
- •Обработкака экспериментальных данных в среде Mathcad Казань 2012
- •Содержание
- •Предисловие
- •Введение
- •1. Элементы теории погрешностей
- •2. Интерполирование функций
- •2.1. Математические таблицы
- •2.2. Постановка ЗадачИ интерполирования
- •2.3. ПосТроение простейшего полинома
- •2.4. ПосТроение полинома по отрезку ряда Тейлора
- •2.3. Полином Лагранжа для произвольных узлов
- •2.3.1. Вывод полинома
- •2.3.2. Вывод оценки погрешности
- •2.3.3. Пример ручных вычислений
- •2.3.4. Интерполирование с использованием MathCad
- •1) Негативный эффект
- •2) Построение полинома
- •2.4. Полином Лагранжа для равноотстоящих узлов
- •2.4.1. Вывод полинома
- •2.4.2. Пример ручных вычислений
- •2.4.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.5. Полиномы Ньютона для равноотстоящих узлов
- •2.5.1. Конечные разности
- •2.5.2. Первая формула Ньютона. Оценка погрешности
- •2.5.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.5.4. Вторая формула Ньютона. Оценка погрешности
- •2.6. Полином Ньютона для произвольных узлов
- •2.6.1. Вывод полинома
- •2.6.2. Пример ручных вычислений
- •2.6.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.7. Обратное интерполированиЕ
- •2.8. Полиномы Чебышёва
- •2.8.1. Системы функций, ортогональные с весом и задача наилучшего приближения
- •2.8.2. Полиномы Чебышёва и их свойства
- •2.8.3. Интерполирование с использованием MathCad
- •2.9. ИнтерполированиЕ сплайнами
- •3. Метод наименьших квадратов и элементы регрессионного анализа
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Метод наименьших квадратов
- •3.3. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции
- •3.4. Нахождение приближающей функции в виде квадратного трехчлена
- •3.5. Нахождение приближающей функции при других видах зависимости
- •3.6. Элементы регрессиОнного анализа
2. Интерполирование функций
2.1. Математические таблицы
Пусть
функция
определена и непрерывна на отрезке
.
Разделим этот отрезок на
часть произвольными точками
.
Найдём
соответствующие значения функции:
,
,...,
,...,
.
Занесём пары точек
в таблицу:
|
|
|
... |
|
... |
|
|
|
|
... |
|
... |
|
Число
называется шагом
таблицы, а
число
называется табличной
разностью.
Если в таблице
,
то такая таблица называется таблицей
с постоянным шагом.
Таблица, содержащая все значения функции
с
значащими цифрами, называется
-значной.
2.2. Постановка ЗадачИ интерполирования
При
решении многих задач часто удаётся
получить лишь эмпирическую информацию
о процессах и явлениях. Как правило, эта
информация представляет собой таблицу
значений неизвестной функции
.
Найти явный вид этой функции – дело
практически безнадежное. Однако можно
подобрать другую, более простую функцию
,
в некотором смысле близкую к неизвестной.
Кроме того, к построению другой функции
прибегают и в случаях, когда вычисление
значений функции
очень трудоёмко, а высокой точности не
требуется. С помощью подобранной функции
можно приближённо вычислять значения,
которые не содержатся в таблице.
Один из способов получения приближённой (часто говорят – приближающей) функции – интерполирование.
Общая постановка задачи такова. Пусть имеется таблица значений функции :
|
|
|
... |
|
... |
|
|
|
|
... |
|
... |
|
Требуется
построить функцию
,
принимающую в точках
,
,
те же значения, что и неизвестная функция
,
то есть должны выполняться равенства
(основное свойство интерполирования)
,
.
Функция
называется интерполирующей,
а точки
– узлами
интерполирования.
Предполагается, что все узлы интерполирования
различны, т.е.
при
.
Геометрически
интерполирование означает, что нужно
найти кривую
,
проходящую через заданную систему точек
,
:
В
такой постановке задача может иметь
бесконечное множество решений или
совсем не иметь решения. Однако эта
задача становится разрешимой однозначно,
если вместо произвольной функции
искать полином
такой, что
,
.
Действительно, из последнего равенства вытекает система уравнений
Введя обозначения
,
,
,
систему можно записать в матричном виде:
.
Из курса алгебры
известно, что данная система однозначно
разрешима тогда и только тогда, когда
определитель
.
Определителем матрицы
является определитель Ван-дер-Монда
,
который не равен нулю в силу условия при . Следовательно, интерполяционный полином существует и единствен.
Таким образом
термины “полином” и “интерполирование”
приобретают ясный смысл. А именно,
полином
(от греч. poly
– много и nomos
– часть) – это математический объект,
составленный из многих частей –
одночленов вида
,
отделенных друг от друга знаками “+”
или “–”; интерполирование
(от греч. inter
– вне и poly
– много, а также от лат. interpolatio
– изменение, переделка) – это процесс
построения аппроксимирующей функции
в виде полинома, позволяющего приближённо
вычислять значения аппроксимируемой
функции вне узлов (или, иначе, между
узлами).