Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (703.93 KB, 10 trang )
<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1></div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>
Ứng dụng chính của các đa thức xấp xỉ là thay thế một hàm
phức tạp, hay một hàm cho dƣới dạng bảng bởi một đa thức
để các phép tốn cơ bản của giải tích có thể thực hiện đƣợc
dễ dàng hơn. Chúng bao gồm
Kí hiệu L một trong các phép tốn này trên các hàm, <b>xấp xỉ</b>
<b>L(f)</b> <b>bởi L(p)</b><i><b>,</b></i> <b>với p(x) là một đa thức xấp xỉ của f(x)</b>
L có thể thực hiện đƣợc dễ dàng hơn trên p(x) vì nó là
một đa thức và L là một trong hai phép tốn đạo hàm và tích
phân
a
Do tính <b>tuyến tính</b> của phép toán L
<b>L(f + g) = L(f) + L(g)</b>
<b>L(af) = aL(f)</b>
trong đó f(x) và g(x) là các hàm và <i>a </i>là một hằng số.
Tính tuyến tính dẫn đến
<b>L(f) – L(p) = L(e)</b>
Sử dụng đa thức nội suy Newton
Sai số <b>E(f) = L(f)</b> <b>– L(p)</b> tính đƣợc bằng cách áp dụng toán
tử <b>L</b> vào hàm sai số của đa thức nội suy – các công thức
(2.16) và (2.18)
k
0
j
k
Cho f(x) khả vi liên tục trên [c; d]<i>. </i>Nếu x<sub>0</sub>, …, x<b><sub>k</sub></b> є [c; d]<i>, </i>
thì theo cơng thức nội suy Newton (2.37)
Nếu chúng ta xấp xỉ
E(f) = D(f) – D(p<sub>k</sub><i>) = </i> f[x , ,x<sub>k</sub>,a,a] <sub>k</sub>(a) f[x , ,x<sub>k</sub>,a] ' (a)
k
<sub>0</sub>
0
,
)!
k
(
)
a
(
)
(
f
)!
k
(
)
a
ξ
2
<b>TH1: Khi</b> <i><b>a</b></i> <b>là một mốc nội suy, a = x<sub>i</sub></b> với i nào đó.
Do Ψ<sub>k</sub> (x) chứa thừa số (x – x<sub>i</sub>), suy ra <b>Ψ<sub>k</sub>(a) = 0</b>.
Hơn nữa, <b>Ψ’<sub>k</sub></b> <b>(a)</b> <b>=</b> <b>q(a</b>) trong đó
i
k
)
1
(
)
x
x
(
)!
1
k
(
)
(
f
)
f
(
E <sub>i</sub> <sub>j</sub>
<b>TH2: : Khi</b> <i><b>a</b></i> <b>không là một mốc nội suy, có thể chọn</b> <i><b>a</b></i>
<b>sao cho</b> <b>Ψ’<sub>k</sub></b> <b>(a) = 0, </b>chẳng hạn <b>khi</b> <i><b>k </b></i><b>lẻ</b>, và <b>các x<sub>i</sub></b> <b>đối xứng</b>
<b>xung quanh a</b>, tức là
<b>( x</b> <b>– x<sub>j</sub>) (x</b> <b>– x<sub>k–j</sub>) = (x</b> <b>– a + a – x<sub>j</sub>) (x</b> <b>– a + a – x<sub>k–j</sub>)</b>
<b>= (x – a)2</b> <b>– (a – x</b>
<b>j)2</b>
j
2
2
/
)
1
k
(
k
• <i><b>k </b></i><b>= 1: </b>p<sub>k</sub>(x) = f(x<sub>0</sub>) + f[x<sub>0</sub>, x<sub>1</sub>] (x – x<sub>0</sub><i>)</i>
Nếu <i><b>a </b></i><b>= </b><i><b>x</b><b><sub>0</sub></b></i> và với <i>h </i>= <i>x<sub>1</sub></i> – <i>x<sub>0</sub>,</i> thì
<b>"</b>
Nếu <i><b>a</b></i> <b>= (</b><i><b>x</b><b><sub>0</sub></b></i> <b>+</b> <i><b>x</b><b><sub>1</sub></b></i><b>)/2</b>
thì <i>x<sub>0</sub></i> = <i>a</i> – <i>h, x<sub>1</sub></i> = <i>a</i> + <i>h, h</i> = (<i>x<sub>1</sub></i> <i>- x<sub>0</sub></i>)/2. và
6
h
E(f)
2
• <i><b>k </b></i><b>= 2: </b>P<sub>k</sub>(x) = f(x<sub>0</sub>) + f[x<sub>0</sub>, x<sub>1</sub>](x – x<sub>0</sub>) + f[x<sub>0</sub>, x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub>](x – x<sub>0</sub>)(x – x<sub>1</sub>)
Nếu x<sub>0</sub> = a – h, x<sub>1</sub> = a, x<sub>2</sub> = a + h
f(x)
2
• <i><b>Trường hợp</b></i> <b>a є [x<sub>i-1</sub>, x<sub>i</sub>]: bất kì</b> và các điểm <b>x<sub>i</sub></b> <b>khơng</b>
<b>cách đều</b>:, tính gần đúng f’(a) bằng cách:
a) Sử dụng các đạo hàm g’<sub>3</sub>(x) của các đa thức
ghép trơn bậc ba SPLINE trên [x<sub>i-1</sub>, x<sub>i</sub>]