几类插值方法及其应用论文.doc

几类插值方法及其应用王莎20089001S041摘要：在工程应用中，经常会遇到函数的表达式是已知的，但该表达式却比较复杂难以计算，因此，希望用一个既能反映该函数的特性又便于计算的简单函数来描述它。本文对常见的几种插值方法-插值 ，插值，插值方法的基本思想、插值函数的构造等进行了详细的介绍。关键字：插值基函数，插值多项式，插值节点。一引言实际问题中经常有这样的函数,其在某个区间上有有限个离散点，且这些点对应函数值为 ，若想得到其它点的值就必须找一个满足上述条件的函数表达式。这就是下边要讨论的插值函数。二插值函数1.插值函数的基本思想:将待求的次插值多项式写成另一种表达方,式再利用插值条件 确定出插值基函由基函数条件,确定多项式系数，进而可得插值函数.2.提出问题：（1）已知，求满足条件的插值函数。 由题可知表示过两点的直线，这个问题是我们所熟悉的，它的解可表为下列对称式 此类一次插值称为线性插值，若令（由此可得：）则有这里的可以看作是满足条件的插值多项式，这两个特殊的插值多项式称作上述问题的插值基函数。（2）求过三点的插值函数。 为了得到插值多项式先解决一个特殊的二次插值问题。 求作二次式，使满足 （2-1）这个问题是容易求解的，由式（2-1）的后两个条件知是的两个零点，因而 。再用条件确定系数c .结果得 ：类似可以分别构造出满足条件的插值多项式；其表达式分别为 ，这样构造出的称作问题（2）的插值基函数。设取已知数据作为组合系数，将插值基函数组合得 验证可知，这样构造的满足已知条件，因而它就是问题（2）的解。例 1.利用100，121的开方值求。解：将已知可表示为由此可得所以将代入上式，求得 。(3)推广到一般：已知函数在n+1个不同点上的函数值分别为求一个次数不超过n的多项式,使其满足:即个不同的点可以决定的一个次多项式。过个不同的点分别决定个次插值基函数。每个插值基多项式满足： a. 是次多项式; b. ,而在其它个点由于故有因子:因其已经是n次多项式，故而仅相差一个常数因子。令:由,可以定出, 进而得到：2.次拉格朗日型插值多项式是个次插值基本多项式的线性组合,相应的组合系数是。即:从而是一个次数不超过n的多项式,且满足例1 求过点的拉格朗日型插值多项式。解 用4次插值多项式对5个点插值。可得 所以 4 拉格朗日插值多项式的截断误差我们在上用多项式来近似代替函数, 其截断误差记作 当x在插值结点上时下面来估计截断误差：定理1：设函数的阶导数在上连续， 在上存在；插值节点为: 是次拉格朗日插值多项式；则对任意有： 其中，依赖于；证明：由插值多项式的要求： 设其中是待定系数；固定且作函数则且 所以在上有个零点，反复使用罗尔中值定理:存在，使; 因是n次多项式，故而是首项系数为1的n+1次多项式，故有 于是 得 所以 设 则：易知，线性插值的截断误差为:二次插值的截断误差为:三插值函数的构造1.插值法的基本思想：已知节点处的函数值或一元函数代数方程，将待求的n次插值多项式改写为具有承袭性的形式，然后根据插值条件或选取初值以求得待定系数，进而求得所要的插值函数。插值与插值相比具有承袭性和易于变动节点的特点。 2.问题的提出：实践中的许多问题归结为求一元代数方程的根，如果是线性函数，则它的求根较容易；对非线性方程，只有不高于4次的代数方程有求根公式，经常需求出高于4次的满足一定精度要求的近似解。 3.法的简述设是的一个近似根，把在处泰勒展开 若取前两项来近似代替，则的近似线性方程设0，设其根为，则的计算公式为=- （k=0,1,2.）这即为牛顿法，上式为牛顿迭代公式，其迭代函数为 我们知道，牛顿法是解非线性方程最著名和最有效的方法之一，在单根附近它比一般的迭代格式有较快的收速度，但也要注意它也有缺点：首先，它对迭代初值选取要求较严，初值选取不好，可能导致吧收敛；其次，它每迭代一次要计算的值，这势必增加可计算量。为回避该问题，常用一个固定的迭代若干步后再求。这就是下面要讲的简化牛顿法的基本思想。1. 简化牛顿法和下山牛顿法（1） 简化牛顿法的公式为 (3-1)迭代函数 若。即 在根附近成立。则迭代法（3-1）局部收敛。此法显然化简了计算量。（2） 牛顿下山法牛顿法的收敛依赖于初值的选取，若偏离较远，则牛顿法可能发散。为防止迭代发散，我们对迭代过程在附加一项条件，即具有单调性： （3-2）保证函数值稳定下降，然后结合牛顿法加快收敛速度，即可达目的。将牛顿法的计算结果 （3-3）于前一步的近似值适当加权平均作为新的改进值 （3-4）其中称（）为下山因子，即为 （3-5）称为牛顿下山法。选择下山因子时，从开始逐次将减半进行试算。直到满足条件（3-2）为止。例2 求方程的根。（1）解：用newton公式法取=1.5=-=-计算得=1.34783，=1.32520，=1.32472迭代三次得到的结果有6位有效数字。（2）改用=0.6作为迭代初值，依牛顿法公式一次得 =17.9该结果反比=0.6更偏离了所求根=1.32472（3） 用牛顿下山法解(2)中通过逐次取半进行试算，当时可得=1.140625 此时=-0.656643 而=-1.384显然 由计算，.时均能使条件成立计算结果 ： ， ， ， 即为的近似值 2. newton迭代法的收敛性定理：假设函数在包含的某个邻域内有阶连续导数，时方程的单根，则当充分接近时，牛顿法收敛，且至少为二阶收敛。证明：迭代函数，由于，又是的单根，即有. ,从而于是可以判定牛顿法在根邻近至少是二阶收敛。 四插值法1. 问题的提出：已知函数在给定个互异的节点，.上的函数值和导数值，求一个次多项式满足插值条件 （）=， . k=0,1,2.n2. 插值基本原理通常如上条件的Hermite型插值是通过构造相应的插值基函数来完成的，为方便起见以n=1为例，说明传统的求解方法，设给定的，和相应的函数值，及微商值，构造插值函数。由构造函数的办法可知：对应于和点函数值的插值函数分别为 及而对应的和点导数值的插值基函数分别为和 ，因此所要求的插值函数 （2-1）例3.设 ,球满足条件的函数。 解：由式（2-1）可得 则 （2-2）由上可发现构造插值基函数比较复杂，尤其对具有高阶导数插值条件的情况，以下将基于newton插值方法提出构造上述条件的简单格式。此时传统方法可视为这里的特例。3.新的构造格式下面将给出带有高阶导数插值条件及仅给出某些点上的导数值而缺少函数值时插值的构造格式。 条件（1） 条件（2）为了利用newton插值法我们首先引入下列差商记号，。同时有下面公式 (3-1)对于第1中插值条件的情况本文按如下三步构造插值函数。第一步：将具有函数值及直到阶导数值的点及该点处的函数值在差商表中连续的重复写遍；第二步：充分利用（3-1）式并按照传统的牛顿插值法构造差商表中相应的其它例；第三步：把重复写的点按传统newton插值方法中的点一样独立对待写出相应的插值表达式；下面给出一个实际例子来具体说明假设已知插值条件为 (3-2)易知当k=1时，（3-2）式即为传统的Hermite型问题，下面以例3中条件 来求解说明本文所提的方法。先按上述第一第二步构造相应的差商表如下0 00 0 01 1 1 11 1 1 0 -1再按上述第三步则有 （3-3）比较（2-2）和（3-3）知，二者结果的确是完全一样的当k=2时 其中 ， ， ， ， ，按上述第三步写出插值为 对于第（2）种条件的插值问题，首先假设仅给出若干阶导数值的函数值为已知的，重复(1)的过程，再令高于由插值条件所能确定的多项式的次数的所有高阶差商项为零，解出其函数值即可。下面仍以一个实际例子说明例4 .已知插值条件为 （3-4）解：先设在点的函数值为是已知的，则重复（1）可构造出如下差商表 其中 ， ，令=0，则可解得在点的函数值.进而可解得差商表中的，从而得所要求的满足（3-4）的插值函数为为了更清楚起见，不妨设则有1 01 0 12 a a/2 (a-2)/22 a 5 (10-a)/2 6-a由于给的插值条件为3