多项式逼近

给定点对(xi,yi),i=1,⋯ ,n(x_i,y_i),i=1,\cdots,n,找到次数尽可能低的多项式P满足

P(xi)=yi,i=1,⋯ ,n P(x_i)=y_i,i=1,\cdots,n

这样的问题称为插值多项式

Prob:

  • existence
  • uniqueness
  • How to caculate

唯一性的证明是比较明显的,若不然,存在满足条件的次数不超过n的多项式P,QP,Q
则

δ=P−Q \delta = P-Q

有n+1个零点,则δ\delta为零多项式

存在性的证明
由归纳法,设结论在k-1时已成立,对k的情况
已有多项式Pk(xj)=yj,j=1,⋯ ,nP_k(x_j)=y_j,j=1,\cdots ,n
令

Pk=Pk−1+cΠi=1k−1(x−xi) P_k=P_{k-1}+c\Pi_{i=1}^{k-1}(x-x_i)

调整c使得 Pk(xk)=ykP_k(x_k)=y_k即可!

ps: 以上被称为一个校准的过程
ps:我们可以得到

Pn=∑i=0nciΠj=0i−1(x−xj) P_n=\sum_{i=0}^nc_i\Pi_{j=0}^{i-1}(x-x_j)

ps:直接进行计算,算法复杂度为12n2\frac{1}{2}n^2量级

秦九邵算法(针对于某一个固定的x求值,一个漂亮的递推)
1678243781206

拉格朗日插值

我们可以改写多项式为

Pn=∑i=0nyili P_n=\sum_{i=0}^{n}y_il_i

其中

li(xj)=δij l_i(x_j)=\delta_{ij}

容易得到

li(x)=Πj=0,j≠inx−xjxi−xj l_i(x)=\Pi_{j=0,j\ne i}^{n}\frac{x-x_j}{x_i-x_j}

其他的插值的方式
1678245228360

1678245262410

误差的估计

Theorem 2.3 :设x0,⋯ ,xn∈[a,b]x_0,\cdots,x_n\in [a,b],有ξx∈(a,b)\xi_x\in(a,b)满足

f−P=1(n+1)!fn+1(ξx)Πi=0n(x−xi) f-P=\frac{1}{(n+1)!}f^{n+1}(\xi_x)\Pi_{i=0}^{n}(x-x_i)

对不同于xix_i的xx,设ω(t)=Πi=0n(t−xi),ϕ(t)=f−P−λω\omega(t)=\Pi_{i=0}^{n}(t-x_i),\phi(t)=f-P-\lambda\omega
取λ\lambda满足

ϕ(x)=0 \phi(x)=0

则ϕ(t)∈Cn+1(a,b)有n+2个零点\phi(t)\in C^{n+1}(a,b)有n+2个零点,由Rolle定理,ϕn+1\phi^{n+1}至少有1个零点ξx∈(a,b)\xi_x\in(a,b)

Chebyshev多项式

Theorem 2.5
对x∈[−1,1]x\in [-1,1],有Chebyshev多项式

Tn(x)=cos⁡(ncos⁡−1x),n≥0 T_n(x)=\cos(n\cos^{-1}x),n\ge 0

Tn(x)T_n(x)有如下递推

T0(x)=1,T1(x)=xTn+1=2xTn(x)−Tn−1(x),n≥1 T_0(x)=1,T_1(x)=x\\ T_{n+1}=2xT_n(x)-T_{n-1}(x),n\ge 1

Properties
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Theorem 2.6
设pp是首一的n次多项式,则有

∣p∣∞=max−1≤x≤x∣p(x)∣≥21−n |p|_{\infty}= max_{-1\le x \le x}|p(x)|\ge 2^{1-n}

(进行一个证明的贴)
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1678246996438


3.10


样条插值

将区间分成t0≤t1≤,⋯≤tnt_0\le t_1 \le,\cdots\le t_n,
1678407574693
满足

  • 在[ti−1,ti][t_{i-1},t_i]上,SS为一个次数不超过k的多项式
  • S∈Ck−1(t0,tn)S\in C^{k-1}(t_0,t_n)

三次样条插值

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1678408132322
然后利用

Si′(ti−1)=Si−1′(ti−1) S^{'}_i(t_{i-1})=S^{'}_{i-1}(t_{i-1})

得到

hi−1zi−1+2(hi−1+hi)zi+hizi+1=6hi(yi+1−yi)−6hi−1(yi−yi−1) h_{i-1}z_{i-1}+2(h_{i-1}+h_{i})z_i+h_iz_{i+1}=\frac{6}{h_i}(y_{i+1}-y_i)-\frac{6}{h_{i-1}}(y_{i}-y_{i-1})

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Algotithm
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theorem
设f∈C2[a,b],a=t0≤⋯≤tn=bf\in C^2[a,b],a=t_0\le \cdots \le t_n =b,SS为插值ff的自然样条函数,则

∫ab(S′′(x))2dx≤∫ab(f′′(x))2dx \int_a^b(S^{''}(x))^2dx\le \int_a^b(f^{''}(x))^2dx

证明:设g=f−S,g(ti)=0,0≤i≤ng=f-S,g(t_i)=0,0\le i\le n,我们有

∫ab(f′′(x))2dx=∫ab(S′′(x))2dx+∫ab(g′′(x))2dx+∫ab((S′′g′′))2dx \int_a^b(f^{''}(x))^2dx=\int_a^b(S^{''}(x))^2dx+\int_a^b(g^{''}(x))^2dx+\int_a^b((S^{''}g^{''}))^2dx

下面说明

∫ab((S′′g′′))2dx≥0 \int_a^b((S^{''}g^{''}))^2dx\ge 0

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(以后再补叭 偷个懒)

追赶法

解微分方程

−d2udx2=fu(0)=u(1)=0 -\frac{d^2u}{dx^2}=f\\ u(0)=u(1)=0

差分法
取节点0=x0≤x1≤⋯≤xn+1=1,hi=xi−xi−10=x_0\le x_1\le\cdots\le x_{n+1}=1,h_i=x_i-x_{i-1}
近似

−ui−1−2ui+ui+1h2=f(xi)u0=un+1=0 -\frac{u_{i-1}-2u_i+u_{i+1}}{h^2}=f(x_i)\\ u_0=u_{n+1}=0

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definition:三对角矩阵
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矩阵分解
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由条件(1)(2)(3)
知满足

βi=bi,i=2,⋯ ,nα1=a1,αiγ=ci,i=1,⋯ ,nβiγi−1+αi=ai,i=2,⋯ ,n \beta_i=b_i,i=2,\cdots,n\\ \alpha_1=a_1, \alpha_i\gamma=c_i,i=1,\cdots,n\\ \beta_i\gamma_{i-1}+\alpha_{i}=a_i,i=2,\cdots,n

的解是存在的!