Метод 3
СПЛАЙНЫ
Метод 2
Интерполяционная формула Лагранжа.
x |
y |
x0=a |
x1 |
b= x0 |
Построим такой полином.
Введём полином
Легко убедится, что во всех точках кроме точки .
, если
, если
Отсюда следует, что искомый полином, проходящий через все табличные точки можно представить в виде
Так как - это полином степени , то и тоже является полиномом степени .
Другого полинома отличного от полинома Лагранжа проходящего через все узлы быть не может. С помощью полинома Лагранжа можно вычислить приближённое значение аппроксимируемой функции для любого . Таким образом, нахождение аппроксимируемой функции для значений х внутри заданного отрезка , называется интерполяцией, а за пределами экстраполяцией. Экстраполяция даёт значительно большую погрешность, чем интерполяция, поэтому её желательно избегать.
x |
y |
b |
a |
Эта погрешность непрерывно распределена на отрезке . При равноотстоящих узлах наибольшая точность наблюдается в середине интервала , а наименьшая вблизи концов интервала. Можно построить интерполяционный полином для которого погрешность равномерно распределена по отрезку , для этого узлы должны являться корнем полинома Чебышева.
При большом числе узлов интерполяции { } использование полинома Лагранжа может оказаться нежелательным, в этом случае аппроксимацию можно производить с помощью сплайнов.
Сплайн – это функция, которая вместе с несколькими производными непрерывна на всём заданном отрезке [a,b], а на каждом частичном отрезке { } в отдельности является полиномом некоторой степени. Максимальная по всем частичным отрезкам степень полинома называется степенью сплайна. Простейшим сплайном, сплайном 1-й степени, является кусочно-линейная функция. Представим уравнение сплайна для -го интервала в виде уравнения . Найдём коэффициенты сплайна и для этого используем следующие условия непрерывности.
x |
y |
b= xn |
x0=a |
x3 |
x2 |
x1 |
Из этих условий получаем