Глобальная интерполяция
Параболическая интерполяция
Классический подход основывается на требовании строгого совпадения значений f(x) и в точках xi (i=0, 1, …, n) (6.3).
Будем искать интерполяционную функцию в виде полинома степени n (6.4).
Этот полином имеет n+1 коэффициент. Естественно предположить, что n+1 условий (6.3), наложенные на полином (6.4), позволяют однозначно определить его коэффициенты. Действительно, требуя для выполнения условий (6.3), получаем систему n+1 уравнений с n+1 неизвестными:
, (i=0, 1, …, n) (6.5)
Решая эту систему относительно неизвестных , мы получим аналитическое выражение полинома (6.4). Система (6.5) всегда имеет единственное решение, т.к. ее определитель
,
известный в алгебре как определитель Вандермонда, отличен от нуля. Отсюда следует, что интерполяционный полином для функции f(x), заданной таблично, существует и единственен.
Интерполяционная формула Лагранжа
Пусть на отрезке[a; b] даны n+1 различных значений аргумента: и известны для функций y=f(x) соответствующие значения выражений (6.1).
Требуется построить полином Ln (x) степени не выше n, имеющий в заданных узлах те же значения, что и функция f(x), т.е. такой, что
Ln (xi)=yi , (i=0, 1, …, n)
Будем искать Ln (x) в виде
(6.6)
где - полином степени n, причем
(6.7)
Очевидно, что требование (6.7) с учетом (6.6) обеспечивает выполнение условий (6.3).
Так как искомый полином обращает в нуль в n точках , то он имеет вид
(6.8)
Где - постоянный коэффициент. Полагая в формуле (6.8) x=xi и учитывая, что , получим:
.
Отсюда
.
Заметим, что ни один из множителей не равен нулю. Подставляя Ci в (6.8), а также с учетом (6.6) окончательно имеем:
. (6.9)
Это и есть интерполяционная формула Лагранжа.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Введение
- Основы работы с MathCad
- 1. Введение в численные методы. Теория погрешностей и машинная арифметика Понятие о вычислительном эксперименте
- Классификация погрешностей
- Элементы теории погрешностей
- 2. Теория погрешностей и машинная арифметика Погрешности арифметических действий Погрешность функции
- Погрешности арифметических действий
- 3. Численное решение нелинейных уравнений
- Решение нелинейных уравнений
- 4. Численное решение систем уравнений Решение систем линейных уравнений
- Решение матричных уравнений
- Решение систем нелинейных уравнений
- 5. Решение систем уравнений и систем уравнений MathCad Решение одного уравнения
- Нахождение корней полинома
- Решение систем уравнений
- Приближенные решения
- Символьное решение уравнений
- 6. Интерполяция функций
- Глобальная интерполяция
- 7. Интерполяция функций Интерполяционные формулы Ньютона
- Локальная интерполяция
- 8. Интерполяция функций Кубическая сплайн-интерполяция
- Интерполяция средствами MathCad
- 9. Математическая обработка экспериментальных данных Элементы теории ошибок
- Элементы теории ошибок Случайные ошибки
- Аппроксимация в виде линейной комбинации функций
- Полиномиальная аппроксимация в Mathcad
- С помощью функции regress
- 11. Численное интегрирование и дифференцирование Численное интегрирование
- Методы прямоугольников
- Метод трапеций
- Метод Симпсона
- Метод Монте - Карло
- Численное дифференцирование
- 12. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- Одношаговые методы решения задачи Коши
- Общая характеристика одношаговых методов
- 13. Решение дифференциальных уравнений в частных производных Уравнения первого порядка
- Типы дифференциальных уравнений в частных производных
- Уравнения первого порядка
- Лабораторная работа
- Варианты задания 1
- Варианты задания 2
- Варианты задания 3
- Локальная интерполяция
- Предсказание
- Варианты заданий 4
- Полиномиальная регрессия
- Обобщенная регрессия
- Варианты задания 5
- Численное интегрирование и дифференцирование
- Варианты задания 6