第3章--函数的数值逼近-课件.ppt
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- 函数 数值 逼近 课件
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1、1插值问题曲线拟合问题2一、函数的工程化表达一、函数的工程化表达1.对于很多实际工程计算问题,函数是通过实验或观测得到的,表达形式上为函数表,无解析表达形式。2.虽然有些函数存在解析的表达式,但形式过于复杂而不易使用。3二、问题的提出二、问题的提出设 是R中若干个不同的点,每个点 对应一个数值 0niixixiyR它们可以是实测得到的,也可以是一个已知函数的值 。如何近似由这组数据 确定的函数?并由此可提出两类问题:ifx0,niiix y1.作一条曲线,其类型是事先给定的(如:代数多项式),使该曲线经过给定点 。这就是所谓的插值问题。2.作一条指定的曲线,使该曲线能在“一定意义”下逼近这一组
2、数据。这就是所谓的曲线拟合问题。,0,1,iix yin4n(1)复杂函数的计算;n(2)函数表中非表格点计算n(3)光滑曲线的绘制;n(4)提高照片分辩率算法n(5)定积分的离散化处理;n(6)微分方程的离散化处理;n(7)积分方程的离散化处理;00.20.40.60.811.21.41.61.82-0.4-0.200.20.40.6插值方法的应用插值方法的应用:5三、插值的定义与存在性三、插值的定义与存在性求 P(x)的方法就是插值法。若存在一简单函数P(x),使得l P(x)为 f(x)的插值函数l点 x0,x1,xn 为插值节点l(1)式为插值条件l f(x)为被插函数l a,b 为插
3、值区间设 f(x)C a,b,取点 a x0 x1xnb,0,1,(1)iiP xyin成立,则称6若P(x)是次数不超过n 的实系数代数多项式,即则称P(x)为n 次插值多项式.相应的插值法称为多项式插值法(代数插值法)。P(x)=a0 +a1 x+an x nx 0 y y=P(x)a=x0 x1 x2 x3 xn=b (xi,yi)y=f(x)曲线 P(x)近似 f(x)7研究问题:(1)满足插值条件的P(x)是否存在唯一?(2)若满足插值条件的P(x)存在,如何构造P(x)?(3)如何估计用P (x)近似替代 f(x)产生的误差?8证明:由(1)式010000111101nnnnnnn
4、nnaa xa xyaa xa xyaa xa xy(2)定理 若插值结点 x0,x1,xn是(n+1)个互异点,则满足插值条件 P(xk)=yk (k=0,1,n)的n次插值多项式 P(x)=a0+a1x+anxn 存在且唯一。9点是互异的0011011|()01nnijn ijnnnxxxxAxxxx 为范德蒙行列式。只要插值节点互不相同,则系数矩阵非奇异。故方程组解存在且唯一。10说明:11x 0 y y=f(x)的几何意义)(1xLy 一、线性插值与抛物线插值一、线性插值与抛物线插值1.线性插值(n=1)设已知区间 xk,xk+1端点处的函数值yk=f(xk),yk+1=f(xk+1)
5、,1111()()kkkkLxyLxyy=L1(x)xk xk+1 求线性插值多项式L 1(x),使其满足 过两点(xk,yk)与(xk+1,yk+1)的直线121111(),()kkkkkkkkxxxxl xlxxxxx111()()kkkkkkyyyLxxxxx11111()kkkkkkkkyxxxxxxxxL xy或L1(x)是两个线性函数的线性组合称为节点上线性插值基函数111()()()kkkkyyL xl xlx 线 性 函 数 y10 xk xk+1 x1111()1,()0,()0()1kkkkkkkklxlxlxlx y10 xk xk+1 x lk(x)lk+1(x)111
6、1()()kkkkkkkkxxlxxxxxlxxx 节点上的线性插值基函数:满足13几何意义:过三点(xk-1,yk-1),(xk,yk)与(xk+1,yk+1)的抛物线 2.抛物插值法(n=2 时的二次插值)设插值节点为:xk-1,xk,xk+1,求二次插值多项式L2(x),使得L2(x j)=y j,j=k-1,k,k+1.先求 插值基函数l k-1(x),l k(x),l k+1(x)(二次函数),111111111111()1,()()0;()1,()()0;()1,()()0,kkkkkkkkkkkkkkkkkklxlxlxlxlxlxlxlxlx满足:(4)y0 y1 y2=1 0
7、 0y0+0 1 0y1+0 0 1y2L(x)=l0(x)y0+l1(x)y1+l2(x)y2,构造法:14求 lk-1(x):11()()(),kkklxA x xx x11111111111111()()()()()()()()()()()()()()()kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkx xxxlxxxxxx xxxlxxxxxx xxxlxxxxxL2(x j)=y j,j=k-1,k,k+1.(5)1111()()kkkkAxxxx再构造插值多项式由(4)式21111()()()()kkkkkkLxylxy lxylx 插值条件15y 1 0 xy 1 0 xy 1 0
8、xxk-1 xk xk+1 xk-1 xk xk+1 xk-1 xk xk+1 121111111111111()()()()()()()()()()()()()kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkxxxxyLxxxxxxxxxyxxxxxxxxyxxxxL2(x)是三个二次函数的线性组合16二次插值的应用一例极值点近似计算二次插值函数:L(x)=l0(x)y0+l1(x)y1+l2(x)y2,001122()()()0dlxylxylxyd x222222*210201102210201102()()()12()()()xxyxxyxxyxxxyxxyxxy12001020211012
9、01220212()(),()()2()(),()()2()()()()xxxlxxxxxxxxl xxxxxxxxlxxxxx极值点近似计算公式17二、二、Lagrange 多项式插值多项式插值(n次次)求通过n+1个节点的n 次插值多项式Ln(x)定义 若n 次多项式 lk(x)(k=0,1,n)在各节点 10nxxx1,;(),0,1,0,kjkjlxj knkj设Ln(x)满足插值条件:L n(xj)=y j (j=0,1,n ).(6)先求插值基函数然后构造插值多项式则称这n +1个n 次多项式为这n+1个节点上的n 次插值基函数。上满足条件 18(类似于前面讨论n=1,2 时的情形
10、)011011()()()()()()()()()nkkkknkkkkkxxxxxxxxlxxxxxxxxx其中,k=0,1,n.(7)011()()()()()knkkl xA xxx xx xxx0111()()()()knkkkkkAxxxxxxxx()1,kklx1.先求插值基函数19,(,(),0 1.,ijiixxxf xinij()()0,1.niiLxf xin,0()()nnkkkLxfxlx)0,()(0,1,.)njkjkjjkxxlxknxx通常次数=n,但特殊情形次数可n,如:过三点的二次插值多项式共线时(8)2.构造插值多项式0()()nnkkkLxf xlx)(L
11、n(x)是n+1个插值基函数的线性组合)其中()yf x函数有数表则满足插值条件的插值多项式为构造插值多项式的方法:(1)先求插值基函数 (2)构造插值多项式20定理(插值多项式余项)三、插值多项式的余项三、插值多项式的余项,xa b10()()nknkxxx()(1)(2)(),()(,),nnfxa bfxa b设在上连续在内存在()()()nnR xf xL x截断误差:插值多项式的余项的余项(9)(1)1()()()()(),()1!nnnnfR xf xL xxn(,)a b,(,(),0 1.,ijiixxxf xinij()yf x(1)函数有数表则对任意有插值多项式余项其中且依
12、赖于x。有n次插值多项式Ln(x);21证明:,a bx设 为上任一点,(1)(0,1,.),ixxin若()0,nRx 即右端 定理成立。,(2),(0,1,.,),ixa bxxin若且()0(0,1,.,),niRxin011()()()().()()()nnnRxk xxxxxxxk xx1()()()()(),nntf tL tk xtta b01()()()()().(),nnf tL tk x txtxtxta b()(),niifxLx则插值条件10()()nknkxxx()k xx其中为与 有关的待定函数可设做辅助函数当t=x时,Rn(x)当t=x时,Rn(x)22(),()
13、na bt在连续,()(1)(1)1(,)()()()()(1)!nnna bttftk x n在存在,且()(,)1ta bn在内至少有个互异的零点,(1)()(,)nta b在内 至 少 有 一 个 零 点,()(,)ta bn在内至少有个互异的零点,():t则有性质()0,()0(0,1,.,)ixxin,即 在a,b上有n+2个互异的零点。()t由Rolle定理,(1)(,)()0na b即存在,使设该零点为 ,(1)()1()()()()!0()1()1!nnffk x nk xn23(1)00,1,.()()(.,),(1!.)nininifRxxxnxxin由(1)、(2)知定理
14、结论成立。注:(1)余项表达式仅当f(n+1)(x)存在时才能应用,且唯一。(2)在(a,b)内的具体位置通常不能给出。(3)若有 ,则截断误差限是()1max()na x bMfx 1()().()!1nnMR xxn,xa b从而余项大小和M 和|n+1(x)|有关,因此,在n和(4)n次插值多项式对次数不高于n次的多项式完全精确。若f(x)为次数不高于n次的多项式,则 f(n+1)()=0,从而Rn(x)=0.给定的情况下,n+1个插值节点应使|n+1(x)|尽量小。24111()()()()()()(,)2!kkfR xf xL xx xx xa b余项为2211()()()()()(
15、)()(,)3!kkkfR xf xL xx xx xx xab线性插值:(5)n=1,2 时的插值余项:抛物线插值:y 0 x()f x1()Lxxk xk+1 0P1Py 0 x2()L xxk-1 xk xk+1 0P1P2P()f x用通过两点P0,P1的直线L1(x)代替f(x)余项为:用通过三点P0,P1,P2的抛物线L2(x)代替f(x)25ln,yx设且有函数表120.50,0.70,xx解:2112121120.6(0.6)(0.6)0.524911xxxxxyyfLxxxx 11(2)2(0.6)(0.6)(0.6)()10.01(0.5)(0.7)(0.50.7)0.60
16、.62!2RfLf 21100100,4925由于10.01()0.02R x故(0.6)ln0.6,f试计算的近似值 并估计误差。内插式内插式较准确做线性插值误差:(1)取插值节点:261320.50,0.70,0.80 xxx21223130.6ln0.6(0.6)()()()0.513343xLy l xy lxy l x()323133()(0.6)()()()0.6 0.5 0.6 0.7 0.6 0.83!210,3fRxx 33221.3 10()(0.6)(0.6)5.34 100.6RfL内插式内插式f(0.6)=ln 0.6 的真值为:-0.510826抛物插值更精确做抛物
17、线插值(2)取插值节点:误差:27拉格朗日插值采用插值基函数的线性组合来构造插值多项式含义直观形式对称优点:缺点:计算量大已知节点为:0.40,0.50,0.70,0.80,两节点可取为0.40与0.50或0.70与0.80,此时称为外插法,但不如以上的内插法精确。另外节点还可取为0.40与0.70或0.40与0.80等。插值多项式的阶数控制问题说明:说明:28一、分段线性插值法一、分段线性插值法1.尽可能充分使用已有的信息;2.控制插值多项式的阶数()()nL xf x,()()(),nnR xf xL x xa b,lim()0nnRx此时,问题:高次插值过程的收敛性如何?举例:Runge
18、反例:(-5x5)21()1fxx29-5-4-3-2-1012345-0.500.511.52L10(t)f(t)f(x)取xk=5+k 计算:f(xk)(k=0,1,10),构造L10(x).取:tk=5+0.05k (k=0,1,200),计算:L10(tk)注:实际应用时取7n 。Runge现象:等距节点高次插值产生的小区间内逼近很差的现象30结论:设 ,由Taylor 展开式,,f xC a b2()()(,hf xIxO hxab),注:由图形可知,在节点处的光滑性较差,为了提高光滑性,讨论新的插值方法。()hIx0lim()()hhIxf xxab,因而有即 一致收敛于 。()h
19、I x()f x在整个区间a,b上为折线。0a xnxb1x2x1nx几何意义:相邻两节点间的函数为一次线性函数,图形为线段。插值节点满足:x0 x1xn 已知yj=f(xj)(j=0,1,2,n)1111()jjhjjjjjjxxxxL xyyxxxx(j=0,1,n-1)xxj,xj+1时,线性插值函数31二、保形插值(二、保形插值(Hermite插值)的思想插值)的思想出发点:分段线性插值光滑性较差插值信息中引入函数的导数1.讨论Hermite插值问题(以 一阶导数,i=0,1,n 为例)1(),yf xC a b函数表及导数表010101()()nnnxxxxf xyyyf xyyy已
20、知2121()()(0,1,)niiniiHxyHxyin其中求2n+1次多项式 H2n+1(x)使满足插值条件:问题:(12),0 1.,ijijxxxxi jnij32定理:1(),f xC a b且已知()f x函数表及导数表,如果则存在唯一次数不超过2n+1次多项式H2n+1(x)满足插值条件(12)证明:唯一性。2121nnQ xHxHx为次数21n的多项式且满足条件:()0()0(0,1,)iiQ xQ xin及21()nHx都是插值问题(12)的解,则21()nHx设有这说明(0,1,)ixx in都是()Q x的二重零点,即Q(x)共有2n+2个零点 Q(x)0,即2121()
21、()nnHxHx。33()1,()0()0,()1jkjkjkjkxxxx(用构造法,同构造L-插值多项式的方法)存在性。思路:可以设想,如果构造出两组函数2n+1次多项式,0,1,jjjn满足:显然,多项式210()()()nniiiiiHxyxyx满足插值条件(12)。34 第一,求Hermite 插值基函数为()jx的二重零点且0111,jjnx xxxx()1jjx0,()nijiijjixxlxxx2222201112222201112()()()()()()(1()()()()()()(1()jjnjjjjjjjjjnjjx xx xx xx xx xxc x xxxxxxxxxx
22、xc x xl x()(13)其中c为待定常数,1,()0,()0,(0,1,)jkjkkjxkjxkn当时当时的2n+1次多项式(),(0,1,.,)jxjn。(a)求满足插值条件:可令由35(13)式求导,得2()()2()1()()jjjjjxclxc xxlx lx()0jjx,20()()2()()jjjjjjjjxclxlx lx 0,()122()2()njjjjiijjjjilxclxlxxx 20,1()1 2()()(0,1,)njjjiijjixxxlxjnxx01()0000()000100jnxxxxxf xfx,(b)已知()(0,1,2,)jxjn求2n+1次多项
23、式,使满足插值条件:36由于0111,jjnxxxxx为()jx的二重零点且()0,jjx又由()1jjx,则有222220111()()()()()()()jjjjnxA x xx xx xx xx xx x可令()0,(0,1,)1,()0,jkjkxknkjxkj当时当时2222201111()()()()()()jjjjjjjjjnxA xxxxxxxxxx22220111()()()()jjjjjjnAxxxxxxxx 2()()(),(0,1,)jjjxxx lxjn于是(14)37第二,求多项式21()nHx210()()()nnjjjjjHxx yx y210()()(),(0
24、,1,)nnijijjijijHxx yx yyin(满足插值条件(12)的多项式)210()()()nnijiijijijHxx yx yy事实上,有即(15)式是满足插值条件(12)的插值多项式.所以存在2n+1次多项式满足插值条件(12).2()()()jjjxxx lx;(),(),(0,1,)jjxxjn为Hermite插值基函数,即其中20,1()(1 2()()njjjii jjixx xl xxx;(15)38Quiz:给定 xi=i+1,i=0,1,2,3,4,5.下面哪个是(x)的图像?x0-10.5123456yxy0-10.5123456斜率=1 求Hermite多项式
25、的基本步骤:写出相应于条件的(x),(x)的组合形式;对每一个(x),(x)找出尽可能多的条件给出的根;根据多项式的总阶数和根的个数写出表达式;根据尚未利用的条件解出表达式中的待定系数;最后完整写出H2n+1(x)。3921()nbHx()为Hermite插值多项式,21(22)()(),()(,)nnafxCa bfxa b,(,0,1,)ijijx xa bxx i jn(,)a bx且与有关。2121(22)22201(22)21()()()()()()()(22)!()(),(22)!nnnnnnRxf xHxfxxxxxxnfxn则2.Hermite插值余项定理 (Hermite插值
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