CAPITOLE SPECIALE DE ANALIZA NUMERICA CURS 1 …math.ubbcluj.ro/~tcatinas/Curs_CapSpecialeAN.pdf ·...
Transcript of CAPITOLE SPECIALE DE ANALIZA NUMERICA CURS 1 …math.ubbcluj.ro/~tcatinas/Curs_CapSpecialeAN.pdf ·...
CAPITOLE SPECIALE DE ANALIZA NUMERICA
CURS 1
Bibliografie:
1. Gh. Coman, I. Chiorean, T. Catinas, Numerical Analysis. An Advanced
Course, Ed. Presa Universitara Clujeana, 2007.
2. Gh. Coman, T. Catinas, si altii, Interpolation operators, Ed. ”Casa Cartii
de Stiinta”, Cluj-Napoca, 2004.
3. T. Catinas, Interpolation of scattered data, Ed. ”Casa Cartii de Stiinta”,
Cluj-Napoca, 2007.
4. O. Agratini, P. Blaga, Gh. Coman, Lectures on wavelets, numerical
methods and statistics, Ed. ”Casa Cartii de Stiinta”, Cluj-Napoca, 2005.
5. Gh. Coman, Analiza Numerica, Ed. Libris, Cluj-Napoca, 1995.
6. O. Agratini, P. Blaga, I. Chiorean, Gh. Coman, R.T. Trimbitas, D.D.
Stancu, Analiza Numerica si Teoria Aproximarii, vol. (I,II,III), Presa Univer-
sitara Clujeana, 2001-2002;
Cap. 1. Notiuni introductive
Analiza Numerica pune la dispozitie metode computationale pentru studiul
solutiilor problemelor matematice. Vom studia metode numerice de rezolvare
a problemelor matematice si vom analiza eroarea indusa de aceste metode.
Definitia 1 Fie V si V ′ doua K-spatii liniare. O functie f : V →
V ′ se numeste transformare liniara sau operator liniar daca:
1) f(v1 + v2) = f(v1) + f(v2), ∀v1, v2 ∈ V (aditivitate)
2) f(αv) = αf(v), ∀α ∈ K, ∀v ∈ V (omogenitate).
Observatia 2 1) Aplicatia f : V → V ′ este un operator liniar
daca si numai daca
f(αv1 + βv2) = αf(v1) + βf(v2), ∀α, β ∈ K, ∀v1, v2 ∈ V.
2) Daca f este un operator liniar atunci
f(0) = 0 si f(−v) = −f(v), v ∈ V.
Definitia 3 Daca f : V → V ′ este un operator liniar atunci
Ker f = v ∈ V | f(v) = 0
este un subspatiu a lui V, numit nucleul sau spatiul nul al lui f ;
si
Im f := f(V ) = f(v) | v ∈ V
este un subspatiu a lui V ′, numit imaginea lui f.
Observatia 4 Daca K = R sau C =⇒ spatiu liniar real sau com-
plex.
Definitia 5 Daca V este un K-spatiu liniar atunci o aplicatie f :
V → K se numeste functionala ( functionala reala (sau complexa)
daca K = R (sau C)).
Definitia 6 O functionala reala nenegativa p, definita pe spatiul
liniar V, adica p : V → [0,∞], cu proprietatile:
1) p(v1 + v2) ≤ p(v1) + p(v2), ∀v1, v2 ∈ V,
2) p(αv) = |α| p(v), ∀α ∈ R si v ∈ V,
se numeste seminorma pe V. Daca, ın plus,
3) p(v) = 0 =⇒ v = 0
atunci p se numeste norma si V se numeste spatiu liniar normat.
O norma se noteaza cu ‖·‖ .
Observatia 7 d(v1, v2) = ‖v1 − v2‖ , pentru v1, v2 ∈ V, reprezinta
o distanta (metrica) ın V.
Observatia 8 Un spatiu liniar normat este un spatiu metric.
Definitia 9 Un spatiu liniar normat complet se numeste spatiu
Banach.
Definitia 10 Fie V un K-spatiu liniar. O aplicatie
〈·, ·〉 : V × V → K,
cu proprietatile:
1) 〈v1, v2〉 = 〈v2, v1〉 ,
2) 〈v1 + v2, v3〉 = 〈v1, v3〉+ 〈v2, v3〉 ,
3) 〈αv1, v2〉 = α 〈v1, v2〉 , α ∈ K
4) v 6= 0 =⇒ 〈v, v〉 > 0,
se numeste produsul scalar a lui v1 si v2.
Definitia 11 Intr-un spatiu liniar cu produs scalar norma definita
prin
‖v‖ =√
〈v, v〉,
se numeste norma indusa de produs scalar.
Definitia 12 Un spatiu liniar normat cu norma indusa de un
produs scalar se numeste spatiu pre-Hilbert.
Definitia 13 Un spatiu pre-Hilbert complet se numeste spatiu
Hilbert. Un spatiu Banach cu norma indusa de un produs scalar
este spatiu Hilbert.
Definitia 14 Fie V un spatiu liniar peste R sau C. Un operator
liniar P : V → V se numeste proiector daca
P P = P, (sau pe scurt, P2 = P).
De exemplu, operator identic I : V → V, I(v) = v si operatorul
nul 0 : V → V, 0(v) = 0 sunt proiectori.
Definitia 15 Consideram proiectorii P1, P2 : V → V . Daca
P1 P2 = P2 P1
atunci P1 si P2 sunt proiectori comutativi.
Observatii.
1) P1 P2 se noteaza si cu P1 · P2 sau P1P2.
2) P este proiector implica ca PC := I − P este proiector.
Intr-adevar,
(PC)2 = (I − P)(I − P) = I2 − P − P + P2 = I − P = PC .
3) Proiectorii P si PC sunt proiectori comutativi.
Avem
PPC = P(I − P) = PI − P2 = P − P = 0,
PCP = (I − P)P = IP − P2 = P − P = 0.
4) (PC)C = P.
5) P si Q sunt proiectori comutativi implica PQ este proiector.
Intr-adevar, (PQ)2 = PQPQ = PPQQ = P2Q2 = PQ.
7) P, Q sunt proiectori comutativi implica PC , QC sunt proiectori
comutativi.
Avem
PCQC = (I − P)(I −Q) = I2 − IQ− PI + PQ = I −Q− P + PQ,
QCPC = (I −Q)(I − P) = I2 − IP −QI + PQ = I − P −Q + PQ.
Rezulta ca PCQC = QCPC .
8) P, Q sunt proiectori comutativi implica PCQC si (PCQC)C sunt
proiectori, cu
(PCQC)C = P + Q− PQ.
Avem
(PCQC)C = I − (I − P −Q + PQ) = P + Q− PQ.
P ⊕Q = P + Q− PQ reprezinta suma booleana a lui P si Q.
1.2. Exemple de spatii de functii
1. Cp[a, b], p ∈ N spatiul functiilor f : [a, b] → R care au derivate
continue pana la ordinul p, inclusiv. Pentru p = 0 =⇒ C[a, b]−
spatiul functiilor continue pe [a, b].
2. Pm - spatiul polinoamelor de grad cel mult m. Avem Pm
⊂ C∞[a, b].
Pnm - multimea polinoamelor de n variabile si de grad global cel
mult m.
Pnm1,...,mn
- multimea polinoamelor de n variabile x1, ..., xn si de
grad cel mult mk ın raport cu variabila xk, k = 1, ..., n.
3. Lp[a, b], p ∈ R, p ≥ 1 spatiul functiilor p-Lebesgue integrabile
pe [a, b].
Norma definita prin ‖f‖ =(
∫ ba |f(x)|p dx
)1/p.
4. Fie w o functie pozitiva si integrabila pe [a, b], cu∫ ba w(x)dx <
∞. Functia w se numeste pondere.
L2w[a, b] - multimea functiilor f astfel ıncat
∫ b
aw(x)|f(x)|2dx <∞.
5. Hm[a, b], m ∈ N∗ spatiul functiilor f ∈ Cm−1[a, b] cu f(m−1)
absolut continua pe [a, b].
Orice functie f ∈ Hm[a, b] se poate reprezenta folosind formula
lui Taylor cu restul ın forma integrala:
f(x) =m−1∑
k=0
(x− a)k
k!f(k)(a) +
∫ x
a
(x−t)m−1
(m−1)!f(m)(t)dt, (1)
Pentru f, g ∈ Hm[a, b] si λ ∈ R, avem f + g, λf ∈ Hm[a, b]. Rezulta
ca Hm[a, b] este un spatiu liniar.
6. Hm,2[a, b], m ∈ N∗ spatiul functiilor f ∈ Hm[a, b] cu f(m) ∈
L2[a, b].
7. Bpq(a, c), (p, q ∈ N, p+q = m) - spatiul de tip Sard al functiilor
f : D → R, D = [a, b]× [c, d] care satisfac conditiile:
1. f(p,q) ∈ C (D) ;
2. f(m−j,j)(·, c) ∈ C [a, b] , j < q;
3. f(i,m−i)(a, ·) ∈ C [c, d] , i < p.
Daca f ∈ Bpq(a, c) atunci admite reprezentarea lui Taylor:
f(x, y) =∑
i+j<m
(x−a)i
i!(y−c)j
j! f(i,j)(a, c) + (Rmf) (x, y), (2)
cu
(Rmf) (x, y) =∑
j<q
(y−c)j
j!
∫ b
a
(x−s)m−j−1+
(m−j−1)!f(m−j,j)(s, c)ds
+∑
i<p
(x−a)i
i!
∫ d
c
(y−t)m−i−1+
(m−i−1)!f(i,m−i)(a, t)dt
+
∫∫
D
(x−s)p−1+
(p−1)!
(y−t)q−1+
(q−1)!f(p,q)(s, t)dsdt,
unde
z+ =
z, pentru z ≥ 0,0, pentru z < 0.
Observatia 16 Formula de tip Taylor (2) are loc pentru orice
domenii Ω cu proprietatea ca exista un punct (a, c) ∈ Ω astfel
ıncat domeniul [a, x]× [c, y] ⊆ Ω, pentru (x, y) ∈ Ω.
Teorema 17 (Teorema lui Peano pentru functii de o vari-
abila.) Fie L : Hm[a, b]→ R o functionala liniara care comuta cu
operatorul integrala definita, de exemplu de forma
L(f) =m−1∑
i=0
∫ b
af(i)(x)dµi(x),
unde µi sunt functii cu variatie marginita pe [a, b].
Daca Ker L = Pm−1 atunci
L(f) =
∫ b
aKm(t)f(m)(t)dt, (3)
unde
Km(t) = Lx
(
(x−t)m−1+
(m−1)!
)
.
Notatia Lx(f) indica faptul ca L se aplica lui f ın raport cu
variabila x.
Demonstratia. Cum f ∈ Hm[a, b] avem
f = Pm−1 + Rm−1,
unde
Pm−1 =m−1∑
k=0
(x− a)k
k!f(k)(a),
Rm−1(x) =
∫ b
a
(x−t)m−1+
(m−1)!f(m)(t)dt.
Deci
L(f) = L(Pm−1) + L(Rm−1).
Cum L(Pm−1) = 0 (Ker L = Pm−1), se obtine
L(f) = Lx
(
∫ b
a
(x−t)m−1+
(m−1)!f(m)(t)dt
)
.
Tinand cont de conditia din ipoteza rezulta
L(f) =
∫ b
aL
(
(·−t)m−1+
(m−1)!
)
f(m)(t)dt.
Functiile K se numesc nucleele lui Peano.
Corolar 18 Daca nucleul K nu ısi schimba semnul pe intervalul
[a, b] si f(m) este continua pe [a, b], atunci
L(f) =1
m!L(em)f(m)(ξ), a ≤ ξ ≤ b, (4)
unde ek(x) = xk.
Demonstratia. Aplicand teorema de medie formulei (3), se
obtine
L(f) = f(m)(ξ)∫ b
aKm(t)dt, cu ξ ∈ [a, b]. (5)
Considerand f = em, se obtine
∫ b
aKm(t)dt =
1
m!L(em).
Inlocuind aceasta integrala ın (5) se obtine (4).
Teorema 19 (Teorema lui Peano pentru functii de 2 vari-
abile) Fie f ∈ Bpq(a, c) si functionala liniara L data prin
L(f) =∑
i+j<m
∫∫
D
f(i,j)(x, y)dµi,j(x, y) (6)
+∑
j<q
∫ b
af(m−j,j)(x, c)dµm−j,j(x)
+∑
i<p
∫ d
cf(i,m−i)(a, y)dµi,m−i(y)dy,
unde µm,n sunt functii cu variatie marginita pe D, [a, b] si, re-
spectiv, pe [c, d]. Daca Ker L = P2m−1 atunci
L(f) =∑
j<q
∫ b
aKm−j,j(s)f
(m−j,j)(s, c)ds (7)
+∑
i<p
∫ d
cKi,m−i(t)f
(i,m−i)(a, t)dt
+∫∫
D
Kp,q(s, t)f(p,q)(s, t)dsdt,
unde
Km−j,j(s) = L
(
(x−s)m−j−1+
(m−j−1)!(y−c)j
j!
)
,
Ki,m−i(t) = L
(
(x−a)i
i!
(y−t)m−i−1+
(m−i−1)!
)
,
Kp,q(s, t) = L
(
(x−s)p−1+
(p−1)!
(y−t)q−1+
(q−1)!
)
.
Demonstratia. Avem f ∈ Bpq(a, c), deci putem considera for-
mula (2). Aplicand functionala L fiecarui membru al acestei
formule si tinand cont de ipoteza ca
L(p) = 0, ∀p ∈ P2m−1
obtinem L(f) = L(Rmf). Apoi, din (6) rezulta (7).
1.3. Polinoame ortogonale
Definitia 20 Doua elemente v1, v2 dintr-un spatiu liniar cu pro-
dus scalar V se numesc ortogonale daca
< v1, v2 >= 0.
O multime V ′ ⊂ V se numeste multime ortogonala daca
〈v1, v2〉 = 0, ∀v1, v2 ∈ V ′, v1 6= v2.
Daca, ın plus,
〈v, v〉 = 1, ∀v ∈ V ′,
atunci V ′ se numeste multime ortonormala.
Notam cu P ⊂ L2w[a, b] multimea polinoamelor ortogonale pe
[a, b], ın raport cu functia pondere w, si cu Pn ⊂ P multimea
polinoamelor ortogonale de grad n, cu coeficientii lui xn egali cu
1 (un astfel de polinom se noteaza cu pn).
Consideram sirul de polinoame ortogonale (pi)i∈N ∈ P. Avem
∫ b
aw(x)pi(x)pj(x)dx =
0, j 6= ic, j = i, c ∈ R.
Daca c = 1 rezulta (pi)i∈N este un sir de polinoame ortonormale.
Polinoamele lui Legendre. Polinomul ln dat prin
ln(x) = Cdn
dxn[(x2 − 1)n], C = const
se numeste polinomul lui Legendre de grad n, relativ la intervalul
[−1,1], iar
ln(x) =n!
(2n)!
dn
dxn[(x2 − 1)n]
este polinomul lui Legendre cu coeficientul lui xn egal cu 1.
Formula de recurenta:
ln+1(x) = xln(x)−n2
(2n− 1)(2n + 1)ln−1(x), n = 1,2, ...,
(8)
cu l0(x) = 1 si l1(x) = x.
Polinoamele lui Cebısev
Polinomul Tn ∈ Pn definit prin
Tn(x) = cos(n arccosx), x ∈ [−1,1],
se numeste polinomul lui Cebısev de speta ıntai.
Proprieta ti 21 1) Forma algebrica. Pentru x = cos θ avem
Tn(cos θ) = cosnθ =1
2(einθ + e−inθ) (9)
=1
2[(cos θ + i sin θ)n + (cos θ − i sin θ)n].
Adica
Tn(x) =1
2[(x +
√
x2 − 1)n + (x−√
x2 − 1)n]. (10)
2) Tn(x) = 12n−1Tn(x).
Din (10) se obtine
limx→∞
Tn(x)
xn=
1
2lim
x→∞
1 +
√
1−1
x2
n
+
1−
√
1−1
x2
n
= 2n−1.
Coeficientul lui xn ın Tn este 2n−1. Rezulta ca
Tn =1
2n−1Tn.
3) Proprietatea de ortogonalitate.
Avem
∫ π
0cosmθ cosnθdθ =
0, m 6= n,π2, m = n 6= 0,π, m = n = 0,
si considerand cos θ = x rezulta ca
∫ 1
−1
1√
1− x2Tm(x)Tn(x)dx =
0, m 6= n,c 6= 0, m = n.
Deci (Tn)n∈N sunt polinoame ortogonale pe [−1,1], ın raport cu
ponderea w(x) = 1/√
1− x2.
4) Radacinile polinomului Tn sunt
xk = cos2k − 1
2nπ, k = 1, ..., n,
reale, distincte si din (−1,1).
5) Relatia de recurenta. Identitatea
cos[(n + 1)θ] + cos[(n− 1)θ] = 2cos θ cosnθ (11)
conduce la
Tn+1(x) = 2xTn(x)− Tn−1(x), x ∈ [−1,1],
cu T0(x) = 1 si T1(x) = x.
CURS 2
Polinomul Qn ∈ Pn definit prin
Qn(x) =sin((n + 1)arccosx)
√
1− x2, x ∈ [−1,1]
se numeste polinomul lui Cebısev de speta a doua.
Are loc relatia:
Qn(x) =1
n + 1T ′n+1(x), x ∈ [−1,1].
Avem Tn+1(x) = 12nTn+1(x). Rezulta ca
Qn =1
2nQn.
Avem∫ 1
−1
√
1− x2QmQndx =
0, m 6= n,π2, m = n,
adica, (Qn)n∈N este un sir ortogonal pe [−1,1], ın raport cu
ponderea w(x) =√
1− x2.
Din
sin(n + 2)θ + sinnθ = 2cos θ sin(n + 1)θ, (12)
se obtine formula de recurenta
Qn+1(x) = 2xQn(x)−Qn−1(x), n = 1,2, ...,
cu Q0(x) = 1 si Q1(x) = 2x.
2. Operatori de interpolare pe un domeniu rectangular
2.1. Operatori de interpolare polinomiali
O problema de aproximare are 3 elemente: a) o functie data f
dintr-o multime B; b) o multime A ⊂ B care contine functiile g
care aproximeaza functia data f ; c) informatii relative la metoda
de alegere a functiilor g din A.
B este o multime de functii reale de n variabile, definite pe o
multime Ωn ⊂ Rn.
Consideram A=P. Fie B un spatiu liniar de functii reale definite
pe [a, b] ⊂ R, A ⊂ B, si o multime de functionale liniare
Λ = λi | λi : B → R, i = 1, ..., N.
P : B → A este operatorul de interpolare corespunzator lui Λ,
daca pentru f ∈ B avem
λi(Pf) = λi(f), i = 1, ..., N.
Pf−polinomul de interpolare. Formula de interpolare:
f = Pf + RPf,
unde RPf noteaza termenul rest.
Fie nodurile de interpolare xi ∈ [a, b, ], i = 0, ..., m.
• Functionale de tip Lagrange (ΛL):
ΛL = λi | λi(f) = f(xi), i = 0, ..., m;
• Functionale de tip Hermite (ΛH):
ΛH = λij | λij(f) = f(j)(xi), j = 0, ..., ri; i = 0, ..., m,
cu ri ∈ N, i = 0, ..., m;
• Functionale de tip Birkhoff (ΛB):
ΛB = λij | λij(f) = f(j)(xi), j ∈ Ii, i = 0, ..., m,
cu
Ii ⊂ 0,1, ..., ri astfel ıncat ri ∈ Ii, i = 0, ..., m.
Proprietati comune:
1. Lm, Hn, Bk sunt operatori de interpolare.
2. Fiecare operator Lm, Hn, Bk are gradul de exactitate egal cu
gradul polinomului de interpolare, adica
dex(Lm) = m, dex(Hn) = n, dex(Bk) = k.
3. Toti operatorii Lm, Hn, Bk si operatorii rest corespunzatori
sunt proiectori.
2.2. Operatori de interpolare pe un domeniu rectangular
O solutie a unei probleme de aproximare multidimensionala de-
pinde de forma lui Ωn.
Consideram Ωn ⊂ Rn un domeniu rectangular: Ωn =n∏
i=1[ai, bi] ,
ai, bi ∈ R, ai < bi, i = 1, ..., n.
Fie B o multime de functii reale definite pe Ωn ⊂ Rn si f ∈ B o
functie data.
Consideram operatorii Pi, Pi : B → Ai, care interpoleaza f ın ra-
port cu xi, i = 1, ..., n. Notam cu Ri operatorii rest corespunzatori
lui Pi, i = 1, ..., n.
Pi, i = 1, ..., n sunt proiectori. Fie P multimea proiectorilor
P1, . . . , Pn si a tuturor proiectorilor generati de produsul tensorial
si suma booleana.
Pentru P, Q ∈ P =⇒ produsul tensorial: PQ = P · Q; si suma
booleana: P ⊕Q = P + Q− PQ.
Se defineste pe P relatia de ordine partiala ”≤”: P ≤ Q daca
PQ = P, ∀P, Q ∈ P.
Daca produsul este comutativ atunci (P, ≤) este latice cu P =
P1...Pn elementul minimal si S = P1⊕ ...⊕Pn elementul maximal.
Formula de aproximare minimala:
f = Pf + RPf
si formula de aproximare maximala:
f = Sf + RSf,
cu RP = R1 ⊕ ... ⊕ Rn si RS = R1...Rn - operatorii rest core-
spunzatori.
Formula de aproximare minimala este discreta si formula de
aproximare maximala este transfinita (blending).
Avem urmatoarele descompuneri ale operatorului identic I:
I = P1...Pn + R1 ⊕ ...⊕Rn,
I = P1 ⊕ ...⊕ Pn + R1...Rn.
Daca ri sunt ordine de aproximare ale lui Pi, i = 1, ..., n, (notatie
ri = ord(Pi)), atunci
ord(P) = min r1, ..., rn ,
ord(S) = r1 + ... + rn.
Rezulta ord(P) < ord(Q) < ord(S), ∀Q ∈ P.
Propozitia 22 Daca Q ∈ P astfel ıncat
Q = (P1...Pi1)⊕ (Pi1+1...Pi2)⊕ ...⊕ (Piν−1+1...Piν),
atunci operatorul rest corespunzator este
RQ = (R1⊕ ...⊕Ri1)(Ri1+1⊕ ...⊕Ri2)...(Riν−1+1⊕ ...⊕Riν), (13)
unde R1, ..., Riν sunt operatorii rest corespunzatori operatorilor
P1, ..., Piν .
Demonstratia. Notam cu Q1 = P1...Pi1, Q2 = Pi1+1...Pi2, ...,Qν = Piν−1+1...Piν . Avem
I = Q1 + RQ1,
...
I = Qν + RQν ,
unde
RQ1= R1 ⊕ ...⊕Ri1,
...
RQν = Riν−1+1 ⊕ ...⊕Riν .
Avem Q = Q1 ⊕ ... ⊕ Qν si I = Q + RQ cu RQ = RQ1... RQν .
Inlocuind RQ1, ..., RQν obtinem (13).
Observatia 23 Se observa ca restul RQ corespunzator opera-
torului Q se obtine ınlocuind fiecare operator Pi cu Ri, ın Q, si
ınlocuind produsul cu suma booleana si invers.
Exemple de operatori de interpolare pe patrat
Exemplul 24 Consideram patratul D1 = [0, h]2, h > 0, si f :
D1 → R. Cautam polinomul P ∈ P22 care interpoleaza f pe
varfurile Vi, i = 1, ...,4 ale patratului, adica,
P(Vi) = f(Vi), i = 1, ...,4. (14)
Sunt 4 conditii pentru aflarea polinomului de gradul 2 cu 4
parametrii,
P(x, y) = Axy + Bx + Cy + D, A, B, C, D ∈ R. (15)
Se obtine sistemul
D = f(0,0)Bh + D = f(h,0)Ch + D = f(0, h)
Ah2 + Bh + Ch + D = f(h, h),
care are solutie unica. Se obtine polinomul
P(x, y, z) =(h−x)(h−y)h2 f(0,0) + (h−x)y
h2 f(0, h) (16)
+ x(h−y)h2 f(h,0) + xy
h2f(h, h).
Fixand variabila x, resp. y si aplicand lui f operatorul de inter-
polare Lagrange Ly (ın raport cu y) si Lx (ın raport cu x) pentru
nodurile 0 si h se obtin
(Lyf)(x, y) = h−yh f(x,0) + y
hf(x, h),
(Lxf)(x, y) = h−xh (0, y) + x
hf(h, y),
cu
(LxLyf)(x, y) = (h−x)(h−y)h2 f(0,0)+x(h−y)
h2 f(h,0)+(h−x)yh2 f(0, h)+xy
h2f(h, h),
care este egal cu polinomul (16). Formula de interpolare este
f(x, y) = (Pf)(x, y) + (RPf)(x, y), (17)
cu P = LxLy si
(RPf)(x, y) = (Rx ⊕Ryf)(x, y),
unde Rx si Ry noteaza resturile din formulele de interpolare:
f(x, y) = (Lxf)(x, y) + (Rxf)(x, y),
f(x, y) = (Lyf)(x, y) + (Ryf)(x, y).
Daca f ∈ C1,0(D1) si f(1,0) este derivabila pe (0, h) ın raport cu
x atunci exista ξ ∈ (0, h) astfel ıncat
(Rxf)(x, y) = x(x−h)2! f(2,0)(ξ, y).
Daca f ∈ C0,1(D1) si f(0,1)este derivabila pe (0, h) ın raport cu
y atunci exista η ∈ (0, h) astfel ıncat
(Ryf)(x, y) = y(y−h)2! f(0,2)(x, η).
Obtinem
(RPf)(x, y) = (Rxf)(x, y) + (Ryf)(x, y)− (RxRyf)(x, y)
= x(x−h)2! f(2,0)(ξ, y) + y(y−h)
2! f(0,2)(x, η)− xy(x−h)(y−h)4 f(2,2)(ξ1, η1).
Daca f ∈ C2,2(D1) atunci
|(RPf)(x, y)| ≤ x(h−x)2! M20f + y(h−y)
2! M02f + xy(x−h)(y−h)4 M22f,
unde Mpqf = maxD1
∣
∣
∣f(p,q)(x, y)∣
∣
∣ si
‖RPf‖ ≤ h2
8
[
‖f(2,0)‖+ ‖f(0,2)‖+ h2
8 ‖f(2,2)‖
]
,
unde ‖·‖ este norma uniforma.
CURS 3
Exemple de operatori de interpolare pe patrat (continuare)
Consideram patratul D1 = [0, h]2, h > 0, si f : D1 → R. Polinomul
(Pf)(x, y) = (LxLyf)(x, y)
= (h−x)(h−y)h2 f(0,0) + x(h−y)
h2 f(h,0) + (h−x)yh2 f(0, h) + xy
h2f(h, h),
interpoleaza f pe varfurile Vi, i = 1, ...,4 ale patratului, adica,
P(Vi) = f(Vi), i = 1, ...,4.
Formula de interpolare este
f(x, y) = (Pf)(x, y) + (RPf)(x, y), (18)
cu
(RPf)(x, y) = (Rx ⊕Ryf)(x, y).
Aplicam teorema lui Peano pentru a obtine o noua forma a restu-
lui din (18).
Teorema 25 Daca f ∈ B1,1(0,0) atunci
(RPf)(x, y) =
∫ h
0K20(x, y; s)f(2,0)(s,0)ds +
∫ h
0K02(x, y; t)f(0,2)(0, t)dt
(19)
+∫∫
D1
K11(x, y; s, t)f(1,1)(s, t)dsdt,
cu
K20(x, y; s) = (x− s)+ −xh(h− s),
K02(x, y; t) = (y − t)+ −yh(h− t),
K11(x, y; s, t) = (x− s)0+(y − t)0+ −xyh2 .
Daca f ∈ B1,1(0,0) atunci
|(RPf)(x, y)| ≤h∫ h
0
∣
∣
∣f(2,0)(s,0)∣
∣
∣ds + h∫ h
0
∣
∣
∣f(0,2)(0, t)∣
∣
∣dt (20)
+∫∫
D1
∣
∣
∣f(1,1)(s, t)∣
∣
∣dsdt,
Demonstratia. Fie eij(x, y) = xiyj, i, j ∈ N. Avem
(Pe00)(x, y) = (h−x)(h−y)h2 + x(h−y)
h2 + (h−x)yh2 + xy
h2
= h2−hx−hy+xh−xy+hy−xy+xyh2 = 1 = e00(x, y),
(Pe10)(x, y) = x(h−y)h2 h + xy
h2h
= xh−xy+xyh = x = e10(x, y),
(Pe01)(x, y) = (h−x)yh2 h + xy
h2h
= hy−xy+xyh = y = e01(x, y),
si
(Pe20)(x, y) = x(h−y)h2 h2 + xy
h2h2 = xh 6= e20(x, y).
Rezulta ca
Pf = f, ∀f ∈ P21 ⇔ dex(P) = 1⇔ Ker(RP ) = P
21.
Deci m = 2 si consideram p = q = 1. Aplicand teorema lui Peano
se obtine (19), cu
K20(x, y; s) = RP
[
(x− s)+]
= (x− s)+ −x(h−y)
h2 (h− s)+ −xyh2(h− s)+
= (x− s)+ −xh−xy+xy
h2 (h− s) = (x− s)+ −x
h(h− s)
K02(x, y; t) = RP
[
(y − t)+]
= (y − t)+ −(h−x)y
h2 (h− t)+ −xyh2(h− t)+
= (y − t)+ −yh(h− t)
K11(x, y; s, t) = RP
[
(x− s)0+(y − t)0+
]
= (x− s)0+(y − t)0+ −xyh2(h− s)0+(h− t)0+
= (x− s)0+(y − t)0+ −xyh2.
Avem
K20(x, y; s) =
x− s− xh(h− s) = s(x−h)
h ≤ 0, s ≤ x,
−x(h−s)h ≤ 0, s > x,
K02(x, y; t) =
y − t− yh(h− t) = t(y−h)
h ≤ 0, t ≤ y,
−y(h−t)h ≤ 0, t > y,
si
K11(x, y; s, t) =
(x− s)0(y − t)0 − xyh2 = 1− xy
h2 ≥ 0, s ≤ x si t ≤ y,
−xyh2 ≤ 0, altfel.
.
Avem K20(x, y; s) ≤ 0, s ∈ [0, h] si K ′20(x, y; s) = x−hh ≤ 0, s ∈
[0, x) si K ′20(x, y; s) = xh ≥ 0, s ∈ [x, h].
Minimul lui K20(x, y; s) este ın s = x, deci avem |K20(x, y; s)| ≤
|K20(x, y; x)| = xh−xh ≤ x.
Se observa ca K02(x, y; t) = K20(y, x; t), de unde rezulta
|K02(x, y; t)| ≤ y.
Avem urmatoarea estimare
|K11(x, y; s, t)| ≤∣
∣
∣1− xyh2
∣
∣
∣ ≤ 1.
Are loc
|(RPf)(x, y)| ≤x∫ h
0
∣
∣
∣f(2,0)(s,0)∣
∣
∣ds + y∫ h
0
∣
∣
∣f(0,2)(0, t)∣
∣
∣dt (21)
+
∫∫
D1
∣
∣
∣f(1,1)(s, t)∣
∣
∣dsdt,
si cum max0≤x≤h
x = h si max0≤y≤h
y = h se obtine (20).
CURS 4
Exemple de operatori de interpolare pe patrat (continuare)
Consideram patratul D1 = [0, h]2, h > 0, si f : D1 → R.
Problema de interpolare pe laturile lui D1 se rezolva folosind
operatorii suma booleana:
(Lx ⊕ Lyf)(x, y) = Lxf + Lyf − LxLyf
= h−xh f(0, y) + x
hf(h, y) + h−yh f(x,0) + y
hf(x, h)
− x(h−y)h2 f(h,0)− (h−x)y
h2 f(0, h)− xyh2f(h, h)− (h−x)(h−y)
h2 f(0, 0).
Se verifica conditiile de interpolare:
(Lx ⊕ Lyf)(x,0) = f(x,0)
(Lx ⊕ Lyf)(0, y) = f(0, y)
(Lx ⊕ Lyf)(x, h) = f(x, h)
(Lx ⊕ Lyf)(h, y) = f(h, y), cu x, y ∈ [0, h].
Formula de interpolare este
f(x, y) = (Lx ⊕ Lyf)(x, y) + (RSf)(x, y), (22)
unde
(RSf)(x, y) = (RxRyf)(x, y, z).
Daca f ∈ C1,0[0, h] si f(1,0) este derivabila pe (0, h) atunci exista
ξ ∈ (0, h) a.ı.
(Rxf)(x, y) = x(x−h)2! f(2,0)(ξ, y).
Daca f ∈ C0,1[0, h] si f(0,1) este derivabila pe (0, h) atunci exista
η ∈ (0, h) a.ı.
(Ryf)(x, y) = y(y−h)2! f(0,2)(x, η).
Prin urmare,
(RSf)(x, y, z) = xy(x−h)(y−h)4 f(2,2)(ξ, η).
Daca f ∈ C2,2(D1) atunci
|(RSf)(x, y, z)| ≤ xy(h−x)(h−y)4 M22f,
unde Mpqf = maxD1
∣
∣
∣f(p,q)(x, y)∣
∣
∣ iar ın plus
‖RSf‖ ≤ h4
64
∥
∥
∥f(2,2)∥
∥
∥.
Teorema 26 Daca f ∈ B1,2(0,0) atunci
(RSf)(x, y) =
∫ h
0K30(x, y; s)f(3,0)(s,0)ds (23)
+
∫ h
0K21(x, y; s)f(2,1)(s,0)ds +
∫ h
0K03(x, y; t)f(0,3)(0, t)dt
+
∫∫
D1
K12(x, y; s, t)f(1,2)(s, t)dsdt,
unde
K30(x, y; s) = 0,
K21(x, y; s) = 0,
K03(x, y; t) = 0,
K12(x, y; s, t) = (x− s)0+(y − t)+ −xh(y − t)+ −
yh(x− s)0+(h− t) + xy
h2(h− t).
Daca f ∈ B1,2(0,0) atunci
‖RSf‖ ≤ h3∥
∥
∥f(1,2)∥
∥
∥. (24)
Demonstratia. Avem (Lx ⊕ Ly)f = f ∀f ∈ P22 si consideram
p = 1, q = 2 (m = 3). Aplicand teorema lui Peano obtinem (23),
cu
K30(x, y; s) = RS
[
(x−s)2+2
]
=(x−s)2+
2 − xh
(h−s)2+2 − h−y
h
(x−s)2+2
− yh
(x−s)2+2 + x(h−y)
h2
(h−s)2+2 + xy
h2
(h−s)2+2
=(x−s)2+
2 − xh
(h−s)2+2 −
(x−s)2+2 + y
h
(x−s)2+2 − y
h
(x−s)2+2
+ xhh2
(h−s)2+2 − xy
h2
(h−s)2+2 + xy
h2
(h−s)2+2 = 0
K21(x, y; s) = RS
[
y(x− s)+]
= 0
K03(x, y; t) = RS
[
(y−t)2+2
]
= 0
K12(x, y; s, t) = RS
[
(x− s)0+(y − t)+]
= (x− s)0+(y − t)+ −xh(y − t)+ −
yh(x− s)0+(h− t) + xy
h2(h− t).
Avem
K12(x, y; s, t) = (y − t)+[(x− s)0+ −xh] + (h− t)[xy
h2 −yh(x− s)0+]
≤ (y − t)+h−x
h + (h− t)xyh2
si
|K12(x, y; s, t)| ≤ |(y − t)+h−x
h + (h− t)xyh2 |.
Notam ϕ(t) = (y−t)+h−x
h +(h−t)xyh2 si obtinem ϕ(t) ≥ 0, t ∈ [0, h]
si ϕ′(t) = −(y − t)0+h−x
h − xyh2 ≤ 0, t ∈ [0, h]. Maximul lui ϕ este ın
t = 0, deci
|K12(x, y; s, t)| ≤ ϕ(0) ≤ yh−xh + xy
h .
Se obtine
|(RSf)(x, y)| ≤ y∫∫
D1
∣
∣
∣f(1,2)(s, t)∣
∣
∣ dsdt, (25)
si cum max(x,y)∈D1
y = h rezulta (24).
Ca o extensie a problemei de interpolare se considera urmatoarea
problema de cele mai mici patrate: pentru o functie data
f : D1 → R sa se gaseasca polinomul P ∈ P21 a.ı.
4∑
i=1[P(Vi)− f(Vi)]
2 → min,
unde Vi, i = 1, ...,4 sunt varfurile patratului D1. Considerand
P(x, y, z) = Ax + By + C
problema se reduce la minimizarea functiei
S(A, B, C) =4∑
i=1[P(Vi)− f(Vi)]
2.
Obtinem sistemul:
∂S∂A := 2h[2Ah + Bh + 2C − f(h,0)− f(h, h)] = 0∂S∂B := 2h[Ah + 2Bh + 2C − f(0, h)− f(h, h)] = 0∂S∂C := 2[2Ah + 2Bh + 4C − f(0, 0)− f(0, h)− f(h,0)− f(h, h)] = 0
cu solutiile:
A = 12h[f(h, h) + f(h,0)− f(0, h)− f(0,0)],
B = 12h[f(h, h)− f(h,0) + f(0, h)− f(0,0),
C = 14[−f(h, h) + f(h,0) + f(0, h) + 3f(0,0).
Astfel, polinomul care rezolva problema de cele mai mici patrate
este
P(x, y) =2x+2y−h4h f(h, h) + 2x−2y+h
4h f(h,0)
+ −2x+2y+h4h f(0, h) + −2x−2y+3h
4h f(0,0).
Exemple de operatori de interpolare pe cub
Consideram cubul D2 = [0, h]3, h > 0, si f : D2 → R. Trebuie
determinat un polinom P ∈ P33 care interpoleaza f pe varfurile
Vi, i = 1, ...,8 adica
P(Vi) = f(Vi), i = 1, ...,8. (26)
Sunt opt conditii, deci cautam un polinom de grad trei
P(x, y, z) = Axyz + Bxy + Cyz + Dxz + Ex + Fy + Gz + H. (27)
Rezolvand sistemul (26) obtinem
P(x, y, z) =(h−x)(h−y)(h−z)h3 f(0,0,0) + (h−x)y(h−z)
h3 f(0, h,0) (28)
+ x(h−y)(h−z)h3 f(h,0,0) + (h−x)(h−y)z
h3 f(0,0, h) + xy(h−z)h3 f(h, h,0)
+ x(h−y)zh3 f(h,0, h) + (h−x)yz
h3 f(0, h, h) + xyzh3 f(h, h, h).
Fixand variabilele x si y, x si z, resp. y si z si aplicand pentru f
operatorul Lagrange Lz1 (ın raport cu z), L
y1 (ın raport cu y), si
Lx1 (ın raport cu x) pentru nodurile 0 si h obtinem
(Lz1f)(x, y, z) = h−z
h f(x, y,0) + zhf(x, y, h),
(Ly1f)(x, y, z) = h−y
h f(x,0, z) + yhf(x, h, z),
(Lx1f)(x, y, z) = h−x
h f(0, y, z) + xhf(h, y, z).
Avem (Lx1L
y1Lz
1f)(x, y, z) = P(x, y, z).
Lx1L
y1Lz
1f interpoleaza functia f pe nodurile cubului D2. Formula
de interpolare este
f(x, y, z) = (Lx1L
y1Lz
1f)(x, y, z) + (RPf)(x, y, z),
unde
(RPf)(x, y, z) = (Rx1 ⊕R
y1 ⊕Rz
1f)(x, y, z),
si Rx1, R
y1,R
z1 sunt operatorii rest.
Daca f ∈ C1,0,0(D2) si f(1,0,0) este derivabila pe (0, h) ın raport
cu x atunci exista ξ ∈ (0, h) astfel ıncat
(Rx1f)(x, y, z) = x(x−h)
2! f(2,0,0)(ξ, y, z).
Daca f ∈ C0,1,0(D2) si f(0,1,0) este derivabila pe (0, h) ın raport
cu y atunci exista η ∈ (0, h) astfel ıncat
(Ry1f)(x, y, z) = y(y−h)
2! f(0,2,0)(x, η, z).
Daca f ∈ C0,0,1(D2) si f(0,0,1) este derivabila pe (0, h) ın raport
cu z atunci exista δ ∈ (0, h) astfel ıncat
(Rz1f)(x, y, z) = z(z−h)
2! f(0,0,2)(x, y, δ).
Se ınlocuiesc Rx1, R
y1 si Rz
1 ın (RPf)(x, y, z) = (Rx1⊕R
y1⊕Rz
1f)(x, y, z)
(Rx1 ⊕R
y1 ⊕Rz
1f)(x, y, z) = x(x−h)2! f(2,0,0)(ξ, y, z) + y(y−h)
2! f(0,2,0)(x, η, z)
+ z(z−h)2! f(0,0,2)(x, y, δ)− xy(x−h)(y−h)
4 f(2,2,0)(ξ1, η1, z)
− xz(x−h)(z−h)4 f(2,0,2)(ξ2, y, δ1)−
yz(y−h)(z−h)4 f(0,2,2)(x,
+ xyz(x−h)(y−h)(z−h)8 f(2,2,2)(ξ3, η3, δ3), cu ξ, η, δ, ξi, ηi, δ
Daca f ∈ C2,2,2(D2) atunci
|(RPf)(x, y, z)| ≤x(h−x)2! M200f + y(h−y)
2! M020f + z(h−z)2! M002f
+ xy(h−x)(h−y)4 M220f + xz(h−x)(h−z)
4 M202f
+ yz(h−y)(h−z)4 M022f + xyz(h−x)(h−y)(h−z)
8 M222f,
unde Mpqrf = maxD2
∣
∣
∣f(p,q,r)(x, y, z)∣
∣
∣. Mai mult,
|(RPf)(x, y, z)| ≤h2
8 M200f + h2
8 M020f + h2
8 M002f + h4
64M220f + h4
64M202f
+ h4
64M022f + h6
512M222f.
Observatia 27 Problema de interpolare pe laturile cubului este
rezolvata de Lx1 ⊕ L
y1 ⊕ Lz
1f .
Problema celor mai mici patrate: pentru o functie data f :
D2 → R sa se gaseasca polinomul P ∈ P31 a.ı.
8∑
i=1[P(Vi)− f(Vi)]
2 → min .
Se considera
P(x, y, z) = Ax + By + Cz + D
care se gaseste prin minimizarea functiei
S(A, B, C, D) =8∑
i=1[P(Vi)− f(Vi)]
2.
Se rezolva sistemul:
∂S∂A = 0∂S∂B = 0∂S∂C = 0∂S∂D = 0.
CURS 5
3. Operatori de interpolare pe un simplex
3.1. Exemple de operatori de interpolare pe triunghi
Orice triunghi se transforma printr-o transformare afina ın tri-
unghiul standard:
Th = (x, y) ∈ R2 : x ≥ 0, y ≥ 0, x + y ≤ h, h ∈ R+. (29)
Fie f : Th → R si consideram operatorul Lagrange P1, ın raport
cu x, corespunzator nodurilor 0 si h− y, cu y fixat:
(P1f)(x, y) = x+y−hy−h f(0, y) + x
h−yf(h− y, y).
Similar consideram operatorul Lagrange P2, corespunzator nodurilor
0 si h−x, cu x fixat, si resp. P3, corespunzator nodurilor (x+y,0)
si (0, x + y):
(P2f)(x, y) = x+y−hx−h f(x,0) + y
h−xf(x, h− x),
(P3f)(x, y) = xx+yf(x + y,0) + y
x+yf(0, x + y).
Avem
(Pf)(x, y) := (P1P2P3f)(x, y) = h−x−yh f(0,0)+x
hf(h,0)+yhf(0, h),
polinom ce interpoleaza f pe varfurile triunghiului Th:
(Pf)(0, 0) = f(0,0)
(Pf)(0, h) = f(0, h)
(Pf)(h, 0) = f(h,0).
Formula de interpolare:
f = P1P2P3f + RPf,
unde RPf noteaza restul.
Teorema 28 Daca f ∈ B1,1(0,0) atunci
(RPf)(x, y) =
h∫
0
K20(x, y; s)f(2,0)(s,0)ds +
h∫
0
K02(x, y; t)f(0,2)(0, t)dt
(30)
+∫∫
Th
K11(s, t)f(1,1)(s, t)dsdt,
cu
K20(x, y; s) = (x− s)+ −xh(h− s), (31)
K02(x, y; t) = (y − t)+ −yh(h− t),
K11(x, y; s, t) = (x− s)0+(y − t)0+,
si mai mult, daca f(2,0)(·,0), f(0,2)(0, ·) ∈ C[0, h] si f(1,1) ∈ C(Th)
atunci
(RPf)(x, y) =x(x−h)2 f(2,0)(ξ,0)ds + y(y−h)
2 f(0,2)(0, η) (32)
+ xyf(1,1)(ξ1, η1),
unde ξ, η ∈ [0, h] si (ξ1, η1) ∈ Th.
Demonstratia. Avem
(Pe00)(x, y) = h−x−yh + x
h + yh = 1 = e00(x, y)
(Pe10)(x, y) = xhh = x = e10(x, y)
(Pe01)(x, y) = yhh = e01(x, y)
(Pe20)(x, y) = xhh2 = xh 6= e20(x, y),
deci Pf = f, ∀f ∈ P21, de unde Ker(RP ) = P2
1 ⇒ m = 2 si
consideram p = q = 1. Aplicand teorema lui Peano se obtine
(30), cu
K20(x, y; s) = R1
[
(x− s)+]
= (x− s)+ −xh(h− s),
K02(x, y; t) = R1
[
(y − t)+]
= (y − t)+ −yh(h− t),
K11(x, y; s, t) = R1
[
(x− s)0+(y − t)0+
]
= (x− s)0+(y − t)0+,
Avem
K20(x, y; s) =
sh(x− h) ≤ 0, s ≤ x,−x
h(h− s) ≤ 0, s > x,
si similar K02(x, y; t) ≤ 0, t ∈ [0, h]. Pentru K11 avem
K11(x, y; s, t) =
1, s ≤ x si t ≤ y,0, alfel.
Se observa ca K20(x, y; ·), K02(x, y; ·), K11(x, y; ·, ·) nu schimba
semnul pe [0, h], resp. pe Th.
f(2,0)(·,0), f(0,2)(0, ·) si f(1,1) sunt continue, deci putem aplica
teorema de medie si se obtine:
(RPf)(x, y) =f(2,0)(ξ,0)
h∫
0
K20(x, y; s)ds + f(0,2)(0, η)
h∫
0
K02(x, y; t)dt
+ f(1,1)(ξ1, η1)
∫∫
T1
K11(x, y; s, t)dsdt.
Integrand obtinem
(RPf)(x, y) =x(x−h)2 f(2,0)(ξ,0)ds + y(y−h)
2 f(0,2)(0, η) (33)
+ xyf(1,1)(ξ1, η1).
Suma booleana a operatorilor Pi si Pj interpoleaza f pe frontiera
triunghiului Th, adica
(Pi ⊕ Pjf)|∂Th= f |∂Th
, pentru i, j = 1,2,3.
Avem
(P1P2f)(x, y) =x+y−hy−h
[
y−h−h f(0,0) + y
hf(0, h)]
+ xh−y
[
h−y+y−hh−y−h f(h,0) + y
h−h+yf(h− y, y)]
=h−x−y−h f(0,0) + y(x+y−h)
h(y−h)f(0, h) + x
h−yf(h− y, y),
si
(S12f)(x, y) :=(P1 ⊕ P2f)(x, y)
=h−x−yh−y f(0, y) + h−x−y
h−x f(x,0) + yh−xf(x, h− x)
− h−x−yh f(0,0)− y(h−x−y)
h(h−y)f(0, h)
Consideram formula de interpolare
f = S12f + RSf,
cu RSf termenul rest. Avem urmatoarele proprietati de interpo-
lare:
(S12f)(x,0) = f(x,0), pentru x ∈ [0, h](S12f)(0, y) = f(0, y), pentru x ∈ [0, h](S12f)(x, h− x) = f(x, h− x), pentru x ∈ [0, h].
Se verifica ca
S12f = f, ∀f ∈ P22,
adica Ker(RS) = P22. Deci se poate aplica teorema lui Peano
pentru a afla expresia lui RSf, pentru m = 3.
CURS 6
3.2. Exemple de operatori de interpolare pe triunghi si pe
linii interioare ale triunghiului
Fie triunghiul
Th = (x, y) ∈ R | x ≥ 0, y ≥ 0, x + y ≤ h, h ∈ R+.
Consideram cazul ın care nodurile de interpolare nu sunt doar pe
frontiera ∂Th ci si ın interiorul triunghiului Th, anume pe una din
medianele triunghiului.
Fie varfurile triunghiului V0(0,0), V1(h,0) si V2(0, h), si mediana
V2M, deci M ∈ V0V1.
Fie Ly1 un operator care interpoleaza functia f ın raport cu y, ın
punctele (x,0) si (x, h− x):(
Ly1f)
(x, y) = h−x−yh−x f (x,0) + y
h−xf (x, h− x)
iar Lx2 operatorul care interpoleaza functia f ın raport cu x, ın
punctele (0, y) ,(
h−y2 , y
)
si (h− y, y) , cu y fixat:
(Lx2f) (x, y) =(h−x−y)(h−2x−y)
(h−y)2f (0, y) +
4x(h−x−y)
(h−y)2f(
h−y2 , y
)
+x(2x+y−h)
(h−y)2f (h− y, y) .
Lx2 interpoleaza functia f pe cateta V0V2, pe ipotenuza, si pe
mediana V2M, iar Ly1 interpoleaza functia pe ipotenuza, si pe
cateta V0V1.
Teorema 29 Daca f : Th → R, atunci
1. Lx2 ⊕ L
y1f = f pe ∂Th ∪ V2M,
2. dex(
Lx2 ⊕ L
y1
)
= 3.
Demonstratia. Avem(
Lx2 ⊕ L
y1f)
(x, y) =h−x−y
(h−y)2
[
(h− 2x− y) f (0, y) + 4xf(
h−y2 , y
)]
+ 1h−x [(h− x− y) f (x,0) + yf (x, h− x)]
− (h−x−y)(h−2x−y)
(h−y)2
[
h−yh f (0,0) + y
hf (0, h)]
− 4x(h−x−y)
(h−y)2
[
h−yh+yf
(
h−y2 ,0
)
+ 2yh+yf
(
h−y2 , h+y
2
)]
.
Se verifica direct ca
(Lx2 ⊕ L
y1f)(x, 0) = f(x,0)
(Lx2 ⊕ L
y1f)(0, y) = f(0, y)
(Lx2 ⊕ L
y1f) (h− y, y) = f (h− y, y)
(Lx2 ⊕ L
y1f)
(
h−y2 , y
)
= f(
h−y2 , y
)
.
Se obtine, prin calcul, ca
Lx2 ⊕ L
y1eij = eij, pentru i + j ≤ 3,
si, de exemplu, Lx2⊕L
y1e22 6= e22, unde eij (x, y) = xiyj, i, j ∈ N⇒
dex(
Lx2 ⊕ L
y1
)
= 3.
Formula de interpolare este
f = Lx2 ⊕ L
y1f + Rx
2Ry1f,
restul determinandu-se cu ajutorul Teoremei lui Peano, pentru
m = 4.
3.3. Interpolare pe triunghi bazata pe Algoritmul lui New-
ton generalizat
Teorema 30 (Teorema lui Micchelli). Interpolarea datelor ar-
bitrare printr-un element din P2m este posibila ın mod unic pe o
multime N de 12(m +1)(m +2) noduri daca exista m +1 drepte
L0, L1, ..., Lm a caror reuniune contine cele N noduri si care au
proprietatea ca fiecare dreapta Li contine exact i + 1 noduri,
i = 0, ..., m.
Algorithm 31 (Algoritmul lui Newton generalizat). Fie X un
spatiu liniar arbitrar. Fie o functie g (nu neaparat un polinom)
care interpoleaza functia data f : X → R pe o multime de noduri
N . Fie y un nou nod, y /∈ N. Cautam o functie h a.ı. h = 0 pe
N si h(y) 6= 0. Atunci g + f(y)h interpoleaza f pe N ∪ y.
Pentru un nou nivel de generalizare folosim g+rh ca interpolant,
dar permitem lui r sa fie o functie mai generala decat o simpla
constanta. Folosim notatia Z = x ∈ X : h(x) = 0.
Consideram o multime N de noduri, fie g care interpoleaza f pe
N ∩ Z(h) si r care interpoleaza f−gh pe N\Z(h). Atunci g + rh
interpoleaza f pe N .
Observatia 32 Aceasta versiune a algoritmului Newton permite
ımpartirea unei probleme de interpolare ın doua subprobleme mai
simple, (”mai simplu” se refera la numarul conditiilor de inter-
polare).
Exemplul 33 Fie f : Th → R o functie definita pe triunghiul Th.
Fie N = X1, X2, X3, X4, X5, X6 ∈ ∂Th, cu X1(0, h3), X2(0, 2h
3 ),
X3(h4,0), X4(
h2,0), X5(
3h4 ,0), X6(
h2, h
2). Consideram functionalele
de interpolare Lagrange
ΛL = λi(f) |λi(f) = f(xi), 1 ≤ i ≤ 6.
Sa se gaseasca r ∈ P22 astfel ca r sa interpoleze f ın raport cu
ΛL.
Notam prin L0, L1, L2 laturile triunghiului, astfel ca X6 ⊂ L0,
X1, X2 ⊂ L1, X3, X4, X5 ⊂ L2. Problema astfel formulata
satisface ipotezele teoremei lui Micchelli. Prin urmare, acest
rezultat asigura faptul ca exista un interpolant ın P22 pentru f ın
raport cu ΛL si acesta este unic.
Notam cu l2 un element din P21 al carui multime zero este dreapta
L2,
Z(l2) = (x, y) : l2(x, y) = 0 = L2.
Avem N ∩ L2 = X3, X4, X5 , l2(x, y) = y.
Fie p2 ∈ P22 ce interpoleaza f pe N ∩ L2 = X3, X4, X5 . Prin
urmare, p2 are forma
p2(x, y) = a0x2 + b0x + c0,
unde a0, b0 si c0 pot fi determinate din conditiile de interpolare:
p2(h4,0) = f(h
4,0)
p2(h2,0) = f(h
2,0)
p2(3h4 ,0) = f(3h
4 ,0).
(34)
Expresia lui este
p2(x, y) =( 8h2x2 − 6
hx + 1)f(3h4 ,0) + ( 8
h2x2 − 10h x + 3)f(h
4,0)
+ (−16h2x2 + 16
h x− 3)f(h2,0).
Fie q1 ∈ P21 ce interpoleaza (f−p2)/l2 pe N\Z(l2) = X1, X2, X6 .
Prin urmare, q1 are forma
q1(x, y) = a1x + b1y + c1,
unde a1, b1 si c1 pot fi determinate din conditiile de interpolare:
q1(0, h3) =
f(0,h3)−p2(0,h3)h3
q1(0, 2h3 ) =
f(0,2h3 )−p2(0,2h
3 )2h3
q1(h2, h
2) =f(h
2,h2)−p2(h2,h2)
h2
.
(35)
Se obtine ca r = p2 + l2q1 interpoleaza f pe N. Problema de
interpolare se ımparte ın 2 subprobleme cu mai putine conditii
de interpolare. Subproblemele atrag determinarea lui p2 si q1, cu
3 conditii de interpolare.
Problema este mai usor de rezolvat daca aplicam de doua ori
algoritmul Newton generalizat. Avem de gasit un interpolant
pentru q1 pe multimea M := X1, X2, X6. Notam prin l1 un
element din P21 al carui multime zero este dreapta L1,
Z(l1) = (x, y) : l1(x, y) = 0 = L1.
Avem M ∩ L1 = X1, X2 , l1(x, y) = x.
Fie p1 ∈ P21 care interpoleaza q1 pe M ∩ L1 = X1, X2 . Prin
urmare, p1 are forma
p1(x, y) = a2y + b2,
unde a2 si b2 pot fi determinate din conditiile de interpolare:
p1(0, h3) = q1(0, h
3)
p1(0, 2h3 ) = q1(0, 2h
3 ).(36)
Din (35), (36) devine
p1(0, h3) =
f(0,h3)−p2(0,h3)h3
p1(0, 2h3 ) =
f(0,2h3 )−p2(0,2h
3 )2h3
.(37)
Expresia sa este
p1(x, y) = 32h(
3hy − 1)f(0, 2h
3 ) + 3h(−
3hy + 2)f(0, h
3)
+ 32h(−
3hy + 1)p2(0, 2h
3 ) + 3h(
3hy − 2)p2(0, h
3).
Fie q0 ∈ P20 ce interpoleaza (q1−p1)/l1 pe M\Z(l1) = X6 . Prin
urmare, q0 este constanta:
q0 =q1(
h2, h
2)− p1(h2, h
2)h2
.
Potrivit algoritmului Newton generalizat avem ca p1 + l1q0 inter-
poleaza q1 pe M = X1, X2, X6 .
Problema de interpolare pe N este rezolvata de
r = p2 + l2q1 = p2 + l2(p1 + l1q0).
CURS 7
3.4. Exemple de operatori de interpolare pe triunghiul cu
o latura curba
Consideram triunghiul Th, cu varfurile V1 = (0, h), V2 = (h,0)
si V3 = (0,0), doua laturi drepte Γ1, Γ2, pe axe, si ipotenuza
Γ3 definita prin functiile f si g, unde g este inversa lui f, adica,
y = f(x) si x = g(y), cu f(0) = g(0) = h.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
V3 V
2Γ2
V1
Γ3
Γ1
(0,y) (x,y)
(x,0)
(x,f(x))
(g(y),y)
Figura 1: Triunghiul Th.
Operatori de tip Lagrange. Fie F o functie definita pe Th.
A. Fie L1, L2 si L3 operatorii de interpolare definiti prin
(L1F)(x, y) =g(y)− x
g(y)F(0, y) +
x
g(y)F(g(y), y), (38)
(L2F)(x, y) =f(x)− y
f(x)F(x,0) +
y
f(x)F(x, f(x)),
(L3F)(x, y) =x
x + yF(x + y,0) +
y
x + yF(0, x + y).
Fiecare operator L1, L2, L3 interpoleaza functia F pe doua laturi
ale lui Th :
(L1F)(0, y) = F(0, y), y ∈ [0, h],(L1F)(g(y), y) = F(g(y), y), y ∈ [0, h],(L2F)(x,0) = F(x,0) x ∈ [0, h],(L2f)(x, f(x)) = F(x, f(x)), x ∈ [0, h],(L3f)(x + y,0) = F(x + y,0) x, y ∈ [0, h],(L3f)(0, x + y) = F(0, x + y), x, y ∈ [0, h],
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
V3
V2
V1
(g(y),y)(0,y)
L1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
V3 V
2(x,0)
L2
V1
(x,f(x)
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
V3 V
2(x+y,0)
L3
V1
(0,x+y)
Figura 2: Domeniile de interpolare pt. L1, L2,L3.
Definitia 34 Se numeste multime de precizie a operatorului P
(pres(P)) multimea monoamelor pentru care interpolantul este
exact.
Avem
dex(Li) = 1, i = 1,2,3, (39)
pres(L1) = 1, x, yj, j ∈ N∗,
pres(L2) = 1, xi, y, i ∈ N∗,
pres(L3) = 1, x, y.
De exemplu,
(L1e00)(x, y) =g(y)− x
g(y)· 1 +
x
g(y)· 1 = 1 = e00(x, y)
(L1e10)(x, y) =g(y)− x
g(y)· 0 +
x
g(y)· g(y) = x = e10(x, y)
(L1e01)(x, y) =g(y)− x
g(y)· y +
x
g(y)· y = y = e01(x, y)
(L1ei0)(x, y) =g(y)− x
g(y)· 0 +
x
g(y)(g(y))i 6= ei0(x, y), i ≥ 2
(L1e0j)(x, y) =g(y)− x
g(y)yj +
x
g(y)yj = yj = e0j(x, y), j ≥ 0.
Formulele de interpolare:
F = LiF + RLi F, i = 1,3.
Resturile RLi F, i = 1,3 se studiaza cu Teorema lui Peano, pt.
m = 2, deoarece dex(Li) = 1, adica ker(RLi ) = P2
1, i = 1,3.
B. Fie Pij produsul operatorilor Li si Lj, adica Pij = LiLj, i, j =
1,2,3, i 6= j. Avem
(P12F)(x, y) =h− y
h
g(y)− x
g(y)F(0,0)+
y
h
g(y)− x
g(y)F(0, h)+
x
g(y)F(g(y), y),
(P13F)(x, y) = g(y)−xg(y)
F(0, y) + xg(y)[y+g(y)]
[g(y)F(y + g(y),0)
+ yF(0, y + g(y))],
(P23F)(x, y) =f(x)−yf(x)
F(x,0) + yf(x)[x+f(x)]
[xF(x + f(x),0)
+ f(x)F(0, x + f(x))].
Proprietatile de interpolare:
P12F = F, pe Γ3 ∪ V3,P13F = F, pe Γ1 ∪ V2,P23F = F, pe Γ2 ∪ V1.
Observatia 35 Operatorii Pij au aceleasi proprietati de interpo-
lare ca si operatorii Pji, i, j = 1,3, i 6= j.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
L1
L2
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
L1
L3
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
L2L
3
Figura 3: Domeniile de interpolare pentru P12, P13, P23.
Avem
dex(Pij) = 1, (40)
pres(Pij) = 1, x, y, i, j = 1,3, i 6= j.
De exemplu,
(P12e00)(x, y) =h− y
h
g(y)− x
g(y)· 1 +
y
h
g(y)− x
g(y)· 1 +
x
g(y)· 1 = e00(x, y)
(P12e10)(x, y) =h− y
h
g(y)− x
g(y)· 0 +
y
h
g(y)− x
g(y)· 0 +
x
g(y)· g(y) = e10(x, y)
(P12e01)(x, y) =h− y
h
g(y)− x
g(y)· 0 +
y
h
g(y)− x
g(y)· h +
x
g(y)· y = e01(x, y)
(P12e20)(x, y) =h− y
h
g(y)− x
g(y)· 0 +
y
h
g(y)− x
g(y)· 0 +
x
g(y)· (g(y))2 6= e20(x, y).
Resturile RPijF, ale formulelor de interpolare
F = PijF + RPijF, i, j = 1,3, i 6= j,
se studiaza cu Teorema lui Peano, pt. m = 2, deoarece dex(Pij) =
1, adica ker(RPij) = P2
1, i, j = 1,3, i 6= j.
C. Fie Sij suma booleana a operatorilor Li si Lj, adica Sij =
Li ⊕ Lj, i, j = 1,3, i < j.
Avem
(S12F) (x, y) =g(y)− x
g(y)F(0, y) +
f(x)− y
f(x)F(x,0) +
y
f(x)F(x, f(x))
−g(y)− x
g(y)
[
h− y
hF(0,0) +
y
hF(0, h)
]
,
(S13F) (x, y) =x
g(y)F(g (y) , y) +
x
x + yF(x + y,0) +
y
x + yF(0, x + y)−
−x
g(y)
[
g(y)
y + g(y)F(y + g(y),0) +
y
y + g(y)F(0, y + g(y))
]
,
(S23F) (x, y) =y
f(x)F(x, f (x)) +
x
x + yF(x + y,0) +
y
x + yF(0, x + y)−
−y
f(x)
[
y
x + f(x)F(x + f(x),0) +
f(x)
x + f(x)F(0, x + f(x))
]
.
Proprietatile de interpolare:
SijF = F, i, j = 1,3, i < j pe ∂Th.
Avem
dex(S12) = 1, (41)
dex(S13) = dex(S23) = 2,
pres(S12) = 1, y, xy, xk, k ∈ N∗,
pres(S13) = 1, x, y, x2, y2, xyk, k ∈ N∗,
pres(S23) = 1, x, y, x2, y2, xky, k ∈ N∗.
Formulele de interpolare
F = SijF + RSijF, i, j = 1,3, i < j.
Resturile se studiaza aplicand Teorema lui Peano (pentru RS12F
avem m = 2, deoarece dex(S12) = 1, iar pentru RS13F si RS
23F
avem m = 3, deoarece dex(S13) = dex(S23) = 2).
Operatori de tip Hermite. Presupunem ca functia F, definita
pe Th, poseda derivatele partiale F (1,0) si F (0,1) pe latura Γ3.
Consideram operatorii H1 si H2 definiti prin
(H1F)(x, y) = [x−g(y)]2
g2(y)F(0, y) + x[2g(y)−x]
g2(y)F(g(y), y) + x[x−g(y)]
g(y)F (1,0)(g(y), y),
(42)
(H2F)(x, y) = [y−f(x)]2
f2(x)F(x,0) + y[2f(x)−y]
f2(x)F(x, f(x)) + y[y−f(x)]
f(x)F (0,1)(x, f(x))
Proprietatile de interpolare:
H1F = F, pe Γ1 ∪ Γ3,
(H1F)(1,0) = F (1,0), pe Γ3
si
H2F = F, pe Γ2 ∪ Γ3,
(H1F)(0,1) = F (0,1), pe Γ3.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
H1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
H2
Figura 4: Domeniile de interpolare pt. H1si H2.
Avem
dex(H1) = dex(H2) = 2, (43)
pres(H1) = 1, x, y, x2, y2, xyn, n ∈ N∗,
pres(H2) = 1, x, y, x2, y2, xny, n ∈ N∗.
Formulele de interpolare:
F = HiF + RHi F, i = 1,2.
Resturile RHi F , i = 1,2 se determina aplicand Teorema lui Peano
pentru m = 3, deoarece dex(H1) = dex(H2) = 2.
CURS 8
3.4. Exemple de operatori de interpolare pe triunghiul cu
o latura curba (continuare)
Consideram triunghiul Th, cu varfurile V1 = (0, h), V2 = (h,0)
si V3 = (0,0), doua laturi drepte Γ1, Γ2, pe axe, si ipotenuza
Γ3 definita prin functiile f si g, unde g este inversa lui f, adica,
y = f(x) si x = g(y), cu f(0) = g(0) = h.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
V3 V
2Γ2
V1
Γ3
Γ1
(0,y) (x,y)
(x,0)
(x,f(x))
(g(y),y)
Figura 1: Triunghiul Th.
Operatori de tip Birkhoff. Presupunem ca functia F, definita
pe Th, poseda derivatele partiale F (1,0) si F (0,1) pe latura Γ3.
Consideram operatorii B1 si B2 definiti prin:
(B1F) (x, y) = F (0, y) + xF (1,0) (g (y) , y) ,
(B2F) (x, y) = F (x,0) + yF (0,1) (x, f (x)) .
Proprietatile de interpolare:
B1F = F pe Γ1 si (B1F)(1,0) = F (1,0) pe Γ3,
B2F = F pe Γ2 si (B2F)(0,1) = F (0,1) pe Γ3.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
B1
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
B2
Figura 5: Domeniile de interpolare pt. B1si B2.
Avem
dex (B1) = dex (B2) = 1, (44)
pres (B1) =
1, x, yj, j ∈ N∗
,
pres (B2) =
1, y, xi, i ∈ N∗
.
Formulele de interpolare:
F = BiF + RBi F, i = 1,2.
Resturile RBi F , i = 1,2 se determina aplicand Teorema lui Peano
pentru m = 3, deoarece dex (B1) = dex (B2) = 1.
Exemplul 36 Consideram functia:
Gentle: F1(x, y) = exp[−8116((x− 0.5)2 + (y − 0.5)2)]/3. (45)
Reprezentam grafic F1, L1F1, P13F1, S12F1, H1F1 si B1F1, pe T1,
considerand f : [0,1]→ [0,1], f(x) = 1− x2.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
F1.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
L1F1.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
P13F1.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
S12F1.
00.1
0.20.3
0.40.5
0.60.7
0.80.9
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
H1F1.
00.1
0.20.3
0.40.5
0.60.7
0.80.9
1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
Graph of
B1F1.
Figura 6: Interpolantii pt. F1.
3.5. Exemple de operatori de interpolare pe tetraedru
Consideram tetraedrul
T =
(x, y, z) ∈ R3 |x, y, z ≥ 0, x + y + z ≤ h, h > 0
,
si f : T → R.
Metoda 1: Gasim polinomul P , de 3 variabile, care interpoleaza
functia f pe varfurile Vi ale tetraedrului,
P(Vi) = f(Vi), i = 1, ...,4. (46)
Avem 4 conditii, deci consideram un polinom de forma:
P(x, y, z) = Ax + By + Cz + D,
cu A, B, C, D ∈ R, obtinuti din (46). Se obtine sistemul
D = f(0, 0,0)
Ah + D = f(h,0,0)
Bh + D = f(0, h,0)
Ch + D = f(0,0, h),
de unde solutia este:
P(x, y, z) = h−x−y−zh f(0,0,0)+x
hf(h,0,0)+yhf(0, h,0)+z
hf(0, 0, h).
(47)
Proprietatile de interpolare:
P(0,0,0) = f(0, 0,0)
P(h,0,0) = f(h, 0,0)
P(0, h,0) = f(0, h,0)
P(0,0, h) = f(0, 0, h).
Metoda 2: Fie P1 operatorul Lagrange corespunzator nodurilor
0 si h− y − z, (cu y si z fixate):
(P1f)(x, y, z) = x+y+z−hy+z−h f(0, y, z) + x
h−y−zf(h− y − z, y, z).
Similar, consideram operatorul Lagrange P2, corespunzator nodurilor
0 si h− x− z, (cu x si z fixate),
(P2f)(x, y, z) = x+y+z−hx+z−h f(x,0, z) + y
h−x−zf(x, h− x− z, z),
resp. P3, corespunzator nodurilor (x+y + z,0,0), (0, x+y + z,0)
si (0,0, x + y + z):
(P3f)(x, y, z) = xx+y+zf(x + y + z,0,0) + y
x+y+zf(0, x + y + z,0)
+ zx+y+zf(0, 0, x + y + z).
Se obtine
(P1P2P3f)(x, y, z) =h−x−y−zh f(0, 0,0) + x
hf(h,0,0) + yhf(0, y,0)
+ zhf(0,0, h),
care coincide cu P din (47).
P1P2P3 interpoleaza f pe varfurile tetraedrului T .
Formula de interpolare:
f = P1P2P3f + RPf,
cu
(RPf)(x, y, z) = (R1 ⊕R2 ⊕R3f)(x, y, z), si
f(x, y, z) = (Pif)(x, y, z) + (Rif)(x, y, z), i = 1,2,3.
Fie f : T → R, care admite derivatele f(1,0,0)(0,0, z) pt. z ∈ [0, h]
si f(0,1,0)(0, h,0).
Fie Q1 operatorul ce interpoleaza f(h−y−z, y, z) si f(1,0,0)(0, y,0),
y, z ∈ [0, h] iar Q2 operatorul ce interpoleaza f(x,0, z) si f(x, h−
x− z, z), x, z ∈ [0, h]. Avem
(Q1f)(x, y, z) = f(h− y − z, y, z) + (x + y + z − h)f(1,0,0)(0, y,0)
(Q2f)(x, y, z) = h−x−y−zh−x−z f(x,0, z) + y
h−x−zf(x, h− x− z, z).
Se obtine ca (Sf)(x, y, z) := (Q1⊕Q2f)(x, y, z) satisface conditiile
de interpolare:
(Sf)(x,0,0) = f(x,0,0), x ∈ [0, h]; (48)
(Sf)(1,0,0)(0,0, z) = f(1,0,0)(0,0, z), z ∈ [0, h];
(Sf)(x, y, h− x− y) = f(x, y, h− x− y), x, y ∈ [0, h];
(Sf)(x, h− x− z, z) = f(x, h− x− z, z), x, z ∈ [0, h];
(Sf)(h− y − z, y, z) = f(h− y − z, y, z), y, z ∈ [0, h].
Deci Sf interpoleaza functia f si derivate ale ei pe laturile tetrae-
drului.
Formula de interpolare f = Sf + RSf, cu RSf termenul rest.
Avem Sp = p, ∀ p ∈ P32, deci Ker(RS) = P3
2. Restul se gaseste
folosind Teorema lui Peano pentru m = 3.
3.5. Exemple de operatori de interpolare pe tetraedru cu
trei laturi curbe
Consideram tetraedrul Th cu varfurile V0 = (0,0,0), V1 = (h,0,0),
V2 = (0, h,0) si V3 = (0,0, h), si trei laturi drepte τ1, τ2, τ3 pe
axe, si trei laturi curbe σ1, σ2, σ3 (opuse lui V0), definite, resp.,
prin functiile fi si gi, unde gi este inversa lui fi, (y = fi(x) si
x = gi(y), x, y ∈ [0, h], i = 1,3 ).
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
Figura 1: Tetraedrul Th.
Fie functia F : Th → R.
Operatori de tip Lagrange
A. Consideram
(Q1F)(x, y, z) =[
1− yf1(x)
− zg2(x)
]
F(x,0,0) + yf1(x)
F(x, f1(x),0)
(49)
+ zg2(x)
F(x,0, g2(x)),
(Q2F)(x, y, z) =[
1− xg1(y)
− zf3(y)
]
F(0, y,0) + xg1(y)
F(g1(y), y,0)
+ zf3(y)
F(0, y, f3(y)),
(Q3F)(x, y, z) =[
1− xf2(z)
− yg3(z)
]
F(0,0, z) + xf2(z)
F(f2(z),0, z)
+ yg3(z)
F(0, g3(z), z).
Teorema 37 Daca F : Th → R atunci avem:
1) proprietatile de interpolare:
Q1F = F, pe τ1 ∪ σ1 ∪ σ2,Q2F = F, pe τ2 ∪ σ1 ∪ σ3,Q3f = F, pe τ3 ∪ σ2 ∪ σ3.
2)
dex(Qi) = 1, i = 1,3, (50)
pres(Q1) = 1, x, z, yj, j ∈ N∗,
pres(Q2) = 1, y, z, xi, i ∈ N∗,
pres(Q3) = 1, x, y, zk, k ∈ N∗.
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
Figura 2: Domeniile de interpolare pentru Qi, i = 1,3.
B. Fie Qij produsul operatorilor Qi si Qj, adica Qij = QiQj,
i, j = 1,3, i 6= j, i < j. Avem proprietatile de interpolare:
Q12F = F, pe σ1 ∪ V0, V3 ,Q13F = F, pe σ2 ∪ V0, V2 ,Q23F = F pe σ3 ∪ V0, V1 ,
si
dex(Qij) = 1, i, j = 1,3; i 6= j, i < j,
pres(Qij) = 1, x, y, z .
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
Figure 3: Domeniile de interpolare pt. Q12, Q13, Q23.
C. Consideram produsul Qijk = QiQjQk, i, j, k = 1,3, i, j, k dis-
tincte. De exemplu,
(Q123F) (x, y, z) =h− x− y − z
hF(0,0,0) +
x
hF(h,0,0)
+y
hF(0, h,0) +
z
hF(0, 0, h).
Se verifica ca:
1) (Q123F) (Vi) = F (Vi) , i = 0,3.
2) dex(Q123) = 1 si pres(Q123) = 1, x, y, z .
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
Figura 4: Domeniul de interpolare pt. Q123.
D. Fie Sij = Qi ⊕ Qj = Qi + Qj − QiQj, i, j = 1,3; i 6= j. Avem
propritatile de interpolare:
S12F = F, on τ1 ∪ τ2 ∪ σ1 ∪ σ2 ∪ σ3,
S23F = F, on τ1 ∪ τ3 ∪ σ1 ∪ σ2 ∪ σ3,
S13F = F, on τ2 ∪ τ3 ∪ σ1 ∪ σ2 ∪ σ3;
si
dex(Sij) = 1, i, j = 1,3, i 6= j,
pres(S12) = 1, xi, y, z, xiy, xiz, i ∈ N∗,
pres(S23) = 1, x, yj, z, xyj, yjz, j ∈ N∗,
pres(S13) = 1, x, y, zk, xzk, yzk, k ∈ N∗.
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
τ1
V0
τ3
τ2
V1
V2
V3
σ1
σ3
σ2
Figura 5: Domeniile de interpolare pt. S12,S23, S13.
E. Pentru S123 = Q1 ⊕ Q2 ⊕ Q3, se obtin proprietatile de inter-polare:
S123F = F, pe ∂Th.
si
dex(S123) = 1,
pres(S123) = 1, x, y, z.
CURS 9
Cap. 4. Interpolare pe un domeniu arbitrar
4.1. Generalizari ale formulei lui Lagrange
Fie F multimea functiilor definite pe D ⊆ R2, si fie multimea de
noduri Π = (xi, yi) ∈ D : i = 0, . . . , N. Consideram functionalele
Lagrange:
Λ(f) = λi(f) | λi(f) = f(xi, yi), i = 0, . . . , N.
Problema: a se determina functia g ∈ F astfel ıncat λi(g) = λi(f),
i = 0, ..., N.
Daca D este dreptunghi, D = [a, b]× [c, d], si Π0 = (xi, yj) ∈ D :
i = 0, . . . , m, j = 0, . . . , n atunci avem o problema de interpolare
pe domeniu rectangular.
Interpolantul se gaseste ca produs tensorial al operatorilor La-
grange de interpolare relativi la nodurile x0, . . . , xm, si respectiv
y0, . . . , yn.
Fie Lxm operatorul Lagrange de interpolare relativ la nodurile
x0, . . . , xm, adica
(Lxmf)(x, y) =
m∑
i=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
f (xi, y) ,
cu
u (x) = (x− x0) . . . (x− xm),
si fie Lyn operatorul Lagrange de interpolare relativ la nodurile
y0, . . . , yn, adica
(Lynf)(x, y) =
n∑
j=0
v(y)(y−yj)v′(yj)
f(
x, yj
)
,
cu
v(y) = (y − y0) . . . (y − yn).
Produsul tensorial este
(LxmLy
nf) (x, y) =m∑
i=0
n∑
j=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
v(y)(y−yj)v′(yj)
f(
xi, yj
)
. (51)
Se obtine formula de interpolare Lagrange:
f = LxmLy
nf + Rf, (52)
cu restul
(Rf)(x, y) = (Rxm ⊕Ry
nf) (x, y)
unde
(Rxmf) (x, y) = u (x) [x, x0, . . . , xm; f (·, y)]
(Rynf)(x, y) = v (y) [y, y0, . . . , yn; f (x, ·)] .
O prima generalizare a formulei (52) a fost data de J.F. Stef-
fensen, anume formula de interpolare:
f = P1f + R1f, (53)
unde
(P1f) (x, y) =m∑
i=0
ni∑
j=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
vi(y)(y−yj)v′i(yj)
f(
xi, yj
)
,
si
(R1f) (x, y) =u (x) [x, x0, . . . , xm; f (·, y)]
+m∑
i=0
u(x)vi(y)(x−xi)u′(xi)
[
y, y0, . . . , yni; f (xi, ·)]
,
cu vi (y) = (y − y0) . . .(
y − yni
)
.
Polinomul P1f interpoleaza functia f pe multimea
Π1 =(
xi, yj
)
∈ D| i = 0,1, . . . , m; j = 0,1, . . . , ni, ni ∈ N
.
Observatia 38 Formula lui Steffensen (53) nu rezolva problema
generala de interpolare.
A doua generalizare a formulei lui Lagrange(52), care este si
o extensie a formulei lui Steffensen (53), a fost data de D.D.
Stancu ın 1964:
f = P2f + R2f, (54)
cu
(P2f) (x, y) =m∑
i=0
ni∑
j=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
vi(y)(y−yi,j)v′i(yi,j)
f(
xi, yi,j
)
, (55)
si
(R2f) (x, y) =u (x) [x, x0, . . . , xm; f (·, y)] (56)
+m∑
i=0
u(x)vi(y)(x−xi)u′(xi)
[
y, yi,0, . . . , yi,ni; f (xi, ·)
]
,
cu vi (y) =(
y − yi,0
)
. . .(
y − yi,ni
)
.
Polinomul P2f interpoleaza functia f pe multimea
Π2 =(
xi, yi,j
)
| j = 0,1, . . . , ni, i = 0,1, . . . , m
.
Observatia 39 Formula (54) este solutia problemei generale de
interpolare.
Fie Zk ⊂ Π multimea nodurilor (xi, yi), i = 1, N cu aceeasi abscisa
xk, adica, Zk = (xk, ykj) | j = 0, nk, k = 0,1, . . . , m. Avem
Zi 6= Zj, pt. i 6= j. Daca numarul punctelor multimii Π ale caror
abscise difera 2 cate 2 este m+1 atunci Π = Z0∪ · · · ∪Zm = Π2.
Formula (54) se obtine folosind 2 nivele de aproximare. Pornim
de la formula de interpolare Lagrange pe x0, ..., xm :
f (x, y) =m∑
i=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
f (xi, y) + (Rxmf) (x, y) . (57)
Apoi, pentru fiecare i = 0,1, . . . , m folosim formula de interpolare
f (xi, y) =(
Lyni
f)
(xi, y) +(
Ryni
f)
(xi, y) ,
unde Lyni este operatorul Lagrange relativ la nodurile yi0, . . . , yin,
si Ryni este operatorul rest corespunzator. Tinand cont de faptul
ca
(
Lyni
f)
(xi, y) =ni∑
j=0
vi(y)(y−yi,j)v′j(yi,j)
f(
xi, yi,j
)
,
formula (57) devine
f (x, y) =m∑
i=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
[(
Lyni
f)
(xi, y) +(
Ryni
f)
(xi, y)]
+ (Rxmf) (x, y)
=m∑
i=0
ni∑
j=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
vi(y)(y−yi,j)v′i(yi,j)
f(
xi, yi,j
)
+ (R2f) (x, y) ,
cu
(R2f) (x, y) = (Rxmf) (x, y) +
m∑
i=0
u(x)(x−xi)u′(xi)
(
Ryni
f)
(xi, y) .
Observatia 40 Se pot utiliza si alti operatori de interpolare ın
locul operatorilor Lagrange Lxm si L
yni.
4.2 Interpolare Shepard
4.2.1. Interpolare Shepard unidimensionala
Fie functia f : X → R, cu X ⊂ R si xi ∈ X, i = 0, . . . , N distincte.
Operatorul Shepard unidimensional S0 este definit prin
(S0f) (x) =N∑
i=0
Ai (x) f (xi) , (58)
unde
Ai (x) =
N∏
j=0, j 6=i
∣
∣
∣x− xj
∣
∣
∣
µ
N∑
k=0
N∏
j=0, j 6=k
∣
∣
∣x− xj
∣
∣
∣
µ, i = 0, . . . , N (59)
cu µ ∈ R+. Functiile Ai, i = 0, . . . , N, pot fi scrise si sub forma
baricentrica
Ai (x) =|x− xi|
−µ
n∑
k=0|x− xk|
−µ, i = 0, . . . , N.
Se verifica ca
Ai
(
xj
)
= δij, i, j = 0, . . . , N, (60)
si
N∑
i=0
Ai (x) = 1. (61)
Proprietatile de baza:
1. proprietatea de interpolare
(S0f) (xi) = f (xi) , i = 0, . . . , N ;
2. gradul de exactitate este
dex (S0) = 0.
Extinderile lui S0 au urmarit cresterea gradului de exactitate si
folosirea altor tipuri de functionale.
In definirea lui S0 s-au folosit functionale de tip Lagrange.
Una dintre cele mai eficiente cai de generalizare-combinarea lui
S0 cu alti operatori de interpolare.
Fie
Λ := λi | i = 0, . . . , N
o multime de functionale si operatorul de interpolare corespunzator
P . Se considera Λi ⊂ Λ asociate respectiv functionalelor λi,
i = 0, . . . , N, astfel ıncat
N⋃
i=0
Λi = Λ si Λi ∩ Λj 6= ∅,
cu exceptia cazului ın care
Λi = λi , i = 0, . . . , N,
cand
Λi ∩ Λj = ∅, pentru i 6= j.
Fiecarei submultimi Λi i se asociaza operatorul de interpolare Pi,
i = 0, . . . , N, corespunzator.
Operatorul SP definit prin
(SPf) (x) =N∑
i=1
Ai (x) (Pif) (x) (62)
este operatorul combinat al operatorilor S0 si P .
Observatia 41 Daca Pi, i = 0, . . . , N sunt operatori liniari, atunci
operatorul SP este liniar.
Teorema 42 Fie Pi, i = 0, . . . , N operatori liniari oarecare. Daca
dex (Pi) = ri, i = 0, . . . , N,
atunci
dex (SP ) = min r0, . . . , rN .
Observatia 43 Pi pot fi operatori Taylor, Lagrange, Hermite,
Birkhoff, spline, etc. atasati unor submultimi a multimii nodurilor
de interpolare.
Observatia 44 Forma functiei S0f ın vecinatatea nodurilor de-
pinde de µ. Daca 0 < µ ≤ 1 atunci S0f este ascutita ın noduri.
Pentru µ > 1 functia S0f devine neteda ın noduri si pentru µ
suficient de mare S0f devine o functie ın scara.
Exemplul 45 Fie f : [−2,2]→ R,
f(x) =1
1 + x2
si xi = −2 + 0.5i, i = 0, . . . ,8. Graficul lui f si a lui S0f pentru
µ = 1,2,20.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 20
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Functia f.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 20.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
S0f, pentru
µ = 1.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 20.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
S0f, pentru
µ = 2.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 20.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
S0f, pentru
µ = 20.
Formula de interpolare Shepard este
f = S0f + R0f,
unde R0f este termenul rest.
Teorema 46 Daca f ∈ H[a, b] atunci
(R0f)(x) =
∫ b
aK(x, s)f ′(s)ds, (63)
cu
K(x, s) = (x− s)0+ −N∑
i=0
Ai(x)(xi − s)0+.
Demonstratia. Se aplica Teorema lui Peano tinand cont ca
dex (S0) = 0, deci m = 1.
Avem
(R0f)(x) =
∫ b
aK(x, s)f ′(s)ds, (64)
cu
K(x, s) = R0[(x− s)0+] = (x− s)0+ −N∑
i=0
Ai(x)(xi − s)0+.
4.2.2. Interpolare Shepard bidimensionala
Fie Ω ⊂ R2 un domeniu arbitrar, f : Ω→ R si mutimea de noduri
Z = zi | zi = (xi, yi), i = 1, ..., N. In 1968, D. Shepard a
introdus un proces de interpolare unde functiile fundamentale
de interpolare pe z := (x, y) se definesc folosind distanta de la
punctul z la nodurile (xi, yi), i = 1, ..., N.
Operatorul Shepard de 2 variabile, S0, se defineste prin:
(S0f)(x, y) =N∑
i=1
Ai(x, y)f(xi, yi), (65)
unde
Ai (x, y) =
N∏
j=1j 6=i
dµj (x, y)
N∑
k=1
N∏
j=1j 6=k
dµj (x, y)
, (66)
cu µ ∈ R+ si d este o metrica pe R2. De obicei,
dj(x, y) =√
(x− xj)2 + (y − yj)
2.
Functiile Ai, i = 1, ..., N, se pot scrie:
Ai(x, y) =
1
dµi (x, y)
N∑
j=1
1
dµj (x, y)
.
Se verifica ca
Ai(xj, yj) =
0, j 6= i,1, j = i,
(67)
si
N∑
i=1
Ai(x, y) = 1 (68)
Proprietati.
1) Proprietatea de interpolare:
(S0f)(xi, yi) = f(xi, yi), i = 1, ..., N.
2) Reproduce numai constantele, adica:
dex(S0) = 0.
3)
mini=1,...,N
f(xi, yi) ≤ (S0f)(x, y) ≤ maxi=1,...,N
f(xi, yi).
Aceste proprietati rezulta din (75) si (68).
Observatia 47 Cum Ai(x, y) ≥ 0, (x, y) ∈ Ω, rezulta ca S0 este
un operator pozitiv.
Observatia 48 Operatorul S0 este liniar.
Observatia 49 Exponentul µ ∈ R+ se alege arbitrar. Daca 0 ≤
µ ≤ 1 functia S0f e ascutita ın noduri, pentru µ > 1 este neteda
ın noduri si pentru µ suficient de mare S0f devine o functie ın
scara.
Exemplul 50 Fie f : [−1,1]× [−1,1]→ R,
f(x, y) = −(x2 + y2)
si nodurile z1 = (−1,−1), z2 = (−1,1), z3 = (1,−1), z4 =
(1,1), z5 = (−0.5,−0.5), z6 = (−0.5,0.5), z7 = (0.5,−0.5), z8 =
(0.5,0.5), z9 = (0,0). Reprezentam S0f , pentru µ = 1,2,20.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1−0.8−0.6−0.4−0.200.20.40.60.81−2
−1.8
−1.6
−1.4
−1.2
−1
−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
Functia f.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1−0.5
00.5
1−2
−1.8
−1.6
−1.4
−1.2
−1
−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
S0f pentru
µ = 1.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1−0.5
00.5
1−2
−1.8
−1.6
−1.4
−1.2
−1
−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
S0f pentru
µ = 2.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1
−0.5
0
0.5
1−2
−1.5
−1
−0.5
0
S0f pentru
µ = 20.
CURS 10
4.2.2. Interpolare Shepard bidimensionala
Operatorul Shepard-Lagrange bidimensional
Fie multimea de functionale Lagrange:
Λ := ΛL = λi |λi(f) = f(xi, yi), i = 1, . . . , N .
Fie Lif polinomul de interpolare Lagrange de 2 variabile de grad
n, care interpoleaza functia f pe multimea
Zm,i :=
zi, zi+1, . . . , zi+m−1
, i = 1, . . . , N , m < N (69)
cu zN+i = zi, i = 1, . . . , m − 1 si m := (n + 1)(n + 2)/2 fiind
numarul coeficientilor unui polinom de 2 variabile de grad n,
Pn(x, y) =∑
i+j≤n
aijxiyj.
Teorema 51 Fie zi := (xi, yi), i = 1, . . . , (n+1)(n+2)/2 puncte
din plan care nu se afla pe aceeasi curba algebrica de grad n
(∑
i+j≤naijx
iyj = 0). Atunci, pentru orice functie f definita pe
punctele zi, i = 1, . . . , (n + 1)(n + 2)/2, exista un polinom unic
Qn, de grad n, care interpoleaza functia f pe zi, adica,
Qn(xi, yi) = f(xi, yi), i = 1, . . . , (n + 1)(n + 2)/2.
Deci, daca punctele multimii (69) nu se afla pe o curba algebrica
de grad n, atunci Lni exista si este unic, pentru i = 1, . . . , N .
Avem
(Lni f)(x, y) =
i+m−1∑
k=i
lk(x, y)f(xk, yk), i = 1, . . . , N,
unde lk sunt polinoamele fundamentale,
lk(xj, yj) = δkj, k, j = i, . . . , i + m− 1. (70)
Avem
(Lni f)(xk, yk) = f(xk, yk), k = i, . . . , i + m− 1. (71)
si
dex(Lni ) = n, i = 1, . . . , N. (72)
Definitia 52 Operatorul Shepard-Lagrange, SLn , este dat prin
(SLnf)(x, y) =
N∑
i=1
Ai(x, y)(Lni f)(x, y). (73)
Observatia 53 Operatorul combinat SLn este liniar.
Teorema 54 Operatorul combinat SLn are urmatoarele proprietati
de interpolare:
(SLnf)(xj, yj) = f(xj, yj), j = 1, . . . , N. (74)
Demonstratia. Din (71) rezulta
(SLnf)(xj, yj) =
N∑
i=1
Ai(xj, yj)(Lni f)(xj, yj) =
N∑
i=1
Ai(xj, yj)f(xj, yj)
si
Ai(xj, yj) =
0, j 6= i,1, j = i,
(75)
implica (74).
Teorema 55 Operatorul SLn are gradul de exactitate
dex(SLn ) = n.
Demonstratia. Avem
(SLnekj)(x, y) =
N∑
i=1
Ai(x, y)(Lni ekj)(x, y), k + j ≤ n
si din (72) rezulta ca
(SLnekj)(x, y) =
N∑
i=1
Ai(x, y)ekj(x, y) = ekj(x, y)N∑
i=1
Ai(x, y),
si cum
N∑
i=1
Ai(x, y) = 1
rezulta
(SLnekj)(x, y) = ekj(x, y), k + j ≤ n.
Deci dex(SLn ) ≥ n.
Deorece dex(Lni ) = n rezulta ca exista (p, q) ∈ N2, cu p + q =
n+1 astfel ıncat Lni epq 6= epq, de unde rezulta SL
nepq 6= epq, adica
dex(SLn ) = n.
Observatia 56 Functiile SLnf si S0f folosesc aceleasi informatii
relative la f (f(xi, yi), i = 1, . . . , N), dar dex(SLn ) = n, iar dex(S0) =
0.
Caz Particular. n = 1 Avem
(SL1 f)(x, y) =
N∑
i=1
Ai(x, y)(L1i f)(x, y),
unde
(L1i f)(x, y) = li(x, y)f(xi, yi)+li+1(x, y)f(xi+1, yi+1)+li+2(x, y)f(xi+2, yi+2),
pentru i = 1, . . . , N (zN+1 := z1, zN+2 := z2).
li, li+1 si li+2 se obtin din (70).
O extindere a operatorului Shepard-Lagrange SLn se obtine daca
Lif sunt de grade diferite, ni, i = 1, . . . , N, astfel ıncat (ni +
1)(ni + 2)/2 < N .
Fie
Zmi,i :=
zi, zi+1, . . . , zi+mi−1
, i = 1, . . . , N ,
multimi de mi noduri de interpolare, cu mi = (ni +1)(ni +2)/2.
Se construiesc operatorii Lagrange corespunzatori Lnii , i = 1, . . . , N .
Definitia 57 Operatorul SLn1,...,nN
definit prin
(SLn1,...,nN
f)(x, y) =N∑
i=1
Ai(x, y)(Lnii f)(x, y) (76)
se numeste operator general Shepard-Lagrange.
Observatia 58 Pentru n1 = · · · = nN = n operatorul SLn1,...,nN
devine SLn .
Teorema 59 Avem
(SLn1,...,nN
f)(xi, yi) = f(xi, yi), i = 1, . . . , N
si
dex(SLn1,...,nN
) = minn1, . . . , nN.
Exemplul 60 Consideram f : [−1,1]× [−1,1]→ R,
f(x, y) = −(x2 + y2)
si reprezentam SL1 f, µ = 1;2.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1−0.5
00.5
1
−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
SL1 f pentru
µ = 1.
−1
−0.5
0
0.5
1
−1
−0.5
0
0.5
1−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
SL1 f pentru
µ = 2.
Operatorul Shepard-Hermite bidimensional
Consideram domeniul arbitrar X ⊂ R2, f : X → R si nodurile
de interpolare Z = zk | zk = (xk, yk) ∈ X, k = 1, ..., N. Fie
multimea de functionale Hermite:
ΛH(f) =
λk | λkf = f(p,q)(zk), (p, q) ∈ N2, p + q ≤ m, k = 1, . . . , N
,
Pentru νk ∈ N∗, νk < N consideram submultimea
ΛH,νk(f) :=λk+j | λk+jf = f(p,q)(zk+j), (p, q) ∈ N
2, p + q ≤ m,
j = 0,1, . . . , νk − 1
cu zN+i = zi, i ∈ N∗.
Daca∣
∣
∣ΛH,νk(f)
∣
∣
∣ = m fie Hnk operatorul Hermite corespunzator
multimii ΛH,νk(f), k = 1, . . . , N, cu n astfel ıncat m = (n+1)(n+
2)/2.
Definitia 61 Daca Hnk , k = 1, . . . , N exista atunci operatorul SH
n
definit prin
(SHn f)(x, y) =
N∑
k=1
Ak(x, y)(Hnk f)(x, y)
se numeste operatorul Shepard-Hermite bidimensional.
Observatia 62 SHn este liniar.
Teorema 63 Pentru µ > m avem
(SHn f)(p,q)(xk, yk) = f(p,q)(xk, yk), p + q ≤ m, k = 1, . . . , N,
(77)
si
dex(SHn ) = n. (78)
Demonstratia. Relatiile (77) rezulta din proprietatea de cardi-
nalitate a lui Ak, tinand cont de proprietatile interpolatoare ale
lui Hnk f, k = 1, ..., N.
Din dex(Hnk ) = n ⇒ (78).
Observatia 64 O extindere a lui SHn se obtine daca Hn
k f sunt
de grade diferite, nk, k = 1, . . . , N.
Observatia 65 Daca νk = 1, k = 1, . . . , N, atunci SHn devine
operatorul Shepard-Taylor bidimensional STn .
Exemplul 66 Consideram g : [−2,2]× [−2,2]→ R,
g(x, y) = xe−(x2+y2),
si 10 noduri aleatoare. Reprezentam SH2 g, µ = 1;2.
−2 −1 0 1 2
−2−1012−0.5
−0.4
−0.3
−0.2
−0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Functia g.
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
2−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
SH2 f pt.
µ = 1.
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
2−0.8
−0.6
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
SH2 pt.
µ = 2.
CURS 11
Operatorul Shepard-Birkhoff bidimensional
Consideram domeniul arbitrar X ⊂ R2, f : X → R si nodurile de
interpolare Z = zi | zi = (xi, yi) ∈ X, i = 1, ..., N. Fie multimea
de functionale Birkhoff:
ΛB(f) =
λk | λkf = f(p,q)(zk), (p, q) ∈ Ik ⊂ N2, k = 1, . . . , N
.
Pentru νk ∈ N∗, νk < N consideram submultimea
ΛB,νk(f) =
λk+j ∈ ΛB
∣
∣
∣(p, q) ∈ Ik+j, j = 0,1, . . . , νk − 1
, (79)
cu zN+i = zi, i ∈ N∗.
Fie Bnk f polinomul Birkhoff corespunzator multimii ΛB,νk
(f), k =
1, . . . , N, cu n astfel ıncat∣
∣
∣ΛB,νk(f)
∣
∣
∣ = m := (n + 1)(n + 2)/2.
Definitia 67 Daca Bnk , k = 1, . . . , N exista atunci exista opera-
torul SBn definit prin
(SBn f)(x, y) =
N∑
k=1
Ak(x, y)(Bnk f)(x, y), (80)
si acesta se numeste operatorul Shepard-Birkhoff bidimensional.
Observatia 68 SBn este liniar.
Teorema 69 Pentru µ > max(p + q), (p, q) ∈ Ik avem
(SBn f)(p,q)(xk, yk) = f(p,q)(xk, yk), (p, q) ∈ Ik, k = 1, . . . , N (81)
si
dex(SBn ) = n. (82)
Demonstratia. Relatiile (81) rezulta din proprietatea de cardi-nalitate a lui Ak, tinand cont de proprietatile interpolatoare alelui Bn
kf, k = 1, ..., N.
Relatia (82) rezulta din faptul ca dex(Bnk ) = n.
Observatia 70 O extindere a lui SBn se obtine daca Bn
kf sunt de
grade diferite, nk, k = 1, . . . , N.
Exemplul 71 g si 10 noduri aleatoare. Reprezentam SB2 g, µ =
1;2; 20.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2−2
0
2−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
SB2 f pt
µ = 1.
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
2−2
−1.5
−1
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
SB2 f pt
µ = 2.
−2
−1
0
1
2
−2−1
01
2−3
−2
−1
0
1
2
3
SB2 f pt
µ = 20.
Neajunsurile interpolarii Shepard sunt:
• cost computational ridicat;
• grad mic de exactitate.
Exista 2 modalitati de diminuare a acestor neajunsuri:
⋆ Cresterea gradului de exactitate si utilizarea altor tipuri de
functionale prin combinarea cu alti operatori de interpolare.
⋆ Modificarea functiei de baza.
Functia Shepard are proprietatea ca are denivelari ın fiecare nod
si acuratetea ei scade ın zonele ın care nodurile sunt rare. Acest
fenomen se diminueaza prin modificarea functiei de baza de ex-
emplu, folosind versiunea locala a formulei Shepard formula, in-
trodusa de Franke and Nielson ın 1980. In acest caz operatorul
Shepard operator este de forma:
(Swf) (x, y) =
N∑
i=0Wi (x, y) f (xi, yi)
N∑
i=0Wi (x, y)
, (83)
cu
Wi (x, y) =
[
(Rw − ri)+
Rwri
]2
, (84)
unde
ri(x, y) =
√
(x− xi)2 + (y − yi)
2
si Rw este o raza de influenta a nodului (xi, yi). Aceasta este
distanta de la al i-lea nod la al j-lea cel mai apropiat nod de
(xi, yi), pt. j > Nw (Nw o valoare fixata) si j cel mai mic posibil.
Observatia 72 Metoda de interpolare Shepard modificata este
unul dintre cele mai puternice procedee de interpolare multidi-
mensionala a datelor arbitare.
Exemplul 73 Consideram functiile:
Gentle
f1(x, y) = exp[−8116((x− 0.5)2 + (y − 0.5)2)]/3,
Sphere
f2(x, y) =√
64− 81((x− 0.5)2 + (y − 0.5)2)/9− 0.5.
Reprezentam grafic fi, S0fi si Swf, considerand 10 noduri aleatoare
ın [0,2]× [0,2].
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
10
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
10.05
0.1
0.15
0.2
0.25
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
10
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
10
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.16
0.18
0.2
0.22
0.24
0.26
0.28
0.3
0.32
0.34
00.2
0.40.6
0.81
0
0.2
0.4
0.6
0.8
10
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
4.3. Interpolare prin functii radiale
O metoda moderna si foarte eficienta de interpolare pe un dome-
niu arbitrar.
Consideram functia f ∈ C(Ω), Ω ⊆ Rn. In aplicatiile practice nu
este data expresia functiei f ci doar valorile ei pe o multime finita
de noduri.
Consideram multimea X = x1, ..., xM de noduri din Ω ⊆ Rn
(multimi mari), si valorile f1, ..., fM ce reprezinta valorile aproxi-
mative ale lui f pe nodurile date.
Problema: sa se gaseasca interpolantul lui f bazandu-ne pe
informatiile date.
Se alege ca interpolant pentru f o functie de forma:
sf,X(x) =M∑
j=1αjΦ(x, xj), (85)
cu αj ∈ R, j = 1, ..., M si functia Φ : Ω×Ω→ R fixata.
Functia Φ se alege astfel ıncat:
φ : Rn → R, Φ(x, y) = φ(x− y) (invarianta la translatii)
si, mai mult, daca este si invarianta la rotatii (radiala), se obtin
functii radiale (radial basis functions):
φ : R+ → R, Φ(x, y) = φ(‖x− y‖2).
Conditiile de interpolare care trebuie ındeplinite sunt:
sf,X(xk) = fk, k = 1, ..., M, (86)
care conduc la sistemul liniar
M∑
j=1αjΦ(xk, xj) = fk, k = 1, ..., M, (87)
notat pe scurt
Aα = f,
cu A = (Φ(xk, xj))1≤j,k≤M . Acest sistem are solutie unica daca
matricea A nu este singulara.
Functiile radiale se clasifica folosind conceptul de functii (condi-
tional) pozitiv definite.
Definitia 74 O functie Φ : Ω × Ω → R este pozitiv definita
pe Ω, daca si numai daca pentru orice alegere a submultimilor
X = x1, ..., xM ⊆ Ω ale lui M , matricea
A = (Φ(xk, xj))1≤j,k≤M
este pozitiv definita.
Definitia 75 Matricea A ∈ Cn×n se numeste pozitiv definita
daca
xtAx > 0, ∀x = (x1, ..., xn)t ∈ C
n, x 6= 0.
Definitia 76 O functie continua Φ : Ω×Ω→ C este conditional
pozitiv (semi-)definita de ordin m pe Ω daca pentru M ∈ N,
x1, . . . , xM ∈ Ω si α = (α1, . . . , αM) ∈ CM\0 satisfacand
M∑
j=1αjp(xj) = 0, ∀p ∈ Pm(R),
forma patratica
M∑
j=1
M∑
k=1αjαkΦ(xj, xk)
este pozitiva (nenegativa).
Functia Φ este pozitiv definita daca este conditional pozitiv
definita de ordin m = 0.
Exemple de functii radiale care sunt pozitiv definite (m = 0):
φ(r) = e−βr2, β > 0 (Gaussian)
φ(r) = (c2 + r2)β/2, β < 0 (inverse multiquadric)
φ(r) = (1− r)4+(1 + 4r), (Wendland)
si exemple de functii radiale conditional pozitiv definite de ordin
m:
φ(r) = rβ, β > 0, β /∈ 2N; m ≥ [β/2]
φ(r) = rβ log r, β ∈ 2N (thin-plate splines); m > β/2
φ(r) = (c2 + r2)β/2, β > 0, β /∈ 2N (multiquadric); m ≥ [β/2].
Exemplul 77 Consideram f : [−2,2]× [−2,2]→ R,
f(x) = −(x2 + y2),
si nodurile de interpolare (xi, yj), cu xi = −2 + 0.5i si yj = −2 +
0.5j, i, j = 0, . . . ,8.
Consideram functia radiala multicuadrica, care interpoleaza f ,
de forma
s1(x, y) =n∑
j=1
αj[(x− xj)2 + (y − yj)
2 + 1]1/2,
cu c = 1, r =√
(x− xj)2 + (y − yj)
2 si αj, j = 1, n se gasesc
rezolvand sistemul liniar:
n∑
j=1
αj[(xi − xj)2 + (yi − yj)
2 + 1]1/2 = f(xi, yi), 1 ≤ i ≤ n.
(C.A. Micchelli a demonstrat ca matricea coeficientilor acestui
sistem este nesingulara).
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
2−9
−8
−7
−6
−5
−4
−3
−2
−1
0
Function
f.
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
2−9
−8
−7
−6
−5
−4
−3
−2
−1
0
Function
s1.
Exemplul 78 Interpolantul thin-plate spline pentru f este:
s2(x, y) =n∑
j=1
αj[(x− xj)2 + (y − yj)
2] ln√
[(x− xj)2 + (y − yj)
2].
Desenam s2 si eroarea de interpolare.
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2
−2−1
01
2−9
−8
−7
−6
−5
−4
−3
−2
−1
0
Function
s2.
−2
−1
0
1
2
−2
−1
0
1
20
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
The error
for interpo-
lation by
s2.
5. Metode numerice de rezolvare a ecuatiilor diferentiale
Consideram ca model problema lui Cauchy relativa la o ecuatie
diferentiala de ordinul ıntai:
y′ = f(x, y) (88)
y(x0) = y0
unde functia f este definita pe dreptunghiul D = (x, y) ∈ R2 |
|x− x0| ≤ a, |y − y0| ≤ b cu a, b ∈ R+ si satisface conditiile
necesare de continuitate si derivabilitate.
Fie y = y(x), x ∈ I ⊂ [x0− a, x0 + a], o solutie a problemei (88).
Metodele de aproximare a lui z pot fi grupate ın doua clase:
metode analitice - cand aproximatia este data printr-o expresie
analitica, deci pe fiecare punct x ∈ [x0 − a, x0 + a] si metode
discrete - cand solutia este aproximata pe o multime discreta
de puncte din intervalul considerat. Acestea din urma pot fi cu
un pas sau cu mai multi pasi ın functie de numarul valorilor de
pornire.
Vom prezenta metoda interpolarii Taylor din prima clasa si a
unor metode, mai mult utilizate, din clasa metodelor discrete.
5.1. Metoda interpolarii Taylor
Din clasa metodelor analitice.
Fie f ∈ Cp(D) si y solutia problemei (88). Atasam functiei y
(care ın conditia impusa lui f exista pe un interval I ⊂ [x0 − a, x0 + a] ,
este unica si y ∈ Cp+1(I)) si punctului x0 formula de interpolare
Taylor:
y = Tpy + Rpy,
cu
(Tpy)(x) = y(x0) +x− x0
1!y′(x0) + ... +
(x− x0)p
p!y(p)(x0),
iar termenul rest Rpy poate fi scris sub forma
(Rpy)(x) =(x− x0)
p+1
(p + 1)!y(p+1)(x0 + θ(x− x0)), 0 < θ < 1. (89)
Prin urmare, functia y poate fi aproximata pe intervalul I prin
polinomul lui Taylor Tpy. In acest polinom cunoastem ınsa numai
valorile y(x0) = y0 si y′(x0) = f(x0, y0). Ramane sa determinam
valorile y(k)(x0), k = 2, ..., p. Folosim ecuatia (88) si obtinem
y′′ =∂f
∂x+
∂f
∂yy′
y′′′ =∂2f
∂x2+ 2
∂2f
∂x∂yy′+
∂2f
∂y2y′2 +
∂f
∂yy′′
y(4) =∂3f
∂x3+
∂3f
∂x2∂yy′+ 3
∂3f
∂x∂y2y′2 +
∂3f
∂y3y′3 + 3
∂2f
∂x∂yy′′+
+ 3∂2f
∂y2y′y′′+
∂f
∂yy′′′,
si asa mai departe. Luand valorile acestor derivate ın punctul x0,
se obtin coeficientii polinomului Tpy, aproximatia solutiei y fiind
complet determinata.
Folosind notatia y(k) = f(k−1), polinomul lui Taylor se poate
scrie sub forma
(Tpy)(x) =y(x0) +(x− x0)
1!f(x0, y(x0)) +
(x− x0)2
2!f ′(x0, y(x0))
(90)
+ ... +(x− x0)
p
p!f(p−1)(x0, y(x0))
Avem, de asemenea,
(Rpy)(x) =(x− x0)
(p+1)
(p + 1)!f(p)(ξ, y(ξ)), minx, x0 ≤ ξ ≤ maxx, x0
(91)
Din expresia restului (89) se poate obtine si o delimitare a erorii
de aproximare. Daca presupunem de exemplu, ca∣
∣
∣y(p+1)(x)∣
∣
∣ ≤
Mp+1, x ∈ [x0 − a, x0 + a] obtinem
y(x)− (Tpy)(x)| ≤|x− x0|
p+1
(p + 1)!Mp+1, x ∈ I. (92)
S-a demonstrat astfel teorema urmatoare:
Teorema 79 Daca f ∈ Cp(D) atunci solutia y a problemei Cauchy
(88) poate fi aproximata pe intervalul I prin polinomul lui Taylor
(90), eroarea de aproximare avand expresia din (91) si delimitarea
(92).
Observatia 80 Aceasta metoda prezinta dezavantajul ca pentru
p mare expresiile derivatelor lui y, adica expresiile f(k), k = 1, ..., p,
devin tot mai complicate ın raport cu cresterea lui k, ceea ce
are implicatii nu numai asupra cresterii volumului de calcul, dar
si asupra controlului erorilor ce apar si se cumuleaza ın aceste
calcule.
Metoda interpolarii Taylor este avantajoasa pentru valori mici
ale lui p, cazuri care poate servi si la construirea unor metode
discrete cu mare utilitate practica.
CURS 12
5. Metode numerice de rezolvare a ecuatiilor diferentiale
Consideram ca model problema lui Cauchy relativa la o ecuatie
diferentiala de ordinul ıntai dat in (88), unde functia f este
definita pe dreptunghiul D = (x, y) ∈ R2 | |x− x0| ≤ a, |y − y0| ≤b cu a, b ∈ R+ si satisface conditiile necesare de continuitate si
derivabilitate.
Fie y = y(x), x ∈ I ⊂ [x0− a, x0 + a], o solutie a problemei (88).
Pentru o diviziune echidistanta a intervalului [a, b], xi = x0 +
ih; i = 0, ..., N ; N ∈ N este dat, h = b−aN , metoda interpolarii
Taylor de ordin n se poate scrie si sub forma
yi+1 = yi + hTn(xi, yi), (93)
cu
Tn(xi, yi) = f(xi, yi) +h
2!f ′(xi, yi) + ... +
hn−1
n!f(n−1)(xi, yi). (94)
5.2. Metoda lui Euler
Metoda de tip discret.
Consideram ecuatia (88) si o diviziunea echidistanta a inter-
valului [a, b] determinata de punctele xk = x0 + kh, h = b−aN ;
k = 0,1, ..., N ; N ∈ N∗.
Observatia 81 Metoda descrisa de relatiile de recurenta (93)
pentru n = 1, adica
yk+1 = yk + hf(xk, yk), k = 0,1, ...
se numeste metoda lui Euler.
Sub aspect geometric, prin metoda lui Euler, graficul solutiei y se
aproximeaza cu linia poligonala cu varfurile (xk, yk), k = 0,1, ...,
motiv pentru care aceasta metoda se mai numeste si metoda
liniilor poligonale.
Teorema 82 Fie y (x) solutia problemei
y′ = f (x, y) , a ≤ x ≤ b, y (a) = α,
iar w0, w1, ..., wn aproximatiile generate de metoda Euler pentru
parametrii N, xi = a + ih, i = 0, ..., N, h = b−aN .
Presupunem ca f este Lipschitz continua pe D, de constanta L,
unde D = (x, y) : a ≤ x ≤ b,−∞ < y <∞ , adica:
|f (x, y1)− f (x, y2)| ≤ L |y1 − y2| , ∀ (x, y1) (x, y2) ∈ D.
Daca exista constanta M cu proprietatea ca∣
∣
∣y′′ (x)∣
∣
∣ ≤M, ∀x ∈ [a, b] ,
atunci
|y (xi)− wi| ≤hM
2L
(
eL(xi−a) − 1)
, i = 0,1, ..., N.
Algoritmul pt. metoda lui Euler:
h← b−aN
α← y0
for i = 0,1, ..., N − 1
yi+1 ← yi + hf(xi, yi)
end
Exemplul 83 Sa se aproximeze solutia problemei Cauchy:
y′(x) = 2x− y
y(0) = −1
pe nodurile echidistante xi = a + ih, i = 0, ..., N ;h = b−aN , cu
a = 0, b = 1, N = 10, folosind metoda lui Euler
5.3. Metoda lui Runge-Kutta
Metoda de tip discret.
Primul pas ın construirea metodei Runge-Kutta este determinarea
valorilor a1, α1 si β1 cu proprietatea ca a1f (x + α1, y + β1) aprox-
imeaza polinomul Taylor, dat ın (94), cu eroare cel mult O(
h2)
,
care e eroarea de trunchiere a metodei Taylor de ordin doi,
T2(x, y) = f (x, y) +h
2f ′ (x, y) , h =
b− a
N, N-dat.
Avem
f ′(x, y) =∂f
∂x(x, y) +
∂f
∂xy′(x)
deci
T2 (x, y) = f (x, y) +h
2
∂f
∂x(x, y) +
h
2
∂f
∂yy′(x).
Dezvoltand ın serie Taylor f (x + α1, y + β1) se obtine
a1f (x + α1, y + β1) = a1f (x, y) + a1α1∂f
∂x(x, y) + a1β1
∂f
∂y
+ a1(R1f) (x + α1, y + β1) .
Prin identificarea coeficientilor termenilor f (x, y), ∂f∂x (x, y) si ∂f
∂y (x, y)
se obtine ca
a1 = 1
α1 =h
2
β1 =h
2y′(x) =
h
2f (x, y) .
In (93), pt. n = 2 avem
byi+1 = yi + hT2(xi, yi), (95)
si ınlocuind T2 prin a1f (x + α1, y + β1) , se obtine ”midpoint
method” (metoda de tip Runge-Kutta de ord. 2), data de:
y0 = α
yi+1 = yi + hf
(
xi +h
2, y +
h
2f (xi, yi)
)
, i = 0, ..., N − 1
Pentru aproximarea polinomului Taylor de ordinul trei
T3 (x, y) = f (x, y) +h
2f ′ (x, y) +
h2
6f ′′ (x, y) ,
cea mai potrivita expresie cu patru parametri ar fi
a1f (x, y) + a2f (x + α2, y + δ2f (x, y)) , (96)
care ınsa nu este suficient de flexibila ıncat sa permita identifi-
carea termenului h2
6
(
∂f∂y (x, y)
)2f (x, y) ce apare din dezvoltarea
h2
6 f ′′ (x, y) .
Prin urmare, din expresii de forma (96) se pot deduce metode de
ordinul cel mult doi. Faptul ca sunt patru parametri ınsa ofera
posibilitatea de a obtine mai multe metode.
Mentionam cele mai importante doua din ele.
Metoda Euler modificata, pt. a1 = a2 = 12, α2 = δ2 = h:
yi+1 = yi +h
2
[
f (xi, yi) + f(
xi+1, yi + hf (xi, yi))]
.
Metoda lui Heun, pt. a1 = 14, a2 = 3
4, α2 = δ2 = 23h:
yi+1 = yi +h
4
[
f (xi, yi) + 3f
(
xi +2
3h, yi +
2
3hf (xi, yi)
)]
.
Amandoua aceste metode pot fi clasificate ca metode Runge-
Kutta de ordinul doi.
Cu toate ca polinomul Taylor de ordinul trei T3 (x, y) poate fi
aproximat cu eroare O(
h3)
printr-o expresie de forma
f (x + α1, y + δ1f (x + α2, y + δ2f (x, y))) ,
care implica patru parametri, calculele pentru determinarea lor
sunt mai complicate si nu le prezentam. Metodele Runge-Kutta
rezultate nu se prea folosesc ın practica.
Cea mai comuna metoda Runge-Kutta folosita ın practica este
cea de ordinul patru:
y0 = α
k1 = hf (xi, yi)
k2 = hf
(
xi +h
2, yi +
1
2k1
)
k3 = hf
(
xi +h
2, yi +
1
2k2
)
k4 = hf(
xi+1, yi + k3
)
yi+1 = yi +1
6(k1 + 2k2 + 2k3 + k4) , i = 0, ..., N − 1.
CURS 13
6. Operatori de interpolare spline polinomiali
Fie multimea de functionale liniare Λ = λi | λi : Hm,2[a, b] → R,
i = 1, ..., n, y ∈ Rn si
U(y) =
f ∈ Hm,2[a, b] | λi(f) = yi, i = 1, ..., n
. (97)
Definitia 84 Problema gasirii unui element s ∈ U(y) cu proprie-
tatea ca∥
∥
∥s(m)∥
∥
∥
2= inf
u∈U(y)
∥
∥
∥u(m)∥
∥
∥
2
se numeste o Problema de Interpolare Spline Polinomiala (notata
PISP).
Observatia 85 O solutie s a (PISP) este functia pentru care∥
∥
∥s(m)∥
∥
∥
2→ min, sau functia cea mai apropiata de un polinom
P ∈ Pm−1 (∥
∥
∥P (m)∥
∥
∥
2= 0), care satisface conditiile λi(P) = yi,
i = 1, ..., n.
O solutie a (PISP) se numeste functie spline polinomiala ce in-
terpoleaza y ın raport cu Λ, sau o functie spline naturala ce
interpoleaza y.
Observatia 86
(PISP) : a se gasi s ∈ U(y) astfel ıncat∥
∥
∥s(m)∥
∥
∥
2= inf
u∈U(y)
∥
∥
∥u(m)∥
∥
∥
2
este echivalenta cu problema de cea mai buna aproximare ın
L2[a, b], adica
(PCMBA) : a se gasi σ ∈ U(m)(y) astfel ıncat ‖σ‖2 = infv∈U(m)(y)
‖v‖2 ,
unde
U(m)(y) =
v | v = u(m), u ∈ U(y)
.
Teorema 87 (Teorema de existenta). Daca functionalele λi ∈
Λ, i = 1, ..., n sunt marginite si U(y), data ın (97), este o multime
nevida atunci (PISP) are solutie.
Teorema 88 O (PISP) are o solutie unica daca si numai daca
Pm−1 ∩ U(0) = 0. (98)
Observatia 89 Existenta si unicitatea solutiei (PISP) este car-
acterizata de multimea de functionale Λ.
Teorema 90 (Proprietatea de ortogonalitate). Functia s ∈ U(y)
este o solutie a (PISP) daca si numai daca⟨
s(m), g(m)⟩
2= 0, g ∈ U(0). (99)
Consideram
S(Λ) =
f ∈ Hm,2[a, b] |⟨
f(m), g(m)⟩
2= 0 g ∈ U(0)
.
Teorema 91 Multimea S(Λ) este un subspatiu liniar ınchis al lui
Hm,2[a, b].
Observatia 92 Relatia⟨
p(m), g(m)⟩
2= 0, pentru p ∈ Pm−1, g ∈ U(0)⇒ Pm−1 ⊂ S(Λ).
Definitia 93 Multimea S(Λ) se numeste spatiul functiilor spline
ce interpoleaza U(y).
Observatia 94 Fie si, i = 1, ..., n solutie a (PISP) care inter-
poleaza multimea
Ui =
f ∈ Hm,2 [a, b] | λi (f) = δij, j = 1, ..., n.
,
pentru i = 1, ..., n. Daca
Pm−1 ∩ U(0) = 0,
(adica, (PISP) are solutie unica), atunci
dimS(Λ) = n
si s1, ..., sn este o baza pentru S(Λ).
Functiile si, i = 1, ..., n se numesc spline fundamentale de inter-
polare sau spline cardinale, datorita proprietatii ca
λk(si) = δki, k, i = 1, ..., n.
In continuare presupunem ca Λ este multimea de functionale de
tip Birkhoff
Λ =
λij | λijf = f(j) (xi) , i = 1, ..., k, j ⊂ Ii
, (100)
unde a ≤ x1 < ... < xk ≤ b este o partitie a intervalului [a, b] ,
r1, ..., rk ∈ N, cu ri ≤ m− 1 si Ii ⊆ 0,1, ..., ri , i = 1, ..., k.
Teorema 95 (Caracterizare Structurala) Fie Λ o multime de
functionale de tip Birkhoff date prin (100), y ∈ Rn si fie U(y)
multimea interpolatoare corespunzatoare. Functia s ∈ U(y) este
o solutie a (PISP) daca si numai daca:
1) s(2m) (x) = 0, x ∈ [x1, xk] \ x1, ..., xk ,
2) s(m) (x) = 0, x ∈ [a, x1) ∪ (xk, b],
3) s(2m−1−µ) (xi − 0) = s(2m−1−µ) (xi + 0) , µ ∈ 0,1, ..., m− 1\
Ii, for i = 1, ..., k.
Observatia 96 Solutia s este un polinom de grad 2m − 1 pe
fiecare interval(
xi, xi+1
)
si este un polinom de grad m − 1 pe
intervalele [a, x1) si (xk, b].
O solutie a (PISP) se numeste functie spline (naturala) de or-
dinul 2m− 1.
Teorema 97 Daca Λ este o multime de functionale de tip Birkhoff,
U(y), y ∈ Rn este multimea de interpolare corespunzatoare si
S (Λ) este multimea splinelor care interpoleaza U(y), atunci urmatoarele
afirmatii sunt echivalente:
(A) s ∈ S (Λ)⇐⇒∥
∥
∥s(m)∥
∥
∥
2= inf
u∈U(y)
∥
∥
∥u(m)∥
∥
∥
2
(B) s ∈ S (Λ)⇐⇒⟨
s(m), g(m)⟩
2= 0, g ∈ U(0)
(C) s ∈ S (Λ)⇐⇒
1) s(2m) (x) = 0, x ∈ [x1, xk] \ xii=1,...,k
2) s(m) (x) = 0, x ∈ [a, x1) ∪ (xk, b]
3) s(2m−1−µ) (xi + 0) = s(2m−1−µ) (xi − 0) ,cu µ ∈ 0,1, ..., m− 1 \ Ii, i = 1, ..., k.
Oricare dintre cele 3 afirmatii se poate folosi ca definitie a solutiei
s a (PISP), iar celelalte 2 se demonstreaza ca teoreme.
Observatia 98 Fie functia data f ∈ Hm,2 [a, b] si o multime de
functionale Λ,
Λ = λi(f), i = 1, ..., n , (101)
functia
Sf =n∑
i=1
siλi (f) (102)
este functia spline care interpoleaza f ın raport cu Λ, adica
λi (Sf) = λi (f) , i = 1, ..., n.
Mai mult, Sf este functia din Hm,2 [a, b] care interpoleaza f, si
pentru care∥
∥
∥(Sf)(m)∥
∥
∥
2→ minim.
Observatia 99 S : Hm,2 [a, b] → S (Λ) este un operator liniar si
idempotent, deci este proiector.
Definitia 100 Operatorul S : Hm,2 [a, b] → S (Λ) se numeste
ope-rator de interpolare spline polinomial relativ la Λ.
6.1. Operatori spline de tip Lagrange
Fie f : [a, b]→ R, xi ∈ [a, b], i = 1, ..., n si
Λ := ΛL = λi | λi(f) = f(xi), i = 1, ..., n.
Daca n ≥ m atunci pentru orice f ∈ Hm,2[a, b] functia spline de
interpolare SLf exista si este unica.
Definitia 101 Pentru Λ := ΛL operatorul corespunzator SL se
numeste operator spline de tip Lagrange.
Pentru determinarea lui SL se foloseste Teorema 95, unde conditia
3) devine 3′) SLf ∈ C2m−2[a, b]. Daca scriem functia Sf ca
(SLf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
n∑
j=1
bj(x− xj)2m−1+ , (103)
rezulta ca sunt ındeplinite conditiile 1) SLf ∈ P2m−1 pe intervalele
(xj, xj+1), j = 1, ..., m− 1; 2) SLf ∈ Pm−1 pe [a, x1) si 3′).
Intr-adevar avem
(SLf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
k∑
j=1
bj(x− xj)2m−1, x ∈ (xk, xk+1)
pentru k = 1, ..., n− 1,
(SLf)(x) =m−1∑
i=0
aixi, x ∈ [a, x1),
si
(SLf)(ν)(xj−0) = (SLf)(ν)(xj +0), ν = 0, ...,2m−2, j = 1, ..., n.
Pe intervalul (xn, b] avem
(SLf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
n∑
j=1
bj(x− xj)2m−1,
deci SLf ∈ P2m−1. Pentru ca 2) sa fie verificata pe (xn, b] trebuieSLf ∈ Pm−1.
Scriind polinomul SLf ın forma lui Taylor, adica
(SLf)(x) =2m−1∑
k=0
(x− α)k
k!(SLf)(k)(α), α > xn,
acesta se reduce la un polinom de grad m− 1 pe (xn, b] daca
(SLf)(p)(α) = 0, p = m, ...,2m− 1. (104)
Functia SLf depinde de m+n parametrii, ai, bj ∈ R, i = 0, ..., m−1; j = 1, ..., n.
Relatiile (104) si conditiile de interpolare
(SLf)(xi) = f(xi), i = 1, ..., n
conduc la un sistem liniar (m + n)× (m + n) :
(SLf)(p)(α) = 0, p = m, ...,2m− 1(SLf)(xi) = f(xi), i = 1, ..., n.
(105)
Pentru n ≥ m, functia SLf se poate scrie sub forma
SLf =n∑
k=1
skf(xk),
unde sk, k = 1, ..., n sunt functiile spline fundamentale de inter-
polare.
Determinarea lui SLf se reduce la a gasi sk, k = 1, ..., n. Acestea
se scriu sub forma:
sk(x) =m−1∑
i=0
aki xi +
n∑
j=1
bkj (x− xj)
2m−1+ , k = 1, ..., n,
cu aki , i = 0, ..., m − 1 si bk
j , j = 1, ..., n obtinuti ca solutii ale
sistemelor:
s(p)k (α) = 0, p = m, ...,2m− 1 si α > xn
sk(xν) = δkν, ν = 1, ..., n(106)
pentru k = 1, ..., n.
Matricile sistemelor coincid si doar termenii liberi sunt diferiti.
CURS 14
6.1. Operatori spline de tip Lagrange (continuare)
Fie f : [a, b]→ R, xi ∈ [a, b], i = 1, ..., n si
Λ := ΛL = λi | λi(f) = f(xi), i = 1, ..., n.
Daca n ≥ m atunci pentru orice f ∈ Hm,2[a, b] functia spline de
interpolare SLf exista si este unica si
(SLf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
n∑
j=1
bj(x− xj)2m−1+ .
Definitia 102 Formula
f = SLf + RLf
se numeste formula de interpolare spline de tip Lagrange, unde
RL este operatorul rest.
Avem dex(SL) = m− 1 si aplicand teorema lui Peano se obtine
(RLf)(x) =
∫ b
aϕL(x, t)f(m)(t)dt,
unde
ϕL(x, t) =(x− t)m−1
+
(m− 1)!−
n∑
i=1si(x)
(xi − t)m−1+
(m− 1)!.
Daca f(m) este continua pe [a, b] atunci
|(RLf)(x)| ≤∥
∥
∥f(m)∥
∥
∥
∞
∫ b
a|ϕL(x, t)|dt.
Exemplu. Fie f ∈ C[0,1] si
ΛL(f) =
f
(
i
n
)∣
∣
∣
∣
i = 0, ..., n
.
Sa se gaseasca formula de interpolare spline.
Avem m = 1 si
f = S1f + R1f,
cu
(S1f)(x) =n∑
i=0
si(x)f
(
i
n
)
si
(R1f)(x) =
∫ 1
0ϕ1(x, t)f ′(t)dt,
cu
ϕ1(x, t) = (x− t)0+ −n∑
i=0si(x)
(
i
n− t
)0
+.
Avem
si(x) = ai0 +
n∑
j=0bij
(
x−j
n
)
+, i = 0, ..., n,
si coeficientii ai0, bi
0, ..., bin, i = 0, ..., n sunt dati de sistemele:
si
(
kn
)
= δik, k = 0, ..., n
s′i(α) = 0, α > 1 (consideram α = 2).
Avem
s0(0) = 1
s0(kn) = 0, k = 1, ..., n
s′0(2) = 0
adica
a00 = 1
a00 + b00
1n = 0
a00 + b00
2n + b01
1n = 0
a00 + b00
3n + b01
2n + b02
1n = 0
...n∑
j=0b0j = 0
Se obtine
s0(x) = 1− nx + n(
x− 1n
)
+
s1(x) = nx− 2n(
x− 1n
)
++ n
(
x− 2n
)
+
s2(x) = n(
x− 1n
)
+− 2n
(
x− 2n
)
++ n
(
x− 3n
)
+
...
sn−1(x) = n(
x− n−2n
)
+− 2n
(
x− n−1n
)
++ n (x− 1)+
sn(x) = n(
x− n−1n
)
+− n (x− 1)+ .
6.2. Operatori spline de tip Hermite
Consideram f ∈ Hm,2[a, b] si multimea de functionale de tip Her-
mite
ΛH = λkj | λkjf = f(j)(xk), k = 1, ..., n, j = 0, ..., rk,
unde rk ∈ N, rk < m.
Definitia 103 Operatorul spline SH , corespunzator multimii de
functionale Hermite, ΛH , se numeste operatorul spline de tip
Hermite.
Functia spline de tip Hermite se poate scrie sub forma:
(SHf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
n∑
k=1
rk∑
j=0
bkj(x− xk)2m−j−1+ , (107)
cu ai, bkj determinati din conditiile 1)-3) din [Curs 13] si din
conditiile de interpolare:
(SHf)(j)(xk) = f(j)(xk), k = 1, ..., n; j = 0, ..., rk.
Se verifica direct ca SHf ındeplineste conditiile 1), 2) on [a, x1)
si 3).
Pentru ca sa fie ındeplinita conditia 2) si pe (xn, b] este suficientsa consideram
(SHf)(p)(α) = 0, p = m, ...,2m− 1.
Parametrii ai, i = 0, ..., m− 1 si bkj, k = 1, ..., n, j = 0, ..., rk, sunt
solutiile sistemului liniar N ×N, cu N = n + m +n∑
k=1rk:
(SHf)(j)(xk) = f(j)(xk), k = 1, ..., n; j = 0, ..., rk
(SHf)(p)(α) = 0, p = m, ...,2m− 1.
Daca |ΛH| ≥ m, din [Curs 13] rezulta ca functia spline SHf existasi este unica.
Functia SHf se poate reprezenta folosind functiile spline funda-mentale:
(SHf)(x) =n∑
k=1
rk∑
j=0
skj(x)f(j)(xk), (108)
cu
skj(x) =m−1∑
µ=0
akjµ xµ +
n∑
µ=1
rk∑
ν=0
bkjµν(x− xµ)
2m−ν−1+ ,
pentru k = 1, ..., n si j = 0, ..., rk. Fiecare functie skj se obtine din
sistem de forma:
s(q)kj (xν) = 0, ν = 1, ..., n, ν 6= k, q = 0, ..., rν
s(q)kj (xk) = δjq, q = 0, ..., rk
s(p)kj (α) = 0, p = m, ...,2m− 1 si α > xn,
(109)
pentru k = 1, ..., n si j = 0, ..., rk. Toate sistemele au aceleasi
matrici, iar termenii liberi sunt diferiti.
Definitia 104 Fie Λ := ΛH si operatorul spline corespunzator
SH. Formula
f = SHf + RHf,
se numeste formula de interpolare spline de tip Hermite, unde
RH este operatorul rest.
Aplicand Teorema lui Peano se obtine
(RHf)(x) =
∫ b
aϕH(x, t)f(m)(t)dt,
cu
ϕH(x, t) =(x−t)m−1
+(m−1)!
−n∑
k=1
rk∑
j=0
skj(x)(xk−t)
m−j−1+
(m−j−1)!.
Daca f(m) este continua pe [a, b] atunci
|(RHf)(x)| ≤∥
∥
∥f(m)∥
∥
∥
∞
∫ b
a|ϕH(x, t)|dt.
6.3. Operatori spline de tip Birkhoff
Consideram functia f ∈ Hm,2[a, b] si multimea de functionale de
tip Birkhoff:
ΛB = λkj | λkjf = f(j)(xk), k = 1, ..., n, j ∈ Ik,
pentru Ik ⊆ 0, ..., rk, rk ∈ N, rk < m.
Definitia 105 Operatorul spline SB corespunzator multimii ΛB
se numeste operator spline de tip Birkhoff.
Daca functia spline de tip Birkhoff exista atunci ea este de forma:
(SBf)(x) =m−1∑
i=0
aixi +
n∑
k=1
∑
j∈Ik
bkj(x− xk)2m−j−1+
sau
(SBf)(x) =n∑
k=1
∑
j∈Ik
skj(x)f(j)(xk),
unde skj sunt functiile spline fundamentale. Acestea se obtin din
conditii similare cu (109).