User Tools

Site Tools


courses:computational_mathematics:prac5

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision
Previous revision
courses:computational_mathematics:prac5 [2022/04/16 17:44]
andrey.suchkov removed
— (current)
Line 1: Line 1:
-====== Практическая работа №5: Алгоритм Ремеза ====== 
-===== Цель работы ===== 
-Освоение и реализация алгоритма Ремеза для построения полиномов наилучшего равномерного приближения средствами GNU Octave. 
  
-===== Основные теоретические положения ===== 
-Алгоритм Ремеза (алгоритм замены Ремеза) -- это итеративный алгоритм равномерного аппроксимирования функций $ f \in C[a, b] $, основанный на теореме П. Л. Чебышёва об альтернансе. Предложен Е. Я. Ремезом в 1934 году. 
- 
-Теоретической основой алгоритма Ремеза является следующая теорема:​ 
- 
-**Теорема.** //Для того, чтобы некоторый многочлен $ P^*(x) $ степени не выше $ n $ был многочленом,​ наименее уклоняющимся от $ f \in C[a,b] $, необходимо и достаточно,​ чтобы на $ [a,b] $ нашлась по крайней мере одна система из $ n + 2 $ точек $ x_i $, $ a \leqslant x_0 < x_1 < \dots < x_{n+1} \leqslant b $, в которых разность $ f(x) - P^*(x) $:// 
-  - //​поочерёдно принимает значения разных знаков,//​ 
-  - //​достигает по модулю наибольшего на $ [a,b] $ значения.//​ 
-//​Такая система точек называется чебышёвским альтернансом.//​ 
- 
-Пусть $ E_n $ -- величина наилучшего приближения функции $ f(x) $ многочленами степени $ n $. Оценку $ E_n $ снизу даёт следующая теорема:​ 
- 
-**Теорема Валле-Пуссена.** //Если для функции $ f \in C[a,b] $ некоторый многочлен $ P(x) $ степени $ n $ обладает тем свойством,​ что разность $ f(x) - P(x) $ на некоторой системе из $ n + 2 $ упорядоченных точек $ x_i $ принимает значения с чередующимися знаками,​ то// \[E_n(f) \geqslant \min|f(x_i) - P(x_i)|.\] 
- 
-===== Постановка задачи ===== 
-С помощью алгоритма Ремеза найти многочлены наилучшего равномерного приближения 5-й и 10-й степени для функции $ f(x) = \cfrac A{x^2 + px + q} $ на отрезке $ [a, b] $. Значения $ a $, $ b $, $ A $, $ p $, $ q $ берутся из п/р №4. 
- 
-===== Порядок выполнения работы ===== 
-  - Реализовать функцию ''​f()''​ для вычисления значений в функции $ f(x) $. 
-  - Реализовать функцию ''​remez()'',​ выполняющая алгоритм Ремеза. 
-  - Построить полиномы 5-ой и 10-ой степени. Для полинома 5-ой степени построить кривые на графике и указать их вид для 1-ой, 2-ой, 3-ей, 4-ой, 6-ой и последней итерации,​ а для полинома 10-ой степени -- для 1-ой, 2-ой, 3-ей, 5-ой, 7-ой, 10-ой и последней итерации. Для сравнения полиномы выводить на графике вместе с функцией $ f(x) $. 
-  - Для каждого из полиномов заполнить таблицу ниже и сделать выводы (здесь $ \sigma $ -- уровень квазиальтернанса;​ $ R_{\max} $ -- глобальный максимум погрешности;​ $ \varepsilon $ -- точность выравнивания;​ $ i_{after} $ -- номер точки квазиальтернанса,​ за которой идёт точка максимума):​ 
- 
-^  Номер шага ​ ^  Значение $ \sigma $  ^  Значение $ R_{\max} $  ^  Значение $ \varepsilon $  ^  Значение $ i_{after} $  ^ 
-|  1           ​| ​                      ​| ​                        ​| ​                           |                          | 
-|  2           ​| ​                      ​| ​                        ​| ​                           |                          | 
-|  ...                                                                                                               ||||| 
-//​Примечание://​ коэффициенты многочлена необходимо выводить в формате ''​long g'';​ все остальные значения -- в формате ''​short g''​. 
- 
-==== Дополнительное необязательное задание ==== 
-Оценить фактическую точность выравнивания. Формально мы добиваемся исчерпывания машинной точности,​ но максимумы ищутся лишь по точкам графиков. Предлагается для каждой точки квазиальтернанса,​ за исключением совпадающих с концами отрезка (если такие есть), построить квадратичный интерполяционный многочлен с шагом графика для погрешности и найти максимум его модуля. Хорошую оценку фактической точности выравнивания будет давать отношение минимального из этих максимумов к максимальному (включая значения на концах,​ если они входят в квазиальтернанс). 
- 
-===== Содержание отчёта ===== 
-  * Цель работы. 
-  * Краткое изложение основных теоретических понятий. 
-  * Постановка задачи с кратким описанием порядка выполнения работы. 
-  * Графики интерполяционных многочленов и их вид. 
-  * Таблицы для оценки погрешности. 
-  * Общий вывод по проделанной работе. 
-  * Код программы. 
courses/computational_mathematics/prac5.1650131063.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)