Интерполяционные многочлены ньютона. Интерполяционные формулы ньютона Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона

При получении интерполяционных формул Ньютона, которые используются для тех же целей, что и формула Лагранжа, сделаем дополнительное предположение, что рассматриваются равноотстоящие значения аргумента. Итак, пусть значения функции у = f (x ) заданы для равноотстоящих значений x 0 , x 1 = x 0 + h, …, x n = x 0 + nh. Этим значениям аргументов будут соответствоватьзначенияфункции: у 0 = f(x 0),у 1 = f(x 1), …, y n = f(x n).

Запишем искомый многочлен в виде

F(x ) = a 0 + a 1 (x - x 0) + a 2 (x - x 0)(x - x 1) + a 3 (x - x 0)(x - x 1)(x - x 2) + …

…+ a n (x - x 0)(x - x 1)…(x - x n -1) (3.9)

Для определения коэффициентов a 0 , a 1 ,..., а n положим в (3.9) х = х 0 . Тогда у 0 = F (x 0)=а 0 . Далее, полагая x=x 1 , получим у 1 = F (x 1) = a 0 + а 1 h , откуда

a 1 =

Продолжая вычисления коэффициентов, положим х = х 2 . Тогда

y 2 = y 0 + 2h + a 2 2hh , y 2 – 2Δy 0 = a 2 2h 2 ;

y 2 – 2y 1 + 2y 0 – y 0 = y 2 – 2y 1 + y 0 = a 2 2h 2 .

Исходя из (3.8), получаем y 2 – 2y 1 + y 0 = Δ 2 y 0.

Точно так же получим

Аналогичные дальнейшие вычисления позволяют записать общую формулу для любого коэффициента а k:

Подставим найденные выражения коэффициентов в формулу (3.9), получим

Полученная формула и называется первой интерполяционной формулой Ньютона.

Для практического использования формулу Ньютона (3.10) обычно записывают в преобразованном виде. Для этого введем обозначение

отсюда х = х 0 + ht .

Выразим через t множители, входящие в формулу (3.10):

………………………..

Подставив полученные выражения в формулу (3.10), окончательно получаем

Выражение (3.11) представляет окончательный вид первой интерполяционной формулы Ньютона.

Пример . Приняв шаг h = 0,05,построить на отрезке интерполяционный полином Ньютона для функции y = e x ,заданной табл. 3.3.

Таблица 3.3

Заметим, что в столбцах разностей, следуя обычной практике, мы не отделяем запятой десятичные разряды, которые ясны из столбца значений функций.

Так как разности третьего порядка практически постоянны, то в формуле (3.11) полагаем n = 3. Приняв х 0 = 3,50 и у 0 = 33,115, будем иметь:

Первая интерполяционная формула Ньютона неудобна для интерполирования функции в конце таблицы, где число значений разностей мало. В этом случае применяется вторая интерполяционная формула Ньютона, которую мы сейчас и рассмотрим.

Напишем искомый интерполяционный многочлен в виде

Как и ранее, коэффициенты а 0 , а 1 ,… а n определяются из условия F (x i) = y i . Положим в (3.12) х = х n . Тогда a 0 = y n .

Точно так же, полагая x = x n -1 , получим y n -1 = y n +a 1 (x n -1 - x n) ,

а так как x n -1 – x n = - h , то

Числитель последнего выражения можно представить так:

y n – y n -1 – (y n -1 - y n -2 )= Δy n -1 - Δy n -2 = Δ 2 y n -2 .

Продолжая аналогичные вычисления, получим общую формулу для коэффициентов

После подстановки в (3.12) всех значений коэффициентов эта формула примет вид

Это и есть вторая интерполяционная формула Ньютона. Для удобства применения ее, как и первую, преобразуют, введя обозначения

= t или x = x n + th .

Выразим теперь через t множители в формуле (3.13):

……………………………………………..

Произведя такую замену, окончательно получим:

Пример . По табл. 3.5 значений семизначных логарифмов для чисел от 1000 с шагом 10 найти lg 1044.

Таблица 3.5

x	y	Δy	Δ 2 y	Δ 3 y
	3,0000000 3,0043214 3,0086002 3,0128372 3,0170333 3,0211893		-426 -418 -409 -401

Примем x n = 1050,y n = 3,0211893;Δ y n-1 = 0,0041560;

Δ 2 y n -2 = - 0,0000401;Δ 3 y n -3 = 0,0000008.Тогда для x = 1044 получаем

Как первая, так и вторая интерполяционные формул Ньютона могут быть использованы для экстраполирования функций, т. е. для нахождения значений функций для значений аргументов х , лежащих вне пределов таблицы. Еслизначение x < x 0 и значение x близко к x 0 , то выгодно применять первую интерполяционную формулу Ньютона, причем

Еслиже x > x 0 и x близко кх п , то удобнее пользоваться второй интерполяционной формулой Ньютона, причем

Таким образом, первая интерполяционная формула Ньютона обычно используется для интерполирования вперед и экстраполирования назад, а вторая интерполяционная формула Ньютона, наоборот, – используется для интерполирования назад и экстраполирования вперед.

Пример . Имея табл. 3.6 значений и разностей,у= sin х : в пределах отх = 15° дох = 55° с шагом h = 5° , найти sin 14° и sin 56° .

Таблица 3.6

x (0 C)	y	Δy	Δ 2 y	Δ 3 y
	0,2588 0,3420 0,4226 0,5000 0,5736 0,6428 0,7071 0,7660 0,8192	832 532	-26 -32 -38 -44 -49 -54 -57	-6 -6 -6 -5 -5 -3

Решение . Для вычисления sin14 0 примем x 0 = 15 0 и x = 14 0 , отсюда t = (14–15)/5 = – 0,2.

Здесь следует выполнить экстраполирование назад, поэтому применим первую интерполяционную формулу Ньютона и подчеркнутые одной чертой конечные разности:

sin14 0 = 0,2588 + (– 0,2)0,0832+ (– 0,0026) +

+ (–0,0006) = 0,242.

Для отыскания sin56 0 примем x n = 55 0 и x = 56 0 , отсюда t = .

Применяя вторую интерполяционную формулу Ньютона (3.14) и, используя дважды подчеркнутые разности, будем иметь:

sin56 0 = 0,8192+ 0,2·0,0532+ (- 0,0057)+ (- 0,0003)= 0,83.

Всем привет. Довольно недавно я столкнулся с проблемой на своем новом телефоне, для решения которой мне нужно было достать из прошивки некоторые APK файлы. Поискав в интернете способы решения этой проблемы, я наткнулся на на одну интересную утилиту, которая мне помогла решить эту проблему.

Для работы нам понадобятся: ext4_unpacker_exe.zip ext2explore-2.2.71.zip
Разбираем прошивку Android Распаковываем *.zip архив с прошивкой в любую папку.Запускаем утилиту ext4_unpacker.exe и выбираем файл system.img.

После открытия файла, нажимаем на кнопку сохранить как.

Пишем имя файла с расширением .ext4 (например system.ext4 ).

После завершения распаковки запустите утилиту ext2explore.exe от имени администратора (важно! ).В вкладке File выб…

Программа разделена на два потока в одном из которых выполняется сортировка, а в другом перерисовка графического интерфейса. После нажатия на кнопку «Сортировать», в программе вызывается метод «RunSorting», в котором определяется алгоритм сортировки и создается новый поток с запущенным в нем процессом сортировки.
private void RunSo…

Сегодня я хочу показать свой Качер, который я делал на прошлых зимних каникулах. Описывать весь процесс изготовления не буду, так как в интернете есть много статей. Напишу только об основных его параметрах.

Ниже несколько фото сделанных во время сборки устройства.

Катушка намотана проводом 0,08 мм примерно 2000 витков на ПВХ трубе диаметром 50 мм и высотой 200 мм.

В качестве терминала была использована пластина из старого жесткого диска. Все остальное собиралось по схеме которая находится в самом низу страницы.

Первый вариант питался от блока питания старого компьютера, напряжением 12 В. Затем же был сделан отдельный блок питания, напряжением в 30 В и со встроенным охлаждением.

Схема устройства:

Совместное использование ресурсов (CORS) — это спецификация W3C, которая позволяет осуществлять междоменную связь в браузере. Создавая поверх объекта XMLHttpRequest, CORS позволяет разработчикам работать с одинаковыми идиомами как запросы с одним доменом. Вариант использования для CORS прост. Представьте, что на сайте alice.com есть некоторые данные, которые сайт bob.com хочет получить. Этот тип запроса традиционно не допускается в соответствии с той же политикой происхождения браузера. Однако, поддерживая запросы CORS, alice.com может добавить несколько специальных заголовков ответов, которые позволяют bob.com получать доступ к данным. Как видно из этого примера, поддержка CORS требует координации между сервером и клиентом. К счастью, если вы являетесь разработчиком на стороне клиента, вы защищены от большинства этих деталей. В остальной части этой статьи показано, как клиенты могут выполнять запросы с кросс-началом и как серверы могут настраивать себя для поддержки CORS. Продолжени…

Рассмотрим понятие конечных разностей.

Пусть задана функция у=f{x) на отрезке [х 0 , х„], который разбит на п одинаковых отрезков (случай равноотстоящих значений аргумента): Ax=h = const. Для каждого узла х 0 , х, =х 0 + /г, ..., х„ =х () + п h определены значения функции в виде

Введем понятие конечных разностей.

Конечные разности первого порядка

Конечные разности второго порядка Аналогично определяются конечные разности высших порядков:

Конечные разности функций удобно располагать в таблицах, которые могут быть диагональными (табл. 5.1) или горизонтальными (табл. 5.2).

Диагональная таблица

Таблица 5.1

Горизонтальная таблица

Таблица 5.2

						а 5 у,
						А 5 Уо
					а 4 у.

Первая интерполяционная формула Ньютона

Пусть для функции у=/(х) заданы значения у, =/(х,) для равностоящих значений независимых переменных:

где h - шаг интерполяции.

Необходимо найти полином Р„{х) степени нс выше п, принимающий в точках (узлах) х, значения:

Интерполирующий полином ищется в виде:

Задача построения многочлена сводится к определению коэффициентов а, из условий:

Полагаем в (5.13) х=х 0 , т. к. второе, третье и другие слагаемые равны 0, то

Найдем коэффициент а { .

Приэс=Х1 получим:

Для определения а 2 составим конечную разность второго порядка. При х=х 2 получим:

Аналогично можно найти другие коэффициенты. Общая формула имеет вид:

Подставляя эти выражения в формулу (5.13), получаем:

где х„ у х - узлы интерполяции; х - текущая переменная; h - разность между двумя узлами интерполяции; h - величина постоянная, т. е. узлы интерполяции равно отстоят друг от друга.

Этот многочлен называют интерполяционным полиномом Ньютона для интерполяции в начале таблицы (интерполирование «вперед»), или первым полиномом Ньютона.

Для практического использования этот полином записывают в преобразованном виде, вводя обозначение t=(х - x 0)/h, тогда

Эта формула применима для вычисления значений функции для значений аргументов, близких к началу интервала интерполирования.

Блок-схема алгоритма метода Ньютона для интерполирования «вперед» приведена на рис. 5.3, программа - в приложении.

Пример 5.3. Дана таблица значений теплоемкости вещества в зависимости от температуры C p =f{T) (табл. 5.3).

Таблица 5.3

Воспользуемся формулой (5.16):

Рис. 5.3.

После выполнения преобразований получим интерполяционный многочлен вида:

Полином имеет третью степень и дает возможность вычисления при помощи найденной формулы значения у для неизвестного х.

Пример 5.4. В табл. 5.3.1 приведены значения теплоемкости в зависимости от температуры. Определить значение теплоемкости в точке Г=450 К.

Воспользуемся первой интерполяционной формулой Ньютона. Конечные разности рассчитаны в предыдущем примере (табл. 5.3.2), запишем интерполяционный многочлен при х=450 К:

Таким образом, теплоемкость при температуре 450 К будет

Значение теплоемкости при Г=450 К получили такое же, что и рассчитанное по формуле Лагранжа.

Вторая интерполяционная формула Ньютона

Для нахождения значений функций в точках, расположенных в конце интервала интерполирования, используют второй интерполяционный полином Ньютона. Запишем интерполяционный многочлен в виде

Коэффициенты а 0 , а ь ..., а„ определяем из условия:

Полагаем в (5.18) х=х„, тогда

Полагаем х =х„_|, тогда следовательно,

Если x = x n - 2 i то

Аналогично можно найти другие коэффициенты многочлена (5.18):

Подставляя эти выражения в формулу (5.18), получим вторую интерполяционную формулу Ньютона, или многочлен Ньютона для интерполирования «назад»:

Введем обозначения:

Произведя замену в (5.19), получим:

Это вторая формула Ньютона для интерполирования «назад».

Пример 5.5. Вычислить теплоемкость (см. табл. 5.3) для температуры Г=550 К.

Воспользуемся второй формулой Ньютона (5.19) и соответствующими конечными разностями (см. табл. 5.4):

Следовательно, значение теплоемкости при температуре 550 К равно

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Московский государственный университет приборостроения и информатики Сергиево-Посадский филиал

Реферат на тему:

Интерполяционные формулы Ньютона

Выполнила: Бревчик Таисия Юрьевна

Студентка 2 курса группы ЭФ-2

1.Введение

2. Первая интерполяционная формула Ньютона

3. Вторая интерполяционная формула Ньютона

Заключение

Список литературы

Введение

Интерполямция, интерполимрование -- в вычислительной математике способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений.

Многим из тех, кто сталкивается с научными и инженерными расчётами, часто приходится оперировать наборами значений, полученных опытным путём или методом случайной выборки. Как правило, на основании этих наборов требуется построить функцию, на которую могли бы с высокой точностью попадать другие получаемые значения. Такая задача называется аппроксимацией. Интерполяцией называют такую разновидность аппроксимации, при которой кривая построенной функции проходит точно через имеющиеся точки данных.

Существует также близкая к интерполяции задача, которая заключается в аппроксимации какой-либо сложной функции другой, более простой функцией. Если некоторая функция слишком сложна для производительных вычислений, можно попытаться вычислить её значение в нескольких точках, а по ним построить, то есть интерполировать, более простую функцию.

Разумеется, использование упрощенной функции не позволяет получить такие же точные результаты, какие давала бы первоначальная функция. Но в некоторых классах задач достигнутый выигрыш в простоте и скорости вычислений может перевесить получаемую погрешность в результатах.

Следует также упомянуть и совершенно другую разновидность математической интерполяции, известную под названием «интерполяция операторов».

К классическим работам по интерполяции операторов относятся теорема Рисса -- Торина (Riesz-Thorin theorem) и теорема Марцинкевича (Marcinkiewicz theorem), являющиеся основой для множества других работ.

Рассмотрим систему несовпадающих точек () из некоторой области. Пусть значения функции известны только в этих точках:

Задача интерполяции состоит в поиске такой функции из заданного класса функций, что

Точки называют узлами интерполяции, а их совокупность -- интерполяционной сеткой.

Пары называют точками данных или базовыми точками.

Разность между «соседними» значениями -- шагом интерполяционной сетки. Он может быть как переменным, так и постоянным.

Функцию -- интерполирующей функцией или интерполянтом.

1. Первая интерполяционная формула Ньютона

1. Описание задачи. Пусть для функции заданы значения для равноотстоящих значений независимой переменной: , где - шаг интерполяции . Требуется подобрать полином степени не выше, принимающий в точках значения

Условия (1) эквивалентны тому, что при.

Интерполяционный полином Ньютона имеет вид:

Легко видеть, что полином (2) полностью удовлетворяет требованиям поставленной задачи. Действительно, во-первых, степень полинома не выше, во-вторых,

Заметим, что при формула (2) превращается в ряд Тейлора для функции:

Для практического использования интерполяционную формулу Ньютона (2) обычно записывают в несколько преобразованном виде. Для этого введём новую переменную по формуле; тогда получим:

где представляет собой число шагов , необходимых для достижения точки, исходя из точки. Это и есть окончательный вид интерполяционной формулы Ньютона .

Формулу (3) выгодно использовать для интерполирования функции в окрестности начального значения , где мало по абсолютной величине.

Если дана неограниченная таблица значений функции, то число в интерполяционной формуле (3) может быть любым. Практически в этом случае число выбирают так, чтобы разность была постоянной с заданной степенью точности. За начальное значение можно принимать любое табличное значение аргумента.

Если таблица значений функции конечна, то число ограничено, а именно: не может быть больше числа значений функции, уменьшенного на единицу.

Заметим, что при применении первой интерполяционной формулы Ньютона удобно пользоваться горизонтальной таблицей разностей, так как тогда нужные значения разностей функции находятся в соответствующей горизонтальной строке таблицы.

2. Пример . Приняв шаг, построить интерполяционный полином Ньютона для функции, заданной таблицей

Полученный полином дает возможность прогнозирования. Достаточную точность получаем при решении интерполяционной задачи, например, .Точность падает при решении экстраполяционной задачи, например, .

2. Вторая интерполяционная формула Ньютона

Первая интерполяционная формула Ньютона практически неудобна для интерполирования функции вблизи узлов таблицы. В этом случае обычно применяется .

Описание задачи. Пусть имеем последовательность значений функции

для равноотстоящих значений аргумента, где - шаг интерполяции. Построим полином следующего вида:

или, используя обобщённую степень, получаем:

Тогда, при выполнении равенства, получим

Подставим эти значения в формулу (1). Тогда, окончательно, вторая интерполяционная формула Ньютона имеет вид:

Введём более удобную запись формулы (2). Пусть, тогда

Подставив эти значения в формулу (2), получим:

Это и есть обычный вид второй интерполяционной формулы Ньютона . Для приближённого вычисления значений функции полагают:

Как первая, так и вторая интерполяционные формулы Ньютона могут быть использованы для экстраполирования функции, т. е. для нахождения значений функции для значений аргументов, лежащих вне пределов таблицы.

Если и близко к, то выгодно применять первую интерполяционную формулу Ньютона, причём тогда. Если же и близко к, то удобнее пользоваться второй интерполяционной формулой Ньютона, причём.

Таким образом, первая интерполяционная формула Ньютона обычно используется для интерполирования вперёд и экстраполирования назад , а вторая интерполяционная формула Ньютона, наоборот, - для интерполирования назад и экстраполирования вперёд .

Заметим, что операция экстраполирования, вообще говоря, менее точна, чем операция интерполирования в узком смысле слова.

Пример. Приняв шаг, построить интерполяционный полином Ньютона для функции, заданной таблицей

Заключение

интерполяция ньютон экстраполирование формула

В вычислительной математике существенную роль играет интерполяция функций, т.е. построение по заданной функции другой (как правило, более простой), значения которой совпадают со значениями заданной функции в некотором числе точек. Причем интерполяция имеет как практическое, так и теоретическое значение. На практике часто возникает задача о восстановлении непрерывной функции по ее табличным значениям, например полученным в ходе некоторого эксперимента. Для вычисления многих функций оказывается эффективно приблизить их полиномами или дробно-рациональными функциями. Теория интерполирования используется при построении и исследовании квадратурных формул для численного интегрирования, для получения методов решения дифференциальных и интегральных уравнений.

Список литературы

1. В.В. Иванов. Методы вычислений на ЭВМ. Справочное пособие. Изд-во "Наукова думка". Киев. 1986.

2. Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. Численные методы. Изд-во "Лаборатория базовых знаний". 2003.

3. И.С. Березин, Н.П. Жидков. Методы вычислений. Изд. ФизМатЛит. Москва. 1962.

4. К. Де Бор. Практическое руководство по сплайнам. Изд-во "Радио и связь". Москва. 1985.

5. Дж. Форсайт, М.Мальком, К. Моулер. Машинные методы математических вычислений. Изд-во "Мир". Москва. 1980.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Применение первой и второй интерполяционной формул Ньютона. Нахождение значений функции в точках, не являющимися табличными. Bспользование формулы Ньютона для не равностоящих точек. Нахождение значения функции с помощью интерполяционной схемы Эйткена.

лабораторная работа , добавлен 14.10.2013


Иоганн Карл Фридрих Гаусс - величайший математик всех времен. Интерполяционные формулы Гаусса, дающие приближенное выражение функции y=f(x) при помощи интерполяции. Области применение формул Гаусса. Основные недостатки интерполяционных формул Ньютона.

контрольная работа , добавлен 06.12.2014


Интерполирование функции в точке, лежащей в окрестности середины интервала. Интерполяционные формулы Гаусса. Формула Стирлинга как среднее арифметическое интерполяционных формул Гаусса. Кубические сплайн-функции как математическая модель тонкого стержня.

презентация , добавлен 18.04.2013


Непрерывная и точечная аппроксимация. Интерполяционные полиномы Лагранжа и Ньютона. Погрешность глобальной интерполяции, квадратичная зависимость. Метод наименьших квадратов. Подбор эмпирических формул. Кусочно-постоянная и кусочно-линейная интерполяции.

курсовая работа , добавлен 14.03.2014


Методы хорд и итераций, правило Ньютона. Интерполяционные формулы Лагранжа, Ньютона и Эрмита. Точечное квадратичное аппроксимирование функции. Численное дифференцирование и интегрирование. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений.

курс лекций , добавлен 11.02.2012


Осуществление интерполяции с помощью полинома Ньютона. Уточнение значения корня на заданном интервале тремя итерациями и нахождение погрешности вычисления. Применение методов Ньютона, Сампсона и Эйлера при решении задач. Вычисление производной функции.

контрольная работа , добавлен 02.06.2011


В вычислительной математике существенную роль играет интерполяция функций. Формула Лагранжа. Интерполирование по схеме Эйткена. Интерполяционные формулы Ньютона для равноотстоящих узлов. Формула Ньютона с разделенными разностями. Интерполяция сплайнами.

контрольная работа , добавлен 05.01.2011


Вычисление производной по ее определению, с помощью конечных разностей и на основе первой интерполяционной формулы Ньютона. Интерполяционные многочлены Лагранжа и их применение в численном дифференцировании. Метод Рунге-Кутта (четвертого порядка).

реферат , добавлен 06.03.2011


Кінцеві різниці різних порядків. Залежність між кінцевими різницями і функціями. Дискретний і неперервний аналіз. Поняття про розділені різниці. Інтерполяційна формула Ньютона. Порівняння формул Лагранжа і Ньютона. Інтерполяція для рівновіддалених вузлів.

контрольная работа , добавлен 06.02.2014


Нахождение интерполяционных многочленов Лагранжа и Ньютона, проходящих через четыре точки заданной функции, сравнение их степенных представлений. Решение нелинейного дифференциального уравнения методом Эйлера. Решение систем алгебраических уравнений.

Лекция 4

1. Конечные разности
2. Первая интерполяционная формула
Ньютона
3. Вторая интерполяционная формула
Ньютона
4. Погрешности интерполяции

Конечные разности 1–го порядка

Если интерполируемая функция y = f(x) задана в
равноотстоящих узлах, так что xi = x0 + i∙h, где h – шаг таблицы, а
i = 0, 1, … n, то для интерполяции могут применяться формулы
Ньютона, использующие конечные разности.
Конечной разностью первого порядка называется разность yi
= yi+1 - yi, где
yi+1= f(xi+h) и yi = f(xi). Для функции, заданной
таблично в (n+1) узлах, i = 0, 1, 2, …, n, конечные разности
первого порядка могут быть вычислены в точках 0, 1, 2,…, n - 1:
y 0 y1 y 0 ,
y1 y 2 y1,
.......................
yn 1 yn yn 1.

Конечные разности высших порядков

Используя конечные разности первого порядка, можно
получить конечные разности второго порядка 2yi = yi+1 - yi:
2 y 0 y1 y 0 ;
2 y1 y 2 y1;
..........................
2 y n 2 y n 1 y n 2 .
Конечные разности k-го порядка в узле с номером i могут
быть вычислены через разности (k-1)–го порядка:
k yi k 1yi 1 k 1yi
Любые конечные разности можно вычислить через значения
функции в узлах интерполяции, например:
2 y 0 y1 y 0 (y 2 y1) (y1 y 0) y 2 2y1 y 0 .

Таблица конечных разностей

x
y
Δy
Δ2y
Δ3y
x0
y0 Δy0 = y1 – y0 Δ2y0 = Δy1 – Δy0 Δ3y0 = Δ2y1 – Δ2y0
x1 = x0 + h
y1 Δy1 = y2 – y1 Δ2y1 = Δy2 – Δy1
x2 = x0 + 2h
y2 Δy2 = y3 – y2
x3 = x0 + 3h
y3

По величине конечных разностей можно
сделать
вывод
о
степени
интерполяционного
многочлена,
описывающего
таблично
заданную
функцию.
Если
для
таблицы
с
равноотстоящими
узлами
конечные
разности k-го порядка постоянны или
соизмеримы с заданной погрешностью, то
функцию можно представить многочленом
k-й степени.

Конечные разности и степень многочлена

Рассмотрим, например, таблицу конечных разностей для
многочлена y = x2 – 3x + 2.
0
y
-0.16
2y
0.08
3y
0
1.2
-0.16
-0.08
0.08
0
1.4
-0.24
0
0.08
1.6
-0.24
0.08
1.8
-0.16
x
y
1.0
Конечные разности третьего порядка равны нулю, а все
конечные разности второго порядка одинаковы и равны 0.08. Это
говорит о том, что функцию, заданную таблично, можно
представить многочленом 2–й степени (ожидаемый результат,
учитывая способ получения таблицы).

Пусть функция y = f(x) задана в n+1 равноотстоящих узлах xi , i = 0, 1,
2,…n с шагом h. Требуется найти интерполяционный многочлен Pn(x)
степени n, удовлетворяющий условию:
Pn(xi) = yi, i =0, 1, 2, …,n .
Будем искать интерполяционный многочлен в виде:
Pn(x) = a0 + a1(x-x0) + a2(x-x0)(x-x1) + … + an(x-x0)(x-x1)…(x-xn-1),
где аi, i = 0, 1, 2,…n – неизвестные коэффициенты, не зависящие от узлов
интерполяции. Найдем эти коэффициенты из условий интерполяции.
Пусть х = x0, тогда Pn(x0) = y0 = a0. Следовательно, a0 = y0.
Пусть х = x1, тогда Pn(x1) = y1 = a0 + a1(x1 - x0) = y0 + a1(x1 - x0), откуда
a1
y1 y0 y0
.
x1 x0
h
Теперь пусть х = х2 , тогда:
Pn (x 2) y 2 a0 a1(x 2 -x 0) a2 (x 2 -x 0)(x 2 -x1) y 0
y 0
2h a2 2h2.
h
Выразив из этого выражения a2, получим:
y 2 2 y0 y0 y 2 2(y1 y0) y0 y 2 2y1 y 0 2 y 0
a2
.
2h2
2h2
2h2
2h2

Первая интерполяционная формула Ньютона

Продолжая подстановки, можно получить выражение для любого
коэффициента с номером i:
i y 0
ai
,
i! hi
i 0,1,...,n.
Подставив найденные значения коэффициентов в исходное выражение,
получим первую интерполяционную формулу Ньютона:
y0
2 y0
n y 0
Pn (x) y0
(x x0)
(x x 0)(x x1) ...
(x x 0)...(x x n 1).
1!h
2!h2
n!hn
Из формулы видно, что в ней используется верхняя строка таблицы
конечных разностей (слайд 4). Особенностью формулы является также
последовательное увеличение степени многочлена по мере добавления
очередных слагаемых. Это позволяет уточнять получаемый результат без
пересчета уже учтенных слагаемых.

Первая интерполяционная формула Ньютона

Первая интерполяционная формула Ньютона может быть записана в
более компактном и удобном для программной реализации виде.
Обозначив
q
x x0
,
h
x x 0 qh
и проведя несложные преобразования вида:
x x1 x x 0 h
q 1;
h
h
x xn
x x2
q n 1,
q 2;.....;
h
h
получим первую интерполяционную формулу Ньютона, выраженную
относительно неизвестной q:
n y 0
2 y0
q(q 1)...(q n 1).
q(q 1) ...
Pn (x) Pn (x0 hq) y0 y0q
n!
2!

10. Первая интерполяционная формула Ньютона

Конечные разности высших порядков, используемые в формуле
Ньютона, имеют обычно большую погрешность, связанную с ошибками
округления при вычитании близких значений. Поэтому соответствующие
слагаемые формулы имеют также большую погрешность. Чтобы уменьшить
их вклад в сумму, то есть в конечный результат, надо, чтобы выполнялось
условие |q| < 1. Это обеспечивается, если точка интерполяции x находится
между двумя первыми узлами таблицы: x0 < x < x1. По этой причине
интерполяцию с использованием первой формулы Ньютона называют
интерполяцией в начале таблицы или интерполяцией вперед.

интерполяции первая интерполяционная формула Ньютона принимает
следующий вид:
P1(x) y0 y0q.
P2 (x) y 0 y 0 q 2 y 0
q(q 1)
.
2

11. Пример использования первой интерполяционной формулы Ньютона

что и в примере на слайде 6. Требуется найти приближенное
значение функции в точке x = 1.1 путем квадратичной
интерполяции по первой формуле Ньютона.
x
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
y
0
-0.16
-0.24
-0.24
-0.16
y
-0.16
-0.08
0
0.08
2y 3y
0.08 0
0.08 0
0.08
Шаг таблицы h = 0.2
q = (x – x0)/h = 0.5
q(q 1)
2
0.5(0.5 1)
0 (0.16) 0.5 0.08
0.09
2
P2 (x) y 0 Δy 0 q Δ 2 y 0
Результат совпадает с
значением многочлена
y = x2 – 3x + 2, из которого
получена таблица

12. Схема алгоритма вычислений по первой интерполяционной формуле Ньютона

13. Вторая интерполяционная формула Ньютона

Вторая формула Ньютона обладает аналогичными свойствами
относительно правой части таблицы. Для ее построения используют
многочлен вида:
Pn(x) = a0 + a1(x-xn) + a2(x-xn)(x-xn-1) + … + an(x-xn)(x-xn-1)…(x-x1),
где аi, i = 0, 1, 2, … n – коэффициенты, не зависящие от узлов интерполяции.
Для определения коэффициентов аi будем в это выражение поочередно
подставлять узлы интерполяции. При х = xn Pn(xn) = yn, следовательно,
a0 = yn.
При х = xn-1 имеем Pn(xn-1) = yn-1 = a0 + a1(xn-1-xn) = yn + a1(xn-1-xn),
откуда
a1
yn 1 yn yn yn 1 yn 1
.
xn 1 xn xn xn 1
h

14. Вторая интерполяционная формула Ньютона

Продолжая подстановки, получим выражения для всех коэффициентов
многочлена и вторую интерполяционную формулу Ньютона:
n y 0
yn 1
2 yn 2
Pn (x) yn
(x xn)
(x xn)(x xn 1)
(x xn)...(x x1).
2
n
1!h
2!h
n!h
Из формулы видно, что в ней используется нижняя диагональ таблицы
конечных разностей (слайд 4). Как и в первой формуле Ньютона, добавление
очередных слагаемых ведет к последовательное увеличению степени
многочлена, что позволяет уточнять получаемый результат без пересчета уже
учтенных слагаемых.
Введя обозначение: q
x xn
,
h
x xn hq
и, проделав несложные преобразования, получим вторую интерполяционную
формулу Ньютона, выраженную относительно переменной подстановки q:
n y 0
2 yn 2
Pn (x) yn yn 1q
q(q 1) ...
q(q 1)...(q n 1).
2!
n!

15. Вторая интерполяционная формула Ньютона

Из тех же соображений, что и в случае первой формулы Ньютона, для
уменьшения вычислительной погрешности надо, чтобы выполнялось условие
|q| < 1. Это обеспечивается, если точка интерполяции x находится между
двумя последними узлами таблицы: xn-1 < x < xn. По этой причине
интерполяцию с использованием второй формулы Ньютона называют
интерполяцией е конце таблицы или интерполяцией назад.
Для частных случаев линейной (n=1) и квадратичной (n=2)
интерполяции вторая интерполяционная формула Ньютона принимает
следующий вид:
P1 (x) y n y n 1q
2 y n 2
P2 (x) y n y n 1 q
q(q 1)
2!

16. Пример использования второй интерполяционной формулы Ньютона

Пусть интерполируемая функция f(x) задана той же таблицей,
что и в примере на слайде 11. Требуется найти приближенное
значение функции в точке x = 1.7 путем квадратичной
интерполяции по второй формуле Ньютона.
x
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
y
0
-0.16
-0.24
-0.24
-0.16
y
-0.16
-0.08
0
0.08
2y 3y
0.08 0
0.08 0
0.08
Шаг таблицы h = 0.2
q = (x – xn)/h = -0.5
Результат совпадает с
значением многочлена
y = x2 – 3x + 2, из
которого получена
таблица
q(q 1)
2
0.5(0.5 1)
0.16 0.08 (0.5) 0.08
0.21
2
P2 (x) y n Δy n 1 q Δ 2 y n 2

17. Схема алгоритма вычислений по второй интерполяционной формуле Ньютона

18. Погрешности интерполяции

Интерполирующая функция в точках между
узлами интерполяции заменяет интерполирующую
функцию приближенно:
f(x) = F(x) + R(x), где R(x) – погрешность
интерполяции.
Для оценки погрешности необходимо иметь
необходимо иметь определенную информацию об
интерполируемой функции f(x). Предположим, что
f(x) определена на отрезке , содержащем все
узлы xi, и при x, принадлежащем , имеет все
производные f"(x), f""(x), … f(n+1)(x) до (n+1)–го
порядка включительно.

19. Погрешности интерполяции

Тогда

20. Выбор узлов интерполяции по формуле Лагранжа

При фиксированной степени многочлена:
x*
x0
x1
x2
x3
x4
x5
x
При последовательном увеличении степени
многочлена
x*
x4
x2
x0
x1
x3
x5
x

21. Практическая оценка погрешности интерполяции по формуле Лагранжа

На практике оценка максимального значения производной (n+1)–го
порядка Mn+1 при использовании формулы Лагранжа редко бывает возможна,
и поэтому используют приближенную оценку погрешности
R n (x) f(x) Ln (x) Ln 1 (x) Ln (x) ,
где n число используемых узлов.
Из приведенной формулы следует, что для оценки погрешности
интерполяции многочленом Лагранжа n–й степени необходимо
дополнительно вычислить значение многочлена (n+1)–й степени. Если
допустимая погрешность интерполяции задана, то необходимо, добавляя все
новые узлы, увеличивать степень многочлена до тех пор, пока модуль
разности между двумя последними значениями многочлена |Ln+1(x)-Ln(x)| не
станет меньше заданного значения.

22. Схема алгоритма интерполяции по формуле Лагранжа с заданной точностью

23. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона

Для интерполяционных
приобретают следующий вид.
1–я формула Ньютона:
R n (x) h
n 1
формул
Ньютона
оценки
q(q 1) (q n) (n 1)
f
(n 1)!
R n (x) h n 1
q(q 1) (q n)
M n 1
(n 1)!
2–я формула Ньютона:
R n (x) h
n 1
q(q 1) (q n) (n 1)
f
(n 1)!
R n (x) h n 1
q(q 1) (q n)
M n 1
(n 1)!
погрешности

24. Практическая оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона

При использовании интерполяционных формул Ньютона величину
f(n+1)(ξ) можно приближенно оценивать по величинам конечных разностей:
f
(n 1)
n 1
Δ y0
() n 1
h
и в этом случае формулы для оценки погрешности приобретают следующий
вид:
1–я формула Ньютона:
R n (x)
q(q 1) (q n) n 1
Δ y0
(n 1)!
2–я формула Ньютона:
R n (x)
q(q 1) (q n) n 1
Δ y0
(n 1)!

25. Интерполяция по формулам Ньютона с заданной точностью

Сравнивая эти формулы с формулами
Ньютона, можно увидеть, что для оценки
погрешности при интерполяции многочленом
n–й степени надо взять дополнительный узел
и вычислить слагаемое (n+1)–й степени.
Если задана допустимая погрешность
интерполяции ε, то надо последовательно
добавлять новые узлы и, соответственно,
новые слагаемые, увеличивая степень
интерполяционного многочлена до тех пор,
пока очередное слагаемое не станет меньше ε.