数值分析-第2章插值法.ppt

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1、2023/10/14,课件,1,在工程技术与科学研究中，常会遇到函数表达式过于复杂而不便于计算，且又需要计算众多点处的函数值；或已知由实验（测量）得到的某一函数 y=f(x)在区间a,b中互异的n+1个xi(i=0,1,.,n)处的值yi=f(xi)(i=0,1,.,n),需要构造一个简单易算的函数P(x)作为y=f(x)的近似表达式,y=f(x)P(x),使得 P(xi)=f(xi)=yi(i=0,1,.,n),这类问题就称为插值问题，P(x)称为插值函数，P(x)一般取最简单又便于计算得函数。,第2章 插 值 法,2023/10/14,课件,2,P(x)f(x),f(x),y=f(x)P(

2、x),使得 P(xi)=f(xi)=yi(i=0,1,.,n)其它点 P(x)f(x)=y,2023/10/14,课件,3,2.1.1 插值问题,设 y=f(x)是区间a,b 上的一个实函数,xi(i=0,1,.,n)是a,b上n+1个互异实数,已知 y=f(x)在 xi 的值 yi=f(xi)(i=0,1,.,n),求一个次数不超过n的多项式Pn(x)使其满足,Pn(xi)=yi(i=0,1,.,n)(5-1),这就是多项式插值问题.,2.1 引言,2023/10/14,课件,4,其中Pn(x)称为 f(x)的n次插值多项式,f(x)称为被插函数,xi(i=0,1,.,n)称为插值节点,(x

3、i,yi)(i=0,1,n)称为插值点,a,b 称为插值区间,式(5-1)称为插值条件。,从几何意义来看,上述问题就是要求一条多项式曲线 y=Pn(x),使它通过已知的n+1个点(xi,yi)(i=0,1,n),并用Pn(x)近似表示f(x).,2023/10/14,课件,5,即 P(x)=a0+a1x+a2x2+.+anxn,其中ai为实数，就称P(x)为 插值多项式，相应的插值法称为多项式插值，若P(x)为分段的多项式，就称为分段插值，若P(x)为三角多项式,就称为三角插值，本章只讨论插值多项式与分段插值。,本章主要研究如何求出插值多项式，分段插值函数，样条插值函数；讨论插值多项式P(x)

4、的存在唯一性、收敛些及误差估计等。,2023/10/14,课件,6,定理1 设节点 xi(i=0,1,n)互异,则满足插值条件 Pn(xi)=yi(i=0,1,.,n)的次数不超过n的多项 式存在且唯一.,证 设所求的插值多项式为,Pn(x)=a0+a1x+a2x2+.+anxn(5-2),则由插值条件式Pn(xi)=yi(i=0,1,.,n)可得关于系数a0,a1,an的线性代数方程组,2.1.2 插值多项式的存在性和唯一性,2023/10/14,课件,7,此方程组有n+1个方程,n+1个未知数,其系数行列式是范德蒙(Vandermonde)行列式：,（5-3）,由克莱姆法则知方程组(5-3

5、)的解存在唯一.证毕。,2023/10/14,课件,8,考虑最简单、最基本的插值问题.求n次插值多项式 l i(x)(i=0,1,n),使其满足插值条件,2.2.1 基函数,可知,除 xi点外,其余都是 li(x)的零点,故可设,Lagrange法1736-1813,2.2 拉格朗日插值,2023/10/14,课件,9,其中A为常数,由li(xi)=1可得,称之为拉格朗日基函数,都是n次多项式。,2023/10/14,课件,10,n=1时的一次基函数为:,2023/10/14,课件,11,即已知函数 f(x)在点x0和x1点的函数值 y0=f(x0)，y1=f(x1).,求线性函数 L(x)=

6、a0+a1x使满足条件：L(x0)=y0,L(x1)=y1.,此为两点线性插值问题,2023/10/14,课件,12,或用直线的两点式表示为：,插值基函数的特点：,记,2023/10/14,课件,13,n=2时的二次基函数为:,2023/10/14,课件,14,可知其满足,2.2.2 拉格朗日插值多项式,利用拉格朗日基函数l i(x),构造次数不超过n的多项式,称为拉格朗日插值多项式,再由插值多项式的唯一性,得,特别地,当 n=1时又叫线性插值,其几何意义为过两点的直线.当 n=2时又叫抛物（线）插值,其几何意义为过三点的抛物线.,2023/10/14,课件,15,注意:(1)对于插值节点,只

7、要求它们互异,与大小次序无关;,以 xi(i=0,1,n)为插值节点,函数 f(x)1作插值多项式,由插值多项式的唯一性即得基函数的一个性质,(2)插值基函数l i(x)仅由插值节点xi(i=0,1,n)确定,与被插函数 f(x)无关;,(3)插值基函数l i(x)的顺序与插值节点xi(i=0,1,n)的顺序一致.,2023/10/14,课件,16,这是因为若取(x)=xk(k=0,1,n),由插值多项式的唯一性有,特别当k=0时,就得到,2023/10/14,课件,17,所以,例1 已知 用线性插值(即一次插值多项式)求 的近似值。,插值多项式为,(),2023/10/14,课件,18,例2

8、 求过点(-1,-2),(1,0),(3,-6),(4,3)的抛物线插值(即三次插值多项式).,解 以,以为节点的基函数,分别为:,2023/10/14,课件,19,则拉格朗日的三次插值多项式为,2023/10/14,课件,20,截断误差Rn(x)=f(x)-Ln(x)也称为n次Lagrange插值多项式的余项。以下为拉格朗日余项定理。,定理2 设 f(x)在区间 a,b上存在 n+1 阶导数,xi a,b(i=0,1,n)为 n+1个互异节点,则对任何x a,b,有,2.2.3 插值余项,且与x有关),2023/10/14,课件,21,证 由插值条件和n+1(x)的定义,当x=xk 时,式子

9、显然成立,并且有 n+1(xk)=0(k=0,1,n),这表明x0,x1,xn 都是函数n+1(x)的零点,从而 n+1(x)可表示为,其中K(x)是待定函数。,对于任意固定的xa,b,xxk,构造自变量 t 的辅助函数,2023/10/14,课件,22,由式 n+1(xk)=0 和式 Ln(xk)=yk(k=0,1,n),以及,可知：x0,x1,xn 和 x 是(t)在区间a,b上的 n+2个互异零点,因此根据罗尔(Rolle)定理,至少存在一点=(x)(a,b),使,即,所以,2023/10/14,课件,23,一般来说,外推比内插效果差,在估计误差时下列不等式很有用。,2023/10/14

10、,课件,24,解,插值多项式为,2023/10/14,课件,25,因为,故,于是,另见书p29的例1.,2023/10/14,课件,26,用二次插值计算ln11.25的近似值,并估计误差.,例4 给定函数表,解 取节点x0=10,x1=11,x2=12,作二次插值有,ln11.25L2(11.25),2023/10/14,课件,27,在区间10,12上lnx 的三阶导数的上限M3=0.002,可得误差估计式,实际上,ln11.25=2.420368,|R2(11.25)|=0.000058.,2023/10/14,课件,28,2.3.1 均差及其基本性质,定义1 称,为 f(x)在x0、x1点

11、的一阶均差.一阶均差的均差(差商),称为函数f(x)在x0、x1、x2 点的二阶均差.,英1642-1727,2.3 均差与牛顿插值公式,2023/10/14,课件,29,一般地，n-1阶均差的均差,称为f(x)在x0,x1,xn点的 n 阶均差。,差商的计算步骤与结果可列成均差表，如下,一般f(xi)称为f(x)在xi点的零阶均差，记作fxi。,2023/10/14,课件,30,表5-1（均差表）,2023/10/14,课件,31,给出节点x0,x1,xn和函数值(x0),(x1),(xn),可按如下的差商表顺序逐次计算各阶差商值.,2023/10/14,课件,32,这一性质可以用数学归纳法

12、证明，它表明均差与节点的排列次序无关，即,fx0,x1,x2,.,xn=fx1,x0,x2,.,xn=fx1,x2,.,xn,x0,性质1 均差可以表示为函数值的线性组合，即,称之为均差的对称性（也称为对称性质）。,2023/10/14,课件,33,性质2 由性质1立刻得到,或,2023/10/14,课件,34,性质3 n次多项式f(x)的k阶差商,当kn时是一个n-k次多项式;当kn时恒等于0.,性质4 若f(x)在a,b上存在n阶导数,且节点x0,x1,xna,b,则至少存在一点 a,b 满足下式,例1 f(x)=6x8+7x510,求f 1,2,9及f 1,2,10.,解 f(8)(x)

13、=68!,f 1,2,9=-6,f(9)(x)=0,f 1,2,10=0.,2023/10/14,课件,35,2.3.2 牛顿插值多项式,设x是a，b上一点，由一阶均差定义得,同理，由二阶均差定义,如此继续下去，可得一系列等式,得,得,2023/10/14,课件,36,依次把后式代入前式，最后得,2023/10/14,课件,37,其中,2023/10/14,课件,38,可见,Nn(x)为次数不超过n 的多项式,且易知 Rn(xi)=0 即 Nn(xi)=yi,(i=0,1,n)满足插值条件,故其为插值问题的解,Nn(x)称为牛顿插值多项式。,Rn(x)称为牛顿型插值余项。,2023/10/14

14、,课件,39,由插值多项式的唯一性知，它与拉格朗日插值多项式是等价的,即 Ln(x)Nn(x),且有如下递推形式,和余项公式,由此即得性质4。且,2023/10/14,课件,40,例1 已知f(x)=shx的数表,求二次牛顿插值多项式,并由 此计算f(0.596)的近似值。,解 由上表可得过前三点的二次牛顿插值多项式为,2023/10/14,课件,41,又,可得过前四点的三次牛顿插值多项式,故,可得N3(x)的截断误差,2023/10/14,课件,42,设函数y=f(x)在等距节点xi=x0+ih(i=0,1,n)上的函数值为fi=f(xi)(h为步长),定义2 fi=fi+1-fi 和 fi

15、=fi-fi-1分别称为函数f(x)在点xi处的一阶向前差分和一阶向后差分。,一般地,f(x)在点 xi 处的 m 阶向前差分和 m 阶向后差分分别为,mfi=m-1fi+1-m-1fi 和 mfi=m-1fi-m-1fi-1,2.4 差分与等距节点插值,2.4.1 差分及其性质,2023/10/14,课件,43,构造差分表5-2,2023/10/14,课件,44,容易证明，差分有如下基本性质,性质1 各阶差分均可用函数值表示.即,且有等式 nfi=nfi+n.,2023/10/14,课件,45,性质3 均差与差分的关系式为,性质2 函数值均可用各阶差分表示.即,且有差分与微商的关系式为,差分

16、的其它性质参看本章p59习题8，9，10，11.,2023/10/14,课件,46,代入牛顿插值公式,可得,称为牛顿向前插值公式，其余项为,插值节点为 xi=x0+ih(i=0,1,n),如果要计算 x0附近点 x 处的函数值f(x),可令 x=x0+th(0 t n),2.4.2 等距节点差值公式,2023/10/14,课件,47,类似地,若计算 xn 附近的函数值 f(x),可令 x=xn+th(-n t 0)，可得牛顿向后插值公式,及其余项,2023/10/14,课件,48,例2 设 y=f(x)=ex,xi=1,1.5,2,2.5,3,用三次插值多项 式求f(1.2)及f(2.8)的近

17、似值.,解 相应的函数值及差分表如下:,2023/10/14,课件,49,求f(1.2)用牛顿前插公式,且由 1.2=1+0.5t,得t=0.4,2023/10/14,课件,50,求f(2.8)用牛顿后插公式,且由 2.8=3+0.5t,得t=-0.4,2023/10/14,课件,51,2.5.1 三次埃尔米特插值多项式,设 y=f(x)是区间a,b上的实函数,x0,x1 是a,b上相异两点,且 x0 x1,y=f(x)在xi上的函数值和一阶导数值分别为 yi=f(xi)(i=0,1)和mi=f(xi)(i=0,1),求三次多项式 H3(x),使其满足：,H3(x)称为三次埃尔米特插值多项式。

18、,法1822-1901,2.5 埃尔米特(Hermite)插值,2023/10/14,课件,52,构造三次埃尔米特插值多项式如下:,定理3 满足条件式 的三次埃尔米特插值多项式存在且唯一。,2023/10/14,课件,53,由,可将它写成,2023/10/14,课件,54,2023/10/14,课件,55,即,2023/10/14,课件,56,可得满足条件的三次埃尔米特插值多项式为,2023/10/14,课件,57,定理4 设f(x)在包含x0、x1的区间a,b内存在四阶导数，则当xa,b时有余项,设,则当x(x0,x1)时,余项有如下估计式（误差限）,2.5.2 误差估计,且与x有关),20

19、23/10/14,课件,58,例2 已知f(x)=x1/2及其一阶导数的数据见下表,用埃尔米特插值公式计算1251/2的近似值,并估计其截断误差.,解,2023/10/14,课件,59,得,由,可求得,2023/10/14,课件,60,2.6 分段低次插值,先看下面的例子,对(x)=(1+25x2)-1,在区间-1,1上取等距节点 xi=-1+ih,i=0,1,10,h=0.2,作(x)关于节点 xi(i=0,1,10)的10次插值多项式 L10(x),如图所示,2023/10/14,课件,61,x,y,o,1,-1,0.5,1,1.5,y=L10(x),这个现象被称为Runge现象.表明高次

20、插值的不稳定性.实际上,很少采用高于7次的插值多项式.,2023/10/14,课件,62,2.6.1 分段线性插值,求一个分段函数P(x),使其满足:P(xi)=yi(i=0,1,.,n);在每个子区间xi，xi+1 上是线性函数.称满足上述条件的函数P(x)为分段线性插值函数.,2023/10/14,课件,63,或,2023/10/14,课件,64,由线性插值的误差即得分段线性插值在区间xi,xi+1上的余项估计式为,因此,在插值区间a,b上有余项,2023/10/14,课件,65,2.6.2 分段抛物线插值,2023/10/14,课件,66,2.6.3 分段三次Hermite插值,已知,求

21、一个分段函数H(x),使其满足:,(2)在每个子区间xi,xi+1 上，H(x)是次数不超过3的 多项式.称满足上述条件的函数H(x)为分段三次Hermite插值函数.,2023/10/14,课件,67,或,2023/10/14,课件,68,分段三次埃尔米特插值在区间xi,xi+1上的余项估计式为,因此，在插值区间a,b上有余项,2023/10/14,课件,69,例3 构造函数f(x)=lnx在1x10上的数表,应如何选取步长h,才能使利用数表进行分段插值时误差不超过0.510-4。,解,欲使,即进行分段线性插值时，应取h210-2，误差不超过0.510-4。,2023/10/14,课件,70

22、,欲使,即进行分段三次埃尔米特插值时,应取误差不超过0.510-4。,2023/10/14,课件,71,2.7.1 问题的提出,定义 给定区间a,b的一个划分 a=x0 x1xn=b，yi=f(xi)(i=0,1,n),如果函数S(x)满足：,S(xi)=yi(i=0,1,n);在每个小区间xi,xi+1(i=0,1,.,n-1)上是次数不超过3的多项式;(3)在每个内节点xi(i=1,2,.,n-1)上具有二阶连续导数,则称 S(x)为关于上述划分的一个三次多项式样条 函数，简称三次样条。,2.7 三次样条插值,2023/10/14,课件,72,S(x)在每个小区间xi,xi+1上是一个次数

23、不超过3的多项式,因此需确定四个待定常数,一共有n个小区间,故应确定4n个系数,S(x)在n-1个内节点上具有二阶连续导数，应满足条件,即有3n-3个连续条件，再加上S(x)满足的插值条件n+1个，共计4n-2个，因此还需要2个条件才能确定S(x)，通常补充两个边界条件。,2023/10/14,课件,73,2.7.2 三弯矩方程,在xi,xi+1上是一次多项式,且可表示为,对 积分两次并利用S(xi)=yi和S(xi+1)=yi+1定出积分常数得,2023/10/14,课件,74,对S(x)求导得,2023/10/14,课件,75,所以,(i=1,2,.,n-1),由,2023/10/14,课

24、件,76,得,其中,2023/10/14,课件,77,由公式,1.边界条件为,得,2023/10/14,课件,78,即,2023/10/14,课件,79,从中解出Mi(i=0,1,.,n)得三次样条S(x).,2023/10/14,课件,80,从中解出Mi(i=1,2,.,n-1)得 三次样条S(x)。,2023/10/14,课件,81,3、周期函数 M0=Mn,2023/10/14,课件,82,整理得,其中,2023/10/14,课件,83,从中解出Mi(i=1,2,.,n),得三次样条S(x).,2023/10/14,课件,84,2.7.3 三转角方程,2023/10/14,课件,85,所以,同理,2023/10/14,课件,86,其中：,同三弯矩方程一样，有三种条件：,1、已知,(6-42),由S(x)二阶连续可微，即,2023/10/14,课件,87,则方程组化为：,2023/10/14,课件,88,即矩阵形式为：,2023/10/14,课件,89,3、已知,则有：,2023/10/14,课件,90,2023/10/14,课件,91,