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文檔簡介
第五章插值法
Lagrange插值
Newton插值
Hermite插值1為什么需要插值?
函數(shù)表達式復(fù)雜,不便于計算和進行理論分析;
沒有函數(shù)表達式,只給出離散樣點.
找簡單函數(shù)近似,即函數(shù)逼近.
函數(shù)逼近常用方法:插值法,曲線擬合法.插值法:多項式插值,三角多項式插值.2已知函數(shù)f(x)在區(qū)間[a,b]上(n+1)個不同點x0,x1,x2,…,xn
處的函數(shù)值yi=f(xi)(i=0,1,2,…,n),求函數(shù)n(x),使其滿足(1)n(x)為至多n次多項式,即(2)滿足插值條件n(x):插值多項式xi:插值節(jié)點[a,b]:插值區(qū)間§1Lagrange插值3First-ordersecond-orderthird-order幾何意義:n次多項式插值就是過(n+1)個點(xi,f(xi))(i=0,1,…,n),作一條多項式曲線y=n(x)近似曲線y=f(x).4三個基本問題插值多項式n(x)是否存在唯一?若n(x)存在,截斷誤差f(x)-n(x)=?如何求n(x)?5插值多項式n(x)的存在唯一性
n次多項式n(x)有(n+1)個待定系數(shù)ai
(i=0,1,2,…,n),插值條件n(xi)=f(xi)=yi
(i=0,1,2,…,n)也是(n+1)個,恰好給出(n+1)個方程.6即系數(shù)矩陣A的行列式是Vandermonde行列式,其值為當插值節(jié)點xi(i=0,1,2,…,n)互不相同時,此行列式不為0,即系數(shù)矩陣A可逆.因此ai
(i=0,1,2,…,n),存在唯一,即n(x)存在唯一.7插值余項與誤差估計截斷誤差或插值余項定理若則存在(a,b),使得證明故其中K(x)是與x有關(guān)的待定函數(shù).如何求K(x)?8現(xiàn)把x看成是[a,b]上的固定點,作輔助函數(shù)即F(t)在[a,b]上有n+2個零點.根據(jù)Rolle定理,F(t)在F(t)的兩個零點之間至少有一個零點,故F(t)在(a,b)內(nèi)至少有(n+1)個零點.對F(t)再應(yīng)用Rolle
定理,可知F(t)在(a,b)內(nèi)至少有n個零點.依此類推,F(n+1)(t)在(a,b)內(nèi)至少有一個零點,記之為(a,b),使得則9因此若則10當n=1時,線性插值余項為當n=2時,拋物線插值余項為11求L1(x)(1)至多1次多項式;(2)已知
Lagrange方法求插值多項式當用Lagrange方法求插值多項式時,其n次插值多項式記為Ln(x).
n=1的情形12x0x11次多項式1次多項式n=1
線性插值多項式L1(x)是過兩點(x0,y0),(x1,y1)的直線方程13已知求L2(x)(1)至多2次多項式;(2)
二次插值多項式14n=22次多項式2次多項式2次多項式
二次插值多項式15l1(x)f(x1)l2(x)f(x2)l0(x)f(x0)x0x1x2
二次插值多項式L2(x)16已知求Ln(x)(1)至多n次多項式;(2)插值節(jié)點插值多項式
n次Lagrange插值多項式17其中l(wèi)i
(x)為插值基函數(shù)n次多項式
n次Lagrange插值多項式18例已知函數(shù)y=lnx
的函數(shù)表如下xi2.56492.48492.39792.3026f(xi6391分別用Lagrange線性插值和拋物線插值求ln11.5的近似值,并估計誤差.解線性插值.取兩個節(jié)點x0=11,x1=12,插值函數(shù)為計算器19拋物線插值.取x0=11,x1=12,x1=13,插值多項式為2021例已知函數(shù)y=lnx
的函數(shù)表如下xi2.56492.48492.39792.3026f(xi6391分別用Lagrange線性插值和拋物線插值求ln11.5的近似值,并估計誤差.解線性插值.取兩個節(jié)點x0=11,x1=12,插值函數(shù)為計算器X=[11,12]Y=[2.3979,2.4849]pp=polyfit(X,Y,1)ln11dot5=polyval(pp,11.5)22例已知函數(shù)y=lnx
的函數(shù)表如下xi2.56492.48492.39792.3026f(xi6391分別用Lagrange線性插值和拋物線插值求ln11.5的近似值,并估計誤差.解計算器X=[11,12,13]Y=[2.3979,2.4849,2.5649]pp=polyfit(X,Y,2)ln11dot5=polyval(pp,11.5)拋物線插值.取x0=11,x1=12,x1=13,插值多項式為23由于插值基函數(shù)只與節(jié)點有關(guān)而與函數(shù)值無關(guān),因此當插值節(jié)點相同而函數(shù)值不同時,所有的Lagrange插值基函數(shù)均不變,此時用Lagrange插值多項式比較方便.當新增加插值節(jié)點時,用Lagrange插值多項式,則需要重新計算所有的插值基函數(shù),計算量大且應(yīng)用不方便.Lagrange插值Newton插值24線性插值多項式的另一表現(xiàn)形式§2Newton插值Newton插值公式25
差商定義一階差商(f(x)關(guān)于點xi,xj的一階差商)二階差商(f(x)關(guān)于點xi,xj
,xk的二階差商)一階差商的差商26
k階差商
差商定義27差商的性質(zhì)各階差商具有線性性,即若f(x)=ag(x)+bh(x),則有
k階差商可表為f(x0),f(x1),…,f(xk)的線性組合,例一階差商28二階差商29
3階以上的差商可用數(shù)學歸納法證明.30各階差商均具有對稱性,即改變節(jié)點的位置,差商值不變.若f(x)是n次多項式,則一階差商f[x,xi
]是(n1)次多項式.例31計算各階差商可按差商表計算1階差商2階差商3階差商
4階差商計算公式?32線性插值多項式的另一表現(xiàn)形式
Newton線性插值多項式Newton插值公式33
二次Newton插值多項式把二次插值多項式改寫成下列形式它與二次函數(shù)的通常形式是一樣的.兩者的系數(shù)有如下對應(yīng)關(guān)系.34利用3個插值條件來確定3個系數(shù)b0,b1,b2.令x=x0確定系數(shù)b0令x=x1確定系數(shù)b1
二次Newton插值多項式把二次插值多項式改寫成下列形式35令x=x2得到系數(shù)b2
二次Newton插值多項式把二次插值多項式改寫成下列形式36
二次Newton插值多項式37
n階Newton插值多項式38由一階差商定義得由二階差商定義得故Newton線性插值多項式余項39二次Newton插值多項式余項故40三次Newton插值多項式余項41一般地有n次Newton均差插值多項式Nn(x)余項Rn(x)42
Nn(x)的特點Nn(x)為至多n次多項式,因此Nn(x)是f(x)的n次插值多項式.43
n階Newton插值多項式系數(shù)bi(i=0,1,2,…,n)就是差商表中對角線上的元素.44
Newton插值多項式的優(yōu)點:增加一個節(jié)點,插值多項式只增加一項,即便于遞推計算,Newton插值計算量小于Lagrange插值.由插值多項式的唯一性知,n階Newton插值多項式和n階Lagrange插值多項式是一樣的,只是表現(xiàn)形式不同而已.45
Newton插值多項式的余項由插值多項式的唯一性得故46§3分段線性插值高次插值多項式的缺陷:Runge現(xiàn)象用Lagrange插值多項式
Ln(x)近似f(x),是否插值節(jié)點個數(shù)n越多,其逼近精度越高呢?回答是否定的!
20世紀初Runge給出了一個非常著名的例子采用等距節(jié)點插值.47Runge
函數(shù)48Runge
函數(shù)49如圖所示,Lagrange插值多項式L10(x)僅在區(qū)間中部能較好地逼近f(x),在其他部位差異較大,而且越接近區(qū)間端點,逼近效果越差.可以證明當節(jié)點個數(shù)n趨于無窮時,存在一個常數(shù)c,c0.726,使得當|x|c時,Ln(x)f(x)(n),而當|x|>c時{Ln(x)}發(fā)散.這一現(xiàn)象稱為Runge現(xiàn)象.50它表明用高次插值多項式Ln(x)近似f(x)效果不見得好,因而通常不用高次插值,而用分段低次插值.常用分段低次插值:分段線性插值,分段三次Hermite插值,三次樣條插值.51分段線性插值定義定義已知函數(shù)y=f(x)在區(qū)間[a,b]上的(n+1)個節(jié)點上的函數(shù)值yi=f(xi)(i=0,1,…,n),求插值函數(shù)(x),使得在每一個小區(qū)間上是線性函數(shù);(1)(2)(3)稱函數(shù)(x)為[a,b]上關(guān)于數(shù)據(jù)(xi,yi)(i=0,1,…,n)的分段線性插值函數(shù).52x0x1x2x3i(x)=ai
x+bi分段線性插值53分段線性插值根據(jù)Newton插值公式可寫出(x)的分段表達式54分段線性插值55分段線性插值的誤差估計定理
如果f(x)在[a,b]上二階連續(xù)可微,則分段線性插值函數(shù)(x)的余項有以下估計其中56在每個小區(qū)間[xi,xi+1](i=0,1,…,n)上,(x)是f(x)的線性插值函數(shù),故對任意x[xi
,xi+1]有證明故而57分段線性插值分段線性插值簡單易行,收斂性,穩(wěn)定性有保證.沒有光滑性,一階導(dǎo)數(shù)不連續(xù).可用更高階的分段插值來得到連續(xù)導(dǎo)數(shù),如三次樣條插值.58
Hermite插值多項式求
H(x).(1)至多(2n+1)次多項式;(2)§4Hermite插值已知H(x):Hermite插值多項式59(2n+1)次多項式(2n+1)次多項式Hi(x),hi(x)(i=0,1,2,…,n):Hermite插值基函數(shù)60其中l(wèi)i
(x)是Lagrange插值基函數(shù).(2n+1)次多項式61其中l(wèi)i
(x)是Lagrange插值基函數(shù).(2n+1)次多項式62
Hermite插值多項式63n=1兩個節(jié)點的三次Hermite插值多項式6465插值余項與誤差估計截斷誤差或插值余項定理若則存在(a,b),使得證明故其中K(x)是與x有關(guān)的待定函數(shù).如何求K(x)?66現(xiàn)把x看成是[a,b]上的固定點,作輔助函數(shù)即F(t)在[a,b]上有n+2個零點.根據(jù)Rolle定理,F(t)在F(t)的兩個零點之間至少有一個零點,故F(t)在(a,b)內(nèi)至少有(n+1)+(n+1)個零點.對F(t)再應(yīng)用Rolle
定理,可知F(t)在(a,b)內(nèi)至少有(2n+1)
個零點.依此類推,F(2n+2)(t)在(a,b)內(nèi)至少有一個零點,記之為(a,b),使得則67因此若則68兩個節(jié)點的三次Hermite插值多項式的截斷誤差69定理滿足的2n+1階Hermite插值多項式是唯一存在的.因為H(x)為至多2n+1次多項式,故H(2n+2)(x)=0.從而
Hermite插值多項式的唯一性證明假設(shè)H(x)與H(x)是滿足相同插值條件的2n+1次Hermite多項式,H(x)也是H(x)的(2n+1)次Hermite插值多項式.由余項公式H(x)=H(x)70分段三次Hermite插值定義
給定函數(shù)表求分段三次Hermite插值函數(shù)H(x),使其滿足(1)(2)在每個小區(qū)間
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