Calculator online de coeficient de interpolare. Interpolare liniară

Acesta este un capitol din cartea lui Bill Jelen.

Provocare: Unele probleme de proiectare inginerească necesită utilizarea de tabele pentru a calcula valorile parametrilor. Deoarece tabelele sunt discrete, proiectantul folosește interpolarea liniară pentru a obține o valoare intermediară a parametrului. Tabelul (Fig. 1) include înălțimea deasupra solului (parametru de control) și viteza vântului (parametru calculat). De exemplu, dacă trebuie să găsiți viteza vântului corespunzătoare unei înălțimi de 47 de metri, atunci ar trebui să aplicați formula: 130 + (180 – 130) * 7 / (50 – 40) = 165 m/sec.

Descărcați nota în sau format, exemple în format

Ce se întâmplă dacă există doi parametri de control? Este posibil să se efectueze calcule folosind o singură formulă? Tabelul (Fig. 2) arată valorile presiunii vântului pentru diferite înălțimi și deschideri ale structurilor. Este necesar să se calculeze presiunea vântului la o înălțime de 25 de metri și o deschidere de 300 de metri.

Soluție: Rezolvăm problema extinzând metoda utilizată pentru caz cu un singur parametru de control. Urmați acești pași:

Începeți cu tabelul prezentat în fig. 2. Adăugați celule sursă pentru înălțime și întindere în J1 și, respectiv, J2 (Figura 3).

Orez. 3. Formulele din celulele J3:J17 explică funcționarea megaformulei

Pentru ușurința utilizării formulelor, definiți nume (Fig. 4).

Urmăriți cum funcționează formula trecându-se secvenţial de la celula J3 la celula J17.

Utilizați substituția secvenţială inversă pentru a construi megaformula. Copiați textul formulei din celula J17 în J19. Înlocuiți referința la J15 din formulă cu valoarea din celula J15: J7+(J8-J7)*J11/J13. Și așa mai departe. Rezultatul este o formulă formată din 984 de caractere, care nu poate fi percepută în această formă. Îl puteți vedea în fișierul Excel atașat. Nu sunt sigur că acest tip de megaformulă este util de utilizat.

Rezumat: interpolarea liniară este utilizată pentru a obține o valoare intermediară a parametrului dacă valorile tabelului sunt specificate numai pentru limitele intervalului; Se propune o metodă de calcul folosind doi parametri de control.

Cel mai simplu și cel mai frecvent utilizat tip de interpolare locală este interpolare liniară. Constă în faptul că punctele date ( X i , y i) la ( i = 0. 1, ..., n) sunt conectate prin segmente drepte, iar funcția f(X) se apropie o polilinie cu vârfuri în aceste puncte.

Ecuațiile fiecărui segment al liniei întrerupte sunt în general diferite. Deoarece există n intervale ( X i - 1, X i), atunci pentru fiecare dintre ele se folosește ecuația unei drepte care trece prin două puncte ca ecuație a polinomului de interpolare. În special, pentru intervalul i-lea putem scrie ecuația unei drepte care trece prin punctele ( X i -1, y i -1 ) Și ( X i , y i), la fel de

y=a i x+b i , x i-1 xx i

a i =

Prin urmare, atunci când utilizați interpolarea liniară, trebuie mai întâi să determinați intervalul în care se încadrează valoarea argumentului x, apoi să o înlocuiți în formula (*) și să găsiți valoarea aproximativă a funcției în acest moment.

Figura 3-3-Grafic de interpolare liniară.

Rezolvarea unei probleme profesionale

Menținem datele experimentale

ORIGIN:=0 Începutul matricei de date - numărare de la zero

i:=1..6 Numărul de elemente din matrice

Datele experimentale sunt organizate în doi vectori

Să efectuăm interpolarea folosind funcțiile MathCad încorporate

Interpolare liniară

Lf(x i):=linterp(x,y,x)

Interpolarea pin cubic

CS:=cspline(x,y)

Construirea unei spline cubice folosind date experimentale

Lf(x i):=linterp(x,y,x i)

Interpolare B-spline

Setați ordinea de interpolare. Vectorul u trebuie să aibă (n-1) mai puține elemente decât vectorul X, iar primul element trebuie să fie mai mic sau egal cu primul element X, iar ultimul este mai mare sau egal cu ultimul element al lui x.

BS:=bspline(x,y,u,n)

Construim un B-spline pe baza datelor experimentale

BSf(x i):=(BS, x,y,x i)

Construim un grafic al tuturor funcțiilor de aproximare pe un plan de coordonate.

Figura 4.1-Grafic al tuturor funcțiilor de aproximare pe un plan de coordonate.

Concluzie

În matematica computațională, interpolarea funcțiilor joacă un rol semnificativ, adică. Folosind o funcție dată, construiți o altă funcție (de obicei mai simplă) ale cărei valori coincid cu valorile funcției date la un anumit număr de puncte. În plus, interpolarea are atât o semnificație practică, cât și teoretică. În practică, se pune adesea problema reconstrucției unei funcții continue din valorile ei tabulate, de exemplu, obținute în cursul unui experiment. Pentru a evalua multe funcții, se dovedește că este eficient să le aproximați prin polinoame sau funcții raționale fracționale. Teoria interpolării este utilizată în construirea și studiul formulelor de cuadratura pentru integrarea numerică, pentru a obține metode de rezolvare a ecuațiilor diferențiale și integrale. Principalul dezavantaj al interpolării polinomiale este că este instabilă pe una dintre cele mai convenabile și mai frecvent utilizate grile - grila cu noduri echidistante. Dacă sarcina permite, această problemă poate fi rezolvată prin alegerea unei rețele cu noduri Chebyshev. Dacă nu putem alege liber nodurile de interpolare sau pur și simplu avem nevoie de un algoritm care nu este prea solicitant în alegerea nodurilor, atunci interpolarea rațională poate fi o alternativă potrivită la interpolarea polinomială.

Avantajele interpolării spline includ viteza mare de procesare a algoritmului de calcul, deoarece un spline este o funcție polinomială pe bucăți și în timpul interpolării, datele pentru un număr mic de puncte de măsurare aparținând fragmentului care este luat în considerare în prezent sunt procesate simultan. Suprafața interpolată descrie variabilitatea spațială a diferitelor scări și, în același timp, este netedă. Această din urmă împrejurare face posibilă analiza directă a geometriei și topologiei suprafeței folosind proceduri analitice

Acest termen are alte semnificații, vezi Interpolare. Despre funcție, vezi: Interpolant.

Interpolare, interpolare (din lat. inter-polis - « netezit, reînnoit, reînnoit; convertit") - în matematica computațională, o metodă de găsire a valorilor intermediare ale unei mărimi dintr-un set discret existent de valori cunoscute. Termenul „interpolare” a fost folosit pentru prima dată de John Wallis în tratatul său „Aritmetica infinitului” (1656).

În analiza funcțională, interpolarea operatorilor liniari este o secțiune care tratează spațiile Banach ca elemente ale unei anumite categorii.

Mulți dintre cei care se ocupă de calcule științifice și de inginerie trebuie adesea să opereze cu seturi de valori obținute empiric sau prin eșantionare aleatorie. De regulă, pe baza acestor seturi, este necesar să se construiască o funcție în care alte valori obținute să poată cădea cu mare precizie. Această problemă se numește aproximare. Interpolarea este un tip de aproximare în care curba funcției construite trece exact prin punctele de date disponibile.

Există și o sarcină apropiată de interpolare, care constă în aproximarea unei funcții complexe cu o altă funcție, mai simplă. Dacă o anumită funcție este prea complexă pentru calcule productive, poți încerca să-i calculezi valoarea în mai multe puncte și din ele să construiești, adică să interpolați, o funcție mai simplă. Desigur, utilizarea unei funcții simplificate nu va produce rezultate la fel de precise ca funcția originală. Dar, în unele clase de probleme, câștigul obținut în simplitate și viteza de calcul poate depăși eroarea rezultată în rezultate.

De asemenea, merită menționat un tip complet diferit de interpolare matematică cunoscut sub numele de interpolare operator. Lucrările clasice despre interpolarea operatorilor includ teorema Riesz-Thorin și teorema Marcinkiewicz, care stau la baza multor alte lucrări.

Definiții

Luați în considerare un sistem de puncte necoincidente x i (\displaystyle x_(i)) (i ∈ 0 , 1 , … , N (\displaystyle i\in (0,1,\dots ,N))) dintr-o regiune D ( \displaystyle D) . Fie cunoscute valorile funcției f (\displaystyle f) numai în aceste puncte:

Y i = f (x i) , i = 1 , … , N . (\displaystyle y_(i)=f(x_(i)),\quad i=1,\ldots, N.)

Problema de interpolare este de a găsi o funcție F (\displaystyle F) dintr-o clasă dată de funcții astfel încât

F (x i) = y i, i = 1, …, N. (\displaystyle F(x_(i))=y_(i),\quad i=1,\ldots, N.)

Punctele x i (\displaystyle x_(i)) sunt numite noduri de interpolare, iar totalitatea lor este grila de interpolare.
Perechile (x i , y i) (\displaystyle (x_(i),y_(i))) se numesc puncte de date sau puncte de bază.
Diferența dintre valorile „învecinate” Δ x i = x i − x i − 1 (\displaystyle \Delta x_(i)=x_(i)-x_(i-1)) - pasul grilei de interpolare. Poate fi variabilă sau constantă.
Funcția F (x) (\displaystyle F(x)) - functie de interpolare sau interpolant.

Exemplu

1. Să avem o funcție de tabel, ca cea descrisă mai jos, care pentru mai multe valori ale lui x (\displaystyle x) determină valorile corespunzătoare ale lui f (\displaystyle f):

X (\displaystyle x) f (x) (\displaystyle f(x))


0
1	0,8415
2	0,9093
3	0,1411
4	−0,7568
5	−0,9589
6	−0,2794

Interpolarea ne ajută să știm ce valoare ar putea avea o astfel de funcție într-un alt punct decât punctele specificate (de exemplu, când X = 2,5).

Până în prezent, există multe metode diferite de interpolare. Alegerea celui mai potrivit algoritm depinde de răspunsurile la întrebări: cât de precisă este metoda aleasă, care este costul utilizării acesteia, cât de netedă este funcția de interpolare, câte puncte de date necesită etc.

2. Găsiți valoarea intermediară (prin interpolare liniară).

6000	15.5
6378	?
8000	19.2

15,5 + (6378 − 6000) 8000 − 6000 ∗ (19,2 − 15,5) 1 = 16,1993 (\displaystyle ?=15,5+(\frac ((6378-6000)))(8000-6000)*(8000-600.-(frac) 15,5))(1))=16,1993)

În limbaje de programare

Un exemplu de interpolare liniară pentru funcția y = 3 x + x 2 (\displaystyle y=3x+x^(2)) . Utilizatorul poate introduce un număr de la 1 la 10.

Fortran

program interpol întreg i real x, y, xv, yv, yv2 dimensiunea x(10) dimensiunea y(10) apel prisv(x, i) apel func(x, y, i) scrie(*,*) "introduceți numărul: " citește(*,*) xv dacă ((xv >= 1).și.(xv xv)) atunci yv2 = ((xv - x(i)) * (y(i+1) - y(i)) / (x(i+1) - x(i))) + y(i) se termină dacă se încheie subrutină

C++

int main() ( system("COLOR 0A"); double ob, x1, x2, y1, y2, p1, p2, pi, skolko, status; system("echo Interpolation X1 - X2 "); system("echo Enter număr: "); cin >> ob; system("echo De exemplu 62, C1 = 60, L1 = 1,31, C2 = 80, L2 = 1,29"); cout > x1; cout > x2; cout > y1; cout > y2 ; p1 = y1 - x1 pi = p2 / p1 = x2 + (pi * skolko);

Metode de interpolare

Interpolarea celui mai apropiat vecin

Cea mai simplă metodă de interpolare este interpolarea celui mai apropiat vecin.

Interpolare prin polinoame

În practică, cel mai des se utilizează interpolarea prin polinoame. Acest lucru se datorează în primul rând faptului că polinoamele sunt ușor de calculat, derivatele lor sunt ușor de găsit analitic, iar mulțimea de polinoame este densă în spațiul funcțiilor continue (teorema Weierstrass).

Interpolare liniară
Formula de interpolare a lui Newton
Metoda diferențelor finite
IMN-1 și IMN-2
Polinomul Lagrange (polinomul de interpolare)
Schema Aitken
Funcția spline
Spline cubică

Interpolare inversă (calcularea x datând y)

polinomul Lagrange
Interpolare inversă folosind formula lui Newton
Interpolare inversă folosind formula Gauss

Interpolarea unei funcții a mai multor variabile

Interpolare biliniară
Interpolare bicubică

Alte metode de interpolare

Interpolare rațională
Interpolare trigonometrică

Concepte înrudite

Extrapolare - metode de găsire a punctelor în afara unui interval dat (extensie de curbă)
Aproximare - metode de construire a curbelor aproximative

Interpolare inversă

pe clasa funcțiilor din spațiul C2 ale căror grafice trec prin punctele tabloului (xi, yi), i = 0, 1, . . . , m.

Soluţie. Dintre toate funcțiile care trec prin punctele de referință (xi, f(xi)) și aparțin spațiului menționat, este spline cubică S(x), care îndeplinește condițiile la limită S00(a) = S00(b) = 0 , care furnizează extremul (minimum) funcțional I(f).

Adesea, în practică, se pune problema căutării valorii unui argument folosind o valoare dată a unei funcții. Această problemă este rezolvată prin metode de interpolare inversă. Dacă funcția dată este monotonă, atunci interpolarea inversă se realizează cel mai ușor prin înlocuirea funcției cu un argument și invers și apoi interpolând. Dacă funcția dată nu este monotonă, atunci această tehnică nu poate fi utilizată. Apoi, fără a schimba rolurile funcției și ale argumentului, notăm una sau alta formulă de interpolare; Folosind valorile cunoscute ale argumentului și, presupunând că funcția este cunoscută, rezolvăm ecuația rezultată în raport cu argumentul.

Evaluarea termenului rămas atunci când se utilizează prima tehnică va fi aceeași ca și în cazul interpolării directe, numai derivatele funcției directe trebuie înlocuite cu derivatele funcției inverse. Să estimăm eroarea celei de-a doua metode. Dacă ni se dă o funcție f(x) și Ln (x) este un polinom de interpolare Lagrange construit pentru această funcție din nodurile x0, x1, x2, . . . , xn, atunci

f (x) − Ln (x) =(n + 1)! (x− x0) . . . (x− xn) .

Să presupunem că trebuie să găsim valoarea lui x¯ pentru care f (¯x) = y¯ (y¯ este dat). Vom rezolva ecuația Ln (x) = y¯. Să obținem o valoare x¯. Înlocuind în ecuația anterioară, obținem:

Mn+1


f (x¯) − Ln (x¯) = f (x¯) − y¯ = f (x¯) − f (¯x) =
f (x¯) − Ln (x¯) = f (x¯) − y¯ = f (x¯) − f (¯x) =
Aplicând formula lui Langrange, obținem
(x¯ − x¯) f0 (η) =


unde η este între x¯ și x¯. If este un interval care conține x¯ și x¯ și min

Din ultima expresie rezultă:

|x¯ − x¯| 6m1(n+1)! |$n(x¯)| .

În acest caz, desigur, se presupune că am rezolvat exact ecuația Ln (x) = y¯.

Utilizarea interpolării pentru a crea tabele

Teoria interpolării are aplicații în compilarea tabelelor de funcții. După ce a primit o astfel de problemă, matematicianul trebuie să rezolve o serie de întrebări înainte de a începe calculele. Trebuie aleasă o formulă prin care vor fi efectuate calculele. Această formulă poate varia de la un site la altul. De obicei, formulele pentru calcularea valorilor funcției sunt greoaie și, prin urmare, sunt folosite pentru a obține niște valori de referință și apoi, prin subtabulare, tabelul este condensat. Formula care oferă valorile de referință ale funcției trebuie să ofere acuratețea necesară a tabelelor, ținând cont de următoarea subtabulație. Dacă trebuie să creați tabele cu un pas constant, atunci trebuie mai întâi să determinați pasul acestuia.

Înapoi Primul Anterior Următorul Ultimul Mergeți la Index

Cel mai adesea, tabelele de funcții sunt compilate astfel încât interpolarea liniară să fie posibilă (adică interpolarea folosind primii doi termeni ai formulei Taylor). În acest caz, termenul rămas va avea forma

R1 (x) =f00 (ξ)h2t(t − 1).

Aici ξ aparține intervalului dintre două valori adiacente de tabel ale argumentului, în care se află x, iar t este între 0 și 1. Produsul t(t - 1) ia cel mai mare modulo

valoare la t = 12. Această valoare este 14. Asa de,

Trebuie amintit că, alături de această eroare - eroarea metodei - în calculul practic al valorilor intermediare, va apărea și o eroare inamovibilă și o eroare de rotunjire. După cum am văzut mai devreme, eroarea fatală în interpolarea liniară va fi egală cu eroarea în valorile funcției tabulate. Eroarea de rotunjire va depinde de mijloacele de calcul și de programul de calcul.

Înapoi Primul Anterior Următorul Ultimul Mergeți la Index

Index de subiect

diferențe separate de ordinul doi, 8 de ordinul întâi, 8

spline, 15

noduri de interpolare, 4

Înapoi Primul Anterior Următorul Ultimul Mergeți la Index

/ Material_studentam_po_RGR_BZhD / Cum se efectuează interpolarea

Formula pentru interpolarea datelor tabelare

Folosit în a doua acțiune, atunci când cantitatea de NHR (Q, t) din condiție este intermediar între 100 t și 300 t.

(Excepție: dacă Q după condiție este egal cu 100 sau 300, atunci nu este necesară interpolarea).

y o- Cantitatea dumneavoastră inițială de NHR din stare, în tone

(corespunde cu litera Q)

y 1 – mai mic

(din tabelele 11-16, de obicei este egal cu 100).

y 2 – Mai mult valoarea cantității de NHR cea mai apropiată de a dumneavoastră, în tone

(din tabelele 11-16, de obicei este egal cu 300).

X 1 y 1 (X 1 situat vizavi y 1 ), km.

X 2 – valoarea de tabel a adâncimii de distribuție a unui nor de aer contaminat (Gt), respectiv y 2 (X 2 situat vizavi y 2 ), km.

X 0 – valoarea cerută G T adecvat y o(după formula).

Exemplu.

NHR – clor; Q = 120 t;

Tip de SVSP (grad de rezistență verticală a aerului) – inversare.

Găsi G T- valoarea de tabel a adâncimii de distribuție a unui nor de aer contaminat.

Analizăm tabelele 11-16 și găsim date care se potrivesc cu starea dumneavoastră (clor, inversare).

Tabelul 11 este potrivit.

Selectarea valorilor y 1 , y 2, X 1 , X 2 . Important – luați viteza vântului la 1 m/s, luați temperatura la 20 °C.

Înlocuim valorile selectate în formulă și găsim X 0 .

Important – calculul este corect dacă X 0 va avea o valoare undeva între X 1 , X 2 .

1.4. Formula de interpolare Lagrange

Algoritmul propus de Lagrange pentru construirea interpolării

funcțiile din tabelele (1) prevede construirea unui polinom de interpolare Ln(x) sub forma

Evident, îndeplinirea condiţiilor (11) pentru (10) determină îndeplinirea condiţiilor (2) pentru stabilirea problemei de interpolare.

Polinoamele li(x) se scriu astfel

Rețineți că niciun factor din numitorul formulei (14) nu este egal cu zero. După ce au calculat valorile constantelor ci, le puteți utiliza pentru a calcula valorile funcției interpolate în puncte date.

Formula pentru polinomul de interpolare Lagrange (11), ținând cont de formulele (13) și (14), poate fi scrisă ca

qi (x − x0)(x − x1) K (x − xi −1)(x − xi +1) K (x − xn)

1.4.1.Organizarea calculelor manuale folosind formula Lagrange

Aplicarea directă a formulei Lagrange duce la un număr mare de calcule similare. Pentru tabelele mici, aceste calcule pot fi efectuate fie manual, fie prin software

În prima etapă, vom lua în considerare un algoritm pentru calcule manuale. În viitor, aceleași calcule ar trebui repetate în mediu

Microsoft Excel sau OpenOffice.org Calc.

În fig. Figura 6 prezintă un exemplu de tabel original al funcției interpolate, definit de patru noduri.

Fig.6. Tabel care conține date inițiale pentru patru noduri ale funcției interpolate

În a treia coloană a tabelului scriem valorile coeficienților qi calculati folosind formulele (14). Mai jos este o înregistrare a acestor formule pentru n=3.

q0=Y0/(x0-x1)/(x0-x2)/(x0-x3)q1=Y1/(x1-x0)/(x1-x2)/(x1-x3)(16) q2=Y2/( x2-x0)/(x2-x1)/(x2-x3)q3=Y3/(x3-x0)/(x3-x1)/(x3-x2)

Următorul pas în implementarea calculelor manuale este calculul valorilor lui li(x) (j=0,1,2,3), efectuat conform formulelor (13).

Să scriem aceste formule pentru versiunea tabelului cu patru noduri pe care o luăm în considerare:

l0(x)=q0(x-x1)·(x-x2)·(x-x3),

l1(x)=q1(x-x0)·(x-x2)·(x-x3),

l2(x)=q2(x-x0)·(x-x1)·(x-x3),(17) l3(x)=q3(x-x0)·(x-x1)·(x-x2) .

Să calculăm valorile polinoamelor li(xj) (j=0,1,2,3) și să le scriem în celulele tabelului. Valorile funcției Ycalc(x), conform formulei (11), vor fi obținute ca urmare a însumării valorilor li(xj) pe rând.

Formatul tabelului, inclusiv coloanele de valori calculate li(xj) și o coloană de valori Ycalc(x), este prezentat în Fig. 8.

Orez. 8. Tabel cu rezultatele calculelor manuale efectuate folosind formulele (16), (17) și (11) pentru toate valorile argumentului xi

După ce am generat tabelul prezentat în Fig. 8, folosind formulele (17) și (11) puteți calcula valoarea funcției interpolate pentru orice valoare a argumentului X. De exemplu, pentru X=1 calculăm valorile li(1) (i=0, 1,2,3):

l0(1)= 0,7763; l1(1)= 3,5889; l2(1)=-1,5155;l3(1)= 0,2966.

Însumând valorile lui li(1) obținem valoarea Yinterp(1)=3,1463.

1.4.2. Implementarea unui algoritm de interpolare folosind formule Lagrange în mediul programului Microsoft Excel

Implementarea algoritmului de interpolare începe, ca și în cazul calculelor manuale, prin scrierea formulelor de calcul a coeficienților qi În Fig. Figura 9 prezintă coloanele tabelului cu valorile date ale argumentului, funcției interpolate și coeficienții qi. În dreapta acestui tabel sunt formulele scrise în celulele coloanei C pentru a calcula valorile coeficienților qi.

ВС2: "=B2/((A2-A3)*(A2-A4)*(A2-A5))" Ж q0

ВС3: "=B3/((A3-A4)*(A3-A5)*(A3-A2))" Ж q1

ВС4: "=B4/((A4-A5)*(A4-A2)*(A4-A3))" Ж q2

ВС5: "=B5/((A5-A2)*(A5-A3)*(A5-A4))"Æ q3

Orez. 9 Tabelul coeficienților qi și formulele de calcul

După introducerea formulei q0 în celula C2, aceasta este extinsă prin celulele C3 la C5. După care formulele din aceste celule sunt ajustate în conformitate cu (16) la forma prezentată în Fig. 9.

Ycalc(xi),

Implementând formulele (17), scriem formule pentru calcularea valorilor li(x) (i=0,1,2,3) în celulele coloanelor D, E, F și G. În celula D2 pentru calcularea valorii l0(x0) scriem formula:

=$C$2*($A2-$A$3)*($A2-$A$4)*($A2-$A$5),

obținem valorile l0 (xi) (i=0,1,2,3).

Formatul de link $A2 vă permite să extindeți formula pe coloanele E, F, G pentru a forma formule de calcul pentru calcularea li(x0) (i=1,2,3). Când trageți o formulă pe un rând, indexul coloanei cu argumente nu se modifică. Pentru a calcula li(x0) (i=1,2,3) după trasarea formulei l0(x0), este necesar să le corectăm după formulele (17).

În coloana H plasăm formule Excel pentru însumarea li(x) conform formulei

(11)algoritm.

În fig. Figura 10 prezintă un tabel implementat în mediul de program Microsoft Excel. Un semn al corectitudinii formulelor scrise în celulele tabelului și al operațiilor de calcul efectuate sunt matricea diagonală rezultată li(xj) (i=0,1,2,3),(j=0,1,2, 3), repetând rezultatele prezentate în Fig. 8 și o coloană de valori care coincid cu valorile funcției interpolate în nodurile tabelului sursă.

Orez. 10. Tabelul valorilor li(xj) (j=0,1,2,3) și Ycalc(xj)

Pentru a calcula valori în unele puncte intermediare este suficient

În celulele coloanei A, pornind de la celula A6, introduceți valorile argumentului X pentru care doriți să determinați valorile funcției interpolate. Selectați

în ultimul rând (5) al tabelului, celulele de la l0(xn) la Ycalc(xn) și întindeți formulele scrise în celulele selectate până la linia care conține ultima

valoarea specificată a argumentului x.

În fig. 11 prezintă un tabel în care valoarea funcției este calculată în trei puncte: x=1, x=2 și x=3. O coloană suplimentară a fost introdusă în tabel cu numerele de rând ale tabelului de date sursă.

Orez. 11. Calculul valorilor funcțiilor interpolate folosind formule Lagrange

Pentru o mai mare claritate în afișarea rezultatelor interpolării, vom construi un tabel care include o coloană cu valorile argumentului X ordonate în ordine crescătoare, o coloană cu valorile inițiale ale funcției Y(X) și o coloană.

Spuneți-mi cum să folosesc formula de interpolare și care în rezolvarea problemelor de termodinamică (ingineria termică)

Ivan Şestakovici

Cea mai simplă, dar adesea insuficient de precisă, interpolarea este liniară. Când aveți deja două puncte cunoscute (X1 Y1) și (X2 Y2) și trebuie să găsiți valorile Y ale zilei unui X care este situat între X1 și X2. Atunci formula este simplă.
Y=(U2-U1)*(X-X1)/(X2-X1)+Y1
Apropo, această formulă funcționează și pentru valorile X în afara intervalului X1..X2, dar aceasta se numește deja extrapolare și la o distanță semnificativă de acest interval dă o eroare foarte mare.
Există multe alte înjurături. metode de interpolare - vă sfătuiesc să citiți un manual sau să căutați internetul.
Metoda de interpolare grafică este de asemenea posibilă - desenați manual un grafic prin puncte cunoscute și găsiți Y din grafic pentru X-ul necesar. ;)

Roman

Ai două sensuri. Și aproximativ dependența (liniară, pătratică, ..)
Graficul acestei funcții trece prin cele două puncte ale tale. Ai nevoie de o valoare undeva la mijloc. Ei bine, tu o exprimi!
De exemplu. În tabel, la o temperatură de 22 de grade, presiunea vaporilor saturați este de 120.000 Pa, iar la 26.124.000 Pa. Apoi la o temperatură de 23 de grade 121000 Pa.

Interpolare (coordonate)

Există o grilă de coordonate pe hartă (imagine).
Există câteva puncte de control binecunoscute (n>3), fiecare având două valori x,y - coordonate în pixeli și coordonate în metri.
Este necesar să găsiți valorile coordonatelor intermediare în metri, cunoscând coordonatele în pixeli.
Interpolarea liniară nu este potrivită - eroarea din afara liniei este prea mare.
Astfel: (Xc este coordonata în metri de-a lungul ox, Xp este coordonata în pixeli de-a lungul ox, Xc3 este valoarea dorită în ox)
Xc3= (Xc1-Xc2)/(Xp1-Xp2)*(Xp3-Xp2)+Xc2
Yc3= (Yc1-Yc2)/(Yp1-Yp2)*(Yp3-Yp2)+Yc2

Cum să găsiți aceeași formulă pentru a găsi Xc și Yc, luând în considerare nu două (ca aici), ci N puncte de referință cunoscute?

Joka fern lowd

Judecând după formulele scrise, coincid axele sistemelor de coordonate în pixeli și în metri?
Adică, Xp -> Xc și independent Yp -> Yc sunt interpolate independent. Dacă nu, atunci trebuie să utilizați interpolarea bidimensională Xp,Yp->Xc și Xp,Yp->Yc, ceea ce complică oarecum sarcina.
În plus, se presupune că coordonatele Xp și Xc sunt legate de o anumită dependență.
Dacă natura dependenței este cunoscută (sau se presupune, de exemplu, presupunem că Xc=a*Xp^2+b*Xp+c), atunci este posibil să se obțină parametrii acestei dependențe (pentru dependența dată a, b, c) folosind analiza de regresie (Metoda celor mai mici pătrate). În această metodă, dacă specificați o anumită dependență Xc(Xp), puteți obține o formulă pentru parametrii dependenței de datele de referință. Această metodă permite, în special, găsirea unei relații liniare care se potrivește cel mai bine unui set de date dat.
Dezavantaj: În această metodă, coordonatele Xc obținute din datele punctelor de control Xp pot diferi de cele specificate. De exemplu, o dreaptă de aproximare trasată prin puncte experimentale nu trece exact prin aceste puncte în sine.
Dacă este necesară o potrivire exactă și natura dependenței este necunoscută, trebuie utilizate metode de interpolare. Cel mai simplu din punct de vedere matematic este polinomul de interpolare Lagrange, care trece exact prin punctele de referință. Cu toate acestea, din cauza gradului ridicat al acestui polinom cu un număr mare de puncte de control și a calității slabe a interpolării, este mai bine să nu îl utilizați. Avantajul este formula relativ simplă.
Este mai bine să utilizați interpolarea spline. Esența acestei metode este că în fiecare secțiune dintre două puncte învecinate, dependența studiată este interpolată printr-un polinom, iar condițiile de netezime sunt scrise la punctele de unire ale celor două intervale. Avantajul acestei metode este calitatea interpolării. Dezavantaje - este aproape imposibil să derivați o formulă generală, trebuie să găsiți algoritmic coeficienții polinomului din fiecare secțiune. Un alt dezavantaj este dificultatea generalizării la interpolarea bidimensională.

Interpolarea este un tip de aproximare în care curba funcției construite trece exact prin punctele de date disponibile.

Există și o sarcină apropiată de interpolare, care constă în aproximarea unei funcții complexe cu o altă funcție, mai simplă. Dacă o anumită funcție este prea complexă pentru calcule productive, poți încerca să-i calculezi valoarea în mai multe puncte și din ele să construiești, adică să interpolați, o funcție mai simplă. Desigur, utilizarea unei funcții simplificate nu produce rezultate la fel de precise ca funcția originală. Dar, în unele clase de probleme, câștigul obținut în simplitate și viteza de calcul poate depăși eroarea rezultată în rezultate.

Definiții

Să considerăm un sistem de puncte necoincidente () dintr-o anumită regiune. Fie ca valorile funcției să fie cunoscute numai în aceste puncte:

Problema de interpolare este de a găsi o funcție dintr-o clasă dată de funcții astfel încât

Exemplu

1. Să avem o funcție de tabel, ca cea descrisă mai jos, care pentru mai multe valori determină valorile corespunzătoare:


0	0
1	0,8415
2	0,9093
3	0,1411
4	−0,7568
5	−0,9589
6	−0,2794

Interpolarea ne ajută să aflăm ce valoare poate avea o astfel de funcție într-un alt punct decât cel indicat (de exemplu, la X = 2,5).

2. Găsiți valoarea intermediară (prin interpolare liniară).

6000	15.5
6378	?
8000	19.2