Адаптивне кусочно-лінійне наближення важкообчислювальних функцій

Автор(и)

  • G. A. Sheludko
  • S. V. Ugrimov Інститут проблем машинобудування ім. А.М.Підгорного НАН України, м. Харків,

Ключові слова:

апроксимація, інтерполяція, кусково-лінійне наближення, важкообчислювана функція, індекс ефективності

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.

Біографія автора

S. V. Ugrimov, Інститут проблем машинобудування ім. А.М.Підгорного НАН України, м. Харків

д-р техн. наук

Посилання

Ostrovskiy, A. M. (1966). Solutions of Equations and Systems of Equations, 2nd ed.New York: Academic Press.

Krylov, A. N. (1954). Lektsii o priblizhennykh vychisleniyakh [Lectures on Approximate Calculations].Moscow: Gostekhizdat (in Russian).

Weiershtrass, K. (1885). Über die analytische Darstellbarkeit sogenannter willkürlicher Funktionen einer reelen Veränderlichn. Sitzungsberichte der Berliner Akademie der Wissenschaften, pp. 633–639.

Mhaskar, H. N., Pai, D. V. (2000). Fundamentals of Approximation Theory.New Delhi: Narosa Publishing House.

Trefethen, L. N. (2013). Approximation Theory and Approximation Practice.Oxford:OxfordUniversity.

Richardson, L. F. (1911). 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. Ser. A, Vol. 210, pp. 307–357.

Runge, C. (1901). Über empirische funktionen und die interpolation zwischen äquidistanten en ordinaten. Zeitschrift für Mathematik und Physik, Vol. 46, pp. 224–243.

Chebyshev, P. L. (1881). O funktsiyakh, malo uklonyayushchikhsya ot nulya pri nekotorykh velichinakh peremennykh. Sobranie sochineniy, [On Functions Deviating Least from Zero at Some Values of Variables. Col.works]. Vol. 3, pp. 108–127 (in Russian).

Faber, G. (1914) Über die interpolatiorische darstellung stetiger funktionen. Deutsche Mathematiker-Vereinigung Jahresbeucht, Vol. 23, pp. 192–210.

Marcinkiewicz, J. (1939).Sur interpolation d`operations. Comptes rendus de l'Académie des Sciences, Vol. 208, pp. 1272–1273.

Bernshteyn, S. N. (1937). O mnogochlenakh ortogonalnykh v konechnom intervale [On Orthogonal Polynomials in a Finite Interval].Kharkov: Gos. nauch.-tekhn. izd-vo Ukrainy (in Russian).

Ahlberg, J. H., Nilson, E. N., Walsh, J. L. (1967). The Theory of Splines and Their Applications.New York andLondon: Academic Press.

Popov, B. A., Tesler, G. S. (1984). Priblizhenie funktsiy splaynami [Approximation of Functions by Splines]Kiev: Nauk. dumka (in Russian).

Rvachev, V. L., Rvachev, V. A. (1975). Atomarnye funktsii v matematicheskoy fizike. Matematizatsiya znaniy i nauch.-tekhn. Progress [Atomic Functions in Mathematical Physics. Knowledge Mathematization, and Scientific and Technical Progress].Kiev: Nauk. dumka, pp. 188–199 (in Russian).

Ryabenkiy, V. S. (1974). Lokalnye formuly gladkogo vospolneniya i gladkoy interpolyatsii po ikh znacheniyam v uzlakh neravnomernoy pryamougolnoy setki [Local Formulae for Smooth Replacement and Interpolation by Their Values in Non-Uniform Rectangular Grid Nodes].Moscow: In-t problem matematiki Akademiyi nauk SSSR, 1974. 42 p. (Preprint. Akademiya nauk SSSR. In-t problem matematiki; 21) (in Russian).

Bos, L., De Marchi, S., Hormann, K., Klein, G. (2012). On the Lebesgue Constant of Barycentric Rational Interpolation at Equidistant Nodes. Numerische Mathematik, Vol. 121, Iss. 3, pp. 461–471.

Bellman, R. E. (2016). Adaptive Control Processes. A Guided Tour.Princeton Legacy Library.

Bahvalov, N. S. (1966). Obalgoritmakh vybora shaga integrirovaniya. Vychisl. metody i programmirovanie [On Algorithms for Selecting Integration Steps. Computational Methods and Programming], Iss. 5, pp. 3–8 (in Russian).

Pukk, R. A. (1970). Algoritm integrirovaniya, uchityvayushchiy stepen gladkosti funktsiy. Izv. AN ESSR. Fizika. Matematika [Integration Algorithm Taking into Account Degree of Function Smoothness. Proceedings of AS of ESSR. Physics. Mathematics], Vol. 19, No. 3, pp. 368–370 (in Russian).

Sheludko, G. A. Adaptivnoe integrirovanie. AN Ukrainy In-t problem mashinostroeniya. [Adaptive Integration. AS ofUSSR. IMEP].Kharkov, 1973. 12 p. Dep. VINITI 26.07.73, No. 7753 (in Russian).

Sheludko, H.A., Ugrimov, S. V. (1997). Adaptivnyie resheniya nekotorykh zadach vyichislitelnoy matematiki. Akademiya nauk Ukrainyi. In-t problem mashinostroeniya. [Adaptive Solutions to Some Problems of Computational Mathematics . AS ofUSSR. IMEP].Kharkov(in Russian).

Gander, W., Gautschi, W. (2000). Adaptive Quadrature – Revisited. BIT Numerical Mathematics, Vol. 40. Iss. 1, pp. 84–101.

Forsythe, G.E., Malcolm, M.A., Moler, C.B. (1977). Computer Methods for Mathematical Computations.EnglewoodCliffs,New Jersey: Prentice-Hall.

Mathews, J., Fink, K. (2004). Numerical Methods Using Matlab. 4nd ed.New Jersey: Prentice-Hall.

Sheludko, H.A., Ugrimov, S. V. (2011). Adaptivnaya gibridizatsiya [Adaptive Hybridisation].Kharkov: Miskdruk (in Russian).

Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables (1972). Edited by M. Abramowitz andI. A. Stegun. 9th ed.New York:Dover Publication.

Опубліковано

2018-06-26

Номер

Розділ

Прикладна математика