РефератыМатематикаАпАппроксимация функций

Аппроксимация функций

Из курса математики известны 3 способа задания функциональных зависимостей:


1) аналитический


2) графический


3) табличный


Табличный способ обычно возникает в результате эксперемента.


Недостаток табличного задания функции заключается в том, что найдутся значения переменных которые неопределены таблицей. Для отыскания таких значений определяют приближающуюся к заданной функцию, называемой аппроксмирующей,
а действие замены аппроксимацией.









φ(х)


Аппроксимация
заключается в том, что используя имеющуюся информацию по f(x) можно рассмотреть другую функцию φ(ч) близкую в некотором смысле к f(x), позволяющую выполнить над ней соответствующие операции и получить оценку погрешность такой замены.

φ(х)- аппроксимирующая функция.


Интерполяция (частный случай аппроксимации)


Если для табличной функции y=f(x), имеющей значение x0
f(x0
) требуется построить аппроксимирующюю функцию j(x) совпадающую в узлах с xi
c заданной, то такой способ называется интерполяцией


При интерполяции, заданная функция f(x) очень часто аппроксимируется с помощью многочлена, имеющего общий вид


j(x)=pn
(x)=an
xn
+an-1
xn-1
+…+a0


В данном многочлене необходимо найти коэффициенты an
,an-1
, …a0
, так как задачей является интерполирование, то определение коэффициентов необходимо выполнить из условия равенства:


Pn
(xi
)=yi
i=0,1,…n


Для определения коэффициентов применяют интерполяционные многочлены специального вида, к ним относится и полином Лагранжа Ln
(x).


i¹j


В точках отличных от узлов интерполяции полином Лагранжа в общем случае не совпадает с заданной функцией .


Задание


С помощью интерполяционного полинома Лагранжа вычислить значение функции y в точке xc
, узлы интерполяции расположены равномерно с шагом Dх=4,1 начиная с точки х0
=1,3 даны значения функции y={-6.56,-3.77,-1.84,0.1,2.29,4.31,5.86,8.82,11.33,11.27}.


ГСА для данного метода



CLS


DIM Y(9)


DATA -6.56,-3.77,-1.84,0.1,2.29,4.31,5.86,8.82,11.33,11.27


X0 = 1.3: H = 4.1: N = 10: XC = 10


FOR I = 0 TO N - 1


1 X(I) = X0 + H * I


READ Y(I)


PRINT Y(I); X(I)


NEXT I


S1 = 0: S2 = 0: S3 = 0: S4 = 0


FOR I = 0 TO N - 1


2 S1 = S1 + X(I) ^ 2


S2 = S2 + X(I)


S3 = S3 + X(I) * Y(I)


S4 = S4 + Y(I)


NEXT I


D = S1 * N - S2 ^ 2


D1 = S3 * N - S4 * S2


D0 = S1 * S4 - S3 * S2


A1 = D1 / D: A0 = D0 / D


YC = A1 * XC + A0


PRINT "A0="; A0, "A1="; A1, "YC="; YC


FOR X = 0 TO 50 STEP 10


Y = A1 * X + A0


PRINT X, Y


NEXT X


END


XC= 10


Х Y


1.3 -6.56


5.4 -3.77


9.5 -1.84


13.6 .1


17.7 2.29


21.8 4.31


25.9 5.86


30 8.82


34.1 11.33


38.2 11.27


S=-1.594203


АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ.





В инженерной деятельности часто возникает необходимость описать в виде функциональной зависимости связь между величинами, заданными таблично или в виде набора точек с координатами (xi
,yi
), i=0,1,2,...n,
где n
- общее количество точек. Как правило, эти табличные данные получены экспериментально и имеют погрешности. При аппроксимации желательно получить относительно простую функциональную зависимость (например, полином), которая позволила бы "сгладить" экспериментальные погрешности, получить промежуточные и экстраполяционные значения функций, изначально не содержащиеся в исходной табличной информации.

Графическая интерпретация аппроксимации.


Эта функциональная (аналитическая) зависимость должна с достаточной точностью соответствовать исходной табличной зависимости. Критерием точности или достаточно "хорошего" приближения могут служить несколько условий.


Обозначим через fi
значение, вычисленное из функциональной зависимости для x=xi
и сопоставляемое с yi
.


Одно из условий согласования можно записать как


S =
(fi
-yi
)  min ,


т.е. сумма отклонений табличных и функциональных значений для одинаковых x=xi
должна быть минимальной (метод средних). Отклонения могут иметь разные знаки, поэтому достаточная точность в ряде случаев не достигается.


Использование критерияS =
|fi
-yi
|  min ,
также не при

емлемо, т.к. абсолютное значение не имеет производной в точке минимума.


Учитывая вышеизложенное, используют критерийнаименьших квадратов
, т.е. определяют такую функциональную зависимость, при которойS =
(fi
-yi
)2
, (1)


обращается в минимум.


В качестве функциональной зависимости рассмотрим многочлен


f(x)=C0
+C1
X+C2
X2
+...+CM
XM
. (2)


Формула (1) примет вид S =
( C0
+C1
Xi
+C2
Xi
2
+...+CM
Xi
M
- Yi
) 2


Условия минимума S можно записать, приравнивая нулю частные производные S по независимым переменным С0,
С1
,...СМ
:


SC0
= 2
( C0
+C1
Xi
+C2
Xi
2
+...+CM
Xi
M
- Yi
) = 0 ,


SC1
= 2
( C0
+C1
Xi
+C2
Xi
2
+...+CM
Xi
M
- yi
) Xi
= 0 ,
(3)


SCM
= 2
( C0
+C1
Xi
+C2
Xi
2
+...+CM
Xi
M
- Yi
) Xi
M
= 0 ,


Тогда из (3) можно получитьсистему нормальных уравнений


C0
(N+1) + C1
Xi
+C2
Xi
2
+...+ CM
Xi
M
=
Yi
,


C0
Xi
+C1
Xi
2
+C2
Xi
3
+...+ CM
Xi
M+1
=
Yi
Xi
,
(4)


C0
Xi
M
+C1
Xi
M+1
+C2
Xi
M+2
+...+ CM
Xi
2M
=
Yi
Xi
M
.


Для определения коэффициентов Сi
и, следовательно, искомой зависимости (2) необходимо вычислить суммы и решить систему уравнений (4). Матрица системы (4) называется матрицей Грама и является симметричной и положительно определенной. Эти полезные свойства используются при ее решении.






























(N+1)
Xi
Xi
2
...
Xi
M
Yi
Xi
Xi
2
Xi
3
...
Xi
M+1
Yi
Xi
...
...
...
...
...
...
Xi
M
Xi
M+1
Xi
M+2
...
Xi
2M
Yi
Xi
M

Нетрудно видеть, что для формирования расширенной матрицы (4а) достаточно вычислить только элементы первой строки и двух последних столбцов, остальные элементы не являются "оригинальными" и заполняются с помощью циклического присвоения.


Задание


Найти коэффициенты прямой и определить значение функции y{-6.56,-3.77, -1.84,0.1,2.29,4.31,5.56,8.82,11.33,11.27}, x0=1.3 h=4.1, и определить интеграл заданной функции.



Программа


¦CLS


¦XC = 10: X0 = 1.3: H = 4.1: N = 10


¦DIM Y(9): DIM X(9)


¦DATA -6.56,-3.77,-1.84,0.1,2.29,4.31,5.86,8.82,11.33,11.27


¦FOR I = 0 TO N - 1


¦X = X0 + H * I:


¦X(I) = X


¦READ Y(I)


¦PRINT X(I), Y(I)


¦NEXT I


¦S1 = 0: S2 = 0: S3 = 0: S4 = 0


¦I = 0


¦10 S1 = S1 + X(I) ^ 2:


¦S2 = S2 + X(I):


¦S3 = S3 + X(I) * Y(I):


¦S4 = S4 + Y(I)


¦I = I + 1


¦IF I <= N - 1 THEN 10


¦D = S1 * N - S2 ^ 2:


¦D1 = S3 * N - S2 * S4:


¦D0 = S1 * S4 - S2 * S3


¦A1 = D1 / D:


¦A0 = D0 / D


¦Y = A1 * XC + A0


¦PRINT TAB(2); "КОЭФФИЦИЕНТ ПРЯМОЙ В ТОЧКЕ A0="; A0,


¦PRINT TAB(2); "КОЭФФИЦИЕНТ ПРЯМОЙ В ТОЧКЕ A1="; A1,


¦PRINT TAB(2); "ЗНАЧЕНИЕ ФУНКЦИИ В ТОЧКЕ XC Y="; Y


¦FOR X = 10 TO 50 STEP 10


¦Y = A1 * X + AO


¦PRINT X, Y


¦NEXT X


¦FOR I = 1 TO N - 1


¦S = S + Y(I): NEXT I


¦D = H / 2 * (Y(0) + Y(N - 1) + 2 * S)


¦PRINT "ЗНАЧЕНИЕ ИНТЕГРАЛА ПО МЕТОДУ ТРАПЕЦИИ D="; D


Ответы


Х Y


1.3 -6.56


5.4 -3.77


9.5 -1.84


13.6 .1


17.7 2.29


21.8 4.31


25.9 5.86


30 8.82


34.1 11.33


38.2 11.27


КОЭФФИЦИЕНТ ПРЯМОЙ В ТОЧКЕ A0=-6.709182


КОЭФФИЦИЕНТ ПРЯМОЙ В ТОЧКЕ A1= .5007687


ЗНАЧЕНИЕ ФУНКЦИИ В ТОЧКЕ XC Y=-1.701495


10 5.007687


20 10.01537


ЗНАЧЕНИЕ ИНТЕГРАЛА ПО МЕТОДУ ТРАПЕЦИИ D= 166.9725

Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Аппроксимация функций

Слов:1366
Символов:10898
Размер:21.29 Кб.