›
›

Bài giảng Phương pháp tính - Chương 3: Nội suy và xấp xỉ hàm - Nguyễn Hồng Lộc

pdf 35 trang haiha333 08/01/2022 6821
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Phương pháp tính - Chương 3: Nội suy và xấp xỉ hàm - Nguyễn Hồng Lộc", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_phuong_phap_tinh_chuong_3_noi_suy_va_xap_xi_ham_ng.pdf

Nội dung text: Bài giảng Phương pháp tính - Chương 3: Nội suy và xấp xỉ hàm - Nguyễn Hồng Lộc

  1. NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM Bài giảng điện tử Nguyễn Hồng Lộc Trường Đại học Bách Khoa TP HCM Khoa Khoa học ứng dụng, bộ môn Toán ứng dụng TP. HCM — 2013. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 1 / 35
  2. Đa thức nội suy Đặt vấn đề Trong thực hành, thường gặp những hàm số y = f (x) mà không biết biểu thức giải tích cụ thể f của chúng. Thông thường, ta chỉ biết các giá trị y0, y1, , yn của hàm số tại các điểm khác nhau x0, x1, , xn trên đoạn [a, b]. Các giá trị này có thể nhận được thông qua thí nghiệm, đo đạc, Khi sử dụng những hàm trên, nhiều khi ta cần biết các giá trị của chúng tại những điểm không trùng với xi (i = 0, 1, , n). Để làm được điều đó, ta phải xây dựng một đa thức n n−1 Pn(x) = anx + an−1x + + a1x + a0 thỏa mãn Pn(xi ) = yi , i = 0, 1, 2, , n Định nghĩa Pn(x) được gọi là đa thức nội suy của hàm f (x), còn các điểm i x , i = 0, 1 các, 2, , nútn nộiđược suy gọi là Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 2 / 35
  3. Đa thức nội suy Về mặt hình học, có nghĩa là tìm đường cong n n−1 y = Pn(x) = anx + an−1x + + a1x + a0 đi qua các điểm Mi (xi , yi ), i = 0, 1, 2, , n đã biết trước của đường cong y = f (x). Định lý Tồn tại duy nhất một đa thức bậc nhỏ hơn hoặc bằng n đi qua n + 1 điểm phân biệt cho trước. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 3 / 35
  4. Đa thức nội suy Chứng minh: Giả sử ta có đa thức bậc n: 2 n Pn(x) = a0 + a1x + a2x + + anx , đa thức này đi qua n + 1 điểm (xi , yi ), i = 0, 1, , n. Do đó: 2 n Pn(xi ) = a0 + a1xi + a2xi + + anxi = yi , i = 0, 1, , n Xem a0, a1, , an là biến, ta được một hệ gồm n + 1 phương trình n + 1 biến, với định thức của ma trận hệ số: 2 n 1 x0 x0 x0 2 n 1 x1 x1 x1 Y det(A) = . . . . . = (xi − xj ) . . . . . . . . i>j 2 n 1 xn xn x0 Vì các điểm là phân biệt nên xi 6= xj ⇒ det(A) 6= 0, vậy hệ có nghiệm duy nhất Kết luận: Mọi phương pháp nội suy đa thức đều có cùng một kết quả. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 4 / 35
  5. Đa thức nội suy Ví dụ Xây dựng đa thức nội suy của hàm số y = f (x) được xác định bởi x 0 1 3 y 1 -1 2 Giải. 2 Đa thức nội suy có dạng y = P(x) = a2x + a1x + a0. Thay các điểm (xi , yi )(i = 1, 2, 3) vào đa thức này ta được hệ   0.a2 + 0.a1 + a0 = 1 a0 = 1   19 1.a2 + 1.a1 + a0 = −1 ⇔ a1 = − 6   7 9.a2 + 3.a1 + a0 = 2 a2 = 6 7 19 Vậy đa thức nội suy P(x) = x2 − x + 1 6 6 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 5 / 35
  6. Đa thức nội suy Lagrange Cho hàm số y = f (x) được xác định như sau: x x0 x1 x2 xn y y0 y1 y2 yn Ta sẽ xây dựng đa thức nội suy của hàm f (x) trên đoạn [x0, xn], n > 1. n P k Đa thức nội suy Lagrange có dạng sau Ln(x) = pn (x).yk , trong đó k=0 k (x − x0)(x − x1) (x − xk−1)(x − xk+1) (x − xn) pn (x) = (xk − x0)(xk − x1) (xk − xk−1)(xk − xk+1) (xk − xn) k Lagrange xây dựng một đa thức bậc n với cơ sở là n đa thức bậc n: pn (x) và yk là tọa độ tương ứng. k k Chú ý: pn (xk ) = 1; pn (xi ) = 0, i 6= k ⇒ Ln(xk ) = yk . Đa thức đi qua các điểm (xk , yk ) Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 6 / 35
  7. Đa thức nội suy Lagrange Ví dụ Xây dựng đa thức nội suy Lagrange của hàm số y = sin(πx) tại các nút 1 1 nội suy x0 = 0, x1 = 6 , x2 = 2 Giải. 1 1 x 0 6 2 1 y = sin(πx) 0 2 1. Công thức nội suy Lagrange của hàm số y (x − 1 )(x − 1 ) x(x − 1 ) 1 x(x − 1 ) 7 L (x) = 6 2 .0 + 2 . + 6 .1 = x − 3x2. 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 (0 − 6 )(0 − 2 ) 6 ( 6 − 2 ) 2 .( 2 − 6 ) Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 7 / 35
  8. Đa thức nội suy Lagrange Đặt ω(x) = (x − x0)(x − x1) (x − xk−1)(x − xk )(x − xk+1) (x − xn). k ω(x) Khi đó pn (x) = 0 ω (xk )(x − xk ) Đa thức nội suy Lagrange trở thành n n P yk P yk Ln(x) = ω(x). 0 = ω(x). , với k=0 ω (xk )(x − xk ) k=0 Dk 0 Dk = ω (xk )(x − xk ) x x0 x1 xn x0 x − x0 x0 − x1 x0 − xn D0 x1 x1 − x0 x − x1 x1 − xn D1 xn xn − x0 xn − x1 x − xn Dn ω(x) Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 8 / 35
  9. Đa thức nội suy Lagrange Ví dụ x 0 1 3 4 Cho hàm số y được xác định bởi Sử dụng đa thức y 1 1 2 -1 Lagrange tính gần đúng giá trị của hàm số y tại x = 2. Giải. x = 2 0 1 3 4 0 2 − 0 0 − 1 0 − 3 0 − 4 D0 = (2 − 0)(0 − 1)(0 − 3)(0 − 4) = −24 1 1 − 0 2 − 1 1 − 3 1 − 4 D1 = (1 − 0)(2 − 1)(1 − 3)(1 − 4) = 6 3 3 − 0 3 − 1 2 − 3 3 − 4 D2 = (3 − 0)(3 − 1)(2 − 3)(3 − 4) = 6 4 4 − 0 4 − 1 4 − 3 2 − 4 D3 = (4 − 0)(4 − 1)(4 − 3)(2 − 4) = −24 ω(x) = (2 − 0)(2 − 1)(2 − 3)(2 − 4) = 4  1 1 2 −1  Do đó y(2) L (2) = 4 + + + = 2. ≈ 3 −24 6 6 −24 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 9 / 35
  10. Đa thức nội suy Newton Tỉ sai phân Cho hàm số f (x) xác định như sau x x0 x1 x2 xn trên đoạn [a, b] = [x0, xn]. y y0 y1 y2 yn Định nghĩa Trên đoạn [xk , xk+1] ta định nghĩa đại lượng yk+1 − yk yk − yk+1 f [xk , xk+1] = = = f [xk+1, xk ] xk+1 − xk xk − xk+1 được gọi là tỉ sai phân cấp 1 của hàm trên đoạn [xk , xk+1] Tương tự ta có tỉ sai phân cấp 2 của hàm trên đoạn [xk , xk+2] là f [xk+1, xk+2] − f [xk , xk+1] f [xk , xk+1, xk+2] = xk+2 − xk Quy nạp ta có tỉ sai phân cấp p của hàm trên đoạn [xk , xk+p] là f [xk+1, xk+2, , xk+p] − f [xk , xk+1, , xk+p−1] k f [x , xk+1, , xk+p] = xk+p − xk Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 10 / 35
  11. Đa thức nội suy Newton Tỉ sai phân Ví dụ x 1.0 1.3 1.6 1.9 Lập bảng tỉ sai phân của hàm cho bởi y 0.76 0.62 0.45 0.28 xk f (xk ) f [xk , xk+1] f [xk , xk+1, xk+2] f [xk , xk+1, xk+2, xk+3] 1.0 0.76 0.62−0.76 7 1.3−1 = − 15 −17 −7 30 − 15 1 1.3 0.62 1.6−1 = − 6 −1 0.45−0.62 17 0− 6 5 1.6−1.3 = − 30 1.9−1 = 27 −17 −17 30 − 30 1.6 0.45 1.9−1.3 = 0 0.28−0.45 17 1.9−1.6 = − 30 1.9 0.28 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 11 / 35
  12. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Theo định nghĩa tỉ sai phân cấp 1 của f (x) trên đoạn [x, x0] là f (x) − y0 f [x, x0] = ⇒ f (x) = y0 + f [x, x0](x − x0). Lại áp dụng định x − x0 f [x, x0] − f [x0, x1] nghĩa tỉ sai phân cấp 2 của f (x) ta có f [x, x0, x1] = x − x1 ⇒ f [x, x0] = f [x0, x1] + (x − x1)f [x, x0, x1]. Thay vào công thức trên ta được f (x) = y0 + f [x0, x1](x − x0) + f [x, x0, x1](x − x0)(x − x1). Quá trình trên tiếp diễn đến bước thứ n ta được f (x) = y0 + f [x0, x1](x − x0) + f [x0, x1, x2](x − x0)(x − x1) + +f [x0, x1, , xn](x − x0)(x − x1) (x − xn−1)+ +f [x, x0, x1, , xn](x − x0)(x − x1) (x − xn−1)(x − xn) (1) Đặt Nn (x) = y0 + f [x0, x1](x − x0) + f [x0, x1, x2](x − x0)(x − x1) + + f [x0, x1, , xn](x − x0)(x − x1) (x − xn−1) và Rn(x) = f [x, x0, x1, , xn](x − x0)(x − x1) (x − xn−1)(x − xn) ta được (1) f (x) = Nn + Rn(x). Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 12 / 35
  13. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Định nghĩa (1) Công thức Nn (x) được gọi là công thức Newton tiến xuất phát từ điểm nút x0 của hàm số f (x) và Rn(x) được gọi là sai số của đa thức nội suy Newton. Tương tự, ta có thể xây dựng công thức Newton lùi xuất phát từ điểm nút xn của hàm số f (x) như sau (2) Nn (x) = yn + f [xn−1, xn](x − xn) + f [xn−2, xn−1, xn](x − xn−1)(x − xn) + + f [x0, x1, , xn](x − x1)(x − x2) (x − xn) Do tính duy nhất của đa thức nội suy, ta có với cùng 1 bảng số thì (1) (2) Ln(x) = Nn (x) = Nn (x) Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 13 / 35
  14. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Ví dụ x 1.0 1.3 1.6 1.9 Xây dựng đa thức nội suy Newton y 0.76 0.62 0.45 0.28 xk f (xk ) f [xk , xk+1] f [xk , xk+1, xk+2] f [xk , xk+1, xk+2, xk+3] 1.0 0.76 0.62−0.76 7 1.3−1 = − 15 −17 −7 30 − 15 1 1.3 0.62 1.6−1 = − 6 −1 0.45−0.62 17 0− 6 5 1.6−1.3 = − 30 1.9−1 = 27 −17 −17 30 − 30 1.6 0.45 1.9−1.3 =0 0.28−0.45 17 1.9−1.6 = − 30 1.9 0.28 (1) 7 1 5 N3 (x) = 0.76− 15 (x −1)− 6 (x −1)(x −1.3)+ 27 (x −1)(x −1.3)(x −1.6) (2) N3 (x) = 17 5 0.28 − 30 (x − 1.9) + 0(x − 1.9)(x − 1.6) + 27 (x − 1.9)(x − 1.6)(x − 1.3) Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 14 / 35
  15. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Ví dụ Cho bảng giá trị của hàm số y = f (x) x 0 2 3 5 6 y 1 3 2 5 6 1 Xây dựng đa thức nội suy Newton tiến xuất phát từ nút x0 của hàm số y = f (x) 2 Dùng đa thức nội suy nhận được tính gần đúng f (1.25) Giải. xk f (xk ) Tỉ sai phân I Tỉ sai phân II Tỉ sai phân III Tỉ sai phân IV 0 1 1 2 3 -2/3 -1 3/10 3 2 5/6 -11/120 3/2 -1/4 5 5 -1/6 1 6 6 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 15 / 35
  16. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Như vậy công thức nội suy Newton tiến là 2 3 N (1)(x) = 1 + 1.x + (− )x(x − 2) + x(x − 2)(x − 3) 4 3 10 11 − x(x − 2)(x − 3)(x − 5) = 120 11 73 601 413 = − x4 + x3 − x2 + x + 1. 120 60 120 60 (1) f (1.25) ≈ N4 (1.25) ≈ 3.9312 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 16 / 35
  17. Đa thức nội suy Newton Công thức của đa thức nội suy Newton Bài tập x 0.1 0.3 0.6 0.9 Cho bảng số sử dụng nội suy đa thức xấp xỉ y 2.6 3.2 2.8 4.3 đạo hàm cấp một của hàm tại x = 0.5 Giải. y 0(0.5) ≈ −1.7194 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 17 / 35
  18. Spline bậc 3 Đặt vấn đề Việc xây dựng một đa thức đi qua các điểm nội suy cho trước trong trường hợp n lớn là rất khó khăn và khó ứng dụng. Một trong những cách khắc phục là trên từng đoạn liên tiếp của các nút nội suy ta xây dựng những đa thức bậc thấp, đa thức đơn giản nhất là bậc 1,tuy nhiên khi nối các đa thức bâc 1 lại với nhau thì đồ thị tổng quát lại mất tính khả vi,do đó người ta cố gắng xây dựng một đường cong bằng cách nối các đường cong nhỏ lại với nhau sao cho vẫn bảo toàn tính khả vi của hàm,đường cong như vậy gọi là đường spline,ví dụ: để đảm bảo tính khả vi cấp 1 ta có thể xây dựng một đa thức bậc 2. Một cách tổng quát để đồ thị có đạo hàm đến cấp n, ta xây dựng các đa thức cấp n+1. Các hàm trên các đoạn nhỏ thông thường là các đa thức và bậc cao nhất của đa thức là bậc của spline. Thông thường khi khảo sát một hàm số, ta chỉ quan tâm đến đạo hàm cấp 1(khảo sát đơn điệu) và đạo hàm cấp 2(khảo sát tính lồi,lõm) do vậy trong phần này chúng ta chỉ xét công thức nội suy spline bậc 3. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 18 / 35
  19. Spline bậc 3 Định nghĩa x x x x x Cho bảng số 0 1 2 n , Một spline bậc 3 nội y = f (x) y0 y1 y2 yn suy hàm f (x) trên [x0; xn] là hàm g(x) thỏa mãn các điều kiện sau: (a) g(x) đi qua các điểm nội suy: g(xk ) = yk (b) g(x) có đạo hàm đến cấp 2 liên tục trên [a, b] (c) Trên mỗi đoạn [xk ; xk+1], k = 0, 1, , n − 1, g(x) ≡ g(xk ) là một đa thức bậc 3. Để đơn giản tính toán, ta đặt: hk = xk+1 − xk ; 2 3 gk (x) = ak + bk (x − xk ) + ck (x − xk ) + dk (x − xk ) , x ∈ [xk , xk+1] Nhìn chung, chúng ta có n đoạn [xk , xk+1], trên mỗi đoạn ta xây dựng một đa thức bậc 3 nên cần xác định 4 biến ak , bk , ck , dk . Vậy ta có tất cả 4n biến cần xác định.Dựa vào định nghĩa spline bậc 3, ta xác định 4n biến này Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 19 / 35
  20. Spline bậc 3 g(x) đi qua điểm nội suy: g(xk ) = yk ⇒ ak = yk có (n+1) phương trình g(x) liên tục tại các nút ở giữa gk (xk+1) = gk+1(xk+1), k = 1, 2, , n − 1 2 3 ak + bk hk + ck hk + dk hk = ak+1, k = 1, 2, , n − 1; (n-1) phương trình 0 0 g(x) có đạo hàm liên tục gk (xk+1) = gk+1(xk+1), k = 1, 2, , n − 1 2 bk + 2ck hk + 3dk hk = bk+1, k = 1, 2, , n − 1; (n-1) phương trình 00 00 g(x) có đạo hàm cấp 2 liên tục gk (xk+1) = gk+1(xk+1) 2ck + 6dk hk = 2ck+1, k = 1, 2, , n − 1; (n-1) phương trình Ta có tổng cộng 4n − 2 phương trình nhưng có đến 4n ẩn,nên nói chung hệ vô số nghiệm.Vì vậy để có nghiệm duy nhất,ta phải bổ sung thêm 2 điều kiện và thông thường các điều kiện này là các điều kiện biên. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 20 / 35
  21. Spline bậc 3 Spline tự nhiên: c0 = cn = 0   2(h0 + h1) h1 0 0    h1 2(h1 + h2) . 0 0     . .  A =  . . . . .       0 0 . 2(hn−3 + hn−2) hn−2  0 0 hn−2 2(hn−2 + hn−1)  y2 − y1 y1 − y0  3 − 3    h1 h0  c1  .   .  B =  . .Từ AC = B → C =  .   y − y y − y   3 n n−1 − 3 n−1 n−2  cn−1 h h  n−1 n−2  ak = yk  yk+1−yk hk  bk = − (ck+1 + 2ck ) hk 3 ck+1−ck dk =  3hk g  x )(x +)c =(ax −+xb )(x+−d (x − x ) , x ≤2x ≤ x 3 kk k k kk k k k k+1 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 21 / 35
  22. Spline bậc 3 Ví dụ x 0 2 5 Xây dựng Spline bậc 3 tự nhiên nội suy bảng số . Xấp xỉ giá y 1 1 4 trị của hàm tại x = 3 Spline tự nhiên : c0 = c2 = 0 ; A = [2(h0 + h1)] ; y2 − y1 y1 − y0 3 B = [3 − 3 ];AC = B → C = [c1] = 10 h1 h0 1 1 2 1 a0 = 1, b0 = − 5 , d0 = 20 ; a1 = 1, b1 = 5 , d1 = − 30 Vậy spline cần tìm:  1 1 3 1 − 5 (x − 0) + 20 (x − 0) x ∈ [0, 2] g(x) = 2 3 2 1 3 1 + 5 (x − 2) + 10 (x − 2) − 30 (x − 2) , x ∈ [2, 5] 2 3 2 1 3 Vậy y(3) ≈ g(3) = 1 + 5 (3 − 2) + 10 (3 − 2) − 30 (3 − 2) = 1.6667 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 22 / 35
  23. Spline bậc 3 0 0 Spline ràng buộc: g (x0) = α, g (xn) = β   2h0 h0 0 0 0  h 2(h + h ) h 0 0   0 0 1 1     0 h1 2(h1 + h2) . 0 0  A =    . . .   . . . . . .       0 0 0 . 2(hn−2 + hn−1) hn−1  0 0 0 hn−1 2hn−1  y − y  3 1 0 − 3α  h0     y2 − y1 y1 − y0  c0  3 − 3   h h   c1   1 0     .   .  B =  . . Từ AC = B → C =  .   y − y y − y     n n−1 n−1 n−2   cn−1   3 − 3  hn−1 hn−2 c  y − y  n  3β − 3 n n−1  n−1 h Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 23 / 35
  24. Spline bậc 3 x x x x Spline ràng buộc(n=2): 0 1 2 y y0 y1 y2  y − y  3 1 0 − 3α   2h0 h0 0  h0   y2 − y1 y1 − y0  A =  h0 2(h0 + h1) h1 ; B =  3 − 3   h1 h0  0 h1 2h1  y − y  3β − 3 2 1 h1 T AC = B ⇒ C = (c0; c1; c2)   ak = yk  yk+1−yk hk bk = − (ck+1 + 2ck ) hk 3  ck+1−ck  dk = 3hk  2 3 a0 + b0(x − x0) + c0(x − x0) + d0(x − x0) , x0 ≤ x ≤ x1 g(x) = 2 3 a1 + b1(x − x1) + c1(x − x1) + d1(x − x1) , x1 ≤ x ≤ x2 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 24 / 35
  25. Spline bậc 3 Ví dụ x 1 2 4 Xây dựng Spline bậc 3 ràng buộc nội suy bảng số và thỏa y 2 1 6 điều kiện y 0(1) = 2, y 0(4) = 1. Xấp xỉ giá trị của hàm tại x = 1.5và x = 3      77  2 1 0 −9 − 12 21 23 h0 = 1, h1 = 2 ; A =  1 6 2 ; B =  2  ⇒ C =  6  9 73 0 2 4 − 2 − 24 41 7 55 a0 = 2, b0 = 2, d0 = 12 ; a1 = 1, b1 = − 12 , d1 = − 48 Vậy spline cần tìm:  77 2 41 3 2 + 2(x − 1) − 12 (x − 1) + 12 (x − 1) x ∈ [1, 2] g(x) = 7 23 2 55 3 1 − 12 (x − 2) + 6 (x − 2) − 48 (x − 2) , x ∈ [2, 4] Vậy: 77 2 41 3 y(1.5) ≈ g(1.5) = 2 + 2 ∗ 0.5 − 12 ∗ 0.5 + 12 ∗ 0.5 = 1.8230 7 23 55 y(3) ≈ g(3) = 1 − 12 + 6 − 48 = 3.1042 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 25 / 35
  26. Spline bậc 3 Bài tập x 1.3 1.6 2.3 Cho bảng số . Sử dụng spline bậc 3 g(x) thỏa điều y 2.2 4.3 6.6 kiện g 0(1.3) = 0.3, g 0(2.3) = 0.5 nội suy bảng số trên để xấp xỉ giá trị của hàm tại x = 1.4 và x = 2.1 Giải. g(1.4) = 2.5656, g(2.1) = 6.4460 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 26 / 35
  27. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Trong mặt phẳng xOy cho tập hợp điểm Mk (xk , yk ), k = 1, 2, , n, trong đó có ít nhất 2 điểm nút xi , xj khác nhau với i 6= j và n rất lớn. Khi đó việc xây dựng một đường cong đi qua tất cả những điểm này không có ý nghĩa thực tế. Chúng ta sẽ đi tìm hàm f (x) đơn giản hơn sao cho nó thể hiện tốt nhất dáng điệu của tập hợp điểm Mk (xk , yk ), k = 1, 2, , n, và không nhất thiết đi qua tất cả các điểm đó. Phương pháp bình phương bé nhất giúp ta giải quyết vấn đề này. Nội dung của phương pháp là tìm cực tiểu của phiếm hàm n X 2 g(f ) = (f (xk ) − yk ) → min . k=1 Dạng đơn giản thường gặp trong thực tế của f (x) là f (x) = A + Bx, f (x) = A + Bx + Cx2, Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 27 / 35
  28. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Trường hợp f (x) = A + Bx Khi đó n X 2 g(A, B) = (A + Bxk − yk ) k=1 Bài toán quy về việc tìm cực tiểu của hàm 2 biến g(A, B). Tọa độ điểm dừng của hàm được xác định bởi hệ phương trình  n n ∂ P 2 P  ∂A (A + Bxk − yk ) = 2 (A + Bxk − yk ) = 0  k=1 k=1 n n ∂ P 2 P  ∂B (A + Bxk − yk ) = 2 (A + Bxk − yk )xk = 0  k=1 k=1   n  n P P  nA + xk B = yk  k=1 k=1 ⇔  n   n  n  P P 2 P  xk A + xk B = xk yk k=1 k=1 k=1 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 28 / 35
  29. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Ví dụ Tìm hàm f (x) = A + Bx xấp xỉ tốt nhất bảng số x 1 1 2 2 2 3 3 4 5 6 y 1 2 2 3 4 4 5 5 6 7 n n n P P P 2 Giải. Ta có n = 10 và xk = 29, yk = 39, xk = 109, k=1 k=1 k=1 n P xk yk = 140. Hệ phương trình để xác định A, B có dạng k=1  10A + 29B = 39  A = 0.7671 ⇔ 29A + 109B = 140 B = 1.0803 Do đó đường thẳng cần tìm là f (x) = 0.7671 + 1.0803x. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 29 / 35
  30. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Trường hợp f (x) = A + Bx + Cx2 Khi đó n X 2 2 g(A, B, C) = (A + Bxk + Cxk − yk ) k=1 Bài toán quy về việc tìm cực tiểu của hàm 3 biến g(A, B, C). Tọa độ điểm dừng của hàm được xác định bởi hệ phương trình  n n ∂ P 2 2 P 2  ∂A (A + Bxk + Cxk − yk ) = 2 (A + Bxk + Cxk − yk ) = 0  k=1 k=1  n n  ∂ P 2 2 P 2 ∂B (A + Bxk + Cxk − yk ) = 2 (A + Bxk + Cxk − yk )xk = 0 k=1 k=1  n n  ∂ P 2 2 P 2 2  ∂C (A + Bxk + Cxk − yk ) = 2 (A + Bxk + Cxk − yk )xk = 0  k=1 k=1 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 30 / 35
  31. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm   n   n  n P P 2 P  nA + xk B + xk C = yk  k=1 k=1 k=1   n   n   n  n  P P 2 P 3 P ⇔ xk A + xk B + xk C = xk yk  k=1 k=1 k=1 k=1   n   n   n  n  P 2 P 3 P 4 P 2  xk A + xk B + xk C = xk yk k=1 k=1 k=1 k=1 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 31 / 35
  32. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Ví dụ Tìm hàm f (x) = A + Bx + Cx2 xấp xỉ tốt nhất bảng số x 1 1 2 3 3 4 5 y 4.12 4.18 6.23 8.34 8.38 12.13 18.32 Giải. Hệ phương trình để xác định A, B, C có dạng    7A + 19B + 65C = 61.70  A = 4.30 19A + 65B + 253C = 211.04 ⇔ B = −0.71  65A + 253B + 1061C = 835.78  C = 0.69 Do đó hàm số cần tìm là f (x) = 4.30 − 0.71x + 0.69x2. Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 32 / 35
  33. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Trường hợp f (x) = Ag(x) + Bh(x) Khi đó n X 2 g(A, B) = (Ag(xk ) + Bh(xk ) − yk ) k=1 Bài toán quy về việc tìm cực tiểu của hàm 2 biến g(A, B). Tọa độ điểm dừng của hàm được xác định bởi hệ phương trình  n n ∂ P 2 P  ∂A (Ag(xk ) + Bh(xk ) − yk ) = 2g(xk ) (Ag(xk ) + Bh(xk ) − yk ) = 0  k=1 k=1 n n ∂ P 2 P  ∂B (Ag(xk ) + Bh(xk ) − yk ) = 2h(xk ) (Ag(xk ) + Bh(xk ) − yk ) = 0  k=1 k=1   n   n  n P 2 P P  g (xk ) A + g(xk )h(xk ) B = g(xk )yk  k=1 k=1 k=1 ⇔  n   n  n  P P 2 P  g(xk )h(xk ) A + h (xk ) B = h(xk )yk k=1 k=1 k=1 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 33 / 35
  34. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Ví dụ Tìm hàm f (x) = A cos x + B sin x xấp xỉ tốt nhất bảng số x 10 20 30 40 50 y 1.45 1.12 0.83 1.26 1.14 Giải. A = −0.1633; B = 0.0151 Hàm cần tìm là f (x) = −0.1633 cos x + 0.0151 sin x Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 34 / 35
  35. Bài toán xấp xỉ hàm thực nghiệm Bài tập x 0.7 1 1.2 1.3 1.6 Cho bảng số . Sử dụng phương pháp bình y 3.3 2 4.5 2.2 6.1 √ phương bé nhất, tìm hàm f (x) = A x + B cos x xấp xỉ tốt nhất bảng số trên. Giải. A = 3.8784, B = −1.3983 Nguyễn Hồng Lộc (BK TPHCM) NỘI SUY VÀ XẤP XỈ HÀM TP. HCM — 2013. 35 / 35