H.Ə. Məmmədov, Q.Ə. Rüstəmov R. Q. Rüstəmov
Download 6.8 Mb. Pdf ko'rish
|
- Bu sahifa navigatsiya:
- FƏSİL 11 TƏCÜRBİ VERİLƏNLƏRİN EMALI. İNTERPOLYASİYA
- Şəkil 11.2
- >> x=[2.5 3.7 8.4 11.7 20 27 38]; >> y=[1.4 2.7 5.6 7.5 9.1 13.2 15.3]; >> xi=[3 6 10 25 30]; >> yi=interp1(x,y,xi)
- L_Int
- >> L_Int
- 11.2.2. Çoxhədlilərin vasitəsi ilə interpolyasiya
- İnterpolyasiya məsələsinin qoyuluşu.
- Laqranjin interpolyasiya polinomu
329
FƏSİL 11 TƏCÜRBİ VERİLƏNLƏRİN EMALI. İNTERPOLYASİYA 11.1. İlkin anlayışlar Bu fəsildə matlabın aşağıdakı bölmələrindən istifadə olunmuşdur.
Sustem İdentification Toolbox . İntepolyasiya verilmiş (məlum) y=f(x) funksiyasını y=φ(x) funksiyası ilə təqdim olunması (sadə dildə desək -əvəz olnması) deməkdir.İlkin f(x) funksiyası analitik (riyazi ifadə şəklində) və ya cədvəl və digər şəkildə verilə bilər.
İnterpolyasiya riyazi modelləşdirmənin əsasını təşkil edir.Analitik şəkildə alınmış φ(x) funksiyası obyektin və ya hadisənin riyazi modelidir. İnterpolyasiyanın əsas növləri aşağidakılardır: 1. Düyün nöqtələrində dəqiq olan.
2. Düyün nöqtələrində dəqiq olmayan (yəni təqribi olan). Axırıncı üsul aproksimasiya (yaxınlaşma) da adlanır. Şəkil 11.1, a və b-də dəqiq və dəqiq olmayan interpolyasiya göstərilmişdir.
a) b) Şəkil 11.1 Şəkildə, dairəciklər ° - koordinatları (x i , f(x i )) məlum olan düyün nöqtələridir. Birinci növ interpolyasiya üsuluna Laqranjın məşhur interpolyasiya polinomunu göstərmək olar.Dəqiq üsul aşağıdakı hallarda tətbiq olunur:
f(x) funksiyası analitik məlum, lakin istifadə üçün mürəkkəb olduqda;
cədvəl qiymətləri cox dəqiq və stabil olduqda və eyni zamanda verilənlərin sayı az olduqda. Təqribi interpolyasiya adətən approksimasiya (yaxınlaşma) adlanır. Bu üsul f(x) funksiyasını xarakterizə edən təcrübi verilənlərin sayı çox böyük olduqda 330
və onlar təsadüfi mahiyyət daşıdıqda tətbiq olunur. Təbii ki, yüzlərlə küylənmiş düyün nöqtələrindən (korrelyasiya sahəsi) keçən φ(x) fuksiyasının qurulması ağlasığmaz məsələdir. İstənilən növ interpolyasiyanın kompyüter texnologiyası aşağıdakı əsas üç etapdan ibarətdir:
Seçilmiş funksiyanın parametrlərinin (əmsallarının) təyini;
Alınmış modelin adekvatlığının (dəqiqliyinin )yoxlanılması. Xətanı aşağidakı ifadələrin köməyi ili qiymətləndirmək olar: ; 1 )] ( ) ( [( 1 2 N x x y N i i i %. 100 ) ( 1 2
i i x y (11.1) orta kvadratik meyiletmə; δ- nisbi xəta;N-təcrübi verilənlərin həcmi (sayı).
Bu fəsildə yalnız birölçülü interpolyasiya məsələsinə baxılır. Lakin Matlab çoxölçülü interpolyasiya məsələlərini də həll etməyə imkan verir. 11.2. Düyün nöqtələrində dəqiq olan interpolyasiya 11.2.1.Nöqtəvi interpolyasiya Bu halda interpolyasiya məsələsi təcrübə nəticəsində əldə oluna bilməyən (yəni cədvəldə olmayan) nöqtələrdə y funksiyasının qiymətinin hesablanmasından ibarıtdir. Мцхтялиф физики щадисялярин, техноложи просеслярин анализи апарыларкян təcürbələrin нятиъяляри y=f(x) адятян ъядвял шяклиндя эюстярилир:
x
Bu асылылыгда верилмиш дцйун нюгтяляринин сайы мящдуддур. Хятти интерполйасийада гоншу дцйцн нюгтяляри дцз хятт парчалары иля бирляшдирилирляр, bizə lazım olan нюгтяляр ися бу дцз хятлярин тянлийиня эюря мцяййян едилərək onların üzərində yerləşir (şəkil 12.2). x 2
3 x 1 n x n x y 1 y 2 y 3 y 1 n y n y
331
Şəkildə °- təcrübə nəticəsində alınmış düyün nöqtələri; -tələb olunan interpolyasiya nöqtələri. MatLAB мцщитиндя хятти интерполйасийа interp1() функсийасынын кюмяйи иля щяйата кечирилир. Бу функсийанын истифадя олунма формаларындан бири
шяклиндядир, бурада:
интерполйасийа дцйцнляри вектору;
i
истифадячи тяряфиндян верилмиш lazımı аргументлярин гиймятляри векторудур. Мясялянин interp1() функсийасынын кюмяйи иля мясялянин щялл едилмясиня мисаллар эюстяряк. Мисал 11.1. Тутаг ки, ) x ( f y функсийасынын гиймятляри ашаьыдакы ъядвял шяклиндя верилмишдир.
x
2.5 3.7 8.4 11.7 20 27
38 y
1.4 2.7 5.6 7.5
9.1 13.2 15.3
Аргументин х 3, 6, 10, 25, 30 гиймятляриндя функсийанын гиймятляринин щесабланмасы тяляб олунур. Интерполйасийа проседуру ашаьыдакы шякилдядир:
Enter клавишини басдыгдан сонра ъавабы ашаьыдакы шякилдя аларыг: yi = 1.9417 4.1191 6.5212 12.0286 13.7727 Бу ону эюстярир ки, 332
9415 . 1 ) 3 ( y ,
1191
. 4 ) 6 ( y ,
5212
. 6 ) 10 ( y ,
12.0286
) 25 ( y , 13.7727
) 30 ( y . Мисал 11.2. Тутаг ки, 2 x sin e ) x 1 ( y x функсийасы верилмишдир. i x
( 4 , , 1 , 0 i ) дцйцн нюгтяляриндя бу функсийанын гиймятляринин щесабланмасы, хятти интерполйасийадан истифадя етмякля аргументин 0,5; 1,5; 2,5; 3,5 гиймятляриндя функсийанын гиймятляринин щесабланмасы вя алынмыш нятиъялярин функсийанын аналитик гиймятляри иля мцгайися едилмяси тяляб олунур. Мясялинин щялли проседуруну ашаьыдакы кими
адлы м-файл шяклиндя формалашдыраг: x=0:4; y=(1+x).*exp(-x)+sin(pi*x/2); xi=0.5:3.5; yi=interp1(x,y,xi); yx=(1+xi).*exp(-xi)+sin(pi*xi/2); z=[xi; yi; yx]
м-файлына мцраъият едяк: >> L_Int
Enter
клавишини басдыгдан сонра ашаьыдакы ъавабы алырыг: z = 0.5000 1.5000 2.5000 3.5000 1.3679 1.0709 -0.1974 -0.3546 1.6169 1.2649 -0.4198 -0.5712 Демяли, мясялинин щяллини ашаьыдакы ъядвял шяклиндя эюстяря билярик.
Аргументин гиймятляри Интерполйасийа гиймятляри Функсийанын аналитик гиймятляри 0.5000
1.0709 1.2649
-0.4198 3.5000 -0.3546
функсийасы ) x ( интерполйасийа функсийасыны дцстур шяклиндя алмаьа имкан вермир. Бу онун нюгсан ъящятидир. 333
11.2.2. Çoxhədlilərin vasitəsi ilə interpolyasiya Bu üsul da dəqiq interpolyasiya üsullarına aid oluib bütün düyün (y i , x
i ) nöqtələrindən keçən çoxhədlini almağa imkan verir. Çoxhədlinin forması verilir əmsalları isə düyün nöqtölərində y i ordinatlarin φ(x i )=y
i bərabərliyi şərtindən alınan cəbri tənliklər sisteminin hıllindən tapılır.Xətti interpolyasiya məsələlərində çoxhədlinin sadə növü olan polinomdan istifadə olunur. Bu halda interpolyasiya məsələsi polinomial interpolyasiya adlanır. İnterpolyasiya məsələsinin qoyuluşu. Fərz edək ki, [a,b] intervalında y=f(x) funksiyası verilmişdir. Iterployasiya məsələsi elə φ(x) funksiyasının tapılmasından ibarətdir ki, bu funksiya [a, b] intervalında yerləşən interpolyasiynan {x 1 , x 2 ,..., x
n+1} düyün nöqtələrində məlum f(x) funksiyası ilə üst-üstə düşsün, yəni aşağidakı bərabərlik şərtləri ödənilsin: 1 ,..., 2 , 1 , ) ( n k y x k k
Burada y k -f(x) funksiyasının x k nöqtəsindəki məlum qiymətidir. Şəkil 11.2a-da dörd düyün nöqtəli interployasiyaya aid misal göstərilmişdir.
Şəkil 11.2a Şəkildən göründüyü kimi, düyün nöqtələri [a, b] intervalında bərabər paylanmaya da bilər. Bundan başqa y=f(x) asılılığı analitik, məsələn, y=sin(x) şəklində və ya cədvəl şəklində verilə bilər. Sadə olduğu üçun burada xətti interpolyasiya məsələsinə baxaq. Bu halda
)
) ( 1 1 x p a x k n k k şəklində qəbul olunur. Burada p k (x)-verimiş məlun funksiya, a k - axtarılan nəməlum əmsallardır. Nəməlum a k əmsalları düyün nöqtələrində ilkin y k və interployasiyaedici 334
funksiyaların bərabərliyi şərtindən tapıla bilər: . 1
2 , 1 , ) ( 1 1
j y x p a j j k n k k
Bu cəbri tənliklər sistemini açıq şəkildə aşağıdakı kimi yazmaq olar: . ) ( ...
) ( ) ( .....
.......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... , ) ( ...
) ( ) ( , ) ( ...
) ( ) ( 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1
n n n n n n n n n y x p a x p a x p a y x p a x p a x p a y x p a x p a x p a
a k əmsallarının sayının düyün nöqtələrinin sayına bərabər olması sistemin matrisinin kvadratik matris ((n+1)×(n+1) ölçülü) olmasını təmin edir.Birqiymətli həllin mövcud olması üçün bu matriin determinantı sıfırdan fərqli olmalıdır (yəni cırlaşmayam olmalıdır): . 0 ) ( )... ( ) ( ..... .......... .......... .......... .......... ) ( )... ( ) ( ) ( )... ( ) ( 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1
n n n n n x p x p x p x p x p x p x p x p x p
Əksər hallarda p k (x) funksiyalar sistemi kimi polinomlardan istifadə edirlər. Məsələn, . ) ( ,...,
) ( , ) ( , 1 ) ( 1 2 3 2 1
n x x p x x p x x p x p Bu halda interpolyasiya polinomial interpolyasiya adlanır və sistemin matrisi ). ( ... .......... .......... .......... ... ...
1 1 1 1 1 0 1 2 1 2 0 2 1 1 1 0 1
n j i j i n n n n n n x x x x x x x x x x x
Bu Vandermond determinantıdır və onun sıfra bərabər olmaması üçün x i ≠x j
çərti ödənilməlidir.Başqa sözlə, düyün nöqtələrinin absisləri müxtəlif olmalıdır. Bu zaman həllin mövcudluğu və yeganəliyi təmin olunur. Polinomun tərtibi düyün nöqtələrin sayından bir vahid kiçikdir. Burada düyün nöqtələrinin sayı n+1 olduğundan polinomun tərtibi n-dir. Belə ki, iki nöqtədən düz xətt
1 2 ) ( a x a x , üç nöqtədən isə
yeganə 335
1 2 2 3 ) ( a x a x a x parabolası keçir. İlk baxışdan belə qənaətə gəlmək olar ki, . ...
.... .......... .......... .......... .......... ...
... 1 1 1 1 1 2 0 1 1 2 2 1 1 2 2 0 2 1 1 1 1 1 1 2 0 1 1 n n n n n n n n n n y x a x a x a y x a x a x a y x a x a x a
cəbri tənliklər sistemini həll edib a k əmsallarını dəqiq tapmaq olar. Lakin təcrübi düyün nöqtələrinin sayı artdıqca sistemin matrisinin şərtləşmə ədədi (bax, §6.7.8) artır ki, bu da böyük xətaya gətirə bilər. Bu xüsusiyyət aşağıdakı qrafikdən aydın görünür.
Klassik ədəbiyyatda əsasən Laqranj və Nyutonun interpolyasiya polinomlarına geniş yer verilir. Laqranjin interpolyasiya polinomu (fransız riyaziyatçısı və mexaniki, 1793). Laqranjın təklif etdiyi interpolyasiya polinomu n tərtibli
çoxhədlidən ibarətdir:
1 ,..., 1 , 0 ), ( ) ( ) ( 1 1
k x p y x L x k n k k n
Əgər p k funkiyaları
j k j k x p j k , 0 , , 1 ) ( (11.1 * ) şərtini ödəyərsə bizə lazım olan interpolyasiya polinomunu almış olarıq. Çünki bu polinomun tərtibi n-dən böyük olmayıb düyün nöqtələrində 1 ,..., 2 , 1 , ) ( n k y x L k k n bərabərlik şərtini ödəyir. (11.1 * ) şərtini ödəyən p k (x) fuksiyasını qupmaq cətin deyil: 336
. ) )( )...( )( )...(
)( ( ) )( )...(
)( )...(
)( ( ) ( 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 n k n k k k k k k k n n k k x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x k p Və ya . )
1 1 ,..., 2 , 1
k j n j j k j k x x x x x p Download 6.8 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
ma'muriyatiga murojaat qiling