Формула интерполяции между двумя значениями. Линейная интерполяция Линейная интерполяция формула

Tool to find the equation of a function. Lagrange Interpolating Polynomial is a method for finding the equation corresponding to a curve having some dots coordinates of it.

Answers to Questions

dCode allow to use the Lagrangian method for interpolating a Polynomial and finds back the original using known points (x,y) values.

Example: By the knowledgeof the points \((x,y) \) : \((0,0),(2,4),(4,16) \) the Polynomial Lagrangian Interpolation method allow to find back \(y = x^2 \). Once deducted, the interpolating function \(f(x) = x^2 \) allow to estimate the value for \(x = 3 \), here \(f(x) = 9 \).

The Lagrange interpolation method allows a good approximation of polynomial functions.

There are others interpolation formulas (rather than Lagrange/Rechner) such as Neville interpolation also available online on dCode.

You can edit this Q&A (add new info, improve translation, etc.) " itemscope="" itemtype="http://schema.org/Question">

What are the limits for Interpolating with Lagrange?

Since the complexity of the calculations increases with the number of points, the program is limited to 25 coordinates (with distinct x-values in the Q).

Ask a new question

Source code

dCode retains ownership of the source code of the script Lagrange Interpolating Polynomial online. Except explicit open source licence (indicated Creative Commons / free), any algorithm, applet, snippet, software (converter, solver, encryption / decryption, encoding / decoding, ciphering / deciphering, translator), or any function (convert, solve, decrypt, encrypt, decipher, cipher, decode, code, translate) written in any informatic langauge (PHP, Java, C#, Python, Javascript, Matlab, etc.) which dCode owns rights will not be released for free. To download the online Lagrange Interpolating Polynomial script for offline use on PC, iPhone or Android, ask for price quote on

ЗАДАНИЕ

на курсовую работу по дисциплине

Автоматизированные методы обработки результатов эксперимента.

Тема работы:разработка программы построения графика интерполяционного полинома.

Разработать программу построения графика с использованием формулы много интервальной кусочно-линейчатой интерполяции.

Таблица функции:

ВВЕДЕНИЕ

Система программирования Турбо Паскаль представляет собой единство из двух в известной степени самостоятельных начал: компилятора с языка программирования Паскаль и некоторой инструментальной программной оболочки, способствующей повышению эффективности создания программ.

Среда Турбо Паскаля – это первое, с чем сталкивается любой программист, приступающий к практической работе по программированию.

Целью данной курсовой работы является написание на языке Турбо Паскаль программы построения графика интерполяционного полинома.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ВВЕДЕНИЕ

Задача интерполяции.

Пусть задана таблица чисел {xi , fi}, i = 0, 1, …, N ; x0 < x1 < … < xN .

Определение. Всякая функция f(x) такая, что f(xi) = fi ; = 0, 1, …, N называется интерполирующей (интерполяцией) для таблицы .

Задача интерполяции состоит в отыскании (построении) интерполирующей функции (т. е. принимающей в заданных узлах интерполяции xi заданные значения fi) и принадлежащей заданному классу функций. Разумеется, задача интерполяции может иметь или не иметь решение (и при том не единственное), все зависит от «заданного класса функций». Необходимо выяснить условия, при которых задача интерполяции была бы конкретно поставлена. Один из способов интерполяции состоит в том, что интерполирующая функция ищется в виде линейной комбинации некоторых конкретных функций. Такая интерполяция называется линейной.

Линейная интерполяция.

Интерполяция по формуле при n = 1, т. е. с помощью линейной функции , называется линейной. При работе с кусочно-полиномиальными функциями абсциссы данных называются узлами, сочленениями или точками излома . Между этими названиями есть различия технического характера, но все три термина часто используются как взаимозаменяемые. Линейная кусочно-полиномиальная функция L(x) – это функция, определенная при всех x, обладающая тем свойством, что L(x) является прямой линией между xi и x i +1 . Определение допускает, что в промежутках между разными парами соседних узлов L(x) может совпадать с разными прямыми. Если ввести обозначения , , то формула линейной интерполяции может быть записана в следующем виде: (1)

Величина q называется фазой интерполяции, которая изменяется в пределах от 0 до 1, когда x пробегает значения от x 0 до x 1 .

Геометрически линейная интерполяция означает (рис. 1) замену графика функции на отрезке хордой, соединяющей точки (x 0 , f 0), (x 1 , f 1). Поскольку согласно формуле имеем и, следовательно, , то оценка максимальной погрешности линейной интерполяции на отрезке в соответствии с формулой имеет вид , (2) где .

Часто задают таблицу большого числа значений некоторой функции f с постоянным шагом h изменения аргумента. Тогда при заданном x выбираются два ближайших к нему узла. Левый узел принимается за x 0 , а правый - за x 1 , и осуществляется линейная интерполяция по формуле (1). Погрешность интерпо­ляции оценивается по формуле (2).

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Разработать программу построения графика интерполяционного полинома с использованием формулы многоинтервальной кусочно-линейной интерполяции.

Если потребовать, чтобы совпадала с табличными значениями в выбранных узлах сетки, то получим систему

из которой можно определить параметры Этот способ подбора параметров называется интерполяцией (точнее, лагранжевой интерполяцией). По числу используемых узлов сетки будем называть интерполяцию одноточечной, двухточечной и т. д.

Если нелинейно зависит от параметров, то интерполяцию назовем нелинейной; в этом случае нахождение параметров из системы (1) может быть трудной задачей. Сейчас мы рассмотрим линейную интерполяцию, когда линейно зависит от параметров, т. е. представима в виде так называемого обобщенного многочлена

Очевидно, функции можно считать линейно-независимыми, иначе число членов в сумме и параметров можно было бы уменьшить. На систему функций надо наложить еще одно ограничение. Подставляя (2) в (1), получим для определения параметров следующую систему линейных уравнений:

Чтобы задача интерполяции всегда имела единственное решение, надо, чтобы при любом расположении узлов (лишь бы среди них не было совпадающих) определитель системы (3) был бы отличен от нуля:

Система функций, удовлетворяющих требованию (4), называется чебышевской. Таким образом, при линейной интерполяции надо строить обобщенный многочлен по какой-нибудь чебышевской системе функций.

Для линейной интерполяции наиболее удобны обычные многочлены, ибо они легко вычисляются и на клавишной машине и на ЭВМ. Другие системы функций сейчас почти не употребляются, хотя в теории подробно рассматривают интерполяцию тригонометрическими многочленами и экспонентами. Поэтому мы не приводим выражения обобщённого многочлена (2) через табулированные значения функции вывести это выражение несложно.

Простейшим и часто используемым видом локальной интерполяции является линейная интерполяция . Она состоит в том, что заданные точки (x i , y i ) при (i = 0. 1, ..., n ) соединяются прямолинейными отрезками, и функция f (x ) приближается ломаной с вершинами в данных точках.

Уравнения каждого отрезка ломаной в общем случае разные. Поскольку имеется n интервалов (x i - 1, x i ), то для каждого из них в качестве уравнения интерполяционного многочлена используется уравнение прямой, проходящей через две точки. В частности, для i-го интервала можно написать уравнение прямой, проходящей через точки(x i -1, y i -1 ) и (x i , y i ), в виде

a i =

Следовательно, при использовании линейной интерполяции сначала нужно определить интервал, в который попадает значение аргумента х, а затем подставить его в формулу (*) и найти приближенное значение функции в этой точке

Рисунок 3-3- График зависимости линейной интерполяции .

1. Решение профессиональной задачи

Ведем экспериментальные данные

ORIGIN:=0 Начало массива данных - считаем с нуля

i :=1..6 Число элементов в массиве

Экспериментальные данные организованы в два вектора

Выполним интерполяцию встроенными функциями MathCad

Линейная интерполяция

Lf(x i):=linterp(x,y,x)

Интерполяция кубическим спайном

CS:= cspline(x,y)

Строим кубический сплайн по экспериментальным данным

Lf(x i):=linterp(x,y,x i)

Интерполяция В- сплайном

Задаем порядок интерполяции. В векторе u должно быть на (n-1) меньше элементов, чем в векторе x , причем первый элемент должен быть меньше или равен первому элементу x , а последний - больше или равен последнему элементу x.

BS:=bspline(x,y,u,n)

Cтроим В- сплайн по экспериментальным данным

BSf(x i):=(BS, x,y,x i)

Строим график всех функций аппроксимации на одной координатной плоскости.

Рисунок 4.1-График всех функций аппроксимации на одной координатной плоскости.

Заключение

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. Основным недостатком полиномиальной интерполяции является то, что она неустойчива на одной из самых удобных и часто используемых сеток - сетке с равноудаленными узлами. Если позволяет задача, эту проблему можно решить за счет выбора сетки с Чебышевскими узлами. Если же мы не можем свободно выбирать узлы интерполяции или нам просто нужен алгоритм, не слишком требовательный к выбору узлов, то рациональная интерполяция может оказаться подходящей альтернативой полиномиальной интерполяции.

К достоинствам сплайн-интерполяции следует отнести высокую скорость обработки вычислительного алгоритма, поскольку сплайн - это кусочно-полиномиальная функция и при интерполяции одновременно обрабатываются данные по небольшому количеству точек измерений, принадлежащих к фрагменту, который рассматривается в данный момент. Интерполированная поверхность описывает пространственную изменчивость различного масштаба и в то же время является гладкой. Последнее обстоятельство делает возможным прямой анализ геометрии и топологии поверхности с использованием аналитических процедур

Главная » Словарный запас » Формула интерполяции между двумя значениями. Линейная интерполяция Линейная интерполяция формула