Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Интерполяция сплайнами

Полиномиальная интерполяция | Интерполяция каноническим полиномом | Интерполяционный полином Лагранжа |


Читайте также:
  1. Аппроксимация и интерполяция данных в MathCad
  2. Глава 3. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И ЭКСТРАПОЛЯЦИЯ
  3. ГЛОБАЛЬНАЯ ИНТЕРПОЛЯЦИЯ
  4. Интерполяция
  5. Интерполяция и экстраполяция сигналов [39, 55].
  6. Интерполяция каноническим полиномом
  7. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ СПЛАЙНАМИ

При большом количестве узлов и, соответственно, при высокой степени аппрок­симирующего полинома полиномиальная интерполяция не всегда дает удовлетворительные результаты, потому что в определенных ситуациях возникает так называемое "явление волнистости", из-за которого аппроксимирующая функция, несмотря на выполнение условий Лагранжа в узлах, может давать значительные отклонения от аппроксимируемой кривой между узлами. При этом повышение степени полинома приводит не к уменьшению, а к увеличению погрешности.

В этих условиях хороший эффект может дать интерполяция, основанная на теории сплайн-функций. Слово spline по-английски означает рейка, линейка. Этот термин возник из опыта работы чертежников, которые для проведения гладких кривых через точки на плоскости используют упругую линейку, совмещая ее с заданными точками. Из условий упругости недеформируемой линейки установлено, что между соседними узлами линейка проходит по линии, удовлетворяющей условию:

IV(x) = 0, (5.7)

где IV - четвертая производная от функции (x).

Самой простой кривой, удовлетворяющей этому условию, является полином третьей степени, поэтому в сплайновой аппроксимации наиболее распространенным является применение кубических сплайнов. В отличие от полиномиальной аппроксимации, когда вся аппроксимируемая функция описывается одним полиномом, при интерполяции кубическими сплайнами на каждом интервале [ x i-1, x i] строится отдельный полином третьей степени со своими коэффициентами. Как было отмечено выше, для однозначного построения кубической параболы необходимо задание четырех точек на плоскости. При построении каждого i-го сплайна (i=1,2,...,n) известны только две точки x i-1 и x i; поэтому кроме условий Лагранжа для этих точек

,  
  (5.8)
; i = 1,2,...,n

необходимо задание еще двух каких-то условий. Ими является "гладкость" перехода с одного полинома на соседний, выражаемая как непрерывность первой и второй производной от сплайнов в узлах:

,  
  (5.9)
;   i = 1,2,...,n-1.

 

Условия (5.9) можно задать только для внутренних узловых точек таблицы x1,...,xn-1. Поэтому нужны еще дополнительные условия для концевых точек интервала аппроксимации x0 и xn. Обычно здесь используются условия свободных концов сплайнов (линейка не закреплена в точках вне интервала [ x0, xn] и, следовательно, описывается там уравнением прямой, т.е. полиномом первой степени). Значит для концов интервала должны выполняться условия

= 0,  
  (5.10)
= 0.  

Условия (5.8), (5.9), (5.10), расписанные для каждой узловой точки, дают систему из 4 n линейных алгебраических уравнений для определения коэффициентов всех n сплайнов (по 4 коэффициента на каждый сплайн). Данная система после некоторых преобразований приводится к так называемому трехдиагональному виду, т.е. ее матрица имеет ненулевые элементы только на главной диагонали и двух примыкающих к ней диагоналях. Для решения таких систем применяется специальный метод, называемый методом прогонки и являющийся частным случаем метода Гаусса. С более подробным описанием метода сплайн-интерполяции и метода прогонки можно ознакомиться в [1].


Дата добавления: 2015-07-19; просмотров: 75 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Интерполяционный полином Ньютона| Метод наименьших квадратов

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.007 сек.)