Тригонометрическая интерполяция
Материал из MachineLearning.
(→1. Тригонометрическая функция с шумом) |
(→1. Тригонометрическая функция с шумом) |
||
Строка 50: | Строка 50: | ||
===1. Тригонометрическая функция с шумом=== | ===1. Тригонометрическая функция с шумом=== | ||
- | [[Изображение:Slide1.gif|thumb| | + | [[Изображение:Slide1.gif|thumb|600px|Рис.1]] |
На вход подавалась функция <tex>sin(5*x)+cos(x)+rand()</tex>, (пусть под 'rand()' понимается некоторая шумовая функция). | На вход подавалась функция <tex>sin(5*x)+cos(x)+rand()</tex>, (пусть под 'rand()' понимается некоторая шумовая функция). |
Версия 18:32, 20 октября 2008
Содержание |
Дискретное преобразование Фурье
В прикладных задачах часто используются различные преобразования Фурье функций непрерывного аргумента, а также представлений функций с помощью сходящихся тригонометрических рядов. Всякую непрерывно дифференцируемую функцию можно разложить в ряд Фурье:
коэффициенты находятся по следующим формулам
Но как правила функция задана только в некоторых точках или у нас есть возможность узнать её значения только в некотором конечном числе точек. Допустим, .В этом случае аналогом функции непрерывной интерполяции функции будет дискретный вариант:
Разложение имеет место когда функцию можно приблизить тригонометрическим многочленом следующего вида в заданных нам точках
Система функций является ортогональной, на множестве точек при том что , таким образом разложение имеет место и коэффициенты представляются в виде:
Далее для удобства записи будем использовать
Часто используется следующий вид формул:
и это соответствует интерполяции тригонометрическим многочленом
,
где коэффициенты считаются по тем же формулам.
Если вычисления проводить по вышеприведённым формулам, то на выполнения каждого из преобразований потребуется арифметических операций (считаем, что уже вычислены). Если N не является простым числом, то количество операций можно значительно сократить, используя быстрое преобразование Фурье.
Пример использования
Рассмотрим применение тригонометрической интерполяции. Будем использовать для приближения следующий тригонометрический полином:
Будем искать приближение функции f(x). Пусть известно значения при
Тогда по формулам изложенным выше можно получить
Если интерполировать тригонометические функции и выбирать правильное число узлов, то погрешность приближается к нулю. Интересно рассмотреть функции, не являющиеся тригонометрическими, но обладающие периодом. Рассмотрим ряд вычислений приближенных функций с помощью программы, использующей выше изложенный алгоритм апроксимации. На вход подается функция и количество точек на промежутке , точки по умолчанию расположены равномерно на промежутке. Как будет показано ниже, это соответсвует наилучшей аппроксимации.
1. Тригонометрическая функция с шумом
На вход подавалась функция , (пусть под 'rand()' понимается некоторая шумовая функция). Вычислияем значение функции в 5 точках. По графику видно, что аппроксимация произвендена достаточно точно.