background image

Aproksymacja  funkcji 

Wykład szósty 

EiT, sem. 2, 2014/2015 

background image

Aproksymacja 

oznacza przybliżanie. 

 
W matematyce aproksymacja oznacza 

zastąpienie funkcji aproksymowanej  

funkcją aproksymująca  z  reguły funkcją o prostszej postaci. 
 
Funkcja 

aproksymująca powinna być określona na tym samym zbiorze 

argumentów, co funkcja aproksymowana. 

Wykonanie aproksymacji wymaga określenia: 
 
- funkcji aproksymowanej  y = f(x) 

– często funkcja dyskretna, 

 

zbioru funkcji, z których wybieramy funkcję aproksymującą  y = F(x), 

 

kryterium oceny jakość aproksymacji. 

background image

Przybliżanie określonej  funkcji, funkcji aproksymowanej, inną funkcją,  
f

unkcją aproksymującą, powoduje powstanie błędów. Są to błędy aproksymacji. 

 
Błędy aproksymacji przedstawiane są w postaci funkcji błędu. 
 
 
Przybliżanie funkcji aproksymowanej jest zwykle wykonywane przy zastosowaniu 
określonego kryterium jakości aproksymacji, zwykle minimalizacji funkcji błędu. 
 

Kryterium określające jakość aproksymacji 

 

Jest to warunek osiągnięcia wartości minimalnej przez funkcję błędu,  

która jest  zależna od funkcji aproksymowanej i aproksymującej. 

 
 
Do często stosowanych metod aproksymacji należą:  
 
   aproksymacja jednostajna, 
   

aproksymacja  średniokwadratowa. 

background image

   

y = 0,4643x - 4,246

-4,5

-4

-3,5

-3

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0

2

4

6

8

lnt

Y*

Przykład aproksymacji 

Aproksymacja polega na „dopasowaniu” funkcji aproksymującej do funkcji  
a

proksymowanej, tak aby błąd przybliżenia był minimalny. 

 
Funkcja aproksymująca może, ale nie musi, przechodzić przez punkty  
y

i

 = f(x

i

), i = 1, 2, …, n, czyli przez funkcję aproksymowaną

Funkcja aproksymująca 

background image

Interpolacja 

background image

Interpolacja 

jest szczególnym przypadkiem aproksymacji. 

Interpolacja 

background image

Dane są to wartości funkcji f (x) 
zapisane jako 

 

n

i

x

f

y

i

i

,...,

2

,

1

,

0

)

(

Należy znaleźć funkcję g (x) określonej klasy, która przyjmuje w węzłach 
interpolacji te same wartości co funkcja interpolowana 

 

n

i

x

f

y

i

i

,...,

2

,

1

,

0

)

(

n

i

y

x

g

i

i

...,

,

1

,

0

)

(

czyli 

Interpolacja: 

odcinkami, wielomianami potęgowymi Lagrange’a, wielomianami 

Newtona, różnicami skończonymi, funkcjami sklejanymi 

background image

Interpolacja wielomianami Lagrange’a 

Należy znaleźć dla danej funkcji f (·) taki wielomian potęgowy stopnia nie wyższego niż 
oznaczanego przez  

 

)

(

n

L

którego wartości w  + 1 zadanych punktach  

n

i

x

y

i

i

...,

,

1

,

0

,

,

są równe odpowiednim wartościom funkcji, co oznacza, że 

 

n

i

dla

x

f

x

L

i

i

n

...,

,

1

,

0

)

(

)

(

n

i

x

y

i

i

...,

,

1

,

0

,

,

Punkty 

węzły interpolacji 

background image

Wielomiany Lagrange’a 

 

)

(

)

(

)

(

0

x

L

y

x

L

n

i

n

i

i

n

 

)

)...(

)(

)...(

)(

(

)

)...(

)(

)....(

)(

(

)

(

1

1

1

0

1

1

1

0

)

(

n

i

i

i

i

i

i

i

n

i

i

n

i

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

Dla n = 2   i = 0, 1, 2 mamy 

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

0

1

0

2

1

)

2

(

0

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

1

0

1

2

0

)

2

(

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

 

)

)(

(

)

)(

(

)

(

1

2

0

2

1

0

)

2

(

2

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

background image

10 

Przykład 

Dane 

i

x

 

i

 

-1 

 

 

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

2

(

2

2

)

2

(

1

1

)

2

(

0

0

2

2

0

2

x

L

y

x

L

y

x

L

y

x

L

y

x

L

i

i

i

 

2

2

3

2

2

2

)

2

0

)(

1

0

(

)

2

)(

1

(

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

2

2

0

1

0

2

1

)

2

(

0

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

 

1

2

)

2

1

)(

0

1

(

)

2

)(

0

(

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

2

1

0

1

2

0

)

2

(

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

 

2

)

1

2

)(

0

2

(

)

1

)(

0

(

)

)(

(

)

)(

(

)

(

2

1

2

0

2

1

0

)

2

(

2

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

L

background image

11 

 

1

2

3

1

2

0

2

2

3

)

1

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

2

2

2

2

)

2

(

2

2

)

2

(

1

1

)

2

(

0

0

2

2

0

2

x

x

x

x

x

x

x

x

L

y

x

L

y

x

L

y

x

L

y

x

L

i

i

i

Sprawdzenie 

 

3

2

0

1

1

0

2

2

1

1

0

0

y

x

y

x

y

x

background image

12 

Interpolacja wzorami Newtona 

– pierwszy wzór interpolacyjny Newtona 

Pierwszy wzór interpolacyjny Newtona ma postać: 

 

)

)...(

(

)

(

...

)

(

)

(

)

(

)

(

1

1

0

1

0

2

0

1

0

n

n

x

x

x

x

x

x

a

x

x

x

x

a

x

x

a

a

x

P

Należy wyznaczyć współczynniki  

n

a

a

a

a

,....,

,

,

2

1

0

background image

13 

 

n

n

n

n

n

n

n

n

n

o

y

x

x

x

x

x

x

a

x

x

x

x

a

x

x

a

a

y

x

x

x

x

a

x

x

a

a

y

x

x

a

a

y

a

)

)...(

)(

(

...

)

)(

(

)

(

....

...

)

)(

(

)

(

)

(

1

1

0

1

0

2

1

1

0

2

1

2

0

2

2

0

2

1

0

1

0

1

1

0

0

Współczynniki  

n

a

a

a

a

,....,

,

,

2

1

0

wyznacza się przez rozwiązanie układu równań 

background image

14 

Przykład 

Dane 

i

x

 

i

 

-1 

 

 

)

(

)

(

)

(

)

(

1

0

2

0

1

0

x

x

x

x

a

x

x

a

a

x

P

 

1

0

1

1

0

0

)

(

1

y

x

x

a

a

y

a

o

 

1

0

1

1

0

0

1

0

1

1

x

x

a

y

a

 

2

1

2

0

2

2

0

2

1

0

)

)(

(

)

(

y

x

x

x

x

a

x

x

a

a

background image

15 

 

2

1

2

0

2

2

0

2

1

0

)

)(

(

)

(

y

x

x

x

x

a

x

x

a

a

 

3

)

1

2

)(

0

2

(

)

0

2

(

1

1

2

a

1

2

a

 

1

1

)

1

)(

0

(

1

)

0

(

1

1

)

(

)

(

)

(

)

(

2

2

1

0

2

0

1

0

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

a

x

x

a

a

x

P

 

1

)

(

2

x

x

P

Należy sprawdzić, czy wielomian P(x) przybiera wartości zadane 

background image

16 

Aproksymacja funkcji na podzbiorze 

dyskretnym metodą najmniejszych kwadratów 

background image

17 

Zakładamy, że znane są wartości  

 

n

i

x

f

y

i

i

,

,

2

,

1

,

0

,

funkcji f (

·) dla dyskretnych wartości argumentu równych 

 

b

x

x

x

a

x

n

2

1

0

background image

18 

Będziemy poszukiwać funkcji aproksymującej 

 

 

x

y

w postaci  

 

 

 

 

 

x

c

x

c

x

c

x

m

m

1

1

0

0

gdzie: 

 

 



m

,

,

,

1

0

są pewnymi funkcjami określonymi na danym przedziale [a, b], 

 

m

c

c

c

,

,

,

1

0

są współczynnikami będącymi liczbami rzeczywistymi. 

Wielomian uogólniony 

background image

19 

Jakość aproksymacji 

Kryterium określające jakość aproksymacji – funkcja błędu F(·) definiująca 
odległość pomiędzy  funkcjami  f (·) i Φ (·) na danym zbiorze  

 

n

x

x

x

,

,

,

1

0

Z

z zakresu [a, b]. 

Przez  

 

,

f

F

oznaczono wartość funkcji błędu 

metodzie najmniejszych kwadratów, przy aproksymacji na podzbiorze dyskretnym, 

funkcję błędu definiuje się jako: 

 

   

 

2

/

1

2

0

0

,

n

i

m

k

i

k

k

i

i

def

x

c

x

f

x

w

f

f

F

Z

norma wyznaczana na podzbiorze dyskretnym 

funkcja wagowa 

background image

20 

Funkcja aproksymująca 

𝑦

1

, 𝑥

1

 

𝑦

𝑛

, 𝑥

𝑛

 

background image

21 

Poszukujemy współczynników  

 

m

c

c

c

,

,

,

1

0

dla których funkcja  

 

   

 

2

/

1

2

0

0

,

n

i

m

k

i

k

k

i

i

def

x

c

x

f

x

w

f

f

F

Z

przyjmuje wartość minimalną. 

Funkcje bazowe  

 

 



m

,

,

,

1

0

są dane. 

 

 

2

0

0

n

i

m

k

i

k

k

i

x

c

x

f

background image

22 

Otrzymujemy m

+1 równań 

,

,

,

2

,

1

,

0

dla

,

0

m

k

dc

d

k

z  +1 niewiadomymi  

m

c

c

c

,

,

,

1

0

Po zróżniczkowaniu funkcji 

 

   

 

n

i

m

l

i

l

l

i

i

k

k

x

c

x

f

x

dc

d

0

0

2

 

m

k

,

,

2

,

1

,

0

 

 

2

0

0

n

i

m

k

i

k

k

i

x

c

x

f

otrzymujemy: 

background image

23 

Układ równań przyjmuje postać: 

 

   

 

0

0

0

m

l

i

l

l

i

n

i

i

k

x

c

x

f

x

gdzie: 

 

m

k

,

,

2

,

1

,

0

a po przekształceniu: 

 

 

 

   

n

i

i

i

k

m

l

i

l

l

n

i

i

k

x

f

x

x

c

x

0

0

0

 

m

k

,

,

2

,

1

,

0

background image

24 

Do obliczeń stosujemy następującą formę układu równań: 

 

   

   

 

n

i

i

i

k

l

m

l

n

i

i

l

i

k

x

f

x

c

x

x

0

0

0

 

m

k

,

,

2

,

1

,

0

 

 

kl

s

S

Oznaczając macierz współczynników układu przez 

   

m

l

k

x

x

s

n

i

i

l

i

k

kl

,

,

1

,

0

,

,

0

background image

25 

Wektor wyrazów wolnych oznaczymy przez 

 

T

m

t

t

t

,

,

,

1

0

t

Możemy układ  m+1  równań z m+1 niewiadomymi  
zapisać jako 

 

m

c

c

c

,

,

,

1

0

 

t

c

S

   

m

k

x

f

x

t

n

i

i

i

k

k

,

,

1

,

0

,

0

Jest to układ równań nazywany układem równań normalnych 

background image

26 

Funkcje bazowe  
 
przyjmuje się jako ciąg wielomianów 

   

 

,

,

,

,

1

0

k

 

,

,

,

,

,

1

2

0

k

x

x

x

x

Jako funkcje aproksymujące stosujemy wielomian potęgowy 

 

 

m

m

x

c

x

c

x

c

c

x

2

2

1

0

Wtedy 

n

i

l

k

i

kl

m

l

k

x

s

0

,

,

2

,

1

,

0

,

,

 

n

i

i

k

i

k

m

k

x

f

x

t

0

,

,

2

,

1

,

0

,

background image

27 

Przyjęto oznaczenie 

 

kl

j

s

s

gdzie   j = k + l 

Układ równań możemy zapisać: 

 



m

m

m

m

m

m

m

m

m

m

m

m

t

c

s

c

s

c

s

c

s

t

c

s

c

s

c

s

c

s

t

c

s

c

s

c

s

c

s

t

c

s

c

s

c

s

c

s

2

2

2

1

1

0

2

2

2

4

1

3

0

2

1

1

2

3

1

2

0

1

0

2

2

1

1

0

0

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

gdzie 

n

i

j

i

j

m

j

x

s

0

2

,

,

2

,

1

,

0

dla

,

background image

28 

Dla m 

= 1 mamy wyrażenia: 

 

n

i

i

n

i

i

n

i

i

x

s

x

s

x

s

0

2

2

0

1

1

0

0

0

 

n

i

i

i

n

i

i

i

y

x

t

y

x

t

0

1

1

0

0

0

Dla m 

= 2 mamy wyrażenia: 

 

n

i

i

i

n

i

i

i

n

i

i

i

y

x

t

y

x

t

y

x

t

0

2

2

0

1

1

0

0

0

 

n

i

i

n

i

i

n

i

i

n

i

i

n

i

i

x

s

x

s

x

s

x

s

x

s

0

4

4

0

3

3

0

2

2

0

1

1

0

0

0

background image

29 

Przykład 

i

x

 

i

 

-1 

 

m = 2 

 

17

2

1

0

9

2

1

0

5

2

1

0

3

2

1

0

3

2

1

0

4

4

4

0

4

4

3

3

3

0

3

3

2

2

0

2

2

2

1

1

1

0

1

1

0

0

0

0

0

0

n

i

i

n

i

i

n

i

i

n

i

i

n

i

i

x

s

x

s

x

s

x

s

x

s

 

12

)

3

(

2

)

0

(

1

)

1

(

0

6

)

3

(

2

)

0

(

1

)

1

(

0

2

)

3

(

2

)

0

(

1

)

1

(

0

2

2

2

0

2

2

1

1

1

0

1

1

0

0

0

0

0

0

n

i

i

i

n

i

i

i

n

i

i

i

y

x

t

y

x

t

y

x

t

background image

30 

 

2

2

1

0

)

(

x

c

x

c

c

x

 

2

2

4

1

3

0

2

1

2

3

1

2

0

1

0

2

2

1

1

0

0

t

c

s

c

s

c

s

t

c

s

c

s

c

s

t

c

s

c

s

c

s

 

2

1

0

,

,

c

c

c

 

12

17

9

5

6

9

5

3

2

5

3

3

2

1

0

2

1

0

2

1

0

c

c

c

c

c

c

c

c

c

wynik 

 

1

,

0

,

1

2

1

0

c

c

c

 

1

1

0

1

)

(

2

2

2

2

1

0

x

x

x

x

c

x

c

c

x

background image

31