Моделирование интерполяции
Сущность и общая характеристика явления интерполяции, его физическое обоснование и значение. Методы и алгоритмы глобальной, локальной и линейной интерполяций. Исходные данные и результат решения контрольного примера. Используемое программное обеспечение.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.08.2014 |
Размер файла | 169,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Введение
программный интерполяция физический алгоритм
Современное развитие физики и техники тесно связано с использованием электронных вычислительных машин (ЭВМ). В настоящее время ЭВМ стали обычным оборудованием многих институтов и конструкторских бюро. Это позволило от простейших расчетов и оценок различных конструкций или процессов перейти к новой стадии работы - детальному математическому моделированию (вычислительному эксперименту), которое существенно сокращает потребность в натурных экспериментах, а в ряде случаев может их заменить.
Сложные вычислительные задачи, возникающие при исследовании физических и технических проблем, можно разбить на ряд элементарных - таких как вычисление интеграла, решение дифференциального уравнения и т.п. Многие элементарные задачи являются несложными и хорошо изучены. Для этих задач уже разработаны методы численного решения, и нередко имеются стандартные программы решения их на ЭВМ. Есть и достаточно сложные элементарные задачи; методы решения таких задач сейчас интенсивно разрабатываются.
В связи с этим современный специалист с высшим образованием должен обладать не только высоким уровнем подготовки по профилю своей специальности, но и хорошо знать математические методы решения инженерных задач, ориентироваться на использование вычислительной техники, практически освоить принципы работы на ЭВМ.
Все вышесказанное доказывает актуальность моей курсовой работы на тему «Исследование интерполяции».
Целью написания данной работы было получение и закрепление практических навыков разработки программ различными методами. Представленная программа реализована на языке программирования Visual Basic.
Исходя из указанной цели, можно выделить частные задачи, поставленные в курсовой работе:
· рассмотреть, что такое интерполяция;
· охарактеризовать некоторые методы интерполяции;
· вычислить значения функции между заданными точками несколькими методами.
1. Общая характеристика интерполяции
Одной из основных задач численного анализа является задача об интерполяции функций. Часто требуется восстановить функцию для всех значений на отрезке если известны ее значения в некотором конечном числе точек этого отрезка. Эти значения могут быть найдены в результате наблюдений (измерений) в каком-то натурном эксперименте, либо в результате вычислений. Кроме того, может оказаться, что функция задается формулой и вычисления ее значений по этой формуле очень трудоемки, поэтому желательно иметь для функции более простую (менее трудоемкую для вычислении) формулу, которая позволяла бы находить приближенное значение рассматриваемой функции с требуемой точностью в любой точке отрезка. В результате возникает следующая математическая задача.
Пусть на отрезке задана сетка со и в ее узлах заданы значения функции , равные .
Требуется построить функцию , совпадающую с функцией в узлах сетки: .
Основная цель интерполяции - получить быстрый (экономичный) алгоритм вычисления значений для значений , не содержащихся в таблице данных.
Метод Лагранжа
Часто не возникает необходимости иметь коэффициенты многочлена, а надо лишь найти значения функции в промежуточных точках. В этом случае удобно использовать многочлен Лагранжа. Пусть в точках х0, х1,… хn заданы значения функции y0, y1,… yn. Надо найти значения функции в любой промежуточной точке x. Многочлен Лагранжа имеет вид:
y = L(x) и будет искомым значением функции в точке х. Эту формулу можно записать в общем виде:
Оценим погрешности, возникающие при расчете по формуле Лагранжа. При очень близком расположении некоторых точек может возникнуть вычитание близких чисел, что ведет к неустойчивости по исходным данным, значит - к большой погрешности.
Рассмотрим погрешность метода. Значения многочлена совпадают со значениями функции в узлах интерполяции. В точках, отличных от узлов, погрешность равна
R(x) = f(x) - ?(x),
R(x) - называется остаточным членом интерполяционной формулы. Оценим его значение. Если функция f(x) непрерывна и имеет непрерывные производные до n+1 порядка включительно, то остаточный член многочлена Лагранжа степени n имеет вид:
Здесь f (n+1)(x.) - производная n+1 порядка функции f(x) в некоторой точке, принадлежащей интервалу [x0; xn]. Эта точка неизвестна. Если максималное значение производной этого порядка на интервале равно M n+1, то можно записать:
Посмотрим, от чего зависит эта погрешность. С одной стороны, чем выше степень многочлена, меньше погрешность, так во многих случаях и есть. Но иногда значения производной высокого порядка бывают велики. Такую ситуацию впервые обнаружил Рунге. Он строил на отрезке [-1; 1] интерполяционный многочлен с равномерным распределением узлов для функции
1 / (1+25 x2). Оказалось, что с увеличением степени многочлена его значения расходятся с функцией для любой точки 0,7<|x|<1.
Кроме того, на погрешность влияет расположение узлов. При очень близком расположении некоторых точек может возникнуть разность близких чисел, что может привести к большим погрешностям.
Таким образом, погрешность зависит от вида функции, степени многочлена и расположения узлов. При специальном расположении узлов погрешность может быть уменьшена. Это возможно в случае непрерывной интерполяции, т.е. если функция может быть вычислена в любой точке.
Методы и алгоритмы глобальной, локальной и линейной интерполяций
Глобальная интерполяция. Построим многочлен на отрезке [x0; xn], график которого должен проходить через все заданные точки:
ф(x)=a0 + a1x + a2x2 + … + anxn
Многочлен имеет n+1 коэффициент и степень n, т.е. многочлен должен иметь степень на единицу меньше количества точек. Задача состоит в нахождении коэффициентов многочлена. Из условий равенства f(xi)=ф(xi)? для всех точек можно записать этот многочлен для каждой точки:
a0 + a1x0 + a2x02+ … +anx0n = y0;
a0 + a1x1 + a2x12+ … +anx1n = y1;
a0 + a1xn + a2xn2+ … +anxnn = yn;
Получили систему n+1 линейных уравнений. Система имеет единственное решение, если определитель неравен нулю. Определитель системы имеет вид:
1 x0 x02 … x0n
1 x1 x12 … x1n
1 xn xn2 … xnn
Для рассматриваемой задачи это означает, что система имеет единственное решение, если среди узлов нет совпадающих. Отсюда следует, что существует единственный интерполяционный многочлен степени n.
Если степень многочлена (1) не велика (обычно не выше 4), то систему можно решить одним из рассмотренных выше методов. При высоких степенях многочлена можно получить задачу, не устойчивую по исходным данным, а значит - большую погрешность при вычислении коэффициентов. Существует большое количество способов нахождения интерполяционных многочленов, но каким бы способом не определяли, коэффициенты будут одни и те же (в пределах погрешности вычисления на компьютере).
Удобство применения многочленов при интерполяции состоит том, что для нахождения коэффициентов многочлена приходится решать систему линейных уравнений. Если в качестве интерполирующей функции выбрать какую-либо другую, то придется решать систему нелинейных уравнений, а это гораздо более сложная задача, т.к. часто бывает очень трудно обеспечить сходимость процесса решения таких систем.
Локальная интерполяция.
При локальной интерполяции для каждого интервала строится своя функция. Рассмотрим линейную интерполяцию. Задана точка x (i=1, 2, 3….n) на отрезке [a; b] и значения функции в этих точках y(i). Запишем уравнение прямой на i - том интервале, проходящей через точки (xi-1, yi-1) и (xi, yi):
(y-yi-1) / (yi-yi-1) = (x-xi-1) / (xi-xi-1)
Отсюда
y = yi-1 + (yi-yi-2) * (x-xi-1) / (xi-xi-1)
По этой формуле можно определить функцию y в лубой точке. Но сначала надо определить в какой интервал отрзка [a; b] попадет искомая точка, т.е. определитель i.
Линейную интерполяцию применяют, если функция близка к линейной или узлы интерполяции находится достаточно близко между собой.
Алгоритм локальной интерполяции по формуле Лагранжа
Формулу Лагранжа можно использовать и для локальной интерполяции. Для этого удобно проводить интерполяционный многочлен через 4 точки, причем проводить его так, чтобы точка, в которой надо найти значение функции, находилась в середине многочлена, т.е. между второй и третьей точками. Исключение составит точки, находящиеся на первом и последнем интервале.
n - количество узлов интерполяции;
a, b - соответственно левый и правый концы интервала;
x (n), y (n) - массивы узлов интерполяции;
xk - точка, в которой надо найти значение функции;
yk - значение интерполяционного многочлена в точке xk;
nn, nk - соответственно номера 1 - ой и последней точек интерполяционного многочлена.
Обычно при локальной интерполяции не применяют многочлен выше четвертой степени. Для повышения точности надо увеличить количество узлов. Недостатком локальной интерполяции является наличие точек сопряжения интерполирующих кривых, а значит - разрыв производных, что недопустимо для некоторых задач.
2. Инструкция пользования программой
Для запуска программы необходимо открыть лист EXCEL, затем нажать на клавишу ALT и F11 одноременно. Затем появится окно для напиcания программы для языке Visual Basic.
Сначала рассмотрим запись на Visual Basic по методу глобальной интерполяции:
· вводим массивы узлов интерполяции, количество узлов интерполяции и точку, в которой надо найти промежуточное значение;
· переводим формулу Лагранжа (2) на язык программирования для Visual Basic и записываем;
· вводим адрес ячейки для вывода на лист EXCEL, в которую выйдет значение промежуточной точки (уk).
Теперь рассмотрим запись по методу линейной интерполяции:
· вводим массивы узлов интерполяции, количество узлов интерполяции и точку, в которой надо найти промежуточное значение;
· находим номера точек;
· записываем формулу для нахождения промежуточной точки (уk);
· вводим адрес ячейки для вывода на лист EXCEL.
Запись по методу локальной интерполяции:
· обращаем формулу Лагранжа для локальной интерполяции к функции и записываем;
· вводим массивы узлов интерполяции, количество узлов интерполяции и точку, в которой надо найти промежуточное значение;
· находим номера точек;
· вводим условия для значений nn и nk;
· вводим адрес ячейки для вывода на лист EXCEL.
Исходные данные и результат решения контрольного примера
1. Вводные данные:
x |
-5 |
-4 |
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
y |
-2,17 |
-2,96 |
-5,29 |
20,00 |
1,11 |
0,00 |
0,91 |
2,22 |
2,43 |
2,16 |
1,85 |
Задача:
Вычислить значение функции между всеми точками методами:
1. Лагранжа как глобальную интерполяцию;
2. Лагранжа как локальную интерполяцию;
3. линейной интерполяции.
2. График функции вводных данных:
Рис. 1
3. Текст программы по методу глобальной интерполяции по формуле Лагранжа
4. Текст программы по методу линейной интерполяции
5. Текст программы по методу локальной интерполяции по формуле Лагранжа
6. Все найденные точки на листе EXCEL
Рис. 2
7. Построение найденных промежуточных точек на графике
Рис. 3
Заключение
В данной работе я разобрал формулу Лагранжа для разных методов интерполяции. Формулу Лагранжа удобно использовать, если нет необходимости иметь коэффициенты многочлена, а надо лишь найти значения функции в промежуточных точках. Именно такая задача была поставлена передо мной, т.е. найти значения функции в промежуточных точках. Судя по графику (рис. 3), можно прийти к выводу, что найденные точки являются значениями данной функции.
В процессе выполнения курсовой работы были закреплены приобретенные за период обучения навыки и умения самостоятельного составления алгоритмов и программ на языке программирования Visual Basic простых типовых математических задач. Эта работа ещё раз подтвердила полезность использования ЭВМ для решения прикладных математических задач. Полученные знания и накопленный опыт решения простых задач в будущем позволят разрабатывать гораздо более сложные программы и алгоритмы, облегчат разбиение сложных задач на простые элементы.
Список использованной литературы
1. Бахвалов, Н.С. Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. - М.: Наука, 1987. - 597 с.
2. Бут, Э.Д. Численные методы / Э.Д. Бут. - М.: Физматгиз, 1959. - 239 с.
3. Воробьева, Г.Н. Практикум по вычислительной математике / Г.Н. Воробьева, А.Н. Данилова. - М.: Высшая школа, 1990. - 207 с.
4. Рено, Н.Н. Численные методы: учебное пособие / Н.Н. Рено. - М.: КДУ, 2007. - 100 с.
5. Турчак, Л.И. Основы численных методов / Л.И. Турчак. - М.: Наука, 1978. - 318 с.
6. Хемминг, Р.В. Численные методы / Р.В. Хемминг. - М.: Наука, 1968. - 400 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие и характеристика некоторых методов интерполяции. Вычисление значения функции между заданными точками несколькими методами. Алгоритм линейной интерполяции. Алгоритм локальной интерполяции по формуле Лагранже. Инструкция пользования программой.
курсовая работа [186,5 K], добавлен 30.05.2015Назначение и возможности пакета MATLAB. Цель интерполирования. Компьютерная реализация решения инженерной задачи по интерполяции табличной функции различными методами: кусочно-линейной интерполяцией и кубическим сплайном, а также построение их графиков.
контрольная работа [388,3 K], добавлен 25.10.2012Сущность теории приближений и характеристика интерполяции как процесса получения последовательности интерполирующих функций. Полиномы Эрмита и интерполирование с кратными узлами. Программная разработка приложения по оценке погрешности интерполирования.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 05.06.2014Документы предметной области, содержащие информацию, необходимую для решения задачи. Организационно-экономическая сущность, описание входной и выходной информации. Анализ логической структуры реляционной базы данных. Исходные данные контрольного примера.
курсовая работа [143,8 K], добавлен 04.08.2014Аналоговое и цифровое представление информации. Понятие, классификация и характеристика методов сжатия данных: алгоритмы одно- и двухпараметрической адаптации, линейной экстра- и интерполяции. Кодирование информации и вычисление циклического кода.
курсовая работа [157,4 K], добавлен 07.12.2012Написание программы решения технических задач языком высокого уровня Си: определение мольной теплоемкости кислорода методом интерполяции. Построение математических моделей, графиков и таблиц по результатам расчетов, составление текста программы.
курсовая работа [382,9 K], добавлен 19.05.2011Назначение и возможности пакета MATLAB, его основные составляющие. Набор вычислительных функций. Роль интерполяции функций в вычислительной математике. Пример интерполяции с четырьмя узлами. Интерполирование и сглаживание, схемы решения задач в MATLAB.
курсовая работа [594,5 K], добавлен 28.12.2012Программа для обучения графическому методу решения задач линейной оптимизации (ЗЛО). Необходимое серверное и клиентское программное обеспечение. Графический метод решения ЗЛО для произвольной задачи. Организационно-экономическое обоснование проекта.
курсовая работа [996,3 K], добавлен 14.10.2010Общая характеристика предприятия. Современное программное обеспечение, используемое в имитационном моделировании. Влияние контроля и диагностика на надежность обработки, передачи и хранения информации на предприятии. Создание таблиц и разработка запросов.
отчет по практике [520,2 K], добавлен 15.09.2014Создание локальной вычислительной сети, ее топология, кабельная система, технология, аппаратное и программное обеспечение, минимальные требования к серверу. Физическое построение локальной сети и организация выхода в интернет, расчет кабельной системы.
курсовая работа [749,1 K], добавлен 05.05.2010Структура локальной сети предприятия и используемое программное обеспечение. Обоснование типа разрабатываемого web-узла. Выбор инструментов и технологий для разработки. Оптимизация контента сайта. Расчёт затрат на создание программного продукта.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 26.01.2013Примеры работы с линейной интерполяцией и её результаты в графическом виде. Алгоритм кубической сплайн-интерполяции. Используемые функции линейной, обобщенной, полиномиальной регрессии. Графические возможности программы MathCAD и редактирование графиков.
презентация [2,7 M], добавлен 16.10.2013Моделирование как замещение одного объекта другим, фиксация и изучение свойств модели. Система Arena: общее описание и структура, оценка функциональных возможностей, используемое программное обеспечение. Моделирование работы магистрали передачи данных.
курсовая работа [376,1 K], добавлен 21.02.2015Компьютерное моделирование - вид технологии. Анализ электрических процессов в цепях второго порядка с внешним воздействием с применением системы компьютерного моделирования. Численные методы аппроксимации и интерполяции и их реализация в Mathcad и Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.12.2013Обоснование модернизации локальной вычислительной сети (ЛВС) предприятия. Оборудование и программное обеспечение ЛВС. Выбор топологии сети, кабеля и коммутатора. Внедрение и настройка Wi-Fi - точки доступа. Обеспечение надежности и безопасности сети.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 21.12.2016Процесс поступления пациента в больницу. Программное обеспечение, используемое в разработке. Обзор Borland Delphi7, MS SQL Server 2008. Динамическое изменение и расширение структуры базы данных. Обоснование выбора СУБД и программного обеспечения.
курсовая работа [875,4 K], добавлен 21.04.2013Характеристика туристической фирмы ООО "Эй Кью Би" как объекта управления. Выбор и обоснование метода решения задачи "Оптимальное планирование Интернет-проекта". Программное и техническое обеспечение подсистемы "Финансы" автоматической системы управления.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 13.02.2016Общая характеристика использования информационных технологий на предприятии. Обоснование выбора программных средств разработки приложения. Логическое и физическое моделирование базы данных. Построение диаграммы классов автоматизированной системы учета.
дипломная работа [12,5 M], добавлен 13.06.2015Разработка модели локальной системы регулирования давления в основном трубопроводе насосной станции. Требования, предъявляемые к ЛСАР. Схема автоматизации; выбор датчика, исполнительного механизма, средств связи, контроллера; программное обеспечение.
курсовая работа [921,6 K], добавлен 21.02.2015Организационно-экономическая характеристика задачи выгрузки необходимых данных на магнитный носитель. Информационное, техническое и программное обеспечение решения данной задачи. Блок-схема алгоритма решения задачи. Экономическое обоснование программы.
дипломная работа [559,3 K], добавлен 08.11.2010