118
Numeriˇ cka analiza 14. predavanje Autor: Saˇ sa Singer & Tina Bosner Predavaˇ c: Tina Bosner [email protected] web.math.hr/~nela/nad.html PMF – Matemati ˇ cki odsjek, Zagreb NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 1/118

Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

  • Upload
    others

  • View
    12

  • Download
    1

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Numericka analiza

14. predavanje

Autor: Sasa Singer & Tina Bosner

Predavac: Tina Bosner

[email protected]

web.math.hr/~nela/nad.html

PMF – Matematicki odsjek, Zagreb

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 1/118

Page 2: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Sadrzaj predavanja

Aproksimacija i interpolacija (nastavak):

Newtonov oblik IP za ekvidistantne cvorove, konacnerazlike.

Koliko je dobar interpolacijski polinom?

Primjer Runge.

Optimalni izbor cvorova i Cebisevljeva mreza.

Hermiteova interpolacija.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 2/118

Page 3: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Interpolacija polinomima

(nastavak)

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 3/118

Page 4: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Newtonov oblik — ekvidistantni cvorovi

Newtonova forma interpolacijskog polinoma moze sepojednostavniti

ako su cvorovi ekvidistantni.

Prisjetimo se, Newtonov interpolacijski polinom izgleda ovako:

pn(x) = f [x0] + f [x0, x1] (x− x0)

+ f [x0, x1, x2] (x− x0) (x− x1)

+ · · ·+ f [x0, x1, . . . , xn] (x− x0) · · · (x− xn−1).

Pojednostavljenje racunanja radi se u

podijeljenim razlikama f [x0, x1, . . . , xk],

faktoru (x− x0) · · · (x− xk−1) =∏k−1

j=0(x− xj).

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 4/118

Page 5: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Ekvidistantni cvorovi — konacne razlike

Pojednostavnimo prvo podijeljenu razliku.

Tocke su ekvidistantne s “razmakom” (ili korakom) h, ako je

xj = x0 + j · h, j = 0, . . . , n.

Konacnu razliku unaprijed definiramo kao

∆fj = fj+1 − fj.

Operator ∆ zovemo operator konacnih razlika unaprijed.

Konacnu razliku reda k, za k ∈ N, definiramo rekurzivno kao

∆kfj = ∆k−1fj+1 −∆k−1fj,

uz dogovor (definiciju) ∆0fj = fj.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 5/118

Page 6: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene i konacne razlike

Nadimo vezu podijeljenih i konacnih razlika.

Lema. Ako su tocke xj ekvidistantne, za bilo koji k ≥ 0 vrijedi

f [xj, . . . , xj+k] =1

k!hk∆kfj.

Dokaz. Ide indukcijom po redu k.

Za k = 0, rezultat je ocito istinit — po definiciji.

Baza indukcije. Za k = 1 imamo

f [xj, xj+1] =fj+1 − fjxj+1 − xj

=∆fjh

,

pa tvrdnja vrijedi za k = 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 6/118

Page 7: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene i konacne razlike (nastavak)

Korak indukcije. Pretpostavimo da za sve uzastopne tockexj, . . . , xj+k−1, za bilo koji “dozvoljeni” j, vrijedi

f [xj, . . . , xj+k−1] =1

(k − 1)!hk−1∆k−1fj.

Zakljucak. Ako je j + k ≤ n, onda je

f [xj, . . . , xj+k] =f [xj+1, . . . , xj+k]− f [xj, . . . , xj+k−1]

xj+k − xj

=f [xj+1, . . . , xj+k]− f [xj, . . . , xj+k−1]

k · h= (pretp. ind.)

=1

kh

(1

(k − 1)!hk−1∆k−1fj+1 −

1

(k − 1)!hk−1∆k−1fj

)

=1

k!hk(∆k−1fj+1 −∆k−1fj) =

1

k!hk∆kfj.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 7/118

Page 8: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Ekvidistantni cvorovi — Newtonova baza

Pojednostavnimo jos faktor (x− x0) · · · (x− xk−1).

Zapisimo prvo tocku x preko pocetnog cvora x0 i koraka h,

x = x0 + s · h.

s tim da s moze biti i realan broj. Tada je

x− xj = x0 + s · h− (x0 + j · h) = (s− j)h,

pa jek−1∏

j=0

(x− xj) =k−1∏

j=0

((s− j)h

)= hk

k−1∏

j=0

(s− j).

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 8/118

Page 9: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Ekvidistantni cvorovi — Newtonova baza (nast.)

Po definiciji binomnih koeficijenata, s tim da smije biti is ∈ R, imamo

(s

0

)

= 1,

(s

k

)

=s(s− 1) · · · (s− k + 1)

k!, k > 0.

Odavde odmah slijedi da je

hk

k−1∏

j=0

(s− j) = hkk!

(s

k

)

.

Sada mozemo napisati Newtonov oblik interpolacijskogpolinoma s ekvidistantnim cvorovima.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 9/118

Page 10: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Newtonov oblik — ekvidistantni cvorovi

Uocimo da se faktor hkk! skrati:

u nazivniku dolazi od konacnih razlika,

a u brojniku od produkta∏k−1

j=0(x− xj),

pa interpolacijski polinom izgleda ovako:

pn(x) = f [x0] + f [x0, x1] (x− x0)

+ f [x0, x1, x2] (x− x0) (x− x1)

+ · · ·+ f [x0, x1, . . . , xn] (x− x0) · · · (x− xn−1)

= ∆0f0 +

(s

1

)

∆1f0 + · · ·+

(s

n

)

∆nf0,

pri cemu je

x = x0 + s · h.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 10/118

Page 11: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Ekvidistantni cvorovi — tablica konacnih razlika

Tablica svih potrebnih konacnih razlika ima ovaj oblik:

xk fk ∆fk ∆2fk · · · ∆nfk

x0 f0∆f0

x1 f1 ∆2f0

∆f1. . .

......

...... ∆nf0

∆fn−2. ..

xn−1 fn−1 ∆2fn−2

∆fn−1

xn fn

Ova tablica se racuna u jednom jednodimenzionalnom polju,kao i kod podijeljenih razlika.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 11/118

Page 12: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Koliko je “dobar”

interpolacijski polinom?

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 12/118

Page 13: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Koliko je dobar interpolacijski polinom?

U praksi se obicno koriste

interpolacijski polinomi niskih stupnjeva — do 5.

Zasto?

Za neke funkcije i za neke izbore tocaka interpolacije,povecavanje stupnja interpolacijskog polinoma

moze dovesti do povecanja gresaka.

Promotrimo nekoliko karakteristicnih primjera.

Legenda:

crna boja — funkcija f ,

crvena boja — interpolacijski polinom pn.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 13/118

Page 14: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer — logaritamska funkcija

Promotrimo grafove interpolacijskih polinoma stupnjeva 1–6koji interpoliraju funkciju

f(x) = log10(x)

na ekvidistantnoj mrezi za x ∈ [0.1, 10].

Primijetit cete da je greska interpolacije

najveca na prvom intervalu.

Razlog: funkcija log10(x) ima singularitet u 0, a pocetna tockainterpolacije 0.1 je vrlo blizu tog singulariteta.

Nadalje, promotrite kako se interpolacijski polinom ponasaizvan intervala interpolacije.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 14/118

Page 15: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 15/118

Page 16: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 16/118

Page 17: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 3.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 17/118

Page 18: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 4.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 18/118

Page 19: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 5.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 19/118

Page 20: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 6.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 20/118

Page 21: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.5

0.5

1

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 1.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 21/118

Page 22: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.5

0.5

1

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 2.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 22/118

Page 23: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.5

−0.25

0.25

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 3.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 23/118

Page 24: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.5

−0.25

0.25

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 4.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 24/118

Page 25: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.25

0.25

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 5.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 25/118

Page 26: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Logaritam — ekvidistantna mreza, greska

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

−0.25

0.25

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 6.

Pratite skalu na y-osi.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 26/118

Page 27: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge

Njemacki matematicar Runge prvi je uocio

probleme koji nastupaju kod interpolacije polinomima naekvidistantnoj mrezi.

Konstruirao je funkciju — poznatu kao funkcija Runge

f(x) =1

1 + x2, na [−5, 5],

takvu da niz interpolacijskih polinoma na ekvidistantnojmrezi ne konvergira prema toj funkciji.

Promotrimo interpolaciju na ekvidistantnoj mrezi polinomimastupnjeva 1–6, 8, 10, 12, 14 i 16 (parnost funkcije!).

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 27/118

Page 28: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 28/118

Page 29: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 29/118

Page 30: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 3.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 30/118

Page 31: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 4.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 31/118

Page 32: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 5.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 32/118

Page 33: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 6.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 33/118

Page 34: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 8.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 34/118

Page 35: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−2

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 10.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 35/118

Page 36: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−3

−2

−1

1

2

3

4

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 12.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 36/118

Page 37: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−5

−3

−1

1

3

5

7

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 14.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 37/118

Page 38: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−14

−10

−6

−2

2

6

10

x

y

Ekvidistantna mreza,interpolacijski polinom stupnja 16.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 38/118

Page 39: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 39/118

Page 40: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.5

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 40/118

Page 41: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 3.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 41/118

Page 42: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.5

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 4.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 42/118

Page 43: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.5

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 5.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 43/118

Page 44: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.5

0.5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 6.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 44/118

Page 45: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−1

1

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 8.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 45/118

Page 46: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−2

−1

1

2

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 10.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 46/118

Page 47: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−4

−3

−2

−1

1

2

3

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 12.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 47/118

Page 48: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−7

−5

−3

−1

1

3

5

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 14.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 48/118

Page 49: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — ekvidistantna mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−10

−6

−2

2

6

10

14

x

y

Ekvidistantna mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 16.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 49/118

Page 50: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Analiza

Za primjer Runge moze se provesti pazljiva analiza (vidiskriptu) i pokazati da

cim je |x| > 3.63, a interpolira se u ekvidistantnimtockama, niz interpolacijskih polinoma divergira.

Sljedeci primjer pokazuje da postoji jos gora situacija — nizinterpolacijskih polinoma konvergira samo u 3 tocke.

Primjer. (Bernstein, 1912.) Neka je

f(x) = |x|

i neka je pn interpolacijski polinom u n+ 1 ekvidistantnihtocaka na [−1, 1]. Tada |f(x)− pn(x)| → 0, kad n → ∞, samou tri tocke: x = −1, 0, 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 50/118

Page 51: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — nastavak

Moze li se funkciji Runge “pomoci”? Moze!

Ako umjesto ekvidistantnih tocaka interpolacije uzmemoneekvidistantne, tocnije,

tzv. Cebisevljeve tocke,

onda ce, porastom stupnja n, niz interpolacijskih polinoma pn

konvergirati (i to uniformno) prema funkciji f .

Na intervalu [a, b], uzlazno poredane Cebisevljeve tocke su

xk =a+ b

2+

b− a

2· cos

(2(n− k) + 1)π

2n+ 2, k = 0, . . . , n.

O njima vise — malo kasnije. Prvo primjer za funkciju Runge.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 51/118

Page 52: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 52/118

Page 53: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 53/118

Page 54: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 3.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 54/118

Page 55: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 4.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 55/118

Page 56: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 5.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 56/118

Page 57: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 6.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 57/118

Page 58: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 8.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 58/118

Page 59: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 10.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 59/118

Page 60: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 12.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 60/118

Page 61: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 14.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 61/118

Page 62: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,interpolacijski polinom stupnja 16.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 62/118

Page 63: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 63/118

Page 64: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 64/118

Page 65: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

1

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 3.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 65/118

Page 66: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.5

0.25

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 4.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 66/118

Page 67: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.25

0.5

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 5.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 67/118

Page 68: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.25

0.25

0.5

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 6.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 68/118

Page 69: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.25

0.125

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 8.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 69/118

Page 70: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.125

0.125

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 10.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 70/118

Page 71: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.075

0.075

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 12.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 71/118

Page 72: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.05

0.05

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 14.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 72/118

Page 73: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Primjer Runge — Cebisevljeva mreza, greska

−6 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 6

−0.025

0.025

x

y

Cebisevljeva mreza,greska interpolacijskog polinoma stupnja 16.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 73/118

Page 74: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Jesmo li spaseni?

Sljedeci teorem ukazuje na to da je

nemoguce naci takav izbor tocaka interpolacijepolinomima, koji bi bio dobar za svaku funkciju.

Teorem. (Faber, 1914.) Za svaki moguci izbor tocakainterpolacije, postoji neprekidna funkcija f , za ciji nizinterpolacijskih polinoma pn, stupnja n, vrijedi

‖f(x)− pn(x)‖∞ 6→ 0.

Dakle, nema (uniformne) konvergencije, tj. “nema spasa”!

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 74/118

Page 75: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Greska interpolacije — sto se moze uciniti?

Neka je pn interpolacijski polinom za funkciju f s medusobnorazlicitim cvorovima interpolacije xk ∈ [a, b], za k = 0, . . . , n.

U bilo kojoj tocki x ∈ [a, b] za gresku interpolacijskogpolinoma pn vrijedi

e(x) := f(x)− pn(x) =ω(x)

(n+ 1)!f (n+1)(ξ).

za neku tocku ξ ∈ (xmin, xmax) ⊆ (a, b), uz

xmin := min{x0, . . . , xn, x}, xmax := max{x0, . . . , xn, x}.

Ako je funkcija f unaprijed zadana, onda faktor s derivacijomfunkcije f ne mozemo “kontrolirati”.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 75/118

Page 76: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Sto mozemo napraviti?

Idealno bi bilo minimizirati po apsolutnoj vrijednostimaksimalnu gresku aproksimacije, tj. ‖f − pn‖∞ → min, nazeljenom intervalu [a, b].

Polinom p∗n za koji je maksimalna greska minimalna semoze konstruirati.

Kad promatramo gresku polinoma p∗n, moze se pokazatida susjedni maksimumi gresaka imaju suprotne znakove,ali su po apsolutnoj vrijednosti jednaki.

Jedina je nevolja da je postupak trazenja takveaproksimacije iterativan (Remesov algoritam), tj. takvuaproksimaciju nije jednostavno naci.

Takva aproksimacija zove se minimaks aproksimacijafunkcije f na intervalu [a, b].

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 76/118

Page 77: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Interpolacija u

Cebisevljevim tockama

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 77/118

Page 78: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Polinom cvorova — razne mreze cvorova

Umjesto minimaks aproksimacije p∗n funkcije f na [a, b],zadovoljimo se “skromnijim” ciljem:

ako mozemo birati cvorove interpolacije x0, . . . , xn,

minimizirajmo maksimalnu pogresku polinoma cvorova

ω(x) =n∏

k=0

(x− xk).

Pogledajmo kako izgleda polinom cvorova. Ako su cvorovi

ekvidistantni — najmanja greska je pri sredini intervala,a raste prema rubu,

Cebisevljevi — greska je priblizno jednaka na svakompodintervalu izmedu cvorova.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 78/118

Page 79: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Polinom cvorova za n = 7, ekvidistantna mreza

x

y

−3 −2 −1 1 2 3

−80

−40

40

80

ω(x) na [−3, 3], za n = 7, ekvidistantna mreza

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 79/118

Page 80: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Polinom cvorova za n = 7, Cebisevljeva mreza

x

y

−3 −2 −1 1 2 3

−80

−40

40

80

ω(x) na [−3, 3], za n = 7, Cebisevljeva mreza

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 80/118

Page 81: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljeve tocke

Prethodne slike navode na cinjenicu da,

kad se uzmu Cebesevljevi cvorovi,

greska mijenja znak, a

susjedni maksimumi gresaka su po apsolutnoj vrijednostipriblizno jednaki.

Takvu aproksimaciju zovemo skoro minimaks aproksimacija.

Sve dokaze provodit cemo na “standardnom” intervalu [−1, 1].Ako je funkcija f zadana na nekom drugom intervalu, onda jelinearnom (afinom) transformacijom

y = cx+ d

svodimo na interval [−1, 1].

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 81/118

Page 82: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljeve tocke (nastavak)

Pokazimo da Cebisevljevi cvorovi minimiziraju maksimalnuvrijednost polinoma cvorova, tj. da minimiziraju

maxa≤x≤b

|(x− x0) · · · (x− xn)|.

Na intervalu [a, b], uzlazno poredane Cebisevljeve tocke su

xk =a+ b

2+

b− a

2· cos

(2(n− k) + 1)π

2n+ 2, k = 0, . . . , n.

Ako je a = −1, b = 1, onda su Cebisevljeve tocke xk, zak = 0, . . . , n,

sve nultocke Cebisevljevog polinoma prve vrste Tn+1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 82/118

Page 83: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — definicija i rekurzija

Cebisevljevi polinomi prve vrste, oznaka je Tn, za n ≥ 0,definirani su relacijom

Tn(x) = cos(n arccos x), x ∈ [−1, 1].

Polinomi Tn zadovoljavaju troclanu rekurzivnu relaciju

Tn+1(x)− 2xTn(x) + Tn−1(x) = 0, n ∈ N,

(dokaz = zbroj cosinusa preko produkta), uz start

T0(x) = 1, T1(x) = x.

Iz ove rekurzivne relacije odmah slijedi da je Tn polinomstupnja n.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 83/118

Page 84: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — nultocke i ekstremi

Nultocke i ekstreme polinoma Tn+1 nije tesko izracunati.

Njegove nultocke su (silazno indeksirane — kraca formula)

xk = cos(2k + 1)π

2(n+ 1), k = 0, . . . , n,

dok su ekstremi (opet, silazno indeksirani)

x′k = cos

n+ 1, k = 0, . . . , n+ 1.

Vrijednost Cebisevljevog polinoma u ekstremu je

Tn+1(x′k) = (−1)k, k = 0, . . . , n+ 1.

Primijetite da tih ekstrema ima tocno n+ 2 i da pripadnevrijednosti alterniraju po znaku.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 84/118

Page 85: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — graf

Graf prvih nekoliko Cebisevljevih polinoma Tn na [−1, 1].

−1 −0.75−0.5−0.25 0.25 0.5 0.75 1

−1

−0.75

−0.5

−0.25

0.25

0.5

0.75

1

x

y

T1(x)

T2(x)

T3(x)

T4(x)

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 85/118

Page 86: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

Cebisevljevi polinomi Tn imaju vazno svojstvo minimizacije“uniformnog otklona polinoma od nule”.

Teorem. Za zadani prirodni broj n, promatrajmominimizacijski problem

τn := infdeg(P )≤n−1

{

max−1≤x≤1

|xn + P (x)|}

,

gdje je P polinom. Minimum τn se dostize samo za

xn + P (x) =1

2n−1Tn(x).

Pripadna pogreska je τn =1

2n−1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 86/118

Page 87: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

Dokaz. Iz troclane rekurzije, nije tesko induktivno dokazati daje vodeci koeficijent u Tn jednak 2n−1, tj. da je

Tn(x) = 2n−1xn + clanovi nizeg stupnja, n ≥ 1.

Zbog toga vrijedi da je

1

2n−1Tn(x) = xn + clanovi nizeg stupnja.

Tocke

x′k = cos

n, j = 0, . . . , n,

su lokalni ekstremi od Tn.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 87/118

Page 88: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

Ocito je

−1 = x′n < x′

n−1 < · · · < x′1 < x′

0 = 1.

U tim tockama je

Tn(x′k) = cos(kπ) = (−1)k, k = 0, . . . , n.

Polinom1

2n−1Tn ima vodeci koeficijent jednak 1 i vrijedi

max−1≤x≤1

∣∣∣∣

1

2n−1Tn

∣∣∣∣=

1

2n−1.

Zbog toga je

τn ≤1

2n−1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 88/118

Page 89: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

Pokazimo da je τn bas jednak desnoj strani. Pretpostavimosuprotno, tj. da je

τn <1

2n−1.

Pokazat cemo da to vodi na kontradikciju. Definicija τn iprethodna pretpostavka pokazuju da postoji polinom M takavda je

M(x) = xn + P (x), deg(P ) ≤ n− 1,

gdje je

τn ≤ max−1≤x≤1

|M(x)| <1

2n−1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 89/118

Page 90: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

Definiramo

R(x) =1

2n−1Tn(x)−M(x).

No, vodeci koeficijenti polinoma s desne strane se skrate, pa je

deg(R) ≤ n− 1.

Ispitajmo vrijednosti funkcije R u lokalnim ekstremimafunkcije Tn. Iz gornje ograde za τn redom, izlazi

R(x′0) = R(1) =

1

2n−1−M(1) > 0

R(x′1) = −

1

2n−1−M(x1) < 0, . . .

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 90/118

Page 91: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Cebisevljevi polinomi — svojstvo minimizacije

tj. za polinom R vrijedi

sign(R(x′k)) = (−1)k, k = 0, . . . , n.

Buduci da ima bar n+ 1 razliciti predznak, to mora postojatibar n nultocaka, sto je moguce samo ako je R = 0. Odatleodmah izlazi da je

M(x) =1

2n−1Tn(x).

Sad bi jos trebalo pokazati da je to jedini polinom s takvimsvojstvom. Taj dio dokaza vrlo je slican ovom sto je vecdokazano.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 91/118

Page 92: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Interpolacija u Cebisevljevim tockama

Vratimo se sad polaznom problemu optimalnog izbora cvorovainterpolacije.

Zelimo izabrati tocke interpolacije xj ∈ [−1, 1] tako daminimiziraju

max−1≤x≤1

|(x− x0) · · · (x− xn)|.

Polinom u prethodnoj relaciji je stupnja n+ 1 i ima vodecikoeficijent 1. Po Teoremu o minimalnom otklonu, minimumcemo dobiti ako stavimo

(x− x0) · · · (x− xn) =1

2nTn+1(x),

a minimalna ce vrijednost biti 1/2n.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 92/118

Page 93: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Interpolacija u Cebisevljevim tockama (nast.)

Odatle odmah citamo da su cvorovi x0, . . . , xn nultockepolinoma Tn+1. U silaznom poretku, te nultocke su

xk = cos(2k + 1)π

2n+ 2, k = 0, . . . , n.

Uzlazni poredak dobivamo zamijenom indeksa k 7→ n− k.

Afinom transformacijom intervala [−1, 1] u interval [a, b],

x ∈ [−1, 1] 7→a+ b

2+

b− a

2· x ∈ [a, b],

izlazi i opca formula za Cebisevljeve tocke (uzlazno) u [a, b]

xk =a+ b

2+

b− a

2· cos

(2(n− k) + 1)π

2n+ 2, k = 0, . . . , n.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 93/118

Page 94: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova polinomna

interpolacija

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 94/118

Page 95: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike

Sada zelimo interpoplirati ne samo funkcijsku vrijednost udanim interpolacijskim tockama, vec i derivacije do odredenogstupnja.

Treba prosiriti definiciju podijeljenih razlika.

Definicija. Neka je T = (ti)ni=1 niz tocaka, ne nuzno razlicitih.

Kazemo da se funkcija p slaze s funkcijom f u T ako za svakutocku t koja se pojavljuje m puta u nizu t1, . . . , tn, tj. ako jemultipliciteta m, vrijedi:

p(i−1)(t) = f (i−1)(t) za i = 1, . . . ,m.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 95/118

Page 96: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

Teorem 1. Neka f ima neprekidnu n-tu derivaciju naintervalu

min (x0, x1, . . . , xn) 6 x 6 max (x0, x1, . . . , xn).

Ako su sve tocke x0, x1, . . . , xn razlicite, tada je

f [x0, x1, . . . , xn] =

1∫

0

dt1

t1∫

0

dt2 · · ·

tn−1∫

0

dtn

×f (n)(tn(xn − xn−1) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0

),

(1)

za sve n > 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 96/118

Page 97: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

Dokaz. Dokaz indukcijom. Za n = 1 i uz zamjenu varijabliz = t1(x1 − x0) + x0 imamo

1∫

0

f ′(t1(x1 − x0) + x0

)dt1 =

1

x1 − x0

x1∫

x0

f ′(z) dz

=f(x1)− f(x0)

x1 − x0

= f [x0, x1].

Pretpostavimo da vrijedi pretpostavka, tj. da (1) vrijedi zan− 1. U integralu u (1) zamjenimo varijablu tn sa

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 97/118

Page 98: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

z = tn(xn − xn−1) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0,

dtn =dz

xn − xn−1

,

dok granice integrala postaju

tn = 0 →

z0 = tn−1(xn−1 − xn−2) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0

tn = tn−1 →

z1 = tn−1(xn − xn−2) + tn−2(xn−2 − xn−3) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0.

Sada najunutarniji integral u (1) je

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 98/118

Page 99: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

tn−1∫

0

f (n)(tn(xn − xn−1) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0

)dtn

=

z1∫

z0

f (n)(z)dz

xn − xn−1

=f (n−1)(z1)− f (n−1)(z0)

xn − xn−1

.

Primjenom pretpostavke dobivamo

1∫

0

dt1

t1∫

0

dt2 · · ·

tn−2∫

0

dtn−1f (n−1)(z1)− f (n−1)(z0)

xn − xn−1

=f [x0, . . . , xn−2, xn]− f [x0, . . . , xn−2, xn−1]

xn − xn−1

= f [x0, . . . , xn].

(2)

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 99/118

Page 100: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

Primjetimo da je

f (n)(tn(xn − xn−1) + · · ·+ t1(x1 − x0) + x0

)neprekidna u

x0, . . . , xn,

pa je integral od takve funkcije neprekidan po x0, . . . , xn,

znaci desna strana od (1) je neprekidna po x0, . . . , xn,

dakle, i f [x0, x1, . . . , xn] je neprekidna po x0, . . . , xn.

Zbog toga (1) definira jedinstveno neprekidno prosirenje odf [x0, x1, . . . , xn] za argumente koji leze u bilo kojem intervaluna kom je neprekidna n-ta derivacija od f . Teorem 1 nam kazekako mozemo, uz pomoc limesa, racunati podjeljene razlikereda 0, 1, . . . , n i kada neki od argumenata nisu razliciti:

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 100/118

Page 101: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

Korolar. Neka je f ∈ Cn([a, b]). Za bilo koji skup tocakax0, x1, . . . , xk iz [a, b], uz k 6 n neka je f [x0, x1, . . . , xk] dan sa(1). Tako definirana podijeljena razlika je neprekidna funkcijau svojih k + 1 argumenata iz [a, b], i jednaka je prethodnojdefiniciji kada su svi argumenti razliciti.

Zbog neprekidnosti podjeljenih razlika, one su i simetricne bezobzira na multiplicitete cvorova.Ovaj korolar je generalizacija istog svojstva za medusobnorazlicite tocke xi:

Korolar. Ako je f ∈ Cn([a, b]) i x0, x1, . . . , xn ∈ [a, b], tada je

f [x0, x1, . . . , xn] =f (n)(ξ)

n!,

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 101/118

Page 102: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

gdje je

min (x0, x1, . . . , xn) 6 ξ 6 max (x0, x1, . . . , xn).

Dokaz. Ako primjenimo teorem srednje vrijednosti za

integrale na (1) imamo

m

1∫

0

dt1

t1∫

0

dt2 · · ·

tn−1∫

0

dtn 6 f [x0, . . . , xn] (3)

6 M

1∫

0

dt1

t1∫

0

dt2 · · ·

tn−1∫

0

dtn,

gdje su m = min f (n)(x) i M = max f (n)(x), za x:

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 102/118

Page 103: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Podijeljene razlike (nastavak)

min (x0, x1, . . . , xn) 6 x 6 max (x0, x1, . . . , xn).

Posto je1∫

0

dt1

t1∫

0

dt2 · · ·

tn−1∫

0

dtn =1

n!,

nejednakosti (3) pomnozimo sa n!, pa dobijemo

m 6 n!f [x0, . . . , xn] 6 M.

Tada zbog neprekidnosti od f (n), postoji tocka ξ iz togintervala takva da je

f (n)(ξ) = n!f [x0, . . . , xn],

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 103/118

Page 104: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Rekurzija za podijeljene razlike

odnosno, takva da vrijedi tvrdnja korolara. �

Poseban slucaj je:

Korolar. Ako je f (n) neprekidna u okolini tocke x, tada je

f [x, x, . . . , x︸ ︷︷ ︸

n+1 puta

] =f (n)(x)

n!. (4)

Podijeljene razlike zadovoljavaju danu rekurziju i za nizcvorova visestrukih multipliciteta:

Korolar. Ako je f ∈ Cn([a, b]), x0, x1, . . . , xn ∈ [a, b] niz tocakane nuzno medusobno razlicitih, i x0 6= xn, tada je

f [x0, x1, . . . , xn] =f [x0, . . . , xn−1]− f [x1, . . . , xn]

x0 − xn

. (5)

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 104/118

Page 105: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Rekurzija za podijeljene razlike (nastavak)

Dokaz. Za x0 6= xn (2) u dokazu Teorema 1 moze se provesti iza cvorove visih multipliciteta.

Znaci da podjeljene razlike mozemo racunati kao:

f [x0, . . . , xn] =f (n)(x0)

n!za x0 = x1 = · · · = xn i f je klase

Cn,

f [x0, . . . , xn] =f [x0, . . . , xr−1, xr+1, . . . , xn]− f [x0, . . . , xs−1, xs+1, . . . , xn]

xs − xr

ako je xs 6= xr (zbog simetrije)

Negdje se i ovi izrazi koriste za definiciju podijeljenih razlika.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 105/118

Page 106: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija

Teorem (Hermiteova interpolacija). Ako je f ∈ Cn+1([a, b]),X = (xi)

ni=0 niz od n+ 1 proizvoljnih tocaka iz [a, b], ne nuzno

razlicitih, tada za sve x ∈ [a, b] vrijedi

f(x) = pn(x) + f [x0, x1, . . . , xn, x](x− x0)(x− x1) · · · (x− xn),(6)

gdje je

pn(x) :=n∑

i=0

f [x0, . . . , xi](x− x0) · · · (x− xi−1).

Posebno, pn je jedinstveni polinom stupnja n koji se slaze sa fu X.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 106/118

Page 107: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

Dokaz. Prvo dokazimo da je pn interpolacijski polinom, tj. dase pn slaze sa f u X. Dokazati cemo matematickomindukcijom po stupnju polinoma k. Za k = 0 trivijalno vrijedi.Pretpostavimo da vrijedi za polinome stupnja k − 1, odnosnoza

pj,j+1,...,j+k−1(x) :=k−1∑

i=0

f [xj, . . . , xj+i](x− xj) · · · (x− xj+i−1).

Zelimo dokazati tvrdnju za k 6 n. Ako vrijedix0 = x1 = · · · = xk, zbog (4) pk je Taylorov polinom, za kojitvrdnja ocito vrijedi. Neka, od sada nadalje, niz (x0, . . . , xk)ima barem dvije razlicite tocke i neka je BSOMP x0 6= xk.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 107/118

Page 108: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

U novim oznakama

pk(x) = p0,...,k(x) = p0,...,k−1(x)+f [x0, . . . , xk](x−x0) · · · (x−xk−1),(7)

i tvrdimo da vrijedi

p0,...,k(x) =(x− x0)p1,...,k(x)− (x− xk)p0,...,k−1(x)

xk − x0

. (8)

Oznacimo desnu stranu jednadzbe (8) sa g. Funkcije p0,...,k i gsu ocito polinomi stupnja k i vodeci koeficijenti su im jednakizbog

f [x0, . . . , xk] =f [x1, . . . , xk]− f [x0, . . . , xk−1]

xk − x0

.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 108/118

Page 109: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

Iz (7) i petpostavke indukcije, p0,...,k se slaze sa f u tockama(x0, . . . , xk−1). Nadalje, zbog Leibnizove formule je

g(i)(x) =1

xk − x0

(

(x− x0)p(i)1,...,k(x) + ip

(i−1)1,...,k(x)

−(x− xk)p(i)0,...,k−1(x)− ip

(i−1)0,...,k−1(x)

)

. (9)

Ako se x0 pojavljuje u (x0, . . . , xk−1) s0 puta (toliko puta sepoajvljuje i u (x0, . . . , xk)), tada se u (x1, . . . , xk) pojavljujes0 − 1 puta, pa iz (9) za i = 0, . . . , s0 − 1 imamo

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 109/118

Page 110: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

g(i)(x0) =1

xk − x0

(

ip(i−1)1,...,k(x0)− (x0 − xk)p

(i)0,...,k−1(x0)

−ip(i−1)0,...,k−1(x0)

)

=1

xk − x0

(i f (i−1)(x0) + (xk − x0)f

(i)(x0)− i f (i−1)(x0))

= f (i)(x0)

Za xj 6= x0 i xj 6= xk, i i odreden multiplicitetom od xj (koji jeisti u sva tri gore spomenuta niza cvorova), te za xj = xk ii = 0, . . . , sk − 2, ako je sk > 2 multiplicitet od xk, odnosno odxk−1 u (x0, . . . , xk), analogno dobijemo

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 110/118

Page 111: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

g(i)(xj) =1

xk − x0

((xj − x0)f

(i)(xj) + if (i−1)(xj)

−(xj − xk)f(i)(xj)− if (i−1)(xj)

)

= f (i)(xj).

Dakle, i g se slaze sa f u tockama (x0, . . . , xk−1).

Ako sada definiramo funkciju q := p0,...,k − g,

posto i p0,...,k i g imaju isti vodeci koeficijent, q je stupnjak − 1,

i upravo smo dokazali da q ima k nultocki, racunajuci ikratnosti.

Odatle slijedi da je q ≡ 0, odnosno p0,...,k = g. Time smodokazali (8).

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 111/118

Page 112: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

Vec smo prije pokazali da se p0,...,k slaze sa f u tockama(x0, . . . , xk−1).

Preostaje nam jos pokazati i slaganje u xk.

Neka je xk multipliciteta sk u (x0, . . . , xk) (istog multiplicitetaje i u (x1, . . . , xk)), dok je multipliciteta sk − 1 u(x0, . . . , xk−1). Pa je

p(sk−1)0,...,k (xk) =

1

xk − x0

(

(xk − x0)p(sk−1)1,...,k (xk) + (sk − 1)p

(sk−2)1,...,k (xk)

−(sk − 1)p(sk−2)0,...,k−1(xk)

)

=1

xk − x0

((xk − x0)f

(sk−1)(xk) + (sk − 1)f (sk−2)(xk)

−(sk − 1)f (sk−2)(xk))

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 112/118

Page 113: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

= f (sk−1)(xk),

i dokazali smo da p0,...,k interpolira f u (x0, . . . , xk).Neka je

(x0, x1, . . . , xn) = (t0, . . . , t0︸ ︷︷ ︸

m0 puta

, . . . , tl, . . . , tl︸ ︷︷ ︸

ml puta

),

gdje vrijedi∑l

i=0 mi = n+ 1. Pretpostavimo sada da postojedva intepolacijska polinoma stupnja n: pn i qn. Tada jeg = pn − qn

polinom stupnja n za koji vrijedi

g(i)(tj) = 0, j = 0, . . . , l, i = 0, . . . ,mj − 1.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 113/118

Page 114: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

Dakle, g je polinom stupnja n koji ima n+ 1 nultocaka,ukljucujuci kratnosti, pa mora vrijediti g ≡ 0, sa cime smodokazali jedinstvenost.

Dokaz za gresku u (6) ide indukcijom po stupnjuinterpolacijskog polinoma k. Za k = 0 imamo trivijalno

f(x) = f(x0) + f [x0, x](x− x0). (10)

Pretpostavimo da (6) vrijedi za k, tj.

f(x) = pk(x) + f [x0, . . . , xk, x](x− x0)(x− x1) · · · (x− xk),

tada primijenjujuci (10) na f [x0, . . . , xk, x] kao funkciju po x,dobivamo

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 114/118

Page 115: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Hermiteova interpolacija (nastavak)

f [x0, . . . , xk, x] = f [x0, . . . , xk, xk+1]

+(f [x1, . . . , xk, ·])[xk+1, x](x− xk+1),

iz cega slijedi

f(x) = pk+1(x)+(f [x1, . . . , xk, ·])[xk+1, x](x−x0) · · · (x−xk+1).

Ako je x 6= xk+1,

(f [x1, . . . , xk, ·])[xk+1, x] =f [x0, . . . , xk, x]− f [x0, . . . , xk, xk+1]

x− xk+1

= f [x0, . . . , xk+1, x],

cime smo dokazali (6).

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 115/118

Page 116: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Jos neka svojstva podijeljenih razlika

Jos neka svojstva podijeljenih razlika:

Podijeljena razlika je linearna u funkciji, tj. za funkcije fi g i realne brojeve α i β vrijedi

(αf + βg)[x0, . . . , xn] = αf [x0, . . . , xn] + βg[x0, . . . , xn].

(Leibnizova formula)

(f g)[x0, . . . , xn] =n∑

i=0

f [x0, . . . , xi]g[xi, . . . , xn].

Ako je f polinom stupnja manje ili jedankog n onda jef [x0, . . . , xn] konstanta s obzirom na x0, . . . , xn, posebnof [x0, . . . , xn] = 0 za f polinom stupnja strogo manjeg odn.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 116/118

Page 117: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Preskakanje derivacija u interpolaciji

Ako dozvolimo “preskakanje” nekih derivacija u nekimtockama,

problem interpolacije ne mora uvijek imati rjesenje.

Primjer. Nadite nuzne i dovoljne uvjete za egzistenciju ijedinstvenost interpolacijskog polinoma p ∈ P2, za kojegvrijedi

p(x0) = f0, p′(x1) = f ′1, p(x2) = f2,

gdje su (x0, f0), (x1, f′1) i (x2, f2) zadane tocke, uz

pretpostavku da je x0 6= x2.

Rjesenje. Za dani problem interpolacijska matrica je jednaka:

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 117/118

Page 118: Numeriˇcka analiza 14. predavanje - unizg.hr

Preskakanje derivacija u interpolaciji (nastavak)

A =

x20 x0 1

2x1 1 0

x22 x2 1

a njena determinanta

|A| = (x0 − x2)(x0 − 2x1 + x2),

pa da bi matrica A bila regulrana, mora biti x1 6= (x0 + x2)/2.

NumAnal 2012, 14. predavanje – p. 118/118