- •Министерство образования украины одесский государственный политехнический университет химико-технологический факультет
- •Одесса 1999
- •Содержание
- •1. Структура курсовой работы 5
- •2. Корреляционный анализ 6
- •3. Интерполирование функций 21
- •Введение
- •1. Структура курсовой работы
- •2. Корреляционный анализ
- •2.1. Теоретические сведения
- •2.2.Линейная корреляция
- •2.3. Линейный регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов
- •2.3.1. Метод наименьших квадратов
- •Требуется определить коэффициент эмпирической формулы
- •2.3.2. Анализ уравнения регрессии
- •2.4. Представление экспериментальных данных формулами без использования мнк
- •2.4.1. Выбор эмпирической формулы. Метод выравнивания.
- •2.5. Определение параметров эмпирической формулы
- •2.5.1. Метод выбранных точек
- •2.5.2. Метод средних
- •3. Интерполирование функций
- •3.1. Постановка задачи интерполирования
- •3.2. Параболическое интерполирование
- •3.3. Метод Лагранжа
- •3.4. Интерполяционные формулы Ньютона
- •3.4.1. Понятие о конечных разностях различных порядков
- •3.4.2. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •3.4.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •Конечные разности
- •2.5. Обратное интерполирование
- •Рекомендуемая литература
3.4.2. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
Будем искать многочлен Рn(х) степени п, удовлетворяющий условиям (3.2), в виде
|
Рп(х)= a0 + a1 (x – x0) + a2 (x – x0) (x – x1) + a3 (x – x0) (x – x1) (x – x2) + … + an (x – x0) (x – x1) (x – x2) …(x – xn-1), |
(3.15) |
где x0, x1, … xn — заданные значения аргумента х, причем xi — xi–1 = h = сопst (i=0,1, ... , n), коэффициенты a0, a1, .. , an нам неизвестны. Будем их определять, исходя из условий (3.2).
Положим в формуле (3.15) х =x0 . Тогда Рn(x0) = a0 . Однако, в силу условий (3.2), Рn(x0) = y0 . Следовательно, a0 = y0 .
Для определения a1 полагаем в (3.15) х = х1, после чего получим
Рn(x1) = a0 + a1 (x1 – x0).
Учитывая, что Рn(x1)
= y1
, a0
= y0
, (x1
– x0)
= h ,
можем записать
y1
= y0 +
a1h,
откуда
.
Однако y1
– y0 =
y0
— конечная
разность 1-го порядка, следовательно,
.
Далее, полагая х = х2, получим
Рn(x2) = a0 + a1 (x2 – x0) + a2 (x2 – x0) (x2 – x1).
Так как Рn(x2) = y2 , a0 = y0 , , (x2 – x0) = 2h, (x1 – x0) = h , запишем:
y2
= y0 +
2h + a22hh;
отсюда
a2
=
.
Но y0 = y1 – y2, поэтому
y2 – y0 – 2y0 = y2 – y0 – 2 (y1 – y0) = y2 – 2 y1 + y0 =2y0 .
Следовательно,
a2
=
.
Аналогичные дальнейшие вычисления (с учетом формулы {3.14), выражающей разности различных порядков через значения функции), позволяют записать остальные коэффициенты:
a3
=
,…
ak =
,…
an =
.
Подставив найденные выражения коэффициентов в формулу (3.15), получим
Рп(х) =
y0 +
(x
– x0)
+
(x
– x0)
(x – x1)
+
(x
– x0)
(x – x1)
(x – x2)
+ … +
+…+ (x – x0) (x – x1) (x – x2)… (x – xn–1). (3.16)
Это и есть первая интерполяционная формула Ньютона. Ее можно представить в несколько ином виде, более удобном для практического использования. Обозначим
= q.
Тогда
=
q — 1;
=
q — 2; …
= q – n + 1
и формула (3.16) приобретает вид
Рп(х)
= y0
+ qy0
+
2y0
+
3y0
+ … +
|
+…+
|
(3.17) |
Формулу (3.17) целесообразно использовать для интерполирования (экстраполирования) функции y=f(x) в окрестности начального значения x0, где q мало по абсолютной величине.
Если в формуле (3.17) принять п = 1, получим формулу линейного интерполирования:
Р1(х) = y0 + qy0 .
При n = 2 будем иметь формулу параболического, или квадратичного, интерполирования:
Р2(х) = y0 + qy0 + 2y0 .
При применении первой интерполяционной формулы Ньютона удобно пользоваться горизонтальной таблицей конечных разностей, так как тогда нужные значения разностей функции находятся в соответствующей горизонтальной строке таблицы.
Степень п многочлена Рn(х) на практике желательно выбирать так, чтобы конечные разности nyi были практически постоянными. За начальное значение x0 можно принимать любое табличное значение аргумента х.
