Презентация на тему "Интерполяция и аппроксимация"

Содержание

• 
  Слайд 1

  ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И АППРОКСИМАЦИЯ

  Кафедра Информационных технологий и управляющих систем Предмет «Вычислительные методы и их применение в ЭВМ» Лекция Доцент Стрельцова Г. А.

• 
  Слайд 2

  Введение

  Если зависимость y(x) представлена рядом табличных отсчетов yi(xi), то интерполяция значений y(x) – это вычисление значений y(x) при заданном x, расположенном в интервале между отсчетами. За пределами общего интервала определения y(x) , вычисление y(x) называют экстраполяцией (предсказанием значений функции). Аппроксимация в системах компьютерной математики – это получение приближенных значений какого - либовыражения.

• 
  Слайд 3

  Повестка дня

  Список изучаемых разделов: Интерполяция и ее виды. Особенности аппроксимации функций. Методы интерполяции и аппроксимации. Примеры решения задач интерполяции и аппроксимации в Maple Время, отводимое на каждый раздел: 5-10 минут.

• 
  Слайд 4

  Обзор

  Разделы лекции Интерполяция и ее виды Особенности аппроксимации функций Методы интерполяции и аппроксимации Примеры решений задач интерполяции и аппроксимациив Maple

• 
  Слайд 5

  Словарь терминов

  Интерполирующая функция – это функция F(x), которая принадлежит известному классу и принимает в узлах интерполяции те же значения, что и искомая y(x). Узлы интерполяции y(x)– это значения x в интервале [a, b] определения данной функции y(x), которые однозначно определены.

• 
  Слайд 6

  Интерполяция и ее виды

  Основная задача интерполирования. На отрезке [a, b] заданы n+1 точки x0, x1, … xi, … xn(узлы интерполяции) и значения функции y(x) в этих точках y(x0) = y0, y(x1) = y1, … y(xi) = yi, … y(xn) = yn . Требуется определить интерполирующую функцию F(x), которая: Относится к известному классу, Принимает в узлах интерполяции те же значения, что и y(x): F(x0) = y0, F(x1) = y1, … F(xi) = yi, … F(xn) = yn .

• 
  Слайд 7
  

  Геометрическое представление: Найти кривую y = F(x) определенного типа, проходящую через заданную систему точек M(xi, yi), где I =0,1,2,..n. В общем случае задача является неопределенной. Однако она становится однозначной, если вместо произвольной функции F(x) искать, например, полином Pn(x) степени, удовлетворяющий условиям Pn(x0) = y0, Pn(x1) = y1, … Pn (xi) = yi, … Pn (xn) = yn .

• 
  Слайд 8
  

  Геометрическое представление интерполяции 0 x0 x1 x2 xn x y Mi M0 M1 M2 Mn Mn-1 ………. …….. Y =F(x)

• 
  Слайд 9
  

  Основные виды интерполяционных полиномов: Канонический полином, Полином Ньютона, Полином Лангранжа, Полином Эйткена, Полином Чебышева.

• 
  Слайд 10

  Особенности аппроксимации функций

  Под аппроксимацией функциональных зависимостей подразумевается получение некоторой конкретной функции, вычисленные значения которой с некоторой точностью аналогичны аппроксимируемой зависимости. Обычно предпочитают найти одну зависимость, которая дает точное значение искомой функции y(x) в узловых точках в пределах погрешности вычислений по умолчанию. Для этого также используют степенные многочлены - полиномы или линейные функции.

• 
  Слайд 11
  

  Геометрическое представление аппроксимации 0 x0 x1 x2 xn x y Mi M0 M1 M2 Mn Mn-1 ………. …….. y(x)

• 
  Слайд 12

  Методы интерполяции и аппроксимации

  Полиномиальные Сплайновые Линейные Рациональные (отношение двух полиномов) Метод наименьших квадратов Тригонометрические (рядами Фурье).

• 
  Слайд 13

  Примеры решений задач интерполяции и аппроксимациив Maple

  Пример. Найти приближенное значение функции z(t) при заданном значении аргумента в табличной форме в точках x = 1, 1.5, 2. построить график найденной зависимости y(x). Решение. >t:=[данные из таблицы]; >z:=[данные из таблицы]; >x;=[1, 1.5, 2.0]; >interp(t,z,x);

• 
  Слайд 14
  

  >z:=y→interp(t,z,x); >for i from 1 to 3 do x[i]:=z(x[i]); end do; >l:=[[t[n], z[n] Sn=1..9]; > plot(l,z(y)], y=0.66..3.12,style=[point, line], symbol=circle) Задача сплайн-интерполяции Используется функция spline(X, Y, x, method), где параметр method определяет вид сплайна. В качестве данного параметра используются ключевые слова linear, quadratic, cubic, quadric или числа 1,2 3, 4. Если параметр не указан, то используется кубический сплайн.

• 
  Слайд 15
  

  Решение : > spline(t, z, y); > zs:=y →spline(t, z, y); > for I from 1 to 3 do xs[i]:=zs(x[i]); end do; ZSL:=y→spline(t, z, y, l); > l:=[[t[n], z[n] Sn=1..9]; > plot(l, zs(y), zsl(y)], y=0.66..3.12, style [point, line, line], symbol=circle)

• 
  Слайд 16

  ВЫВОДЫ

  Рассмотренные вопросы Примеры решений в Maple. Практические работы Примеры вычисленийв Maple.