GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Hasonló dokumentumok
LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra numerikus módszerei

Polinomok, Lagrange interpoláció

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

Diszkréten mintavételezett függvények

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Numerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 2014/15. I. félév, A. csoport. x 2. c = 3 5, s = 4

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

Boros Zoltán február

Interpolációs eljárások

Numerikus módszerek 1.

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Numerikus integrálás

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Bevezetés az algebrába 2

3. Lineáris differenciálegyenletek

Numerikus Matematika

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22

A Föld középpontja felé szabadon eső test sebessége növekszik, azaz, a

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

Ellenőrző kérdések a Matematika I. tantárgy elméleti részéhez, 2. rész

Fourier sorok február 19.

Matematika III előadás

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

1. Interpoláció. Egyértelműség Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők.

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

1 Lebegőpontos számábrázolás

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Nemlineáris programozás 2.

Numerikus módszerek 1.

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Numerikus integrálás április 20.

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Dorner Fanni Szonja. A numerikus analízis interpolációs módszerei és alkalmazásai. Eötvös Loránd Tudományegyetem. Természettudományi Kar.

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS

differenciálegyenletek

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18

Runge-Kutta módszerek

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Függvények közelítése

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

Lineáris Algebra GEMAN 203-B. A három dimenziós tér vektorai, egyenesei, síkjai

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Numerikus matematika vizsga

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar. Interpoláció. Mihalkó Zita

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Szélsőérték feladatok megoldása

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Differenciálegyenletek

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

Matematika (mesterképzés)

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

I. feladatsor i i i i 5i i i 0 6 6i. 3 5i i

A fontosabb definíciók

Differenciálegyenlet rendszerek

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

Gyakorlo feladatok a szobeli vizsgahoz

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Mátrix-exponens, Laplace transzformáció

Matematika I. NÉV:... FELADATOK:

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

A CSOPORT 4 PONTOS: 1. A

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Newton módszer. az F(x) = 0 egyenlet x* gyökének elég jó közelítése. Húzzuk meg az F(x) függvény (x 0. )) pontbeli érintőjét, és jelölje x 1

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Határozatlan integrál

HORNUNG TAMÁS * Diszkrét egyenletes közelítés: a lineáris programozás egy alkalmazása

Matematika A1a Analízis

Átírás:

Interpoláció Matematika M1 gépészmérnököknek 2017. március 13. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 1 / 16

Az interpoláció alapfeladata - Példa Tegyük fel, hogy egy ipari termék - pl. autó - előzetes konstrukciójának folyamán tervezni kell a karosszériát! Feltételek: (i) bizonyos (x k, y k, z k ) pontokon át kell haladnia a felületnek (ii) egyéb, speciális feltételeknek is megfelelő felületet akarunk illeszteni (pl. simaság, görbületi feltételek, stb...) (iii) fontos a mérési pontosság, illetve ennek növelése a mérési adatok növelésével (iv) lehetőleg polinomokat használjunk a könnyen kezelhetőség miatt. Azaz a cél megváltozott az előzőekhez képest, de ugyanúgy approximációs feladatot akarunk megoldani! GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 2 / 16

Az interpoláció alapfeladata Az interpoláció alapfeladatát a következőképpen fogalmazhatjuk meg: Definíció 1. Tegyük fel, hogy ismerjük egy f : R R függvény adott pontokban felvett a x 1 <... < x n b y i = f (x i ), i = 1,..., n értékeit. Keresendő olyan g : R R függvény, mely kielégíti a g(x i ) = y i, i = 1,..., n interpolációs feltételeket. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 3 / 16

Az interpoláció alapfeladata Megjegyzések: Az {x i } n i=1 pontokat interpolációs alappontoknak nevezzük. Az interpolációs feltétel teljesülése esetén azt reméljük, hogy a g(x) interpoláló függvény az alappontok által meghatározott intervallumokban jól közelíti az f (x) függvényt. Ha a g(x) függvénnyel f (x)-et az (x 1, x n ) intervallumon kívül közelítjük, akkor extrapolációról beszélünk. További feltételeket is előírhatunk az interpoláló függvényre, pl. különböző rendű deriváltak egyezése az alappontokban. A szóba jöhető g(x) függvények G halmazának megválasztásától és a feltételek esetleges kibővítésétől függően különböző típusú interpolációkról beszélünk. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 4 / 16

Az interpoláció alapfeladata Definíció 2. Tegyük fel, hogy a G halmaz valamely ismert φ i : [a, b] R, i = i,..., n függvények n g(x) = a i φ i (x) i=1 lineáris kombinációjaként áll elő. Ekkor a φ i függvényeket alapfüggvényeknek (vagy bázisfüggvényeknek) nevezzük. A feladat az ismeretlen a 1,..., a n együtthatók interpolációs feltételből való meghatározása. Azaz az a 1 φ 1 (x 1 ) + a 2 φ 2 (x 1 ) +... + a n φ n (x 1 ) = f (x 1 ) a 1 φ 1 (x n ) + a 2 φ 2 (x n ) +... + a n φ n (x n ) = f (x n ) egyenletrendszert kell megoldanunk. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 5 / 16.

Az interpoláció alapfeladata Legyen B = [φ j (x i )] n i,j=1, a = [a 1,..., a n ] T, és c = [f (x 1 ),..., f (x n )] T. Ekkor a megoldandó egyenletrendszer Ba = c alakú, melynek pontosan akkor van megoldása, ha det B 0. Ekkor a = B 1 c. Fontos: legfeljebb annyi alapfüggvényt használjunk, ahány alappontunk van, különben a feladatot nem fogjuk tudni megoldani! Definíció 3. Speciálisan, ha φ i (x) = x i 1, i = 1,..., n, akkor az ún. Lagrange-féle interpolációs feladatról beszélünk. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 6 / 16

Lagrange-interpoláció Az interpolációs feladat mátrixa ekkor 1 x 1... x n 1 1 1 x B = 2... x n 1 2..., 1 x n... xn n 1 az ún. Vandermonde-féle mátrix, melyről tudjuk, hogy det B = 1 i<j n (x j x i ), azaz az alappontok különbözősége miatt biztosan nem-szinguláris. Tehát a Lagrange-féle interpolációs feladatnak egyértelmű a megoldása. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 7 / 16

Lagrange-interpoláció Megjegyzés: Nem minden {φ i (x)} n i=1 függvényrendszer és x 1 <... < x n alappontok esetén van megoldása, illetve egyértelmű a megoldása a lineáris interpolációs feladatnak. Példa: Legyen φ 1 (x) = 1, φ 2 (x) = x 2, x 1 = 1, x 2 = 1. Ekkor B = ( 1 ( 1) 2 1 1 ), det B = 0, így ha f (x 1 ) = f (x 2 ), akkor végtelen sok megoldása van a feladatnak, egyébként pedig nincs megoldása a feladatnak. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 8 / 16

Lagrange-interpoláció De a cél persze nem az, hogy ezt mindig megoldjuk, hiszen "drága" lenne! A cél most az, hogy megadjuk ennek egy olyan megoldását, mely könnyen számolható! Legyen q i (x) = n j=1,j i x x j x i x j, i = 1,..., n. Ezeket a q i polinomokat nevezzük a Lagrange-féle interpoláció bázisának. Ekkor ha a Lagrange-féle polinomot az n L n (x) = f i q i (x) i=1 alakban írjuk fel, akkor könnyen látható, hogy L n (x k ) = f k teljesül minden alappontra. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 9 / 16

Lagrange-interpoláció Kérdés: Mekkora hibát vétünk az interpoláció során? Tétel 1. Ha f C n [a,b], [x 1, x n ] [a, b] és x [a, b], akkor f (x ) p(x ) = f (n) (ξ) (x x 1 )... (x x n ), n! ahol ξ = ξ(x ) az x és az x 1, x n pontok által kifeszített intervallumban van. Az alkalmazások során a tételt módosított formában szoktuk használni. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 10 / 16

Lagrange-interpoláció Tétel 2. Tegyük fel, hogy a függvény n-dik deriváltja egyenletesen korlátos, azaz létezik egy olyan M n R sorozat, melyre Ekkor f (n) (x) M n (x [a, b]). f (x) p(x) M n n! (x x 1)... (x x n ) M n n! (b a)n. A második egyenlőtlenség persze sokkal durvább becslést ad, mint az első, viszont x-től függetlenül egyenletes korlátot ad a hibára a teljes [a, b] intervallum esetén. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 11 / 16

Lagrange-interpoláció Példa: hány ekvidisztáns alappontban kell megadnunk a sin x függvény táblázatát a [0, π/2] intervallumban ahhoz, hogy a közbülső pontokban a Lagrange interpolációt használva a hiba legfeljebb 10 4 legyen? Megoldás: Legyen h = x i+1 x i. Az f (x) p(x) M n n! (x x 1)... (x x n ) M n (b a)n n! hibabecslés alapján tehát olyan h-t keresünk, melyre (M 2 h 2 )/2 10 4. A sin x függvény tulajdonságai alapján az M 2 = 1 választás kézenfekvő, amiből adódik, hogy h 2/100, n π/2h miatt n 112. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 12 / 16

Lagrange-interpoláció Ha viszont a hibakorlátot az f (x) p(x) M 2 2 max (x x i)(x x i+1 ) becslésből közvetlenül vezetjük le szélsőérték számítással, akkor az élesebb f (x) p(x) M 2h 2 eredményt kapjuk. Ez alapján kiderül, ahogy alappont is elég. n = 28 8 GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 13 / 16

Hermite-interpoláció Módosított feladat: nem csak a függvényértékeket, hanem bizonyos deriváltak értékét is elő akarjuk írni a függvényekre. Precíz megfogalmazás: tegyük fel, hogy x 0, x 1,..., x n [a, b] különböző alappontok, továbbá m 0,..., m k N olyan multiplicitások, melyekre n m i = m. i=0 Keresendő tehát olyan H polinom, melyre H (j) (x i ) = f ij, i = 0,..., n, j = 0,..., m i 1, ahol az (x i, f ij ) párok adottak. Ez az ún. Hermite-féle interpoláció feladata. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 14 / 16

Hermite-interpoláció Tétel 3. Az Hermite-féle interpolációs feladatnak pontosan egy megoldása van a legfeljebb (m 1)-edfokú polinomok terében. A megoldás most is egy alkalmas lineáris egyenletrendszer megoldásával történik (lásd majd gyakorlatokon). Lokálisan jobb approximációt kapunk, mint a Lagrange esetén, de a magasabb fokszám miatt vigyázni kell! GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 15 / 16

További fontos esetek A trigonometrikus interpolációt a φ 1 (x) = 1 φ 2 (x) = sin x, φ 3 (x) = cos x,..., φ 2k (x) = sin kx, φ 2k+1 (x) = cos kx k = 1,..., n, [a, b] = [ π, π] függvényrendszer, az exponenciális interpolációt a φ i (x) = e λix, i = 1,..., n, λ 1 <... < λ n függvényrendszer definiálja. GPK M1 (BME) Interpoláció 2017 16 / 16