Polinomok, Lagrange interpoláció

Hasonló dokumentumok
GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

Gauss-Seidel iteráció

Gauss elimináció, LU felbontás

Numerikus integrálás

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Lineáris algebra numerikus módszerei

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

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

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

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

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

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Irodalom. (a) A T, B T, (b) A + B, C + D, D C, (c) 3A, (d) AD, DA, B T A, 1 2 B = 1 C = A = 1 0 D = (a) 1 1 3, B T = = ( ) ; A T = 1 0

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

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

1. A Horner-elrendezés

1. Polinomfüggvények. Állítás Ha f, g C[x] és b C, akkor ( f + g) (b) = f (b) + g (b) és ( f g) (b) = f (b)g (b).

Mátrixok 2017 Mátrixok

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.

1 Lebegőpontos számábrázolás

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

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

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Polinomok maradékos osztása

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

Egy általános iskolai feladat egyetemi megvilágításban

3. el adás: Determinánsok

x a x, ha a > 1 x a x, ha 0 < a < 1

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Bevezetés az algebrába 2

3. Lineáris differenciálegyenletek

Komplex számok. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Komplex számok / 9

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Numerikus Matematika

Diszkréten mintavételezett függvények

Függvények december 6. Határozza meg a következő határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. Megoldás: lim. 2. Feladat: lim.

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

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 14.

Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

1. Interpoláció. Egyértelműség (K2.4.10) Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők.

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

Hatványozás. A hatványozás azonosságai

Mátrixok, mátrixműveletek

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék Valós változós valós értékű függvények... 2

Numerikus matematika vizsga

Numerikus módszerek 1.

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Komplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1.

Algebrai alapismeretek az Algebrai síkgörbék c. tárgyhoz. 1. Integritástartományok, oszthatóság

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

Interpolációs eljárások

Lineáris egyenletrendszerek

Integrálszámítás. a Matematika A1a-Analízis nevű tárgyhoz november

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

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

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

alakú számot normalizált lebegőpontos számnak nevezik, ha ,, és. ( : mantissza, : mantissza hossza, : karakterisztika) Jelölés: Gépi számhalmaz:

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

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

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

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

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel

Matematika 10 Másodfokú egyenletek. matematika és fizika szakos középiskolai tanár. > o < szeptember 27.

2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Algebra

Határozatlan integrál

A parciális törtekre bontás?

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Polinomok (előadásvázlat, október 21.) Maróti Miklós

Matematika 8. osztály

Konjugált gradiens módszer

Magasabbfokú egyenletek

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

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

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim.

Határozott integrál és alkalmazásai

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

Matematika III. harmadik előadás

y + a y + b y = r(x),

Matematika A1a Analízis

1. Polinomok számelmélete

1. zárthelyi,

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós

Átírás:

Közelítő és szimbolikus számítások 8. gyakorlat Polinomok, Lagrange interpoláció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján

1. Polinomok Definíció 1.1. A komplex számok teste feletti egyváltozós polinomok olyan p(x) a 0 x n + a 1 x n 1 + + a n 1 x + a n alakú kifejezések, ahol n 0, n Z szám (tehát nemnegatív egész), valamint a 0,..., a n C. A tudományos számításokban fontos szerepe van a polinomoknak. A segítségükkel bonyolultabb függvényeket tudunk közelíteni, valamint könnyű őket deriválni és integrálni, továbbá nem nehéz közelíteni a zérushelyeiket (gyökeiket). 1.1 Horner-elrendezés A polinomok hatékony kiértékelésére a Horner-elrendezés használatos. Ez egyszerűen a polinom átalakítása a p(x) (... ((a 0 x + a 1 )x + a 2 )x + + a n 1 )x + a n alakra. A műveleteket értelemszerűen balról jobbra, a műveleti sorrendnek megfelelően kell elvégezni. Ez a séma a polinom kiértékelés idejét lecsökkenti n darab szorzásra és n összeadásra. Példa. Vegyük a p(x) 2x 4 4x 3 + 5x 2 + 12 polinomot, és értékeljük ki az x 4 helyen, azaz számoljuk ki p(4)-et. Megoldás. Készítsük el először a Horner-alakját a fenti polinomnak. Figyeljünk arra, hogy a polinom 1 hatványon levő változójához tartozó együttható 0 (azaz van egy 0x 1 tag). A Horner-alak tehát: p(x) (((2x 4)x + 5)x + 0)x + 12. Ezután ide helyettesítsük be az x 4-et, így p(4) (((2 4 4) 4 + 5) 4 + 0) 4 + 12 348. 1.2 Ruffini sorozat A Horner-elrendezés kiszámításához hasonló a számítógépen könnyen implementálható, ˆx helyhez tartozó Ruffini sorozat: b 0 a 0 b k b k 1ˆx + a k, ahol k 1,..., n. 1

Tétel 1.1. Jelölje q(x) b 0 x n 1 + b 1 x n 2 + + b n 2 x + b n 1 a b k sorozat elemeivel felírt n 1-edfokú polinomot. Ekkor 1. p(x) (x ˆx)q(x) + b n, 2. p(ˆx) b n, és 3. p (ˆx) q(ˆx). A Ruffini-sorozat kiszámolását a következő táblázatos elrendezés segíti: a 0 a 1 a 2... a n 1 a n x 0 b 0 x 0 b 1 x 0... b n 2 x 0 b n 1 x 0 b 0 b 1 b 0 x 0 + a 1 b 2 b 1 x 0 + a 2... b n 1 b n 2 x 0 + a n 1 b n b n 1 x 0 + a n A táblázatot oszloponként balról jobbra haladva töltjük ki. Az első sor és oszlop ismert a megalkotás pillanatában. A megoldást ezek alapján az utolsó oszlop utolsó cellája fogja adni. Példa. Legyen a vizsgált polinom p(x) 2x 4 +x 3 8x 2 +3x+3. Számoljuk ki az értékét Ruffini-sorozattal az x 0 2 helyen. Megoldás. a 0 2 a 1 1 a 2 8 a 3 3 a 4 3 x 0 2 4 10 4 14 b 0 2 5 2 7 17 p(x) (x 2)(2x 3 + 5x 2 + 2x + 7) + 17 q(x) 2x 3 + 5x 2 + 2x + 7 Kiírva: b 1 b 0 x 0 + a 1 2 2 + 1 5, b 2 b 1 x 0 + a 2 5 2 8 2, b 3 b 2 x 0 + a 3 2 2 + 3 7, b 4 b 3 x 0 + a 4 2 7 + 3 17. 2

2. Függvényközelítés Azt a feladatot, melynek célja adott (x i, y i ), i 1, 2,..., m pontpár sorozathoz előállítani egy olyan f(x) függvényt, amely egy előre adott függvényosztályba tartozik, és az x i alappontokban a hozzájuk tartozó y i értéket veszi fel, interpolációnak nevezzük. Attól függően, hogy a keresett f(x) függvényt, milyen függvényosztályban keressük, illetve milyen egyéb kritériumokat támasztunk vele szemben, sokféle interpolációs módszert definiálhatunk. Ha ez a függvény polinom, akkor polinominterpolációról beszélünk. Az interpoláció szó másik jelentése az, hogy a közelítő függvény segítségével az eredeti f(x) függvény értékét egy olyan ˆx pontban becsüljük az interpoláló p(x) polinom p(ˆx) helyettesítési értékével, amelyre ˆx [min(x 1, x 2,..., x n ), max(x 1, x 2,..., x n )]. Ha ezzel szemben ˆx [min(x 1, x 2,..., x n ), max(x 1, x 2,..., x n )] teljesül, akkor extrapolációról van szó. 2.1 Lagrange interpoláció Abban az esetben használjuk, ha polinommal szeretnénk közelíteni egy függvényt. Ennél a módszernél feltesszük, hogy az alappontok páronként különbözők, ami jogos, és ilyenkor adott x-re nem mehet át a függvény két y f(x) értékhez tartozó ponton. A módszer egy n alappontból álló sorozatot egy n 1-edfokú polinommal közelít. Az interpolációs feltételeket a következő módon adhatjuk meg n alappont esetén: n 1 a k x k i y i, i 1,..., n. k0 Ez egy lineáris egyenletrendszert határoz meg a keresett a k együtthatókra vonatkozóan, és pont egy Vandermonde-mátrixszal írható le: 1 x 1 x 2 1 x n 1 1 1 x 2 x 2 2 x n 1 2....... 1 x n x 2 n x n 1 n a 0 a 1. a n 1 y 1 y 2.. y n 3

A Vandermonde-mátrixokra érvényes, hogy 1 x 1 x 2 1 x1 n 1 1 x 2 x 2 2 x n 1 2 det. (x.... i x j )... i>j 1 x n x 2 n xn n 1 Ebből adódik, hogy amennyiben az interpolációs alappontok páronként különbözők, akkor pontosan egy n 1-edfokú interpolációs polinom létezik, amely az adott pontokon áthalad. A Lagrange interpoláció az interpoláló polinomokat p n (x) n f(x i )L i (x) i1 alakban adja meg, ahol L i (x) n j1,j i egy pontosan n 1-edfokú polinom. x x j x i x j (x x 1)(x x 2 ) (x x i 1 )(x x i+1 ) (x x n ) (x i x 1 )(x i x 2 ) (x i x i 1 )(x i x i+1 ) (x i x n ) Láthatjuk, hogy miért: ha x helyére x i -t helyettesítünk L i (x)-be, akkor minden kiejt mindent, mivel ugyanazok lesznek a számlálóban mint a nevezőben, így L i (x i ) 1. Viszont ha L i -ben x helyére x j -t helyettesítünk, ahol i j, akkor fenn a számlálóban lesz egy (x x j ) tényező, ami 0, és mivel így van a szorzatban egy 0 tag az L i (x j ) 0 lesz. Emiatt a fenti összeg minden i-re p n (x i ) f(x i ) alakú lesz tényleg, azaz az így előállított polinomunk ugyanazt az értéket fogja felvenni az alappontokban, mint az eredeti közelíteni kívánt függvény. Példa. Legyen adott 4 alappont: ( 1, 2), (0, 0), (1, 4), (4, 0). Keressük a p 3 (x) harmadfokú interpolációs polinomot. Az alappontok táblázatba rendezve: Határozzuk meg az L i (x) polinomokat: L 1 (x) L 2 (x) x -1 0 1 4 p 3 (x) 2 0 4 0 (x 0)(x 1)(x 4) ( 1 0)( 1 1)( 1 4) (x + 1)(x 1)(x 4) (0 + 1)(0 1)(0 4) 4

L 3 (x) L 4 (x) Írjuk fel az interpoláló polinomot: (x + 1)(x 0)(x 4) (1 + 1)(1 0)(1 4) (x + 1)(x 0)(x 1) (4 + 1)(4 0)(4 1) p 3 (x) 2L 1 (x) + 0L 2 (x) + 4L 3 (x) + 0L 4 (x) 2 x3 5x 2 + 4x 10 x3 5x 2 + 4x 5 + 4 x3 3x 2 4x 6 2x3 6x 2 8x 3 3x3 + 15x 2 12x 10x 3 + 30x 2 + 40x 15 13x3 + 45x 2 + 28x 15 13 15 x3 + 3x 2 + 28 15 x Az 1. ábra mutatja az alappontokat (piros csillagok), illetve a fentebbi, ráillesztett polinomot. 100 50 0-50 -100-150 -200-250 -4-2 0 2 4 6 8 1. Ábra.: A Lagrange módszer által létrehozott interpolációs polinom. 5