background image

1

Aproksymacja  funkcji

background image

2

Aproksymacja oznacza przybli

Ŝ

anie.

Funkcja aproksymuj

ą

ca powinna by

ć

okre

ś

lona na tym samym zbiorze 

argumentów, co funkcja aproksymowana.

W matematyce aproksymacja oznacza zast

ę

powanie obiektów innymi 

obiektami, z reguły o prostszej strukturze.

Wykonanie aproksymacji wymaga okre

ś

lenia:

- funkcji aproksymowanej – zwykle funkcja dyskretna,

- zbioru funkcji, z których wybieramy funkcj

ę

aproksymuj

ą

c

ą

,

- kryterium oceny jako

ść

aproksymacji.

background image

3

Kryterium okre

ś

laj

ą

ce jako

ść

aproksymacji

Jest to warunek osi

ą

gni

ę

cia warto

ś

ci minimalnej przez funkcj

ę

ę

du, która jest  

zale

Ŝ

na od funkcji aproksymowanej i aproksymuj

ą

cej.

Interpolacja jest szczególnym przypadkiem aproksymacji.

Interpolacja

background image

4

Dane s

ą

to warto

ś

ci funkcji f (x) 

zapisane jako

 

n

i

x

f

y

i

i

,...,

2

,

1

,

0

)

(

=

=

Nale

Ŝ

y znale

źć

funkcj

ę

F (x) okre

ś

lonej klasy, która przyjmuje w w

ę

złach 

interpolacji te same warto

ś

ci co funkcja interpolowana

 

n

i

x

f

y

i

i

,...,

2

,

1

,

0

)

(

=

=

 

n

i

y

x

F

i

i

...,

,

1

,

0

)

(

=

=

czyli

Interpolacja: odcinkami, wielomianami pot

ę

gowymi Lagrange’a, wielomianami 

Newtona, ró

Ŝ

nicami sko

ń

czonymi, funkcjami sklejanymi

background image

5

Interpolacja wielomianami Lagrange’a

Nale

Ŝ

y znale

źć

dla danej funkcji f (·) taki wielomian pot

ę

gowy stopnia nie wy

Ŝ

szego ni

Ŝ

oznaczanego przez 

 

)

(

n

L

którego warto

ś

ci w  + 1 zadanych punktach 

 

n

i

x

i

...,

,

1

,

0

,

=

s

ą

równe odpowiednim warto

ś

ciom funkcji, co oznacza, 

Ŝ

e

 

n

i

dla

x

f

x

L

i

i

n

...,

,

1

,

0

)

(

)

(

=

=

 

n

i

x

i

...,

,

1

,

0

,

=

Punkty

w

ę

zły interpolacji

background image

6

Wielomiany Lagrange’a

 

)

(

)

(

)

(

0

x

L

y

x

L

n

i

n

i

i

n

=

=

 

)

)...(

)(

)...(

)(

(

)

)...(

)(

)....(

)(

(

)

(

1

1

1

0

1

1

1

0

)

(

n

i

i

i

i

i

i

i

n

i

i

n

i

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

=

+

+

Dla n = 2   i = 0, 1, 2 mamy

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

0

1

0

2

1

)

2

(

0

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

=

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

1

0

1

2

0

)

2

(

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

=

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

1

2

0

2

1

0

)

2

(

2

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

=

background image

7

Przykład

Dane

i

 

i

y

 

-1