Наилучшее приближение функции, заданной таблично
Общая постановка задачи интерполирования
Пусть на отрезке задана система функций
(2.30)
и введена сетка
. (2.31)
Образуем линейную комбинацию
. (2.32)
Задача интерполирования функции системой функций (2.30) на сетке (2.31) состоит в нахождении коэффициентов
,
, для которых выполнены условия
.
. (2.33)
Интерполирование алгебраическими многочленами является частным случаем сформулированной задачи, когда ,
. Возникает вопрос о существовании и единственности решения общей задачи интерполирования. Запишем систему (2.33) более подробно
,
,
...
.
Для того чтобы эта система имела единственное решение, необходимо и достаточно, чтобы определитель матрицы
(2.34)
был отличен от нуля. Более того, поскольку узлы ,
могут быть как угодно расположены на
, лишь бы среди них не было совпадающих, необходимо потребовать, чтобы
при любом расположении узлов. Выполнение или не выполнение этого требования зависит от выбора системы функций
.
Система называется системой Чебышева на
, если определитель
отличен от нуля при любом расположении узлов
,
, когда среди этих узлов нет совпадающих. Таким образом, общая задача интерполирования однозначно разрешима, если
чебышевская система функций. Функция
, определенная согласно (2.32) и удовлетворяющая условиям интерполирования (2.33), называется обобщенным интерполяционным многочленом по системе
.
Вообще из (2.34) видно, что если какая-либо из функций обращается на отрезке
в нуль более чем
раз, то система
не является чебышевской. Действительно, если, например,
для некоторого
и для
, то, выбирая точки
в качестве узлов интерполирования, получим, что
столбец матрицы
содержит только нулевые элементы.
Можно доказать следующее утверждение. Для того чтобы система была чебышевской на
, необходимо и достаточно, чтобы любой обобщенный многочлен по этой системе, у которого хотя бы один из коэффициентов отличен от нуля, имел на
не более
нулей. Иногда это свойство принимается за определение чебышевской системы.
Наилучшее приближение функции, заданной таблично
Пусть значения функции и функции
,
из системы (2.30) известны в точках
,
. Если
, то задача интерполирования становится неопределенной. В этом случае можно рассматривать задачу о наилучшем приближении, которая формулируется следующим образом.
Введем обобщенный многочлен (2.32) и будем рассматривать его значения только в узлах , т.е.
,
.
Образуем разности
,
,
характеризующие отклонение в узлах точного значения функции
от ее приближенного значения, полученного с помощью обобщенного многочлена (2.32). Для вектора погрешностей
можно ввести ту или иную норму, например,
, (2.35)
или
. (2.36)
Задача о наилучшем приближении функции , заданной таблично, состоит в нахождении коэффициентов
, минимизирующих норму вектора
. В зависимости от выбора нормы получим различные задачи. Так, норме (2.35) соответствует задача о наилучшем среднеквадратичном приближении, а норме (2.36) – задача о наилучшем равномерном приближении функции, заданной таблично.
Если , то независимо от выбора нормы решение
задачи о наилучшем приближении совпадает с решением задачи интерполирования. Действительно, в этом случае требование
приводит к условиям
,
, т.е. к задаче интерполирования.
Пример.Построить наилучшее среднеквадратичное приближение для случая ,
, когда заданы значения
,
.
Решение. Обозначим ,
и будем искать обобщенный многочлен в виде
. Тогда для
получим, что
, где
. (2.37)
Точка минимума функции находится из условий
, (2.38)
откуда при условии получаем
,
. (2.39)
Погрешность полученного приближения равна
,
где .