сплайну
Враховуючи значення функції
,
яке визначається формулою (9.18), та умови
інтерполяції, знаходимо
,
,
де
,
.
Введемо позначення
,
.
Тоді
,
,
/
Виходячи із умов гладкого спряження ланок сплайну, отримаємо
,
,
,
,
,
.
Враховуючи співвідношення (9.18) – (9.20), маємо
,
,
,
.
Крайові умови дають змогу знайти
,
.
або
,.
Таким чином, отримали таку систему лінійних алгебраїчних рівнянь:
, (9.21)
, ; (9.22)
, (9.23)
, (9.24)
, ; (9.25)
, (9.26)
.
(9.27)
В отриманій системі рівнянь
коефіцієнти
відомі і дорівнюють
для всіх значень
.
Підставляючи їх значення в рівності
(9.21) і (9.23), приходимо до таких співвідношень:
,
(9.28)
.
(9.29)
Для спородження запису введемо таке позначення:
.
Величина
носить назву роздільної різниці
першого порядку або
скорочено – роздільної
різниці. Враховуючи
зроблене позначення рівняння (9.28) і
(9.29) набудуть такого вигляду:
,
,
.
Із отриманих рівнянь визначимо і об’єднаємо їх в одне
,
.
(9.30)
Тепер із (9.25) та (9.26) знайдемо
,
,
(9.31)
де
- фіктивний коефіцієнт.
Знайдене значення
дає змогу вилучити його із співвідношення
(9.30)
,
. (9.32)
В останньому виразі замінимо
на
.
Отримані значення
,
і
підставимо у рівняння (9.24). У результаті
отримаємо
.
Після нескладних алгебраїчних перетворень приходимо до такого різницевого рівняння:
,
(9.33)
де
;
;
.
Змінюючи від 2 до , отримаємо систему лінійних алгебраїчних рівнянь
,
,
,
(9.34)
,
.
Маємо систему із
рівнянь, у якій невідомими є коефіцієнти
сплайна
,
,
…,
(
і
).
Систему рівнянь (9.34) подамо
у векторно-матричній формі
,
де
;
;
.
Як видно із аналізу матриці
рівняння
має тридіагональну структуру. Такі
рівняння носять назву стрічкових
систем і для їх розв’язку
метод Гауса трансформується у більш
ефективний метод, який називається
методом прогонки.
Припустимо, що існують такі
набори чисел
і
,
за яких
.
(9.35)
В останній рекурентній формулі індекс зменшимо на одиницю
і отримане значення
підставимо в рівняння (9.33). У результаті
отримаємо
.
Із останнього рівняння знаходимо
.
(9.36)
Порівнюючи між собою вирази (9.35) і (9.36) приходимо до висновку, що
,
,
,
(9.37)
де
.
Таким чином, застосування
методу прогонки до розв’язку системи
рівнянь (9.34) зводиться до обчислення
коефіцієнтів прямої
прогонки
і
за формулами (9.37) при
,
а потім до одержання значень
зворотної прогонки
за формулою (9.35), вважаючи, що
.
Після підставленняи знайдених значень
у рівняння (9.31), (9.32) отримуємо числові
значення коефіцієнтів кубічного сплайну
і
.
Коефіцієнти
визначаються із умови
, .
Всі обчислювальні затрати
на побудову природного сплайну, який
складається із
ланок складуть
арифметичних операцій.
Всі розрахункові формули
значно спрощуються, якщо кубічний сплайн
будується на системі рівновіддалених
вузлів -
для всіх значень
.
У такому випадку замість роздільної
різниці
будемо мати кінцеві
різниці функції
-
,
.
Таким чином, рекурентні
формули прямої і зворотної прогонки
для обчислення коефіцієнтів кубічного
сплайну при
набудуть
такого вигляду:
,
;
,
,
,
де
;
,
,
;
;
;
;
.
Оскільки
,
а
;
,
то
.
У результаті функція на відрізку апроксимується кубічним сплайном (9.18) з найденими коефіцієнтами , , і з похибкою .
