АДАПТИВНЕ КУСОЧНО-ЛІНІЙНЕ НАБЛИЖЕННЯ ВАЖКООБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ФУНКЦІЙ
DOI | https://doi.org/10.15407/pmach2018.02.060 |
Журнал | Проблеми машинобудування |
Видавець | Інститут проблем машинобудування ім. А. М. Підгорного Національної академії наук України |
ISSN | 0131-2928 (print), 2411-0779 (online) |
Випуск | Том 21, № 2, 2018 (червень) |
Сторінки | 60–67 |
Автори
Г. А. Шелудько, Інститут проблем машинобудування ім. А. М. Підгорного НАН України (61046, Україна, м. Харків, вул. Пожарського, 2/10)
С. В. Угримов, Інститут проблем машинобудування ім. А. М. Підгорного НАН України (61046, Україна, м. Харків, вул. Пожарського, 2/10), e-mail: sugrimov@ipmach.kharkov.ua, ORCID: 0000-0002-0846-4067
Анотація
Розв’язання багатьох теоретичних і прикладних задач вимагає одні функціональні залежності заміняти іншими, більш зручними для реалізації конкретної математичної задачі. При цьому інформація про характер вихідної функції може бути недостатньою, а сама функція належати до важкообчислювальних. Точність такої апроксимації залежить від застосовуваних методів, характеру вихідної функції, а також від кількості й вибору вузлів сітки. Простіше всього така апроксимація будується на рівномірній сітці вузлів, що не завжди забезпечує прийнятний результат. Метою статті є розробка ефективних адаптивних методів апроксимації функцій для задач пошуку довжин кривих й обчислення інтегралів в умовах обмеженої інформації про характер самої функції й наявності її похідних. У роботі пропонується адаптивний підхід до апроксимації широкого класу одновимірних функцій. Для апроксимації використовується кусково-лінійне наближення із простим механізмом експонентного адаптивного керування кроковим процесом зі зворотним зв’язком. Можливості такого підходу розглянуті на задачах обчислення довжини кривих і значень визначених інтегралів. Для кожного випадку докладно викладені особливості застосування розробленого підходу. Він не вимагає завдання початкового розподілу вузлів. Метод забезпечує необхідну точність в автоматичному режимі. Результат реалізується за один прохід без будь-яких попередніх перетворень. Вірогідність отриманих результатів підтверджується розв’язанням відомих тестових прикладів. Наведено дані розрахунку ряду визначених інтегралів з різним характером підінтегральної функції. Результати розрахунку запропонованим методом порівнюються з даними, отриманими звичайним методом трапецій. Установлено високу ефективність запропонованого підходу. Запропонований метод відкриває шлях до створення ефективних засобів для розв’язання задач чисельного інтегрування та диференціювання, для розв’язання інтегральних і диференціальних рівнянь і т.п.
Ключові слова: апроксимація, інтерполяція, кусково-лінійне наближення, важкообчислювана функція, індекс ефективності
Література
- Островский А. М. Решение уравнений и систем уравнений. М.: Изд-во иностр. лит., 1963. 219 с.
- Крылов А. Н. Лекции о приближенных вычислениях. М.: Гостехиздат, 1954. 98 с.
- Weiershtrass K. Über die analytische Darstellbarkeit sogenannter willkürlicher Funktionen einer reelen Veränderlichn. Sitzungsberichte der Berliner Akademie der Wissenschaften. 1885. P. 633–639.
- Mhaskar H. N., Pai D. V. Fundamentals of approximation theory. New Delhi: Narosa Publishing House, 2000. 548 p.
- Trefethen L. N. Approximation theory and approximation practice. Oxford: Oxford University, 2013. 304 p.
- Richardson F. The approximate arithmetical solution by finite differences of physical problems involving differential equations, with an application to the stresses in a masonry dam. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1911. Ser. A. Vol. 210. P. 307–357. https://doi.org/10.1098/rsta.1911.0009
- Runge C. Über empirische funktionen und die interpolation zwischen äquidistanten en ordinaten. Zeitschrift für Mathematik und Physik. 1901. Vol. 46. P. 224–243.
- Чебышев П. Л. О функциях, мало уклоняющихся от нуля при некоторых величинах переменных. Собр. соч. Т. 3. 1881. С. 108–127.
- Faber G. Über die interpolatiorische darstellung stetiger funktionen. Deutsche Mathematiker-Vereinigung Jahresbeucht. 1914. Vol. 23. P. 192–210.
- Marcinkiewicz J. Sur interpolation d`operations. Comptes rendus de l’Académie des Sci. 1939. Vol. 208. P. 1272–1273.
- Бернштейн С. Н. О многочленах ортогональных в конечном интервале. Харьков: Гос. науч.-техн. изд-во Украины, 1937. 130 с.
- Ahlberg J. H., Nilson E. N., Walsh J. L. The theory of splines and their applications. New York and London: Academic Press, 1967. 284 p.
- Попов Б. А., Теслер Г. С. Приближение функций сплайнами. Киев: Наук. думка, 1984. 600 с.
- Рвачёв В. Л., Рвачев В. А. Атомарные функции в математической физике. Математизация знаний и науч.-техн. прогресс. Киев: Наук. думка, 1975. С. 188–199.
- Рябенький В. С. Локальные формулы гладкого восполнения и гладкой интерполяции по их значениям в узлах неравномерной прямоугольной сетки. М.: Ин-т проблем математики АН СССР, 1974. 42 с. (Препринт. АН СССР. Ин-т проблем математики; 21).
- Bos L., De Marchi S., Hormann K., Klein G. On the Lebesgue constant of barycentric rational interpolation at equidistant nodes. Numerische Mathematik. 2012. Vol. 121. Iss. 3. P. 461–471. https://doi.org/10.1007/s00211-011-0442-8
- Bellman R. E. Adaptive Control Processes. A Guided Tour. Princeton Legacy Librar, 2016. 276 p.
- Бахвалов Н. С. Об алгоритмах выбора шага интегрирования. Вычисл. методы и программирование. 1966. Вып. 5. C. 3–8.
- Пукк Р. А. Алгоритм интегрирования, учитывающий степень гладкости функций. Изв. АН ЭССР. Физика. Математика. 1970. Т. 19. № 3. C. 368–370.
- Шелудько Г. А. Адаптивное интегрирование. АН Украины. Ин-т проблем машиностроения. Харьков, 1973. 12 с. Деп. ВИНИТИ 26.07.73. № 7753.
- Шелудько Г. А., Угримов С. В. Адаптивные решения некоторых задач вычислительной математики. Харьков: Ин-т проблем машиностроения АН Украины, 1997. 37 с.
- Gander W., Gautschi W. Adaptive Quadrature – Revisited. BIT Numerical Math. 2000. Vol. 40. Iss. 1. P. 84–101. https://doi.org/10.1023/A:1022318402393
- Forsythe G. E., Malcolm M. A., Moler C. B. Computer Methods for Mathematical Computations. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1977. 259 p.
- Mathews J., Fink K. Numerical Methods Using Matlab. 4nd ed. New Jersey: Prentice-Hall, 2004. 696 p.
- Шелудько Г. А., Угримов С. В. Адаптивная гибридизация. Х.: Міськдрук, 2011. 308 с.
- Гаучи У. Интеграл вероятностей и интегралы Френеля. Справ. по специальным функциям. М.: Наука, 1979. 832 с.
Надійшла до редакції 16 березня 2018 р.