Министерство науки и образования Украины
Сумской государственный университет
кафедра информатики
Численные методы
Курсовая работа
на тему:
“ Выбор интерполирующей функции к заданной и ее построение ”
Сумы 2006
Содержание
Постановка задачи.
1. Введение.
2. Теоретическая часть.
3. Практическая реализация:
3.1 Программа на языке Pascal.
3.2 Решение в Excel.
4. Выводы.
Список использованной литературы.
Приложение.
Постановка задачи
Найти значение функции у в точке х=0.47 , используя интерполяционную схему Эйткина, проверить правильность решения с помощью кубического сплайна. Значения функции у приведены в таблице:
Введение
Пусть на отрезке

задано
Nточек

, которые называются узлами интерполирования, и значения некоторой функции

в этих точках:

. Нужно построить функцию

( функцию, которая интерполирует), которая совпадала бы с

в узлах интерполяции и приближала ее между ними, то есть такую, что

. Геометрическая интерпретация задачи интерполяции состоит в том,что нужно найти такую кривую

некоторого вида, что проходит через заданную систему точек

С помощью этой кривой можно найти приближенное значение

, де

Задача интерполяции становится однозначной, если вместо произвольной функции

искать многочлен

степени не выше

, который удовлетворяет условия:

.
Интерполяционный многочлен

всегда однозначный, поскольку существует только один многочлен степени

, который в данных точках принимает заданные значения. Существует несколько способов построения интерполяционного многочлена. Дальше мы рассмотрим основные способы подробнее.
Теоретическая часть
Интерполяционный многочлен Лагранжа
Интерполяционный многочлен Логранжа, что принимает в узлах интерполяции

соответственно значений

имеет вид:

(*)
С формулы видно, что степень многочлена

равна

, и многочлен Логранжа удовлетворяет все условия задачи интерполяции.
Если расстояние между всеми соседними узлами интерполирования одинаково, то есть

, формула (*) значительно упрощается. Введем новую переменную

, тогда

Теперь интерполяционный полином Лагранжа имеет вид:

. (**)
Тут

.
Коэффициенты , которые стоят перед величинами

в формуле (**), не зависят от функции

и от шага

, а зависят только от величин

Поэтому таблицами составленными для различных значений

, можно воспользоватся при решении различных задач интерполирования для равноотстоящих узлов.
Возникает вопрос, на сколько близко многочлен Логранжа приближается к функции

в других точках (не узловых), то есть на сколько большой остаток. На функцию

накладывают дополнительные ограничения. А именно: предполагают, что в рассмотренной области

изменения

, которые содержат узлы интерполяции, функция

имеет все производные

до

-го порядка включительно. Тогда оценка абсолютной погрешности интерполяционной формулы Логранжа имеет вид:

, (***)
где

.
Интерполяционный многочлен Ньютона
Разделенными разностями называются соотношения вида:
- первого порядка:

- второго порядка:

(5.15)
…………………………………………………;
- n- го порядка:

С помощью разделенных різностей можно построить многочлен:

(5.16)
Он называется интерполяционным многочлен Ньютона для заданной функции. Эта форма записи более удобна для использования, поскольку при добавлении к узлам x0, x1, …, xn нового xn+1 все вычесленные раньше члены остаются без изменений, а в формулу добавляется только одно слогаемое. При использовани формулы Логранжа нужно вычислять все заново.
Если значения функции заданы для равноотстоящих значений аргумента

(постоянную величину

,
i=0,1,…,n называют шагом интерполяции), то интерполяционный многочлен принимает вид:

(5.17)
Здесь

- конечные разности
к-го порядка. Они определяются по формуле

где

-биномиальные коэффициенты.
Сравнивая эту формулу с предыдущей, легко установить, что при

конечные и разделенные разности связаны соотношением вида:

(5.18)
Для практического использования формулу (5.17) записывают в преобразованном виде. Для этого введем новую переменную

, положив

где

- количество шагов

, необходимое для достижения точки

из точки

. Таким образом получим первую интерполяционную формулу Ньютона для интерполирования вперед, то есть в начале таблицы значений: