Übungen mit dem Applet Interpolationspolynome

Ähnliche Dokumente
Anleitung zum Applet Interpolationspolynome

Approximation durch Polynome

Lösen von Differentialgleichungen durch Reihenentwicklung

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( )

Dierentialrechnung mit einer Veränderlichen

9. Parametrische Kurven und Flächen

(x x j ) R m [x] (3) x x j x k x j. R m [x]. (4)

Die Taylorreihe einer Funktion

6. Polynom-Interpolation

5 Interpolation und Approximation

Verarbeitung von Messdaten

In der Praxis werden wir häufig mit relativ komplexen Funktionen konfrontiert. y

Mathematische Grundlagen der dynamischen Simulation

7.2.1 Zweite partielle Ableitungen

Übungen mit dem Applet Wahrscheinlichkeitsnetz

Lineare Näherung. Anwendungen

Numerische Methoden I Schriftliche Prüfung Gruppe A 23. Jan :00-14:00 (120 min)

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

Mathematik für Bauingenieure

6 Polynominterpolation

7. LINEARISIERUNG UND DAS DIFFERENTIAL

QUASI-SPLINE-INTERPOLATION BEZÜGLICH GLEICHMÄSSIGER UNTERTEILUNGEN

FH Gießen-Friedberg, Sommersemester 2010 Skript 9 Diskrete Mathematik (Informatik) 30. April 2010 Prof. Dr. Hans-Rudolf Metz.

5 Numerische Mathematik

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen

HTL Kapfenberg SPLINE Interpolation Seite 1 von 7.

Der Satz von Taylor. Kapitel 7

GMA. Grundlagen Mathematik und Analysis. Nullstellen und Fixpunkte Reelle Funktionen 3. Christian Cenker Gabriele Uchida

HTL Saalfelden Taylorreihen Seite 1 von 13. Wilfried Rohm

6.5 Die Taylor-Reihe. Start: Erinnerung an den Satz über die geometrische Reihe. Für die endliche geometrische Reihe gilt die Summenformel

0.1 Modellierung von Kurven und Flächen mittels B-Splines

künstliches Objekt, dargestellt durch Anzahl von Punkten in Raum und Zeit (bei bewegten, animierten Objekten).

Algebraische Kurven. Vorlesung 25

Polynominterpolation

Darstellung von Kurven und Flächen

Übungen mit dem Applet Grundfunktionen und ihre Ableitungen

(x a) 3 + f (a) 4! x 4 4! Wir werden im Folgenden vor allem Maclaurin-Reihen betrachten, dies alles funktioniert aber auch. f (x) = sin x f (0) = 0

Die Funktion f wird als Regressionsfunktion bezeichnet.

1 Funktionen und ihre Ableitungen

27 Taylor-Formel und Taylor-Entwicklungen

41531 Klassische Produktionsfunktionen. Produktionstheorie. a) Von welchen Annahmen geht die klassische Produktionsfunktion aus?

Übungen mit dem Applet Zentraler Grenzwertsatz

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Nachklausur am Donnerstag, den 7. August 2008

Lösungen zum 9. Übungsblatt zur Vorlesung Höhere Mathematik II für biw/ciw/mach/mage/vt

Urs Wyder, 4057 Basel Funktionen. f x x x x 2

Taylorreihen. Kapitel 9. Lernziele. Taylorreihe. (x x 0 ) + f (x 0 ) 2! (x x 0 ) f (n) (x 0 ) (x x 0 ) n. Taylorreihe und MacLaurinreihe

Ein Maß für die Krümmung von Funktionsgraphen Helmut Umla 2015

Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I. f(x) := e x + x.

Taylorentwicklung von Funktionen einer Veränderlichen

Übungen mit dem Applet Kurven in Parameterform

Probe-Klausur 1 Mathematik f. Bau-Ing + Chem. Modul1

Übungen Ingenieurmathematik

April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure. Rechenteil

Mathematischer Vorkurs Dr. Thomas Zehrt Funktionen 2. 1 Translationen 2. 2 Skalierungen 4. 3 Die Wurzelfunktion 6

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 10

Differentialrechnung. Mathematik W14. Christina Sickinger. Berufsreifeprüfung. v 1 Christina Sickinger Mathematik W14 1 / 79

4.4 Taylorentwicklung

Höhere Mathematik 1 Übung 9

Didaktisches Seminar über Stochastik. Themen: ffl Korrelation von zwei Zufallsvariablen

Lineare Gleichungssysteme mit 2 Variablen

Freie Universität Berlin Wintersemester 11/12 Fachbereich Mathematik und Informatik Institut für Mathematik Dr. A. Linke

Einführung in die numerische Mathematik

Nichtlineare Gleichungssysteme

Splines. Bézier-Kurven. Beispiel zur Approximation. Interpolation & Approximation. Schiffbau Automobilbau Architektur. f(x) f(x) =

Übungen mit dem Applet Kurven in Polarkoordinaten

Mathematik 2 für Nichtmathematiker

Die Tangente als Näherung einer Funktion

Abb. 5.10: Funktion und Tangentialebene im Punkt ( ) ( ) ( ) 3.) Die Zahlenwerte und in Gleichung (Def. 5.11) berechnen sich durch ( ) ( )

Analysis II für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Computergrafik / Animation. künstliches Objekt, dargestellt durch Anzahl von Punkten in Raum und Zeit (bei bewegten, animierten Objekten).

TEIL I: KINEMATIK. 1 Eindimensionale Bewegung. 1.1 Bewegungsfunktion und s-t-diagramm

4.1 Stammfunktionen: das unbestimmte Integral

Angewandte Mathematik mit Mathcad

Einführungsseminar S1 Elemente der Fehlerrechnung. Physikalisches Praktikum der Fakultät für Physik und Astronomie Ruhr-Universität Bochum

Thema des Referats: Darstellung von Kurven und Flächen

III Reelle und komplexe Zahlen

A1-1 Kubische Gleichung

numerische Berechnungen von Wurzeln

Inhalt Kapitel IV: Interpolation

7.11. Extrema unter Nebenbedingungen

Der metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch

Angewandte Mathematik und Programmierung

Beispielaufgaben rund um Taylor

Übungen zu Splines Lösungen zu Übung 20

REIHENENTWICKLUNGEN. [1] Reihen mit konstanten Gliedern. [2] Potenzreihen. [3] Reihenentwicklung von Funktionen. Eine kurze Einführung Herbert Paukert

Brückenkurs Rechentechniken

Angewandte Mathematik und Programmierung

Interpolation und Integration mit Polynomen

P n (1) P j (1) + ε 2, j=0. P(1) P j (1) + ε 2 < ε. log(1+x) =

ETH Zürich Analysis I Zwischenprüfung Winter 2014 D-BAUG Musterlösungen Dr. Meike Akveld

1. Beschreiben Sie folgende Zahlenmengen durch Markierung auf der Zahlengeraden, der Zahlenebene bzw. durch Aufzählen der Elemente:

Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 3

3. Übung zur Vorlesung Steuer- und Regelungstechnik

EDV für Chemiker: MAPLE - KURS

Grundlagen der Mathematik 2 Nachklausur

3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren

Mathematik 2 SS 2016

Rechner. Verlauf ansehen. Ausdruck teilen. Graph Gleichungen. OXY Seite öffnen. SCI/ENG Schreibweise. Eigene Gleichung zuweisen

Transkript:

Interpolationspolynome 1 Übungen mit dem Applet Interpolationspolynome 1 Ziele des Applets... 2 2 Übungen mit dem Applet... 2 2.1 Punkte... 3 2.2 y=sin(x)... 3 2.3 y=exp(x)... 4 2.4 y=x 4 x 3 +2x 2 +x... 4 3 Mathematischer Hinweis... 5

Interpolationspolynome 2 1 Ziele des Applets Interpolationspolynome sind Polynome, deren Graph exakt durch vorgegebene Punkte geht. Für n Punkte benötigt man im Allgemeinen ein Polynom des Grades (n 1). Im Gegensatz dazu verwendet man bei der Regression ein Polynom niedrigeren Grades, das dann natürlich nicht genau durch die vorgegebenen Punkte geht, sondern eine Näherung darstellt vergleiche dazu das Applet "Lineare Regression" auf der Seite www.elektronik.htw-aalen.de/statistik-erleben/. Dieses Applet soll verdeutlichen, dass Interpolationspolynome zwar exakt die vorgegebenen Punkte enthalten, dass sie trotzdem aber nur eingeschränkt als Näherungsfunktionen geeignet sind, da sie zum Schwingen neigen. Mit zunehmender Anzahl der Punkte wird die Näherung manchmal sogar schlechter insbesondere, wenn die Punkte weit auseinander liegen und/oder zufällige Abweichungen enthalten. In der Praxis werden für die Interpolation daher häufig abschnittsweise Polynome 3. Grades verwendet, die möglichst glatt ineinander übergehen (sog. kubische Splines). Handelt es sich bei den Punkten um Messwerte oder andere Versuchsergebnisse, werden zur empirischen Beschreibung des Zusammenhangs oft Näherungsgeraden (lineare Regression) oder Polynome 2. Grades (quadratische Funktion) verwendet. Abweichungen der Punkte von der angepassten Funktion werden als zufällige Mess- oder Versuchsfehler interpretiert. 2 Übungen mit dem Applet Dieses Kapitel macht Vorschläge, die helfen sollen, die Ziele des Applets zu erleben. Mit Reitern kann zwischen folgenden vier Möglichkeiten gewählt werden: Punkte: Bis zu 20 Punkte können frei eingegeben werden (mit "Punkt hinzufügen" oder einfacher Anklicken im Diagramm "Interpolationspolynom") sin(x): Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich fest als y=sin(x) exp(x): Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich fest als y=e x

Interpolationspolynome 3 x 4 x 3 +2x 2 +x: Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich 2.1 Punkte fest als y=x 4 x 3 +2x 2 +x Fügen Sie zunächst einen beliebigen Punkt ein. Das Interpolationspolynom ist eine Konstante (=Polynom des Grades 0). Fügen Sie einen zweiten Punkt hinzu. Das Interpolationspolynom ist eine Gerade durch diese beiden Punkte (= Polynom des Grades 2 1 = 1). Fügen Sie einen dritten Punkt hinzu. Das Interpolationspolynom ist eine Parabel durch diese drei Punkte (= Polynom des Grades 3 1 = 2). Solange die drei Punkte gleichmäßig über den x-bereich verteilt sind, entspricht das Interpolationspolynom gefühlsmäßig der Kurve, die man durch diese Punkte legen würde. Wählen Sie nun zwei Punkte, die in x eng beieinander liegen, sich in y aber deutlich unterscheiden. Beschreibt das Interpolationspolynom den Zusammenhang richtig (insbesondere, wenn die y-werte sich nur zufällig aufgrund von Messfehlern unterscheiden)? Fügen Sie nun weitere Punkte hinzu. Mit jedem zusätzlichen Punkt erhöht sich die Neigung des Interpolationspolynoms zum Schwingen insbesondere, wenn einzelne x- Werte dicht beieinander liegen, während sich die y-werte deutlich unterscheiden. Sind die Daten Versuchsergebnisse, so ist der dargestellte Verlauf meist keine plausible Beschreibung des tatsächlichen Zusammenhangs zwischen x und y. Die Anpassung eines Polynoms mit Grad 1 oder 2 mit Regression liefert plausiblere Beschreibungen des Zusammenhangs. 2.2 y=sin(x) Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich fest als y=sin(x). (Gerade) gibt eine gute Beschreibung des tatsächlichen Verlaufs zwischen den Punkten (Interpolation), wenn diese ausreichend nahe und an den Flanken des sin(x) liegen.

Interpolationspolynome 4 Mit drei Punkten erhält man auch in der Umgebung der Minima und Maxima eine gute Beschreibung des Verlaufs zwischen den Punkten (Parabel), wenn diese ausreichend nahe beieinander liegen. Weitere Punkte bringen nur dann eine Verbesserung, wenn sie nicht zu weit auseinander liegen. Günstig ist eine gleichmäßige Verteilung der Punkte. Liegen die Punkte zu weit auseinander oder zu ungleichmäßig verteilt, so erhält man keine sinnvolle Beschreibung des Zusammenhangs. Außerhalb des mit den Punkten abgedeckten Bereichs besteht kein Zusammenhang zwischen Funktion und Interpolationspolynom (keine Extrapolation zulässig!). Die Potenzreihe von sin(x) enthält unendlich viele Potenzen, das Interpolationspolynom ist der Versuch einer Näherung mit endlich vielen Potenzen. Vergleichen Sie Interpolationspolynome (gehen exakt durch verschiedene, vorgegebene Punkte) mit Taylorpolynomen (Potenzreihenentwicklung um einen festen Entwicklungspunkt mit Hilfe von Ableitungen) im Applet "Taylor-Entwicklung von Funktionen". 2.3 y=exp(x) Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich fest als y=exp(x)=e x. gibt eine gute Beschreibung des tatsächlichen Verlaufs zwischen den Punkten (Interpolation), wenn diese ausreichend nahe beieinander liegen. Mit drei Punkten erhält man eine verbesserte Beschreibung des Verlaufs zwischen den Punkten, wenn diese ausreichend nahe beieinander liegen (weil auch die Krümmung berücksichtigt wird). Weitere Punkte bringen nur dann eine Verbesserung, wenn sie nicht zu weit auseinander liegen. Günstig ist eine gleichmäßige Verteilung der Punkte. Liegen die Punkte zu weit auseinander, so erhält man keine sinnvolle Beschreibung des Zusammenhangs. Außerhalb des mit den Punkten abgedeckten Bereichs besteht kein Zusammenhang zwischen Funktion und Interpolationspolynom (keine Extrapolation zulässig!). 2.4 y=x 4 x 3 +2x 2 +x Nur die x-koordinate ist frei wählbar, die y-koordinate ergibt sich fest als y=x 4 x 3 +2x 2 +x.

Interpolationspolynome 5 (Gerade) gibt eine gute Beschreibung des tatsächlichen Verlaufs zwischen den Punkten (Interpolation), wenn diese ausreichend nahe und an den Flanken des Polynoms liegen. Mit drei Punkten erhält man (wie bei sin(x) und exp(x)) eine verbesserte Beschreibung des Verlaufs zwischen den Punkten, wenn diese ausreichend nahe beieinander liegen (weil auch die Krümmung berücksichtigt wird). Ab fünf Punkten stimmt das Interpolationspolynom exakt mit der vorgegebenen Funktion überein. Die ersten fünf Koeffizienten stimmen exakt mit dem vorgegebenen Polynom überein, alle höheren Potenzen sind exakt 0 (d.h. zusätzliche Punkte ändern das Polynom nicht mehr, da auch die Ausgangsfunktion nur endlich viele Potenzen enthält). Hinweis: Dies gilt nur, wenn die Punkte exakt auf dem Polynom liegen. Auch kleine Abweichungen einzelner Punkte können bereits zu einer dramatischen Abweichung führen, insbesondere wenn die Anzahl der Punkte groß ist. 3 Mathematischer Hinweis Es gibt verschiedene Vorgehensweisen, um die Koeffizienten des Interpolationspolynoms zu berechnen (Newton, Lagrange, Lösen von Gleichungssystemen). Die Ergebnisse sind (nach Umformung bzw. Vereinfachung der Berechnungsformeln) jedoch identisch. Das Interpolationspolynom hängt nur von den verwendeten Punkten ab, nicht vom Verfahren, mit dem das Polynom bestimmt wird. Daher wird in diesem Applet auch nicht zwischen den Verfahren unterschieden.