Интерполяция каноническим полиномом

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
(3 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
{{TOCright}}
{{TOCright}}
-
'''Интерполя́ция''' — способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений.
+
'''Интерполяция''' — приближение одной функции другой функцией.
-
В настоящем исследовании будет изучена проблема интерполяции [http://ru.wikipedia.org/wiki/Функция_(математика) функции] одной переменной [http://ru.wikipedia.org/wiki/Многочлен полиномом,] будет рассмотрен вопрос точности приближения, и как, варьируя узлы, через которые пройдёт полином, достигнуть максимальной точности интерполяции.
+
С самого начала хотелось бы заметить, что мы занимаемся интерполяцией '''функций''', а не узлов. Разумеется, интерполяция будет проводиться в конечном числе точек, но выбирать их мы будем сами.
-
== Постановка задачи ==
+
В настоящем исследовании будет изучена проблема интерполяции [http://ru.wikipedia.org/wiki/Функция_(математика) функции] одной переменной [http://ru.wikipedia.org/wiki/Многочлен полиномом] каноническим полиномом, будет рассмотрен вопрос точности приближения, и как, варьируя узлы, через которые пройдёт полином, достигнуть максимальной точности интерполяции.
-
Пусть задана функция ''f(x)'' на отрезке [''a,b'']. '''Задача интерполяции''' состоит в построении функции ''g(x)'', совпадающей с ''f(x)'' в некотором наборе точек ''x<sub>0</sub>, x<sub>1</sub>,...,x<sub>n</sub>'' из отрезка [''a,b'']. Эти точки называются узлами интерполяции. Также должно выполняться условие: ''g(x<sub>k</sub>) = y<sub>k</sub>, k=0,...,n,'' где ''y<sub>k</sub> = f(x<sub>k</sub>).''
+
=== Полином в каноническом виде ===
=== Полином в каноническом виде ===
Строка 53: Строка 52:
[[Изображение:Report1-fig1.gif|Зависимость числа обусловленности матрицы от количества узлов интерполяции]]
[[Изображение:Report1-fig1.gif|Зависимость числа обусловленности матрицы от количества узлов интерполяции]]
-
Из-за плохой обусловленности матрицы рекомендуется применять другие методы интерполяции (например, метод Лагранжа). При этом важно понимать, что при теоретическом применении различных методов они приводят к одинаковому результату, т.е. мы получим один и тот же полином.
+
Из-за плохой обусловленности матрицы рекомендуется применять другие методы интерполяции (например, [[Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона | интерполяция полиномами Лагранжа]]). При этом важно понимать, что при теоретическом применении различных методов они приводят к одинаковому результату, т.е. мы получим один и тот же полином.
Однако при практической реализации мы получим полиномы различной точности аппроксимации из-за погрешности вычислений аппаратуры.
Однако при практической реализации мы получим полиномы различной точности аппроксимации из-за погрешности вычислений аппаратуры.
Строка 73: Строка 72:
== Анализ метода ==
== Анализ метода ==
=== Сложность вычислений ===
=== Сложность вычислений ===
-
Оценка сложности интерполирования функции складывается из количества операций для решения [http://ru.wikipedia.org/wiki/Система_линейных_алгебраических_уравнений СЛАУ] (системы линейных алгебраических уравнений) и нахождения значения полинома в точке.
+
Оценка сложности интерполирования функции складывается из количества операций для решения [[Система линейных алгебраических уравнений|системы линейных алгебраических уравнений]] (СЛАУ) и нахождения значения полинома в точке.
-
Сложность решения СЛАУ (системы линейных алгебраических уравнений), например, [http://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_Гаусса методом Гаусса] для матрицы размера ''n''x''n'': 2''n''<sup>3</sup>/3, т.е. O(''n''<sup>3</sup>).
+
Сложность решения СЛАУ, например, [http://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_Гаусса методом Гаусса] для матрицы размера ''n''x''n'': 2''n''<sup>3</sup>/3, т.е. O(''n''<sup>3</sup>).
Для нахождения полинома в заданной точке требуется ''n'' умножений и ''n'' сложений. В результате сложность метода: O(''n''<sup>3</sup>).
Для нахождения полинома в заданной точке требуется ''n'' умножений и ''n'' сложений. В результате сложность метода: O(''n''<sup>3</sup>).
Строка 145: Строка 144:
Наконец, выберем узлы интерполяции в соответствии с Чебышевским алгоритмом. Получим их по следующей формуле (просто сделаем замену переменной):
Наконец, выберем узлы интерполяции в соответствии с Чебышевским алгоритмом. Получим их по следующей формуле (просто сделаем замену переменной):
-
<tex>x_m = \frac{a+b}{2} + \frac{b-a}{2}\cos \frac{\pi(2m-1}}{2n}, \, m=1,2, \cdots, n.</tex>
+
<tex>x_m = \frac{a+b}{2} + \frac{b-a}{2}\cos \frac{\pi(2m-1)}{2n}, \, m=1,2, \cdots, n.</tex>
<tex>y_m = y(x_m)</tex>
<tex>y_m = y(x_m)</tex>
Строка 157: Строка 156:
График функций при ''n'' = 4 выглядит следующим образом:
График функций при ''n'' = 4 выглядит следующим образом:
-
[[Изображение:Report1-fig4-4.gif]]
+
[[Изображение:Report1-fig4-4pts.gif]]
Продолжим исследования.
Продолжим исследования.
Строка 164: Строка 163:
При ''n'' = '''7''' ошибка аппроксимации принимает наименьшее из полученных ранее значений (для данного промежутка): '''0.0181'''. График синуса (обозначен синим цветом) и аппроксимационного полинома (обозначен красным цветом) представлены на следующем графике:
При ''n'' = '''7''' ошибка аппроксимации принимает наименьшее из полученных ранее значений (для данного промежутка): '''0.0181'''. График синуса (обозначен синим цветом) и аппроксимационного полинома (обозначен красным цветом) представлены на следующем графике:
-
[[Изображение:Report1-fig4-7.gif]]
+
[[Изображение:Report1-fig4-7pts.gif]]
Что интересно, если при этом же количестве узлов выбирать их на отрезке [1, 8], то ошибка аппроксимации становится ещё меньше : '''0.0124'''. График в этом случае выглядит так:
Что интересно, если при этом же количестве узлов выбирать их на отрезке [1, 8], то ошибка аппроксимации становится ещё меньше : '''0.0124'''. График в этом случае выглядит так:
-
[[Изображение:Report1-fig4-7-2.gif]]
+
[[Изображение:Report1-fig4-7-2pts.gif]]
При выборе большего количества узлов ситуация ухудшается: мы стараемся слишком точно приблизить исходную функцию:
При выборе большего количества узлов ситуация ухудшается: мы стараемся слишком точно приблизить исходную функцию:
-
[[Изображение:Report1-fig4-8.gif]]
+
[[Изображение:Report1-fig4-8pts.gif]]
Ошибка аппроксимации будет только расти с увеличением числа узлов.
Ошибка аппроксимации будет только расти с увеличением числа узлов.

Текущая версия

Содержание

Интерполяция — приближение одной функции другой функцией.

С самого начала хотелось бы заметить, что мы занимаемся интерполяцией функций, а не узлов. Разумеется, интерполяция будет проводиться в конечном числе точек, но выбирать их мы будем сами.

В настоящем исследовании будет изучена проблема интерполяции функции одной переменной полиномом каноническим полиномом, будет рассмотрен вопрос точности приближения, и как, варьируя узлы, через которые пройдёт полином, достигнуть максимальной точности интерполяции.

Полином в каноническом виде

Известно, что любая непрерывная на отрезке [a,b] функция f(x) может быть хорошо приближена некоторым полиномом Pn(x). Справедлива следующая Теорема (Вейерштрасса): Для любого \eps>0 существует полином Pn(x) степени n=n(\eps), такой, что max_{x \in [a,b]}|f(x)-P_n(x)|<\eps

В качестве аппроксимирующей функции выберем полином степени n в каноническом виде:

f(x)=P_n(x)=c_0+c_1x+c_2x^2+ \ldots + c_nx^n

Коэффициенты полинома c_i определим из условий Лагранжа P_n(x_i)=y_i, i=1, \ldots, n, что с учётом предыдущего выражения даёт систему линейных алгебраических уравнений с n+1 неизвестными:

\begin{matrix} c_0 + c_1x_0 + c_2x_0^2 + \ldots + c_nx_0^n = y_0 \\ c_0 + c_1x_1 + c_2x_1^2 + \ldots + c_nx_1^n = y_1 \\ \ldots \ldots \ldots \ldots \ldots \\ c_0 + c_1x_n + c_2x_n^2 + \ldots + c_nx_n^n = y_n \end{matrix}

Обозначим систему таких уравнений символом (*) и перепишем её следующим образом:

\sum_{p=0}^n c_i^p = y_i, \quad i=1, \ldots, n

или в матричной форме: \mathbf{Ac}=\mathbf{y}, где \mathbf{c} - вектор-столбец, содержащий неизвестные коэффициенты c_i, \mathbf{y} - вектор-столбец, составленный из табличных значений функции y_i, а матрица \mathbf{A} имеет вид:

\mathbf{A} = \begin{pmatrix} 1 & x_0 & x_0^2 & \ldots & x_0^n \\ 1 & x_1 & x_1^2 & \ldots & x_1^n \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ 1 & x_n & x_n^2 & \ldots & x_n^n \\ \end{pmatrix}

Система линейных алгебраических уравнений (*) относительно неизвестных c_i иметь единственное решение, если определитель матрицы \mathbf{A} отличен от нуля.

Определитель матрицы \mathbf{A} называют определителем Вандермонда, его можно вычислить по следующей формуле:

\mathbf{detA} = \prod_{i,j=0 \\ i \neq j }^n (x_i - x_j) \neq 0

Число узлов интерполяционного полинома должно быть на единицу больше его степени. Это понятно из интуитивных соображений: через 2 точки можно провести единственную прямую, через 3 - единственную параболу и т.д. Но полином может получиться и меньшей степени. Т.е. если 3 точки лежат на одной прямой, то через них пройдёт единственный полином первой степени (но это ничему не противоречит: просто коэффициент при старшей степени равен нулю).

При достаточной простоте реализации метода он имеет существенный недостаток: число обусловленности матрицы быстро растёт с увеличением числа узлов интерполяции, что можно показать на следующем графике

Зависимость числа обусловленности матрицы от количества узлов интерполяции

Из-за плохой обусловленности матрицы рекомендуется применять другие методы интерполяции (например, интерполяция полиномами Лагранжа). При этом важно понимать, что при теоретическом применении различных методов они приводят к одинаковому результату, т.е. мы получим один и тот же полином.

Однако при практической реализации мы получим полиномы различной точности аппроксимации из-за погрешности вычислений аппаратуры.

Способ вычисления полинома в точке

Чтобы изобразить графически аппроксимирующий полином, необходимо вычислить его значение в ряде точек. Это можно сделать следующими способами.

Первый способ. Можно посчитать значение a1x и сложить с a0. Далее найти a2x2, сложить с полученным результатом, и так далее. Таким образом, на j-ом шаге вычисляется значение ajxj и складывается с уже вычисленной суммой a_0 + a_1x + \ldots + a_{j-1}x^{j-1}.

Вычисление значения ajxj требует j операций умножения. Т.е. для подсчёта многочлена в заданной точке требуется (1 + 2 + ... + n) = n(n+1)/2 операций умножения и n операций сложения. Всего операций в данном случае: Op1 = n(n+1)/2 + n.

Второй способ. Полином можно также легко вычислить с помощью так называемой схемы Горнера: P_n(x) = (\ldots ((a_nx + a_{n-1})x + a_{n-2})x + \ldots)x + a_0

Для вычисления значения во внутренних скобках anx + an-1 требуется одна операция умножения и одна операция сложения. Для вычисления значения в следующих скобках (anx + an-1)x + an-2 требуется опять одна операция умножения и одна операция сложения, т.к. anx + an-1 уже вычислено, и т.д.

Тогда в этом способе вычисление Pn(x) потребует n операций умножения и n операций сложения, т.е. сложность вычислений Op2 = n+n = 2n. Ясно, что Op2 << Op1.

Анализ метода

Сложность вычислений

Оценка сложности интерполирования функции складывается из количества операций для решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) и нахождения значения полинома в точке.

Сложность решения СЛАУ, например, методом Гаусса для матрицы размера nxn: 2n3/3, т.е. O(n3).

Для нахождения полинома в заданной точке требуется n умножений и n сложений. В результате сложность метода: O(n3).

Погрешность интерполяции

Предположим, что на отрезке интерполирования [a,b] функция f(x) n раз непрерывно-дифференцируема. Погрешность интерполяции складывается из погрешности самого метода и ошибок округления.

Ошибка приближения функции f(x) интерполяционным полиномом n-ой степени Pn(x) в точке x определяется разностью: Rn(x) = f(x) - Pn(x).

Погрешность Rn(x) определяется следующим соотношением:
R_n(x) = \frac{f^{n+1}(\xi)}{(n+1)!}\omega_n(x)

Здесь f^{n+1}(\xi) - производная (n+1)-го порядка функции f(x) в некоторой точке \xi \in [a,b], а функция \omega_n(x) определяется как
\omega_n(x)=(x-x_0)(x-x_1)\ldots (x-x_n).

Если максимальное значение производной fn+1(x) равно M_{n+1} = \sup_{x \in [x_0, x_n]} \left| f^{n+1}(x) \right| , то для погрешности интерполяции следует оценка: \left| R_n(x) \right| = \frac{M_{n+1}}{(n+1)!}\omega_n(x).

При реализации данного метода на ЭВМ ошибкой интерполяции En(x) будем считать максимальное уклонение полинома от исходной функции на выбранном промежутке: E_n(x) = \max_{x \in [a, b]} \left| f(x) - P_n(x) \right| .

Выбор узлов интерполяции

Ясно, что от выбора узлов интерполируемой функции напрямую зависит, насколько точно многочлен будет являться её приближением.

Введём следующее определение: полиномом Чебышева называется многочлен вида


Tk(x) = cos(k arccos x), |x|≤1.

Известно (см. ссылки литературы), что если узлы интерполяции x0, x1,...,xn являются корнями полинома Чебышева степени n+1, то величина \max_{x \in [a,b]} \left| \omega_{n+1}(x) \right| принимает наименьшее возможное значение по сравнению с любым другим выбором набора узлов интерполяции.

Очевидно, что в случае k = 1 функция T1(x), действительно, является полиномом первой степени, поскольку T1(x) = cos(arccos x) = x.

В случае k = 2 T2(x) тоже полином второй степени. Это нетрудно проверить. Воспользуемся известным тригонометрическим тождеством: cos2θ = 2cos²θ - 1, положив θ = arccos x.

Тогда получим следующее соотношение: T2(x) = 2x² - 1.

С помощью тригонометрического тождества cos(k + 1)θ = 2cosθcoskθ - cos(k - 1) легко показать, что для полиномов Чебышева справедливо реккурентное соотношение:

Tk+1(x) = 2xTk(x) - Tk-1(x)

При помощи данного соотношения можно получить формулы для полиномов Чебышева любой степени.

Корни полинома Чебышева легко находятя из уравнения: Tk(x) = cos(k arccos x) = 0. Получаем, что уравнение имеет k различных корней, расположенных на отрезке [-1,1]: x_m = \cos \frac{2m+1}{2k}\pi, \, m = 0,1, \cdots, k-1, которые и следует выбирать в качестве узлов интерполирования.

Нетрудно видеть, что корни на [-1,1] расположены симметрично и неравномерно - чем ближе к краям отрезка, тем корни расположены плотнее. Максимальное значение модуля полинома Чебышева равно 1 и достигается в точках \cos \frac{m}{k}\pi.

Если положить \omega_k(x) = \frac1{2^{k-1}}T_k(x), то для того, чтобы коэффициент при старшей степени полинома ωk(x) был равен 1, \max_{x \in [-1,1]}\omega_k(x) = \frac1{2^{k-1}}.

Известно, что для любого полинома pk(x) степени k с коэффициентом, равным единице при старшей производной верно неравенство \max_{x \in [-1,1]}p_k(x) \geq \frac1{2^{k-1}}, т.е. полиномы Чебышева являются полиномами, наименее уклоняющимися от нуля.

Вычислительный эксперимент

Для реализации поставленной задачи была написана программа на языке С++, которая по заданной функции приближает её каноническим полиномом. Разумеется, необходимо указать узлы, через которые полином пройдёт, и значения функции в этих узлах.

Далее строится СЛАУ, которая решается методом Гаусса. На выходе получаем коэффициенты для полинома и ошибку аппроксимации.

Как было показано выше, и в чём мы убедимся в дальнейшем, от выбора узлов зависит точность, с которой полином будет приближать функцию.

Пример: Интерполяция синуса

Попробуем интерполировать функцию y = sin(x) на отрезке [1, 8.5]. Выберем узлы интерполяции: {1.1, 2, 4.7, 7.5, 8.5}

Полученный в результате интерполяции полином отображён на рисунке (синим цветом показан график y = sin(x), красным – интерполяционного полинома)

Изображение:Report1-fig2.gif

Ошибка интерполяции в этом случае: 0.1534

Давайте посмотрим, что произойдёт, если выбрать равномерно стоящие узлы {2, 3.5 5, 6.5, 8} для той же функции на том же отрезке.

На отрезке [3, 6] приближение, бесспорно, стало лучше. Однако разброс на краях очень большой. Ошибка интерполяции: 2.3466.

Изображение:Report1-fig3.gif

Наконец, выберем узлы интерполяции в соответствии с Чебышевским алгоритмом. Получим их по следующей формуле (просто сделаем замену переменной): x_m = \frac{a+b}{2} + \frac{b-a}{2}\cos \frac{\pi(2m-1)}{2n}, \, m=1,2, \cdots, n. y_m = y(x_m)

В нашем случае [a,b] - отрезок [1, 8.5], y = cosx, n+1 - количество узлов.

Остаётся открытым вопрос, какое количество узлов выбрать.

  • При значении n меньше 3 ошибка аппроксимации получается более 10.6626.
  • При n = 4: приближение лучше (ошибка равна 1.0111),
  • при n = 5: ошибка аппроксимации 0.2797

График функций при n = 4 выглядит следующим образом:

Изображение:Report1-fig4-4pts.gif

Продолжим исследования.

  • n = 6: ошибка аппроксимации 1.0233.

При n = 7 ошибка аппроксимации принимает наименьшее из полученных ранее значений (для данного промежутка): 0.0181. График синуса (обозначен синим цветом) и аппроксимационного полинома (обозначен красным цветом) представлены на следующем графике:

Изображение:Report1-fig4-7pts.gif

Что интересно, если при этом же количестве узлов выбирать их на отрезке [1, 8], то ошибка аппроксимации становится ещё меньше : 0.0124. График в этом случае выглядит так:

Изображение:Report1-fig4-7-2pts.gif

При выборе большего количества узлов ситуация ухудшается: мы стараемся слишком точно приблизить исходную функцию:

Изображение:Report1-fig4-8pts.gif

Ошибка аппроксимации будет только расти с увеличением числа узлов.

Как видим, наилучшее приближение получается при выборе узлов по методу Чебышева. Однако рекомендаций, какое количество узлов является оптимальным, нет - это определяется только экспериментальным путём.

Рекомендации программисту

Программа написана на языке C++ с использованием библиотеки линейной алгебры UBlas, которая является частью собрания библиотек Boost. Скачать исходный текст программы можно здесь [2.55Кб].

Предварительные настойки

Чтобы воспользоваться программой, необходимо сделать следующее: 1. Определиться с функцией, которую вы собираетесь интерполировать 2. Создать текстовый файл (например, vec.txt), в первой строчке которого через пробел размещены узлы интерполяции, а во второй – значения выбранной функции в этих узлах.

Например, функция y = sin(x): 

0.74 2 -3.5
0.6743 0.9093 0.351

3. В .cpp файле программы в функцию double f(double x) вместо строки return прописать возвращаемое исходной функцией значение. Например, для функции y = sin(x): 

return sin(x);

4. В функции int main() исходного кода присвоить переменной char* flname путь к входному файлу с данными. В нашем случае char* flname = "vec.txt";

Использование программы

В программе реализованы следующие основные функции:

  • double f(double x), описание которой было дано выше
  • int load(char *filename, vector<double> &x, vector<double> &y) - загрузка узлов интерполяции в переменную x и значения функции в этих узлах в переменную y текстового файла filename. В случае удачной загрузки данных из файла функция возвращает 0.
  • void matrix2diag(matrix<double> &A, vector<double> &y) - приводит матрицу A к треугольному виду. y - столбец правой части (также изменяется вместе с матрицей A).
  • void SolveSystem(matrix<double> &A, vector<double> &y, vector<double> &coef) - решить СЛАУ (A - треугольная матрица, y - столбец правой части, coef - в этот вектор заносится решение СЛАУ)
  • double errapprox(vector<double> coef, double a, double b, double h) – возвращает ошибку аппроксимации полиномом исходной функции.

На вход функции подаются следующие параметры:

    • vector coef – вектор коэффициентов интерполяционного полинома, который получается в ходе решения СЛАУ
    • double a, double b – границы промежутка интерполяции [a, b]
    • double h – шаг, с которым «пробегаем» промежуток [a, b]
  • int outpolyn(char** filename, vector<double> coef) – сохраняет коэффициенты полинома coef в файл filename. В случае удачного сохранения функция возвращает '0'.

После запуска программы на экране появляются коэффициенты интерполяционного полинома и ошибка аппроксимации.

Вывод

Был исследован и программно реализован метод интерполяции функции каноническим полиномом. В ходе исследований установлено, что ошибка интерполяции получается как из-за ошибок компьютерных вычислений, так и из-за ошибок метода.

Также замечено, что от выбора узлов интерполяции напрямую зависит качество интерполяции. Минимальная ошибка интерполяции достигается при выборе «чебышевских» узлов.

Прикреплённые файлы

Программная реализация на языке С++ (исходный текст) [2.55Кб]

Литература

  • Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. Численные методы. Изд-во "Лаборатория базовых знаний". Москва. 2003.
  • И.С. Березин, Н.П. Жидков. Методы вычислений. Изд. ФизМатЛит. Москва. 1962.
  • Дж. Форсайт, М.Мальком, К. Моулер. Машинные методы математических вычислений. Изд-во "Мир". Москва. 1980.

Смотри также

Ссылки

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D0%BC»