
- •Приближение функций.
- •Интерполирование.
- •Классическая постановка задачи интерполирования.
- •Интерполирование полиномами.
- •Построение интерполяционного полинома в форме Лагранжа.
- •Интерполяционный полином в форме Ньютона.
- •Погрешность интерполирования.
- •О сходимости интерполяционного процесса.
- •Интерполяционный полином Эрмита.
- •Интерполирование сплайнами.
- •Определение кубического сплайна.
- •Формулировка системы уравнений для коэффициентов кубического сплайна.
- •Редукция системы.
- •Замечание о решении системы.
- •Сходимость и точность интерполирования сплайнами.
- •Метод наименьших квадратов.
Погрешность интерполирования.
Поставим
вопрос о том, насколько хорошо
интерполяционный полином
приближает функцию
на отрезке
,
то есть попытаемся оценить погрешность
(остаточный член)
,
.
Сразу же отметим, что по определению интерполяционного полинома
при
,
поэтому
речь идет об оценке
при значениях
.
Для
того, чтобы это сделать, следует ввести
дополнительно предположение о гладкости
функции
.
Предположим, что
имеет
непрерывную производную на отрезке
.
В
силу
можно представить
в виде:
,
где
-полином степени
:
.
Зафиксируем
произвольное значение
и рассмотрим вспомогательную функцию
от переменной
:
,
заданную
на отрезке
и содержащую переменную
в качестве параметра. В силу своего
определения функция
обязана обращаться в нуль в узлах
интерполирования при
и кроме того при
,
т. е. как функция аргумента
она имеет
нуля:
,
,
.
Если
, то все ее нули также лежат на отрезке
.
Если
то эти нули, вообще говоря, принадлежат
отрезку
,
а если
,
то они находятся на отрезке
.
Объединяя эти три случая, скажем, что
указанные нули функции
принадлежат отрезку
,
где
.
Согласно
известной теореме Ролля можно утверждать,
что производная
имеет по крайней мере
нуль на отрезке
(эти нули перемежаются с нулями самой
функции
).
Повторяя это рассуждение, заключаем,
что
имеет по крайней мере
нулей на отрезке
,
-
нуль и, наконец,
обращается хотя бы один раз в нуль в
некоторой точке
,
то есть
.
Учитывая,
что
производная полинома степени
тождественно равна нулю, получаем, что
;
и соответственно
.
Формула
не позволяет вычислить погрешность,
поскольку точное значение аргумента
нам неизвестно. Однако с ее помощью
погрешность можно оценить:
,
где
.
Обсудим
роль полинома
в оценке . На отрезке
он имеет
нуль, а его значения между этими нулями
сравнительно невелики, но, когда точка
выходит за пределы отрезка
и удаляется от точки
влево или от точки
вправо,
оценка ухудшается из-за быстрого роста
функции
.
Это хорошо видно на рис. 2, где в качестве
примера приведен график функции
с корнями
,
,
,
:
.
Ее
наибольшее по модулю значение на отрезке
равно единице. Однако уже в точках
за пределами отрезка полином
принимает значение
.
Из
сказанного можно сделать следующий
вывод. Если
,
то множитель
не обесценивает оценку . Такой случай
называют собственно интерполяцией
.
Противоположный случай, когда точка
лежит вне отрезканазывают
экстраполяцией функции
.
Отмеченная выше особенность поведения
полинома
резко ухудшает
оценку при экстраполяции. Поэтому на
практике экстраполяции избегают или
ограничиваются многочленами невысокой
степени
,
когда рост функции
не настолько критичен.
Задача 4.
Написать
мажорантную оценку для погрешности
при вычислении приближенного значения
в точке
с помощью интерполяционного полинома
второй степени
. Сравнить ее с погрешностью ,
подсчитанной непосредственно.
Формула для погрешности принимает в данном случае вид:
,
.
Она правильно
определяет знак погрешности, но не
позволяет вычислить ее величину,
поскольку значение аргумента
неизвестно. Чтобы получить мажорантную
оценку погрешности , нужно заменить
на его наибольшее значение – единицу.
В результате будем иметь:
.
Эта оценка согласуется с величиной погрешности , вычисленной «в лоб».