Einführung in die numerische Mathematik

Ähnliche Dokumente
Bestimmung einer ersten

Beispiel Wenn p ein Polynom vom Grad größer gleich 1 ist, ist q : C Ĉ definiert durch q (z) =

Abiturprüfung Mathematik 2008 (Baden-Württemberg) Berufliche Gymnasien ohne TG Analysis, Aufgabe 1

u + v = v + u. u + (v + w) = (u + v) + w. 0 V + v = v + 0 V = v v + u = u + v = 0 V. t (u + v) = t u + t v, (t + s) u = t u + s u.

Grundlagen der höheren Mathematik Einige Hinweise zum Lösen von Gleichungen

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15

Zuammenfassung: Reelle Funktionen

7 Rechnen mit Polynomen

Ergänzungen zur Analysis I

Numerische Mathematik. Studierende der Mathematik und Technomathematik

Numerisches Programmieren

Hauptprüfung Fachhochschulreife Baden-Württemberg

Elemente der Analysis I Kapitel 2: Einführung II, Gleichungen

8. Übung zur Vorlesung Mathematisches Modellieren Lösung

13. Lineare DGL höherer Ordnung. Eine DGL heißt von n-ter Ordnung, wenn Ableitungen y, y, y,... bis zur n-ten Ableitung y (n) darin vorkommen.

11.3 Komplexe Potenzreihen und weitere komplexe Funktionen

klar. Um die zweite Bedingung zu zeigen, betrachte u i U i mit u i = 0. Das mittlere -Zeichen liefert s


3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung

Versuchsauswertung mit Polynom-Regression in Excel

Vorkurs Mathematik Übungen zu Differentialgleichungen

Division Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema

Abituraufgabe zur Analysis, Hessen 2009, Grundkurs (TR)

DIFFERENTIALGLEICHUNGEN

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen

Approximation durch Taylorpolynome

Umgekehrte Kurvendiskussion

Die Gleichung A x = a hat für A 0 die eindeutig bestimmte Lösung. Für A=0 und a 0 existiert keine Lösung.

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler

Tangentengleichung. Wie lautet die Geradengleichung für die Tangente, y T =? Antwort:

3.1. Die komplexen Zahlen

Vorlesung. Funktionen/Abbildungen 1

Klassenarbeit zu linearen Gleichungssystemen

GF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1)

NP-Vollständigkeit. Krautgartner Martin ( ) Markgraf Waldomir ( ) Rattensberger Martin ( ) Rieder Caroline ( )

Übungen zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester Musterlösung zu Blatt 0

Vorkurs Mathematik Übungen zu Polynomgleichungen

Lineare Gleichungssysteme

Rekursionen. Georg Anegg 25. November Methoden und Techniken an Beispielen erklärt

K2 MATHEMATIK KLAUSUR. Aufgabe PT WTA WTGS Darst. Gesamtpunktzahl Punkte (max) Punkte Notenpunkte

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

= = = 3 10 = = 33

Übungen aus den numerischen Methoden der Astronomie SS 2011

Aufgaben des MSG-Zirkels 10b Schuljahr 2007/2008

Numerisches Programmieren

Excel Pivot-Tabellen 2010 effektiv

JOHANNES BONNEKOH. Analysis. Allgemeine Hochschulreife und Fachabitur

Vorlesung bzw. 23. Januar Determinanten 1. Cramersche Regel

Probematura Mathematik

Physik & Musik. Stimmgabeln. 1 Auftrag

Wie viele Nullstellen hat ein Polynom?

Vorlesung. Komplexe Zahlen

Übungsbuch Algebra für Dummies

Für die Parameter t und ϕ sind das im angegebenen Bereich Funktionen, d.h. zu jedem Parameterwert gehört genau ein Punkt.

3.4 Histogramm, WENN-Funktion

11. Primfaktorzerlegungen

Grundlagen der Videotechnik Bau von Systemen Zweiter Ordnung, Prädiktion

Skriptum zur Vorlesung. Numerische Mathematik für Ingenieure, Physiker und Computational Engineering (CE) P. Spellucci

DHBW Karlsruhe, Vorlesung Programmieren, Klassen (2)

Lösungen zum 3. Aufgabenblatt

Die reellen Lösungen der kubischen Gleichung

TEST Basiswissen Mathematik für Ingenieurstudiengänge

Bitte unbedingt beachten: a) Gewertet werden alle acht gestellten Aufgaben.

Ingenieurinformatik Diplom-FA (Teil 2, C-Programmierung)

ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN

Das Mathematik-Abitur im Saarland

2.12 Potenzreihen. 1. Definitionen. 2. Berechnung POTENZREIHEN 207. Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen.

Kapitel 15: Differentialgleichungen

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also

Fotografie * Informatik * Mathematik * Computer-Algebra * Handreichung für Lehrer

Leitfaden Lineare Algebra: Determinanten

Versuch 6 Oszilloskop und Funktionsgenerator Seite 1. û heißt Scheitelwert oder Amplitude, w = 2pf heißt Kreisfrequenz und hat die Einheit 1/s.

Erfolg im Mathe-Abi 2012

Seminararbeit für das SE Reine Mathematik- Graphentheorie

0, v 6 = , v 4 = span(v 1, v 5, v 6 ) = span(v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, v 6 ) 4. span(v 1, v 2, v 4 ) = span(v 2, v 3, v 5, v 6 )

Lösung zu Aufgabe 16.2

Codierungsverfahren SS Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis

Lineare Gleichungssysteme

Schleswig-Holsteinische Ergänzung der Musteraufgaben für den hilfsmittelfreien Teil der schriftlichen Abiturprüfung im Fach Mathematik ab 2015

Teil II. Nichtlineare Optimierung

Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen

13. Abzählen von Null- und Polstellen

Doing Economics with the Computer Sommersemester Excel Solver 1

Lineare Algebra - alles was man wissen muß

V 2 B, C, D Drinks. Möglicher Lösungsweg a) Gleichungssystem: 300x y = x + 500y = 597,5 2x3 Matrix: Energydrink 0,7 Mineralwasser 0,775,

Gleitkommaarithmetik und Pivotsuche bei Gauß-Elimination. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Wintersemester 2009/

Angewandte Mathematik

Wissenschaftliche Grundlagen des Mathematischen Schulstoffs IV. Die erste Stunde. Die erste Stunde

Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium

= (Hauptnenner) 15x 12x + 10x = zusammenfassen 13x = :13 (Variable isolieren) x =

Approximationsverfahren zur Überführung nichtäquidistanter Messwertfolgen in äquidistante Zeitreihen.

ax 2 + bx + c = 0, (4.1)

10 Objektorientierte Programmierung, Teil 1

Nichtlineare Optimierung ohne Nebenbedingungen

Technische Informatik - Eine Einführung

- ebook. Microsoft. Excel Pivot-Tabellen Anleitung + Beispiele. Edi Bauer

LINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow

Transkript:

Prof. Dr. M. Günther K. Gausling, M.Sc. C. Hendricks, M.Sc. Sommersemester 214 Bergische Universität Wuppertal Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften Angewandte Mathematik / Numerische Analysis Einführung in die numerische Mathematik Aufgabenblatt 7 - Lagrange-Interpolation, Dividierte Differenzen Präsenzaufgabe 1: Lagrange-Interpolation Lösungen Es sei P n die Menge aller reellen Polynome mit Grad höchstens n. Für n + 1 Punktepaare (, y ), ( 1, y 1 ),, ( n, y n ) R 2 definiert man das Polynom P P n durch P () := y i L i (), wobei die Lagrange-Polynome L i P n gegeben sind durch n j L i () :=. i j j= j i a) Zeigen Sie für die Lagrange-Polynome die Eigenschaft { 1 für i = k L i ( k ) = δ ik := für i k. b) Zeigen Sie für das oben definierte Polynom P die Aussage Wie interpretieren Sie diese Eigenschaft? P ( k ) = y k für alle k =, 1,, n. c) Weisen Sie (ohne größere Rechnung) nach, dass gilt L i () = 1 für alle R. Diese Eigenschaft nennt man auch Zerlegung der Eins. a) i = k : L i ( i ) = i k : L i ( k ) = n j= j i n j= j i i j i j = 1, da alle Faktoren gleich 1, k j i j =, denn es gibt ein k = j, also ist ein Faktor null.

b) Aufgrund der Eigenschaft aus Aufgabenteil (a) gilt P ( k ) = y i L i ( k ) = y k L k ( k ) = y k. c) Damit interpoliert das Polynom P die Punkte {(, y ),, ( n, y n )}. Mit der eindeutigen Lösbarkeit der Polynominterpolationsaufgabe ist P also das Interpolationspolynom zu den gegebenen Daten. zu zeigen: R : L i () = 1 R : L i () 1 =. Die Lagrange-Polynome L i hängen nur von der Auswahl der Stützstellen i, i =,, n, aber nicht von den Stützwerten y j, j =,, n ab. Wir betrachten daher das Interpolationspolynom durch die Punkte (, 1),, ( n, 1), das nach Aufgabenteil (b) die Darstellung P () = 1 L i () = L i () besitzt. P P n ist ein Polynom vom Grad höchstens n, also auch P () 1 P n. Aufgrund der Interpolationseigenschaft gilt = P ( k ) 1 = L i ( k ) 1 für k =, 1, n. P () 1 hat daher n + 1 Nullstellen und muss damit das Nullpolynom sein. (Ein Polynom vom Grad n kann höchstens n Nullstellen besitzen.) Es folgt L i () 1 = für alle und die Behauptung ist gezeigt. Präsenzaufgabe 2: Beispiel für Lagrange-Interpolation Gegeben sind die drei Stützstellen: i 2 3 y i 5 1 8 Bestimmen Sie die Lagrange-Polynome L i () für diese drei Stützstellen. Geben Sie die Polynome in der Taylor-Basis (Monome) an. Berechnen Sie über die Lagrange-Polynome das Interpolationspolynom P () für diese Stützstellen und stellen Sie es in der Taylor-Basis dar. Skizzieren Sie das Interpolationspolynom P () zusammen mit den Stützstellen ( i, y i ) in ein Diagramm. 2

Für die Lagrange-Polynome zu den Stützstellen, 1,, n hat man die Definition n k L i () = für i =, 1,, n. i k k=,k i Damit folgt ( = 2, 1 =, 2 = 3) L () = ( 2) 3 ( 2) 3 = 1 1 ( 3) = 1 1 2 3 1 L 1 () = ( 2) ( 2) 3 3 = 1 ( + 2)( 3) = 1 2 + 1 + 1 L 2 () = ( 2) 3 ( 2) 3 = 1 15 ( + 2) = 1 15 2 + 2 15. Das Interpolationspolynom ist dann P () = 2 y i L i () = 5 2 3 5 1. Das folgende Diagramm zeigt das Interpolationspolynom P zusammen mit den drei Stützstellen. 25 2 15 p() 1 5 5 4 3 2 1 1 2 3 4 Bemerkung. In Matlab kann dieses Diagramm erzeugt werden über die Befehle: = -4:.1:4; y = 1.2*.^2-.*-1; plot(,y, k-,[-2 3],[5-1 8], ko ) label(, fontsize,14) ylabel( p(), fontsize,14) print diagramm.eps -deps 3

Präsenzaufgabe 3: Interpolation mit dividierten Differenzen Wir betrachten im Folgenden die Funktion f() = sin(π). a) Berechnen Sie die dividierten Differenzen ausgehend von den Stützstellen =, 1 = 1 2 und 2 = 1. Verwenden Sie die übliche Tableau-Schreibweise. Wie lautet das Newton sche Interpolationspolynom p,2 ()? Überprüfen Sie ihre Darstellung durch Einsetzen der Stützstellen i. b) Schätzen Sie mit Hilfe der Restgliedformel den Fehler f() p,2 () ab. a) f() wird interpoliert in =, 1 =.5, 2 = 1. Wir berechnen den Interpoland mit dividierten Differenzen. = [ ]f =... 1 =.5 [ 1 ]f = 1 [, 1 ]f = 1.5 = 2... 2 = 1 [ 2 ]f = [ 1, 2 ]f = 1.5 = 2 [, 1, 2 ]f = 2 2 1 = 4 Damit ergibt sich : p,2 () = [ ]f ω () + [, 1 ]f ω 1 () + [, 1, 2 ]f ω 2 () = 1 + 2 ( ) 4 ( )( 1 ) = 4 4 2. Nachrechnen an den Stützstellen verifiziert p,2 ( ) = =, p,2 ( 1 ) = 2 1 = 1, p,2 ( 2 ) = 4 4 =. b) Nach der Restgliedformel gilt mit ξ [, 1] f() p,2 () = ω 3 () f (3) (ξ) 3! = ( )( 1 )( 2 ) }{{} =: h() π 3 cos(πξ). Da wir cos(πξ) 1 abschätzen können, brauchen wir die Maima von h() = 3 3 2 2 + 1 2 : h () = 3 2 3 + 1 2! = 1,2 = 1 3 2 ±. Mit = (3 + 3)/.79 und h ( ) = 3 > gilt dann f() p,2 () h( ) π3.25. 4

Hausaufgabe 1: Interpolation mit Newton schen Dividierten Differenzen Gegeben sind die vier Stützstellen (1 Punkte) i 1 2 3 i 1 3 4 2 y i 3 4 1 1 a) Geben Sie die vier Basispolynome nach Newton an. Achten Sie dabei auf die Reihenfolge der Stützstellen. Skizzieren Sie die Basispolynome in ein Diagramm. b) Berechnen Sie nur für die ersten drei Stützstellen die dividierten Differenzen in Form des Tableaus: [ ]y... 1 [ 1 ]y [, 1 ]y... 2 [ 2 ]y [ 1, 2 ]y [, 1, 2 ]y Bestimmen Sie aus den dividierten Differenzen das Interpolationspolynom p zu Stützstellen i =, 1, 2. Verifizieren Sie, dass Ihr Ergebnis die drei Stützstellen interpoliert. c) Berechnen Sie nun die dividierten Differenzen zu allen vier Stützstellen, indem Sie zum Tableau aus Aufgabenteil (a) noch eine Zeile hinzufügen. Stellen Sie das korrespondierende Interpolationspolynom q zu Stützstellen i =, 1, 2, 3 auf und verifizieren Sie wieder die Interpolationseigenschaften. a) Die Basispolynome nach Newton besitzen die allgemeine Formel l 1 ω l = ( i ) für l > und ω 1. Im Beispiel hier folgt somit ω () = 1 ω 1 () = = 1 ω 2 () = ( )( 1 ) = ( 1)( 3) = 2 4 + 3 ω 3 () = ( )( 1 )( 2 ) = ( 1)( 3)( 4) = 3 8 2 + 19 12 5

4 2 Basispolynome 2 4.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 b) Im Tableau folgen die Werte = 1 [ ]y = 3... 1 = 3 [ 1 ]y = 4 [, 1 ]y = 4 3 3 1 = 1 2... 2 = 4 [ 2 ]y = 1 [ 1, 2 ]y = 1 4 4 3 = 5 [, 1, 2 ]y = 5 1 2 4 1 = 11 Das korrespondierende Interpolationspolynom hat die Basisdarstellung p() = 2 [,, i ]y ω i (). Es gehen also die Diagonaleinträge aus dem Tableau in die Formel ein. Hier folgt p() = 3 1 + 1 2 ( 1) + ( 11) ( 1)( 3) = 11 2 + 47 3. 4 2 p() 2 4 8 1.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5

c) Die letzte Zeile berechnet sich zu [ 3 ]y = y 3 = 1, [ 2, 3 ]y = 1 ( 1) 2 4 = 1, [ 1, 2, 3 ]y = 1 ( 5) 2 3 = 4, In Tableau-Form ist dies: [, 1, 2, 3 ]y = 4 ( 11 ) 2 1 = 13. = 1 [ ]y = 3 1 = 3 [ 1 ]y = 4 [, 1 ]y = 1 2 2 = 4 [ 2 ]y = 1 [ 1, 2 ]y = 5 [, 1, 2 ]y = 11 3 = 2 [ 3 ]y = 1 [ 2, 3 ]y = 1 [ 1, 2, 3 ]y = 4 [, 1, 2, 3 ]y = 13 Das korrespondierende Interpolationspolynom ist dann q() = p() 13 ω 3() = 11 2 + 47 3 13 (3 8 2 + 19 12) = 13 3 + 93 2 1 3 + 23. 3 2 1 p() 1 2 3.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Hausaufgabe 2: Interpolationsfehler (1 Punkte) Die Funktion f() = cos( π 2 ) soll an den drei Stützstellen ( i, f( i )) mit = 1, 1 =, 2 = 1 durch ein quadratisches Polynom p interpoliert werden. a) Verwenden Sie die Restgliedformel, um den Approimationsfehler f() p() gleichmäßig für alle [ 1, 1] nach oben abzuschätzen. Berechnen Sie den Zahlenwert der oberen Schranke. b) Geben Sie das Interpolationspolynom p ohne Rechnung mit Hilfe der symmetrischen Lage der Stützstellen an. Berechnen Sie den Fehler f() p() an der Stelle = 1 2. 7

a) Die Restgliedformel lautet in diesem Fall f() p() = f (3) (ξ) 3! mit einer Zwischenstelle ξ [ 1, 1]. Für die Ableitungen von f erhält man ω 3 () = f (3) (ξ) ( )( 1 )( 2 ) f () = π 2 sin( π 2 ) f (2) () = π2 4 cos( π 2 ) f (3) () = π3 8 sin( π 2 ). Also gilt f (3) () = π3 ( 8 π ) sin 2 π 3 8 Für das Basispolynom folgt für alle. ω 3 () = ( + 1)( 1) = ( 2 1) = 3. Die Etremalstellen dieses Polynoms ergeben sich zu ω 3() = 3 2 1 = 1/2 = ± 1 3 und somit ist der Etremalwert 1 ω 3 ( 1/2 ) = 3 1 = 2 3 3 3 3.385. Zusammen folgt f() p() 1 [ ] ma f (3) (t) t [ 1,1] für alle [ 1, 1]. [ ma ω 3(t) t [ 1,1] ] π3 72 3.249 b) Man erkennt an den Stützstellen, dass das Interpolationspolynom gerade p() = 2 + 1 ist. Es folgt f( 1 2 ) p( 1 2 ) = 1 2 3 4.43. Der Wert liegt deutlich unter der vorhergesagten Schranke aus Aufgabenteil (a). Im allgemeinen liefert die Technik aus Aufgabenteil (a) nur eine grobe Abschätzung. 8

1.9 cos Fkt. Polynom.8.7..5.4.3.2.1 1.8..4.2.2.4..8 1 9