Всё сдал! - помощь студентам онлайн Всё сдал! - помощь студентам онлайн

Реальная база готовых
студенческих работ

Узнайте стоимость индивидуальной работы!

Вы нашли то, что искали?

Вы нашли то, что искали?

Да, спасибо!

0%

Нет, пока не нашел

0%

Узнайте стоимость индивидуальной работы

это быстро и бесплатно

Получите скидку

Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!


Інтерполяція функції в прямокутнику

Тип Реферат
Предмет Государство и право
Просмотров
1233
Размер файла
312 б
Поделиться

Ознакомительный фрагмент работы:

Інтерполяція функції в прямокутнику

Зміст

Вступ 3

§ 1. Постановка задачі 4

§ 2. Подвійні різниці для функції двох змінних 7

§ 3. Інтерполяційний многочлен у формі Ньютона для

функції двох змінних 9

§ 4. Інтерполяційний многочлен Лагранжа у випадку

функції двох змінних 11

§ 5. Двовимірні інтерполяційні ланцюгові дроби 12

§ 6. Результати і висновки 19

Література 26

Додаток. Інструкція користувача та тексти програм 27


Вступ.

Однією із задач, які розв¢язує сучасна обчислювальна математика, є проблема наближення функції однієї змінної та багатьох дійсних змінних іншими функціями більш простої, взагалі кажучи, будови, які легко обчислюються на електронно-обчислювальних машинах. Інша назва цієї задачі – апроксимування функції. Ця задача може постати, наприклад, у випадку, коли або функція задана своїми значеннями у вигляді таблиці результатів експерименту, або коли функція має складну аналітичну будову і знаходження її значення у деяких точках викликає обчислювальні труднощі. Так, зокрема, всі широко вживані на практиці функції sin(x), cos(x), exp(x), ln(x), ch(x), sh(x) та багато інших визначаються при обчисленнях на ЕОМ за допомогою функціональних рядів або ланцюгових дробів.

В останні роки різко зріс інтерес до класичних методів апроксимації функцій. Це пов’язано з тим, що ці апроксимації знайшли різноманітне застосування в обчислювальних задачах теоретичної фізики та механіки. Взагалі потрібно відмітити, що останнім часом ми стаємо свідками позитивної тенденції, згідно якої сучасні математичні дослідження все більше і більше ініціюються найбільш передовими фізичними теоріями та прикладними обчислювальними задачами, серед яких і спроби об¢єднати слабкі, електромагнітні, сильні та гравітаційні взаємодії у фізиці і проблеми ефективної компресії аудіовізуальної інформації на підставі аналізу спектра сигналу в обчислювальній математиці та ще багато інших не менш цікавих задач.

В даній кваліфікаційній роботі розглядаються два найбільш часто вживані підходи до інтерполяції функції двох змінних – двовимірні інтерполяційні многочлени і двовимірні інтерполяційні ланцюгові дроби, доводяться деякі корисні для практичного використання твердження. Також зроблено спробу дати деяку загальну оцінку ефективності використання вищезгаданих методів на підставі результатів обчислювальних експериментів.


§1. Постановка задачі.

Поставимо у відповідність двом дійсним змінним x і y прямокутну декартову систему координат X0Y. Розглянемо в площині цієї системи прямокутну область . І нехай у цій області визначена деяка функція двох змінних . Розіб’ємо область на прямокутники за допомогою сукупності прямих, паралельних 0X та 0Y .


Для цього виберемо на проміжку множину точок

,

та на проміжку множину точок

.

Декартів добуток цих множин

буде утворювати множину інтерполяційних вузлів.Відповідні прямі та розбивають область D на прямокутники.

Нехай у вузлах задані значення функції . В цій же області D виберемо довільну точку . Процес обчислення в точках М, які не збігаються з вузловими, називається інтерполюванням. Обчислення значень в точках М, які лежать зовні області D, називають екстраполюванням.

Перейдемо до обчислення невідомого значення . Проведемо через точку М дві прямі ABiPQ, паралельні координатним осям. Розглянемо точки перетину їх з прямими та , які проходять через інтерполяційні вузли. Для визначеності зупинимося на прямій AB, паралельній осі 0Х. Вона перетинається з прямими в точках , де у – ордината точок перетину. Тепер, зафіксувавши значення і, та використовуючи значення функції для , ми зможемо звичайними методами інтерполяції, розробленими для функції однієї змінної, обчислити значення . Проробивши це на всіх прямих , ми отримаємо значення функції в точках перетину AB та сукупності прямих. Інтерполюючи по цих точках, ми знайдемо і - значення функції у точці перетину пунктирних ліній.

Аналогічно можна інтерполювати по значеннях функції на горизонтальних прямих і в такий спосіб знайти значення в точках перетину цих прямих з прямою PQ. Інтерполюючи по них, ми знову прийдемо до . Кінцевий результат не залежить від порядку, в якому виконується інтерполювання – чи спочатку горизонтальне, а потім вертикальне, чи навпаки – в обох випадках ми прийдемо приблизно до одного і того ж значення , оперуючи інтерполяційними формулами Ньютона, Стірлінга, Бесселя і їм подібними, обірваними на різницях одного порядку.

До тепер задачу двовимірної інтерполяції ми розв’язували у вузькому смислі, інтерполюючи спочатку відносно однієї змінної, а потім відносно іншої для відшукання значення в точках, не співпадаючих з вузловими. В загальному випадку задача інтерполювання функції від двох змінних може бути сформульована так: в точках (що є перетинами сукупності паралелей координатним осям) замкненої області D задані значення неперервної функції і потрібно наблизити її за допомогою неперервної функції , яка у всіх даних точках приймає відповідно задані значення і зображує в інших точках D функцію точно або наближено.

Співставимо поверхню з прямокутною системою координат. Щоб уявити собі геометричний зміст інтерполювання, достатньо побудувати поверхню , яка проходить через точки . Оскільки значення апроксимуючої функції в точках співпадають із значеннями , а в інших, взагалі кажучи, відмінні, точки ми і назвали вузловими точками. Геометричний зміст інтерполювання виражається в тому очевидному факті, що поверхня замінюється апроксимуючою поверхнею . Щоб оцінити точність інтерполяції, необхідно оцінити різницю аплікат цих поверхонь в точках , не співпадаючих з вузловими.

Далі розглянемо інтерполяційні агрегати у вигляді многочленів (які будемо називати інтерполяційними многочленами для функції двох змінних) і двовимірних інтерполяційних ланцюгових дробів, оскільки такі представлення є найчастіше вживаними і краще вивченими. Але перед тим як приступити до побудови двовимірної інтерполяційної формули Ньютона, розглянемо спочатку подвійні різниці для функції двох змінних, які нам для цього знадобляться.

§2. Подвійні різниці для функції двох змінних.

Нехай задана функція і, крім того, задані такі значення аргументів і :

і .

Введемо поняття подвійних поділених різниць цієї функції. Поділені різниці функції ми можемо обчислити або по якій-небудь одній змінній, наприклад , або по обох змінних і .

Якщо послідовні поділені різниці функції утворюються по , то символом будемо позначати n-ту частинну різницю функції по змінній ; якщо ж різниці утворюються по y, то через будемо позначати m-ту частинну різницю функції по змінній . Так, наприклад, перша поділена різниця функції по змінній х має вигляд (у вважається сталою):

а різниця (х вважається сталою)

являє собою першу поділену різницю функції по у. Зробимо важливе зауваження щодо символів , , і . Якщо розглянути, наприклад, символ , то можемо відмітити, що цим символом позначається значення функції в точці площини Х0У, а не перша поділена різниця функції , як це прийнято позначати у випадку одновимірної інтерполяції. Такий же зміст мають і інші символи. Для поділеної різниці (n+m)-го порядку відносно обох змінних х (для значень х, рівних ) та у (для значень у, рівних ) ми будемо використовувати позначення:

Поділені різниці функції від двох змінних можуть бути отримані за допомогою формули для різниць функції від одної змінної. Власне ми можемо утворити певну суперпозицію двох таких формул:

тоді

Тут - значення в точці .

Із цих формул видно, що поділені різниці функції по змінних х та у є симетричними функціями параметрів таким чином, що вони не змінюються при яких завгодно їх перестановках. Наприклад:

.

§3. Інтерполяційний многочлен у формі Ньютона для функції двох змінних.

Згідно загальної інтерполяційної формули Ньютона для функції однієї змінної маємо:

Але по тій самій формулі Ньютона ми можемо записати:

Таким чином отримуємо інтерполяційну формулу для , яка залежить від поділених різниць:

(1)

де

Але так як

,

то залишковий член може бути переписаний у вигляді

(2)

Таким чином для функції, яка залежить від двох змінних, формула Ньютона приймає вигляд (1), причому залишковий член може бути представлений у вигляді (2).

За аналогією з одновимірним випадком, можна спростити залишковий член за допомогою значень похідних в деякій середній точці. Тоді можемо записати:

,

де знаходиться між найбільшим та найменшим з чисел і

де знаходиться між найбільшим та найменшим з чисел . Символами та позначені частинні похідні.

Тепер звернемо увагу ще на таке співвідношення:

,

де і знаходяться відповідно в тих самих межах, що згадані вище. Відмітимо, що невідомі числові значення і , які входять в дві перші формули, не рівні значенням і останньої формули. З цих формул отримуємо наступну формулу для оцінки похибки інтерполяції:

§4. Інтерполяційний многочлен

Лагранжа у випадку функції двох змінних.

Розглянемо ще одну формулу інтерполювання без різниць – формулу Лагранжа. Вона пов’язана із значеннями функції в дискретних точкахобласті D і часто є більш вигідною ніж попередньо розглянуті формули.

Для отримання потрібної нам формули досить побудувати многочлен степеня (степеня відносно x та степеня відносно y), що приймає в точках ті самі значення що і задана функція. Якщо цей многочлен ми приймемо в якості інтерполяційного, то залишковий член відповідної інтерполяційної формули не буде нічим відрізнятися від залишкового члена попередньо виведеної формули Ньютона.

Розглянемо многочлен степеня :

де

, .

Так як

то многочлен приймає значення у вузлах інтерполяції.

Тому має місце формула

Це і є інтерполяційна формула Лагранжа для функцій двох змінних. Вона є точною для многочленів, степінь яких по не перевищує , а по y - не перевищує .

§5. Двовимірні інтерполяційні

ланцюгові дроби.

Розглянемо ще один спосіб двовимірного інтерполювання функцій – двовимірні інтерполяційні ланцюгові дроби. Нехай маємо дві послідовності дійсних чисел і . Ланцюговим дробом називається вираз вигляду

,

а n-м підхідним дробом ланцюгового дробу називається вираз вигляду

Нехай маємо функцію задану своїми значеннями у вузлах сітки (див. § 1). Позначимо

значення функції в інтерполяційних вузлах. За цими значеннями побудуємо двовимірний ланцюговий дріб такого вигляду:

, (3)

де ,

Твердження 1.Двовимірний інтерполяційний ланцюговий дріб (3) має коефіцієнтів, тобто кількість коефіцієнтів рівна кількості інтерполяційних вузлів .

Доведення. Випадок, коли доведено в [2]. Припустимо тепер, що . Введемо позначення . Всі коефіцієнти дробу (3) містяться в конструкціях , причому кожна така конструкція містить 1+(n-p)+(m-p) коефіцієнтів. Тоді весь двовимірний ланцюговий дріб містить таку кількість коефіцієнтів:

. Твердження доведено.

Згідно з [2], значення двовимірного інтерполяційного ланцюгового дробу (3) можна знайти за допомогою оберненого рекурентного алгoритму, який у цьому випадку формулюється так: спочатку вибираємо початкове значення , а всі наступні значення знаходяться за рекурентним співвідношенням

,

де

при ,

при .

Тоді значення дробу (3) буде дорівнювати

.

Скориставшись оберненим рекурентним алгоритмом, отримаємо дріб (3) у вигляді відношення двох многочленів від двох незалежних змінних х та у :

.

Згідно з [3] має місце наступне твердження.

Твердження 2.Двовимірний інтерполяційний ланцюговий дріб (3) є дробово-раціональною функцією двох незалежних змінних. Степені многочленів чисельника та знаменника по змінним х та у задовольняють нерівності:

, ,

, ,

де .

Доведення. Доведемо за аналогією з [1], де подібне твердження було доведено для випадку . Перепишемо підхідний дріб у такому вигляді:

,

де, як і раніше, . В [4] доведено, що є многочлен степені , а степені . Виходячи з цього маємо, що r(k) та задовольняють наступні рекурентні співвідношення:

,

(4)

Припустимо, що . Вкладаючи співвідношення (4) одне в друге, отримуємо, що

,

так як . Оскільки , та при всіх s=1,2,…,k , то маємо

,,

отже .

Розглянемо випадок, коли . Тоді, користуючись формулою попереднього випадку, з (4) маємо:

отже . Тепер можемо об’єднати ці два випадки в одній формулі:

.

Ми довели твердження для степенів відносно х. Для степенів відносно у твердження доводиться повністю аналогічно.

Визначимо коефіцієнти дробу (3) виходячи з умови інтерполяційності двовимірного ланцюгового дробу, тобто

Для цього розглянемо квадратні матриці

де

та

де

Визначимо частинну обернену поділену різницю k-го порядку для функції двох змінних формулою

де

Твердження 3.Коефіцієнти двовимірного інтерполяційного ланцюгового дробу (3) задовольняють співвідношення

(5)

Доведення. Легко бачити, що формула (5) має місце для коефіцієнтів конструкції при довільному значенні і . Але коли один з індексів або рівен нулю (тобто розбиття по відповідній змінній має лише одну точку) а інший має довільне значення (назвемо такі розбиття лінійними), то і формула (5) має місце для всіх коефіцієнтів двовимірного інтерполяційного ланцюгового дробу. За допомогою методу математичної індукції доведемо, що формула (5) має місце для довільного розбиття, а не тільки для лінійного. Для цього спочатку покажемо, що навіть коли , ми маємо право на кожному кроці методу математичної індукції одночасно збільшувати розбиття по обох змінних на 1. Це так, оскільки довільне розбиття прямокутника, яке містить точок, може бути отримано з деякого лінійного розбиття додаванням однакової кількості точок n до розбиття по кожній координаті. А оскільки у випадку лінійного розбиття справедливість формули доведено, то ми маємо можливість одночасно збільшувати розбиття по обох змінних на кожному кроці на 1.

Зробимо припущення, що (5) виконується і для інших значень , при і покажемо, що тоді (5) має місце і при . Для цього розглянемо інтерполяційний дріб виду:

(6)

Зробимо позначення

. (7)

Тоді (6) набуває вигляду

.

А оскільки , то

Та як , то в кінцевому результаті маємо:

. (8)

З іншого боку (7) є двовимірним інтерполяційним ланцюговим дробом. Він має n поверхів і його коефіцієнти, за припущенням, визначаються згідно з формулами .

Тут

при .

З останньої формули та з формули (8) випливає, що , а тоді і . Отже формула (5) має місце і при .

Твердження доведено.


§6. Результати і висновки.

В цій роботі були розглянуті деякі цікаві властивості двовимірних інтерполяційних агрегатів. Зокрема були доведені твердження 1 – 3 (див. § 5), що дають відповіді на питання про кількість коефіцієнтів двовимірного інтерполяційного ланцюгового дробу, про степінь многочленів чисельника та знаменника цього дробу по змінним х та у а також вказують зручний спосіб обчислення його (дробу) коефіцієнтів.

Для проведення обчислювальних експериментів були складені дві програми, які реалізують алгоритми двовимірної інтерполяції многочленами і дробами. Саме дві, оскільки при одних і тих же початкових умовах (функція, область і набір вузлів) побудова двовимірних інтерполяційних ланцюгових дробів є значно менш ресурсоємним алгоритмом, і тому для дробів відкривається можливість перевірити точність при таких наборах інтерполяційних вузлів із заданої області, які містять в декілька разів (а то і в десятки разів) більше точок, ніж для многочленів. Але для порівняння результатів ці програми були об’єднані в одну, текст якої подано в додатку.

В ході обчислювальних експериментів було відмічено цікаві результати стосовно точності двовимірних інтерполяційних агрегатів, а саме : якщо при одновимірній інтерполяції із зростанням кількості точок розбиття проміжку похибка наближаючого агрегату прямує до нуля, то у випадку двох змінних можна спостерігати своєрідне “коливання” точності то в кращу, то в гіршу сторону. Найбільш яскраво це проявлялося при інтерполяції дробами і многочленами з вибором рівномірно розташованих на проміжках вузлах, але коли за вузли бралися корені многочлена Чебишева, то у многочленів збіжність значно покращувалася. Хоч такий вибір вузлів і не мав такого ж позитивного впливу на збіжність двовимірних інтерполяційних ланцюгових дробів.

Нижче подано добірку результатів найбільш характерних обчислювальних експериментів. Вузли рівномірно розподілені по проміжках.

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
110.033595893520.171126190410.033595893520.17112619041
130.079794079800.558558558560.027946736810.12772351615
150.102564102570.717948717960.027946736810.12772351615
170.113271344040.792899408290.027946736810.12772351615
190.119486909160.836408364100.027946736810.12772351615
210.055137844610.385964912280.027946736810.12772351615
230.001495886310.010471204180.002860567090.01053077454
250.003670847350.025695931470.002860567090.01053077454
270.004966065220.034762456550.002860567090.01053077454
290.005801305290.040609137050.002860567090.01053077454
310.079794079800.558558558560.027946736810.12772351615
330.000109553190.000380367850.000395299240.00141131629
350.000575167160.004026170100.000295062990.00099681979
370.001212451880.008487163130.000295062990.00099681979
390.001740833420.012185833970.000295062990.00099681979
410.093676814990.655737704920.027946736810.12772351615
430.000249314390.001745200700.000295062990.00099681979
450.000005310180.000053691830.000025141440.00008248886
470.000021546540.000221361560.000025141440.00008248886
490.000037947140.000383687750.000025141440.00008248886
510.102564102570.717948717960.027946736810.12772351615
530.000575167160.004026170100.000295062990.00099681979
550.000000181430.000000867820.000001359310.00000910828
570.000001253150.000011309400.000001359310.00000910828
590.000003506750.000031647740.000001359310.00000910828
710.113271344040.792899408290.027946736810.12772351615
730.001212451880.008487163130.000295062990.00099681979
750.000001253150.000011309400.000001359310.00000910828
770.000000046150.000000328680.000000173970.00000055402
790.000003589600.000042425840.000000092080.00000028471
910.119486909160.836408364100.027946736810.12772351615
930.001740833420.012185833970.000295062990.00099681979
950.000003506750.000031647740.000001359310.00000910828
970.000003589600.000042425840.000000092080.00000028471
990.000000139910.000000853490.000000006100.00000001943
1010.121709106610.851963746250.027946736810.12772351615
1030.001963672040.013745704290.000295062990.00099681979
1050.000242233550.001616447410.000001359310.00000910828
1070.000000235960.000001528900.000000092080.00000028471
1090.000000144100.000001033020.000000003580.00000001108
1390.000000088450.000001061430.000000000320.00000000108
13130.000000729900.000005844250.000000000000.00000000005
13170.000000804560.000009654740.000000000010.00000000016
16110.000015994240.000158467390.000000000010.00000000006
16160.000000011110.000000093830.000000000020.00000000028
16210.000014989320.000179871820.000000000230.00000000161
19130.000000564910.000006778870.000000000070.00000000022
19190.000005281370.000061632250.000000000630.00000000209
19250.000105349410.001040508370.000000006490.00000004557
22150.000809500020.009036663500.000000000400.00000000284
22220.000018610830.000218054760.000000023660.00000027061
22290.000433260540.004342245690.000001073880.00000753194
25170.000075996100.000911953210.000000006470.00000002149
25250.000022552520.000178658240.000000400860.00000130487
25330.001139244600.008299698510.000038188740.00026419263

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
153.244268117000.259365244061.016052563000.22301819338
173.405599329300.272262978691.016052563000.22301819338
193.494847373200.279397974891.016052563000.22301819338
212.686266678100.455783181260.820094911400.10281705327
2318.801147985001.565602302900.121971738220.02717768017
2519.161014168001.595568947800.121971738220.02717768017
2719.408837080001.616205566400.121971738220.02717768017
2919.580953787001.630538005700.121971738220.02717768017
313.057892670900.518837560280.836281504640.12269426645
330.069969302800.010806018160.056586578660.01581389760
350.082035046770.007043885620.056586578660.01581389760
370.089722671370.007703978480.056586578660.01581389760
390.094054224540.008169045180.056586578660.01581389760
413.172117373400.538218248990.798867349240.11973821074
431.034759290900.312611027730.014389489070.00211114056
450.003554719620.000316322960.014318199260.00416439753
470.009188046940.000817614470.014318199260.00416439753
490.013595516560.001209820880.014318199260.00416439753
513.219778125300.546304925300.792796323620.12432859113
539.555445103003.189805511100.001704151890.00034142381
550.003141833220.000293515910.001395291490.00011178612
570.004310335430.000388399070.001395291490.00011178612
590.033663758000.003033400220.001395291490.00011178612
713.256913361300.552605720420.792796323620.12432859113
7332.263597613007.932788732800.000341198130.00003441462
750.053219240760.004795520950.000142647550.00001670007
770.000237334900.000021778690.000142507200.00001291132
790.000235684010.000027125260.000142506540.00001291126
913.270248464600.554868308820.792796323620.12432859113
9369.4999119360015.559433308000.000333894640.00006804013
950.092942580140.008374942680.000005921700.00000056057
970.073969828920.022347017750.000005357590.00000123396
990.000001842510.000000463800.000005357530.00000134861
1013.273772703900.555466272170.792796323620.12432859113
1037.833072313201.719318172600.000333894640.00006804013
1050.236498009970.021310547580.000001815980.00000039611
1070.052293547570.004712107870.000001056050.00000025420
1090.000022331670.000002012280.000001056240.00000009999
1390.000248327650.000022376500.000000000260.00000000005
13130.000005067150.000001475770.000000000320.00000000007
13170.000146599910.000013209940.000000000640.00000000005
16110.000483330000.000043552280.000000000700.00000000008
16160.000004867510.000000388800.000000001240.00000000027
16210.000054610430.000004920880.000000019560.00000000546
19130.000156481010.000016826000.000000002790.00000000024
19190.000286326790.000025218780.000000031700.00000000690
19250.001309179790.000123149810.000001137490.00000009460
22150.001528896190.000137766970.000000006940.00000000073
22220.000105595200.000009994770.000000772990.00000017050
22290.001032354200.000144298220.000048043100.00001075925
25170.000555179710.000050026570.000000150580.00000001277
25250.000154827550.000012281910.000007096650.00000065562
25330.013496684840.001216169830.001130758080.00025518637

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
154.2690793953017.878167510000.770060801030.62183905290
174.8336152038020.242346017000.770060801030.62183905290
195.1279354253021.474908295000.770060801030.62183905290
211.422283309203.022541438001.013995356001.11410280990
230.156321621200.064150546700.214845307060.11871176369
250.281941422891.180722005800.214845307060.11871176369
270.517083905152.165458127500.214845307060.11871176369
290.750047817913.141070776100.214845307060.11871176369
312.305354765204.899185880901.013995356001.11410280990
330.091764720390.042389216000.065396404780.03128964751
350.175698204650.735793749230.065396404780.03128964751
370.734661875883.076637107000.065396404780.03128964751
3979.09689132800380.087980100000.065396404780.03128964751
412.904595634506.172652529201.013995356001.11410280990
430.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
450.280026268970.537056499200.024891082760.01040309434
470.043001418100.024005312370.019435662690.00861810557
490.014230968010.063049781020.019435662690.00861810557
513.335976228607.089393738701.013995356001.11410280990
530.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
550.699923770262.445640025300.024891082760.01040309434
571.534120348305.667561484500.006300709280.00239054954
590.134015536590.469317707460.005629711130.00230654644
613.660582697507.779225713001.013995356001.11410280990
630.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
650.144697252630.198327912670.024891082760.01040309434
670.005616989670.012173887500.006300709280.00239054954
690.014858106120.055465505620.001517525400.00062174466
713.913352693008.316395615001.013995356001.11410280990
730.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
750.017879942740.022732815250.024891082760.01040309434
770.001442148820.001815316500.006300709280.00239054954
790.122310385910.235296499570.000436826660.00016573622
914.281001207709.097697668401.013995356001.11410280990
930.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
951.896647780005.544290340000.024891082760.01040309434
970.001344619990.001772900560.006300709280.00239054954
990.002037358670.001119290470.000436826660.00016573622
1014.418748577709.390429173601.013995356001.11410280990
1030.091764720390.042389216000.038561454670.13238636329
1051.481968796007.628350648800.024891082760.01040309434
1070.001363556000.002923289480.006300709280.00239054954
1090.002975981490.015454151690.000436826660.00016573622
1390.000695435100.002750548820.000058298930.00003019337
13130.000273927650.000709180440.000004522650.00000203712
13170.111738975940.580255989160.000000083370.00000004241
16110.001751996080.007318980810.000012323150.00000586816
16160.090139179670.435552120420.000000122440.00000006073
16210.002990182530.013707884110.000000006680.00000000270
19130.008232562200.042751362990.000004522650.00000203712
19190.333558347171.445218315100.000000040820.00000001678
192513.5624207350070.429103122000.000000091100.00000004108
22152.5054279909010.287827447000.000000520910.00000022557
22221.080200221504.462762804200.000000063560.00000024856
222918.6856001780058.058705340000.000001295940.00000638087
25172.023014054204.895990999400.000000071700.00000003322
25255.8310786443014.104755145000.000002171030.00001063924
25334.8132778063021.208463065000.000159616650.00006759015

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
150.420192397330.445438974580.420192397330.44543897458
170.420192397330.445438974580.420192397330.44543897458
190.424664503990.467024860580.420192397330.44543897458
210.836003860785.924063301100.153854175020.16309825307
235.886280934209.400944303900.060633090170.14414041441
255.876841044809.385867912500.060633090170.14414041441
275.869026920209.373388020600.060633090170.14414041441
295.863796823809.365035064700.060633090170.14414041441
311.162161895608.235273733100.122040347720.12222953130
330.009887747990.010445886270.007808581070.00803403289
350.099346123774.874897268000.007558330440.00798497901
370.096919597190.183816172000.007558330440.00798497901
390.116959572240.221823671090.007558330440.00798497901
411.324446983909.385253035000.122040347720.12222953130
433.2602912494081.072164899000.001338913400.00151731576
456.867264713307.552275538000.000911494420.00145574232
470.050122432500.070020755920.000911494420.00145574232
490.048053776870.067130855660.000911494420.00145574232
511.4202447027010.064091706000.122344726240.12234623195
530.731626924531.088383905000.000507809870.00053288513
550.000187963770.000289409320.000088588000.00009698901
570.006611827600.009236685920.000088352520.00009810103
590.031686533430.050606374250.000088352520.00009810103
611.4831524761010.509866719000.122307311570.12230881682
630.796455868094.955014972700.000507809870.00053288513
650.025724628740.033991204970.000009448290.00001070722
670.000210335040.000323854540.000008378680.00001246430
690.000523569890.000626228460.000008378680.00001246430
711.5275241639010.824291926000.122302279800.12230378499
730.658406904740.869985113450.000508227420.00053691557
750.031561966580.041704363790.000001559710.00000157662
770.000045113770.000406210670.000000605400.00000067220
790.002926816920.005294854680.000000605400.00000067220
911.5858583608011.237657810000.122302655340.12230416053
934.945617639805.033157462600.000507809870.00053288513
950.064376648970.085064002000.000001482550.00000160224
970.003285336810.004589597020.000000003530.00000002064
990.000001711400.000001939440.000000003190.00000000366
1011.6060319884011.380611512000.122302653550.12230415874
1030.892418426541.179195935600.000507809870.00053288513
1050.084799578060.112049812970.000001480440.00000158703
1070.003380751810.008036914580.000000002550.00000000264
1090.000023720240.000031342710.000000000240.00000000027
1390.000037985780.000056745600.000000000020.00000000002
13130.000006405370.000012778100.000000000030.00000000003
13170.000180363810.000238323490.000000000070.00000000007
16110.000285943310.000377830830.000000000050.00000000006
16160.000295302600.000529399640.000000000090.00000000009
16210.002903163800.003836091740.000000001320.00000000143
19130.000388600890.000513477280.000000000250.00000000025
19190.000028671290.000940757310.000000001710.00000000268
19250.035814734580.047323753290.000000044730.00000005093
22150.007320131370.009672446130.000000002880.00000000313
22224.805359033707.758549689400.000000036200.00000005518
22290.019898630920.111247486200.000000808760.00000136861
25170.010618707980.014031016080.000000013840.00000002117
25250.069015598240.114029130700.000001192490.00000654370
253314.2391799680089.104807943000.000145880130.00016457598

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
150.005766003082.326171667700.001568651570.26682153160
170.006368853602.569378925400.001568651570.26682153160
190.006718661522.710501510500.001568651570.26682153160
210.003092711921.247689037100.001568651570.26682153160
230.000171487480.069182986320.000163127350.02018536257
250.000392560600.158370250270.000163127350.02018536257
270.000513269710.207067780970.000163127350.02018536257
290.000587610580.237059025850.000163127350.02018536257
310.004482904261.808532655300.001568651570.26682153160
330.000006908320.000745864520.000019112020.00223198812
350.000047304260.019083901100.000015664060.00169118917
370.000090987620.036707026510.000015664060.00169118917
390.000123556520.049846256440.000015664060.00169118917
410.005265364922.124199815300.001568651570.26682153160
430.000022039510.008891373720.000015664060.00169118916
450.000001722070.000694733640.000001330530.00013726900
470.000007530670.003038087780.000001330530.00013726900
490.000012128190.004892861270.000001330530.00013726900
510.005766003082.326171667800.001568651570.26682153160
530.000047304260.019083901100.000015664060.00169118916
550.000000125290.000050543800.000000130400.00001400136
570.000009788270.003948869970.000000099680.00000982719
590.000012661760.005108120340.000000099680.00000982719
610.006113563652.466387606900.001568651570.26682153160
630.000070627450.028493148170.000015664060.00169118916
650.000003860730.001557527820.000000099680.00000982719
670.000000638660.000257653780.000000006640.00000065489
690.000000971150.000391790930.000000006640.00000065489
710.006368853602.569378925500.001568651570.26682153160
730.000090987620.036707026100.000015664060.00169118916
750.000009788890.003949121810.000000099680.00000982719
770.000000002860.000001151530.000000000570.00000005648
790.000000008280.000003339350.000000000380.00000003545
910.006718661522.710501510400.001568651570.26682153160
930.000123556520.049846257440.000015664060.00169118916
950.000012661690.005108090760.000000099680.00000982719
970.000000008630.000003482370.000000000380.00000003545
990.000000009920.000004002950.000000000000.00000000061
1010.006843701722.760946326200.001568651570.26682153160
1030.000136555230.055090311960.000015664060.00169118916
1050.000030123800.012152809920.000000099680.00000982719
1070.000000038050.000015349190.000000000380.00000003545
1090.000000016130.000006346910.000000000000.00000000062
1390.000000861010.000347354320.000000000000.00000000003
13130.000000002000.000000807980.000000000000.00000000009
13170.000002646120.001067522500.000000000000.00000000008
16110.000000246920.000099613470.000000000000.00000000006
16160.000000012980.000005237220.000000000000.00000000061
16210.000325714650.131402667440.000000000030.00000000320
19130.000004062180.001638799210.000000000000.00000000070
19190.000176845540.071344583070.000000000100.00000003900
19250.000000560880.000226275750.000000001290.00000048009
22150.000008833910.003563853800.000000000090.00000003471
22220.000006442500.002346959670.000000001990.00000020550
22290.000008384040.003382363310.000000079890.00003214657
25170.000010514130.003316369450.000000000870.00000033260
25250.000205819790.083033627820.000000028630.00001087848
25330.001424839590.574821318140.000004869830.00184920698

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
150.151279317520.055039850800.151279317520.05503985080
170.151279317520.055039850800.151279317520.05503985080
190.151279317520.055039850800.151279317520.05503985080
210.297251523470.085386677120.029703630380.01194040104
230.006654419960.002513674520.018403636670.00789211020
250.007569141820.002859206220.018403636670.00789211020
270.008076484690.003050852500.018403636670.00789211020
290.008391769130.003169949650.018403636670.00789211020
310.435008668890.124957962600.016975169020.00753292122
330.000588345860.000260584250.003148728140.00142359789
350.000582411800.000260579130.003148728140.00142359789
370.000581646290.000260236630.003148728140.00142359789
390.000581453810.000261503130.003148728140.00142359789
410.515109041960.147967111930.015860765150.00742995915
430.001433990270.000400445150.000662870000.00030347225
450.000043723510.000018027980.000632905810.00029454211
470.000046523830.000019182600.000632905810.00029454211
490.000049461580.000020393880.000632905810.00029454211
510.567611408130.163048624500.015860765150.00742995915
530.003352278150.000962955170.000185574240.00008705182
550.000004498380.000002134000.000141913650.00006811097
570.000004493530.000002131700.000141913650.00006811097
590.000004492890.000002143720.000141913650.00006811097
610.604719723360.173708134990.015860765150.00742995915
630.005332058420.001531654890.000079495920.00003848941
650.000007537980.000002128000.000033441780.00001595630
670.000000331940.000000157470.000033329790.00001599652
690.000000338980.000000139770.000033329790.00001599652
710.632352370660.181645722340.015860765150.00742995915
730.007209754390.002071030490.000058158320.00002815842
750.000024055480.000006521080.000008341770.00000408709
770.000000046650.000000013350.000008026850.00000398157
790.000000066810.000000020270.000008026850.00000398157
910.670772182000.192681965270.015860765150.00742995915
930.010491740330.003013793950.000054843780.00002746922
950.000077784210.000021086140.000000952600.00000046673
970.000000250100.000000068220.000000594810.00000029321
990.000000035000.000000010830.000000592740.00000029402
1010.684670465830.196674302330.015860765150.00742995915
1030.011896087250.003417198170.000054843780.00002746922
1050.000111061840.000030107200.000000522790.00000025614
1070.000000513770.000000141580.000000164330.00000008101
1090.000000057780.000000015840.000000161330.00000008002
1390.000009650960.000002762420.000000000210.00000000009
13130.000000057340.000000017210.000000000240.00000000011
13170.000000370160.000000100670.000000000290.00000000009
16110.000000167030.000000054230.000000000230.00000000007
16160.000000075230.000000021080.000000001360.00000000038
16210.000004402460.000001225130.000000005480.00000000259
19130.000089571570.000026436720.000000001620.00000000068
19190.000006201320.000001843730.000000009730.00000000268
19250.000002993150.000000878720.000000129130.00000003764
22150.000001130090.000000306350.000000007140.00000000303
22220.000001013330.000000275370.000000084040.00000004051
22290.000011636220.000003351890.000005926030.00000163026
25170.000081388640.000023171290.000000122190.00000005157
25250.000040259550.000011646120.000012602340.00000530483
25330.000120870450.000035394970.000702085820.00020386772

ДробиМногочлени
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
110.333212899140.336535606440.333212899150.33653560644
130.736779951511.046359736700.085950771590.03314296132
151.330741738901.889892053600.078139297520.02917129136
171.622187938802.303797953600.078139297520.02917129136
191.790199628602.542404700600.078139297520.02917129136
210.380931429530.340889829970.333212899150.33653560644
23108.5282885400053.795284386000.035082938190.01603710670
2511.837514435007.393338621600.006033973690.00249673379
2716.451346669008.067713314100.004001871070.00192186007
292.052707095702.915212407400.004000671770.00167984100
310.399838068770.336975165900.333212899150.33653560644
331.143739066800.517966390190.035577704020.01554997138
354.675900881407.121189624400.003810004910.00141566619
3711.9697626460016.285140141000.000334872860.00012611838
39147.32611065000233.712138640000.000316033410.00011626823
410.410314613880.345804579110.333212899150.33653560644
450.115474015390.246127089120.003625220580.00135704259
476.981630797808.701593288500.000320078300.00011789993
49200.89868231000293.476048040000.000033931680.00001248529
510.416577787190.351083050640.333212899150.33653560644
531.143739066800.517966390190.035625715000.01557095557
550.345820750150.677313746320.003628293750.00135819298
570.287874600880.613590315590.000320078300.00011789993
59269.46848274000272.155548260000.000023402470.00000860974
610.420737152240.354588476560.333212899150.33653560644
631.143739066800.517966390190.035625820100.01557100151
650.601782328580.370883479490.003628005630.00135808512
670.014160284410.022162204900.000320078300.00011789993
6928.0773989610054.373924618000.000023402470.00000860974
710.423698177590.357083966820.333212899150.33653560644
731.143739066800.517966390190.035625827200.01557100461
750.054270978530.078172723120.003627979150.00135807521
770.565277964090.353054809510.000320078300.00011789993
795.015410019209.823025795700.000023402470.00000860974
910.427631096020.360398548270.333212899150.33653560644
931.143739066800.517966390190.035625827350.01557100468
950.055840370580.067563308210.003627979280.00135807526
970.029593039910.017312317960.000320078300.00011789993
99116.67208874000215.641927610000.000023402470.00000860974
1010.429003089400.361554835600.333212899150.33653560644
1031.143739066800.517966390190.035625827370.01557100468
1050.634747844300.448919545470.003627979270.00135807526
1070.159902321970.202257260090.000320078300.00011789993
1090.167995912130.358074885490.000023402470.00000860974
1392.270191247303.224078927400.000002082160.00000077835
13130.001288115350.002437709560.000000004850.00000000187
13170.295119465940.629032383180.000000000200.00000000008
16110.021652188850.033704352870.000000076290.00000003166
16160.000249231500.000483752310.000000000510.00000000021
16210.033002865130.057650617670.000000003850.00000000513
19130.363813630220.775450559050.000000004870.00000000188
19190.000911458510.001614220390.000000004590.00000000169
19251.207634907201.993597654800.000000186280.00000025101
22150.083041175460.176998112720.000000008630.00000000319
2222189.14463951000286.928674090000.000000106210.00000020835
222961.62582018300108.075864100000.000011728930.00000482399
25170.079599367750.169662071730.000000050830.00000006537
25250.654844170001.081035165400.000006428090.00000266219
25335.4470205751010.142816336000.000607082670.00082893024

Порівняння точності інтерполяції двовимірними многочленами при виборі рівномірно розташованих вузлів і вузлів, що є коренями многочлена Чебишева.

Рівномірний вибір вузлівКорені многочлена Чебишева
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
110.001569982810.273570264150.001569982810.27357026414
130.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
150.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
170.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
190.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
210.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
230.000162796950.019346784220.000162796950.01934678422
250.000162796950.019346784220.000162796950.01934678422
270.000162796950.019346784220.000162796950.01934678422
290.000162796950.019346784220.000162796950.01934678422
310.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
330.000019099610.002129536570.000017681140.00327712069
350.000015547670.001653380680.000017681130.00327712068
370.000015547670.001653380680.000017681140.00327712068
390.000015547670.001653380680.000017681140.00327712068
510.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
530.000015547670.001653380680.000017681140.00327712069
550.000000130830.000013134340.000000081360.00001508023
570.000000099420.000010001420.000000081360.00001508022
590.000000099420.000010001420.000000081360.00001508023
710.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
730.000015547670.001653380680.000017681140.00327712069
750.000000099420.000010001420.000000081360.00001508023
770.000000000570.000000057320.000000000200.00000003708
790.000000000400.000000037890.000000000200.00000003707
910.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
930.000015547670.001653380680.000017681140.00327712069
950.000000099420.000010001420.000000081360.00001508023
970.000000000400.000000037890.000000000200.00000003708
990.000000000000.000000000510.000000000000.00000000005
1010.001569783380.275229226590.001569783380.27522922658
1030.000015547670.001653380680.000017681140.00327712069
1050.000000099420.000010001420.000000081360.00001508023
1070.000000000400.000000037890.000000000200.00000003707
1090.000000000000.000000000600.000000000000.00000000005
1390.000000000000.000000000030.000000000000.00000000006
13130.000000000000.000000000090.000000000000.00000000001
13170.000000000000.000000000080.000000000000.00000000001
16110.000000000000.000000000060.000000000000.00000000001
16160.000000000000.000000000610.000000000000.00000000001
16210.000000000030.000000003200.000000000000.00000000002
19130.000000000000.000000000700.000000000000.00000000002
19190.000000000100.000000039000.000000000000.00000000003
19250.000000001290.000000480090.000000000000.00000000001
22150.000000000090.000000034710.000000000000.00000000001
22220.000000001990.000000205500.000000000000.00000000003
22290.000000079890.000032146570.000000000000.00000000002
25170.000000000870.000000332600.000000000000.00000000002
25250.000000028630.000010878480.000000000000.00000000002
25330.000004869830.001849206980.000000000000.00000000002

Рівномірний вибір вузлівКорені многочлена Чебишева
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
150.151230153680.054408942260.151230153680.05440894226
170.151230153680.054408942260.151230153680.05440894226
190.151230153680.054408942260.151230153680.05440894226
210.029666677280.011911701250.029666677280.01191170126
230.018421278280.007877871400.018421278280.00787787141
250.018421278280.007877871400.018421278280.00787787140
270.018421278280.007877871400.018421278280.00787787140
290.018421278280.007877871400.018421278280.00787787141
310.016965586020.007408026930.016498201680.00745327222
330.003144105170.001434987850.003049508620.00107565408
350.003144105170.001434987850.003049508620.00107565408
370.003144105170.001434987850.003049508620.00107565408
390.003144105170.001434987850.003049508610.00107565408
410.015866233480.007436685410.015866233480.00743668540
430.000662885920.000307371020.000543808250.00021410211
450.000630837140.000298574690.000543808250.00021410212
470.000630837140.000298574690.000543808260.00021410212
490.000630837140.000298574690.000543808250.00021410211
510.015866233480.007436685410.015866233480.00743668541
530.000181751430.000084275620.000123884470.00004824548
550.000139931970.000066229690.000094215830.00003912706
570.000139931970.000066229690.000094215830.00003912706
590.000139931970.000066229690.000094215820.00003912706
610.015866233480.007436685410.015866233480.00743668541
630.000080609340.000038822610.000062125280.00002911883
650.000032274210.000015770460.000018439240.00000692307
670.000032125830.000015815950.000018439230.00000692307
690.000032125830.000015815950.000018439240.00000692307
710.015866233480.007436685410.015866233480.00743668541
730.000057235760.000027565560.000062125280.00002911883
750.000008725760.000004232650.000003544970.00000138881
770.000008435020.000004152670.000003517220.00000138476
790.000008435020.000004152670.000003517220.00000138476
910.015866233480.007436685410.015866233480.00743668541
930.000054435400.000027321110.000062125280.00002911883
950.000000930650.000000451440.000000323880.00000015181
970.000000584850.000000285780.000000141830.00000005450
990.000000582920.000000286980.000000141830.00000005449
1010.015866233480.007436685410.015866233480.00743668541
1030.000054435400.000027321110.000062125280.00002911883
1050.000000502530.000000243760.000000323880.00000015181
1070.000000155830.000000076150.000000027710.00000001103
1090.000000152900.000000075270.000000027470.00000001110
1390.000000000210.000000000090.000000000250.00000000009
13130.000000000240.000000000110.000000000250.00000000009
13170.000000000290.000000000090.000000000260.00000000008
16110.000000000230.000000000070.000000000040.00000000001
16160.000000001360.000000000380.000000000050.00000000001
16210.000000005480.000000002590.000000000080.00000000002
19130.000000001620.000000000680.000000000050.00000000002
19190.000000009730.000000002680.000000000070.00000000002
19250.000000129130.000000037640.000000000090.00000000003
22150.000000007140.000000003030.000000000060.00000000002
22220.000000084040.000000040510.000000000080.00000000002
22290.000005926030.000001630260.000000000130.00000000004
25170.000000122190.000000051570.000000000070.00000000002
25250.000012602340.000005304830.000000000090.00000000003
25330.000702085820.000203867720.000000000110.00000000003

Рівномірний вибір вузлівКорені многочлена Чебишова
NxNyАбсолютна похибкаВідносна похибкаАбсолютна похибкаВідносна похибка
110.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
130.085865958190.033411763680.081860084470.03102013697
150.078135108870.029161382700.078135108870.02916138270
170.078135108870.029161382700.078135108870.02916138270
190.078135108870.029161382700.078135108870.02916138270
210.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
230.034696864710.015665005440.046250343730.03296984444
250.006052736710.002477490130.006536152600.00269813699
270.003990965400.001843764950.004079628460.00174740469
290.003986263440.001645537600.003984953540.00164499687
310.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
330.035226536670.015728721740.045067461900.03050704547
350.003818529920.001425141840.003194383120.00170517385
370.000339840340.000128225890.000380388850.00014196774
390.000312960040.000115144940.000380388860.00014196774
410.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
430.035245516440.015737196250.044917548630.03040556625
450.003641885410.001368678690.003200865430.00173362839
470.000337324900.000124095560.000156693950.00008364383
490.000034734800.000012788600.000022477210.00000927864
510.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
530.035237402210.015733573230.044914842520.03040373443
550.003643387230.001369243100.003200593240.00173348097
570.000337324900.000124095560.000156693960.00008364383
590.000023143650.000008514120.000005342500.00000233505
610.333068654020.323070903450.333068654020.32307090344
630.035237466680.015733602020.044914209590.03040330599
650.003643165100.001369159610.003200281200.00173331196
670.000337324900.000124095560.000156693960.00008364383
690.000023143650.000008514120.000005342500.00000233505
710.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
730.035237460020.015733599040.044914201830.03040330073
750.003643133350.001369147680.003200273140.00173330760
770.000337324900.000124095560.000156693960.00008364383
790.000023143650.000008514120.000005342500.00000233505
910.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
930.035237460770.015733599380.044914199780.03040329935
950.003643133500.001369147740.003200273450.00173330777
970.000337324900.000124095560.000156693960.00008364383
990.000023143650.000008514120.000005342480.00000233504
1010.333068654020.323070903450.333068654020.32307090345
1030.035237460740.015733599360.044914199780.03040329934
1050.003643133500.001369147740.003200273460.00173330777
1070.000337324900.000124095560.000156693960.00008364383
1090.000023143650.000008514120.000005342490.00000233505
1390.000002082160.000000778350.000004811020.00000264438
13130.000000004850.000000001870.000000007760.00000000491
13170.000000000200.000000000080.000000000040.00000000002
16110.000000076290.000000031660.000000177320.00000012684
16160.000000000510.000000000210.000000000070.00000000003
16210.000000003850.000000005130.000000000040.00000000001
19130.000000004870.000000001880.000000007760.00000000491
19190.000000004590.000000001690.000000000040.00000000002
19250.000000186280.000000251010.000000000060.00000000002
22150.000000008630.000000003190.000000000300.00000000018
22220.000000106210.000000208350.000000000070.00000000003
22290.000011728930.000004823990.000000000050.00000000002
25170.000000050830.000000065370.000000000050.00000000002
25250.000006428090.000002662190.000000000060.00000000003
25330.000607082670.000828930240.000000000080.00000000004

Література.

1. Пагіря М. М. Інтерполяція функцій ланцюговим дробом та гіллястим ланцюговим дробом спеціального виду. // Наук. вісник Ужгород. ун-ту. Сер. мат. – 1994. Вип. 1. – с. 72–79.

2. Пагіря М. М. Інтерполювання функцій ланцюговим дробом та його узагальненнями у випадку функцій багатьох змінних. // Наук. вісник Ужгород. ун-ту. Сер. мат. – 1998. Вип. 3. – с. 155–164 .

3. Пагіря М. М. Про побудову двовимірного та трьохвимірного інтерполяційних ланцюгових дробів. // Наук. вісник Ужгород. ун-ту. Сер. мат. – 1999. Вип. 4. – с. 85–89 .

4. Микеладзе Ш. Е. Численные методы математического анализа. – М.: Гостехиздат, 1953. – с. 527

5. Скоробогатько В. Я. Теория ветвящихся цепных дробей и ее применение в вычислительной математике. – М.: Наука, 1983.–312 с.

6. Бахвалов Н.С. Численные методы. – М.: Наука, 1975. – 600 с.

7. Таранов П.С. Введение в програмирование. – Харьков, Сталкер, 1996.

8. Інтерполювання функцій однієї змінної: Методична розробка. – Ужгород, УжДУ, 1998. – 35с.

9. Гаврилюк І. П., Макаров В. Л. Методи обчислень. У 2 ч. – К.: Вища школа, 1995. – Ч. 1. – 367 с.

10. Григоренко Я. М., Панкратова Н. Д. Обчислювальні методи в задачах прикладної математики. – К.: Либідь, 1995. – 280 с.


Додаток.

Інструкція користувача та

тексти програм.

Для проведення обчислювальних експериментів по інтерполюванню функцій двох змінних було складено програму, яка будує двовимірний інтерполяційний многочлен (у формі Лагранжа) і двовимірний інтерполяційний ланцюговий дріб з подальшою перевіркою на точність наближення. Проміжки інтерполювання і кількість точок розбиття проміжку по х і по у а також кількість контрольних точок розбиття по кожній змінній (для оцінки похибки) задаються в програмі. На виході програма генерує текстовий файл з максимальними абсолютними і відносними похибками наближення. Функція двох дійсних змінних, яку потрібно інтерполювати, задається безпосередньо в текстах програм в функції Func(). Константи MaxXiMaxY визначають максимальну кількість точок розбиття по відповідних змінних.

Текст програми :

{$A+,B+,D+,E+,F-,G-,I+,L+,N-,O-,P-,Q+,R+,S+,T-,V+,X+}

{$M 65520,0,655360}

Uses Crt;

Const MaxX=50;

MaxY=50;

Type MyArr=Array[0..MaxX,0..MaxY] Of Real;

Var Nx,Ny,Cx,Cy:Integer;

X:Array[0..MaxX] Of Real;

Y:Array[0..MaxY] Of Real;

B:MyArr;

Xa,Xb,Ya,Yb:Real;

D1,D2:^MyArr;

cc,cc1:Integer;

Function Func(x,y:Real):Real;

Begin

Func:=1/(x*x+y*y+x*y);

End;

Procedure DataInput;

Var i,j:Integer;

Begin

{ Write('Input Xa : '); ReadLn(Xa);

Write('Input Xb : '); ReadLn(Xb);

Write('Input Ya : '); ReadLn(Ya);

Write('Input Yb : '); ReadLn(Yb);}

Xa:=1; Xb:=2; Ya:=1; Yb:=2;

{ Write('Input Nx : '); ReadLn(Nx);

Write('Input Ny : '); ReadLn(Ny);}

nx:=cc; ny:=cc1*2-1;

{ For i:=0 To Nx Do X[i]:=(Xa+Xb)/2+(Xb-Xa)*Cos(Pi*i/Nx)/2;

For i:=0 To Ny Do Y[i]:=(Ya+Yb)/2+(Yb-Ya)*Cos(Pi*i/Ny)/2;}

For i:=0 To Nx Do X[i]:=Xa+(Xb-Xa)*i/Nx;

For i:=0 To Ny Do Y[i]:=Ya+(Yb-Ya)*i/Ny;

End;

Procedure BuildCoefTable;

Function Xij(i,j:Integer):Real;

Begin

If i>j Then Xij:=X[i]-X[j] Else Xij:=1;

End;

Function Yij(i,j:Integer):Real;

Begin

If i>j Then Yij:=Y[i]-Y[j] Else Yij:=1;

End;

Function Teta(t,s:Integer):Integer;

Begin

If s>t Then Teta:=-1 Else Teta:=0;

End;

Function Delta(k,i,j:Integer):Real;

Begin

Delta:=Xij(i,k)*Yij(j,k)/

( D1^[i,j]+

Teta(k,j)*D1^[i,k]+

Teta(k,i)*D1^[k,j]+

Teta(k,i)*Teta(k,j)*D1^[k,k]

);

End;

Var i,j,s,k,Mx:Integer;

Begin

For i:=0 To Nx Do

For j:=0 To Ny Do

Begin

D1^[i,j]:=Func(X[i],Y[j]);

End;

k:=0;

D2^:=D1^;

If Nx>Ny Then Mx:=Nx Else Mx:=Ny;

While k<Mx+1 Do

Begin

For i:=0 To Nx Do

For j:=0 To Ny Do

Begin

If i>j Then s:=i Else s:=j;

If s=k Then B[i,j]:=D2^[i,j];

End;

For i:=0 To Nx Do

For j:=0 To Ny Do

Begin

D2^[i,j]:=Delta(k,i,j);

End;

D1^:=D2^;

k:=k+1;

End;

End;

Function Drib(xx,yy:Real):Real;

Var n:Integer;

Function GetH(m,k:Integer):Real;

Begin

If m=n+1 Then GetH:=0

Else

Begin

GetH:=(xx-X[m-1])/(B[m,k]+GetH(m+1,k));

End;

End;

Function GetL(m,k:Integer):Real;

Begin

If m=n+1 Then GetL:=0

Else

GetL:=(yy-Y[m-1])/(B[k,m]+GetL(m+1,k));

End;

Function GetG(k:Integer):Real;

Begin

If k=n+1 Then GetG:=0

Else

GetG:=(xx-X[k-1])*(yy-Y[k-1])/

(B[k,k]+GetH(k+1,k)+GetL(k+1,k)+GetG(k+1));

End;

Begin

If Nx<Ny Then n:=Nx Else n:=Ny;

Drib:=B[0,0]+GetH(1,0)+GetL(1,0)+GetG(1);

End;

Function Polinom(xx,yy:Real):Real;

Var p,q,s,s1,p1,q1:Real; i,j,k:Integer;

Begin

s:=0;

For i:=0 To Nx Do

For j:=0 To Ny Do

Begin

p:=1; q:=1;

For k:=0 To Nx Do If k<>i Then p:=p*(xx-X[k])/(X[i]-X[k]);

For k:=0 To Ny Do If k<>j Then q:=q*(yy-Y[k])/(Y[j]-Y[k]);

s1:=p*q*Func(X[i],Y[j]);

s:=s+s1;

End;

Polinom:=s;

End;

Procedure GetMaxError;

Var i,j:Integer; dx,dy,MaxErr1,p1,p2,p3,VidnErr1,MaxErr2,VidnErr2:Real; F:Text;

Begin

MaxErr1:=0; VidnErr1:=0; MaxErr2:=0; VidnErr2:=0;

dx:=(Xb-Xa)/Cx; dy:=(Yb-Ya)/Cy;

For i:=0 To Cx Do

For j:=0 To Cy Do

Begin

p1:=Func(Xa+i*dx,Ya+j*dy);

p2:=Drib(Xa+i*dx,Ya+j*dy);

p3:=Polinom(Xa+i*dx,Ya+j*dy);

If Abs(p1-p3)>MaxErr1 Then

Begin

MaxErr1:=Abs(p1-p3); VidnErr1:=Abs((p1-p3)/p1);

end;

If Abs(p1-p2)>MaxErr2 Then

Begin

MaxErr2:=Abs(p1-p2); VidnErr2:=Abs((p1-p2)/p1);

End;

End;

Assign(f,'mix.txt'); Append(f);

WriteLn(f,nx:4,ny:4,MaxErr2:19:12,VidnErr2:19:12,MaxErr1:19:12,VidnErr1:19:12);

Close(f);

End;

Begin

For cc:=1 To 10 Do For cc1:=1 To 5 Do

Begin

DataInput; cx:=33; cy:=33;

WriteLn('Nx=',nx,' Ny=',ny);

New(D1); New(D2); BuildCoefTable; Dispose(D1); Dispose(D2);

GetMaxError;

End;

WriteLn('Press <ENTER>'); ReadLn;

End.


Нет нужной работы в каталоге?

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов

Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит

Бесплатные доработки и консультации

Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки

Гарантируем возврат

Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа

Техподдержка 7 дней в неделю

Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему

Строгий отбор экспертов

К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»

1 000 +
Новых работ ежедневно
computer

Требуются доработки?
Они включены в стоимость работы

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

avatar
Математика
История
Экономика
icon
159599
рейтинг
icon
3275
работ сдано
icon
1404
отзывов
avatar
Математика
Физика
История
icon
156450
рейтинг
icon
6068
работ сдано
icon
2737
отзывов
avatar
Химия
Экономика
Биология
icon
105734
рейтинг
icon
2110
работ сдано
icon
1318
отзывов
avatar
Высшая математика
Информатика
Геодезия
icon
62710
рейтинг
icon
1046
работ сдано
icon
598
отзывов
Отзывы студентов о нашей работе
63 457 оценок star star star star star
среднее 4.9 из 5
Тгу им. Г. Р. Державина
Реферат сделан досрочно, преподавателю понравилось, я тоже в восторге. Спасибо Татьяне за ...
star star star star star
РЭУ им.Плеханово
Альберт хороший исполнитель, сделал реферат очень быстро, вечером заказала, утром уже все ...
star star star star star
ФЭК
Маринаааа, спасибо вам огромное! Вы профессионал своего дела! Рекомендую всем ✌🏽😎
star star star star star

Последние размещённые задания

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

Подогнать готовую курсовую под СТО

Курсовая, не знаю

Срок сдачи к 7 дек.

только что
только что

Выполнить задания

Другое, Товароведение

Срок сдачи к 6 дек.

1 минуту назад

Архитектура и организация конфигурации памяти вычислительной системы

Лабораторная, Архитектура средств вычислительной техники

Срок сдачи к 12 дек.

1 минуту назад

Организации профилактики травматизма в спортивных секциях в общеобразовательной школе

Курсовая, профилактики травматизма, медицина

Срок сдачи к 5 дек.

2 минуты назад

краткая характеристика сбербанка анализ тарифов РКО

Отчет по практике, дистанционное банковское обслуживание

Срок сдачи к 5 дек.

2 минуты назад

Исследование методов получения случайных чисел с заданным законом распределения

Лабораторная, Моделирование, математика

Срок сдачи к 10 дек.

4 минуты назад

Проектирование заготовок, получаемых литьем в песчано-глинистые формы

Лабораторная, основы технологии машиностроения

Срок сдачи к 14 дек.

4 минуты назад

2504

Презентация, ММУ одна

Срок сдачи к 7 дек.

6 минут назад

выполнить 3 задачи

Контрольная, Сопротивление материалов

Срок сдачи к 11 дек.

6 минут назад

Вам необходимо выбрать модель медиастратегии

Другое, Медиапланирование, реклама, маркетинг

Срок сдачи к 7 дек.

7 минут назад

Ответить на задания

Решение задач, Цифровизация процессов управления, информатика, программирование

Срок сдачи к 20 дек.

7 минут назад
8 минут назад

Все на фото

Курсовая, Землеустройство

Срок сдачи к 12 дек.

9 минут назад

Разработка веб-информационной системы для автоматизации складских операций компании Hoff

Диплом, Логистические системы, логистика, информатика, программирование, теория автоматического управления

Срок сдачи к 1 мар.

10 минут назад
11 минут назад

перевод текста, выполнение упражнений

Перевод с ин. языка, Немецкий язык

Срок сдачи к 7 дек.

11 минут назад
planes planes
Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!

Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

«Всё сдал!» — безопасный онлайн-сервис с проверенными экспертами

Используя «Свежую базу РГСР», вы принимаете пользовательское соглашение
и политику обработки персональных данных
Сайт работает по московскому времени:

Вход
Регистрация или
Не нашли, что искали?

Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!

Файлы (при наличии)

    это быстро и бесплатно