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INTERPOLAÇÃO Interpolação 1. Introdução 2. Conceito de Interpolação 3. Interpolação Polinomial3. Interpolação Polinomial 4. Formas de obter pn(x) 4.1 Resolução de sistema linear 4.2 Forma de Lagrange 4.3 Forma de Newton Introdução � A tabela abaixo relaciona calor específico da água e temperatura: Temperatura (°C) 20 25 30 35Temperatura (°C) 20 25 30 35 Calor específico 0.99907 0.99852 0.99826 0.99818 Temperatura (°C) 40 45 50 Calor específico 0.99828 0.99849 0.99878 1. Introdução � Vamos supor que desejamos saber: a) o calor específico da água a 32.5°; b) a temperatura para a qual o calor b) a temperatura para a qual o calor específico é 0.99837. Interpolação Introdução � Interpolar uma função f(x) consiste em aproximar essa função por uma função g(x), escolhida dentro de uma classe de g(x), escolhida dentro de uma classe de funções definida a priori e que satisfaça algumas propriedades. A função g(x) é então usada no lugar da função f(x). Introdução � Situações de interpolação. a) Quando temos os valores numéricos de uma função não conhecida para um conjunto de pontos e queremos o valor desta num ponto não tabelado.e queremos o valor desta num ponto não tabelado. b) Quando uma função conhecida em estudo tem uma expressão tal que operações como diferenciação e integração são difíceis (ou impossíveis). 2. Conceito de Interpolação � Sejam (n+1) pontos distintos:x0, x1, ..., xn, chamados nós da interpolação, e os valores de f(x): f(x0), f(x1), ..., f(xn). � A interpolação de f(x) que veremos consiste � A interpolação de f(x) que veremos consiste em obter uma função g(x) tal que: g(x0) = f(x0), g(x1) = f(x1), g(xn) = f(xn). M 2. Conceito de Interpolação � Graficamente f(x) (x ,f(x )) g(x) xx0 x1 x2 x3 x4 x5 (x0,f(x0)) (x1,f(x1)) (x2,f(x2)) (x3,f(x3)) (x4,f(x4)) (x5,f(x5)) f(x) g(x) 2. Conceito de Interpolação � Consideraremos aqui que g(x) é uma função polinomial. Contudo, a função g(x) escolhida pode ser: racional, trigonométrica, etc.pode ser: racional, trigonométrica, etc. � Existem outras formas de interpolação, por exemplo via fórmula de Taylor, via polinômios de Hermite, etc. 3. Interpolação Polinomial � Dados os pontos: (x0, f(x0)), (x1, f(x1)), ..., (xn, f(xn)), queremos aproximar f(x) por um polinômio pn(x), de grau menor ou igual a n, tal que f(xk) = pn(xk), k=0,1,2,..., n 3. Interpolação Polinomial � Teorema: Existe um único polinômio pn(x), de grau menor ou igual a n, tal que f(xk) = pn(xk), k=0,1,2,..., n desde que kjjk ≠≠ ,xx 3. Interpolação Polinomial Demonstração do Teorema: Seja . n nn xaxaxaaxp ++++= ....)( 2210 Das condições de interpolação: )(.... ....................... )(.... )(.... 2 210 11 2 12110 00 2 02010 n n nnnn n n n n xfxaxaxaa xfxaxaxaa xfxaxaxaa =++++ =++++ =++++ 3. Interpolação Polinomial Demonstração do Teorema: A matriz dos coeficientes é do tipo Vandermonde, logo desde que sejam pontos nxxxx ,....,,, 210 distintos, então o determinante da matriz dos coeficientes é não-nulo. Consequentemente o sistema admite solução única. Conclusão: Existem únicos que satisfazem as condições de interpolação. n210 naaaa ,....,,, 210 4. Formas de obter pn(x) Há várias maneiras para obter pn(x). Discutiremos três possibilidades:Discutiremos três possibilidades: � Resolução de Sistema Linear � Forma de Lagrange � Forma de Newton 4. Formas de obter pn(x) 1. Resolução de Sistema Linear Exemplo 1: Encontrar o polinômio de grau menor ou igual a 2 que interpola os dados da tabela abaixo:tabela abaixo: Temos então: x -1 0 2 f(x) 4 1 -1 2 2102 )( xaxaaxp ++= 4.1 Resolução de Sistema Linear Polinômio: 22102 )( xaxaaxp ++= 1421)2()2( 11)0()0( 44)1()1( 2102 02 2102 −=++⇒−== =⇒== =+−⇒=−=− aaafp afp aaafp Resolvendo o sistema linear, obtemos 1421)2()2( 2102 −=++⇒−== aaafp 3/23/7,1 210 =−== aaa e 2 2 3 2 3 71)( xxxp +−= polinômio que interpola f(x) em x0, x1 e x2 4.1 Resolução de Sistema Linear 2 2 3 2 3 71)( xxxp +−= 33 4.1 Resolução de Sistema Linear � Nem sempre a resolução do sistema linear para se obter pn(x) é simples e exato. Exemplo 2: Encontrar o polinômio de grau menor ou igual a 3 que interpola os dados menor ou igual a 3 que interpola os dados da tabela abaixo: x 0.1 0.2 0.3 0.4 f(x) 5 13 -4 -8 4.1 Resolução de Sistema Linear Polinômio: 3322103 )( xaxaxaaxp +++= 13008.004.02.013)2.0()2.0( 5001.001.01.05)1.0()1.0( 32103 32103 =+++⇔== =+++⇔== aaaafp aaaafp 8064.016.04.08)4.0()4.0( 4027.009.03.04)3.0()3.0( 13008.004.02.013)2.0()2.0( 32103 32103 32103 −=+++⇔−== −=+++⇔−== =+++⇔== aaaafp aaaafp aaaafp Sistema de 4 equações com 4 incógnitas 4.1 Resolução de Sistema Linear Resolvendo por eliminação de Gauss, com uma aritmética de ponto flutuante com três dígitos: ×××× ×××× +−− +−− 2210 1210 1013.0108.0104.0102.01 105.0101.0101.0101.01 Lembrete de aritmética de ponto fixo: β é a base; e é o expoente; e t é o número de dígitos na mantissa. ×−××× ×−××× ×××× +− +−− 1100 1110 108.01064.01016.0104.01 104.01027.0109.0103.01 1013.0108.0104.0102.01 e tddd β×± ).0( 21 K 4.1 Resolução de Sistema Linear � Obter p3(x) usando aritmética de ponto flutuante com três dígitos e eliminação de Gauss: 42 )10115.0(1066.0)( xxp ×+×−= � Para x=0.4 3424 42 3 )10633.0()10505.0( )10115.0(1066.0)( xx xxp ×+×− ×+×−= 8)4.0( 10)4.0(3 −= −= f p )4.0()4.0(3 fp ≠ 4.1 Resolução de Sistema Linear Resolvendo por Eliminação de Gauss com 10 dígitos, utilizando o programa do Maple: > with(LinearAlgebra): A2 := <<1,1,1,1>|<0.1*10^(0),0.2*10^(0),0.3*10^(0),0.4*10^(0)>|<0.1*10^(<<1,1,1,1>|<0.1*10^(0),0.2*10^(0),0.3*10^(0),0.4*10^(0)>|<0.1*10^( -1),0.4*10^(-1),0.9*10^(-1),0.16*10^(0)>|<0.1*10^(-2),0.8*10^(- 2),0.27*10^(-1),0.64*10^(-1)>>; := A2 1 0.1 0.01000000000 0.001000000000 1 0.2 0.04000000000 0.008000000000 1 0.3 0.09000000000 0.02700000000 1 0.4 0.16 0.06400000000 4.1 Resolução de Sistema Linear > b2 := <5,13,-4,-8>; > GaussianElimination(A); , , ,1. 0.100000000000000004 0.0100000000000000002 0.00100000000000000002 , , ,0. 0.300000000000000042 0.149999999999999994 0.0630000000000000004 > ReducedRowEchelonForm(<A2|b2>); , , ,0. 0.300000000000000042 0.149999999999999994 0.0630000000000000004 , , ,0. 0. -0.0199999999999999970 -0.0139999999999999986 , , ,0. 0. 0. -0.00200000000000001176 1. 0. 0. -0.346944695151993368 10 -17 -65.9999999884832818 0. 1. 0. 0.433680868950833714 10 -16 1151.66666655149902 -0. -0. 1. -0.867361737988403548 10 -16 -5049.99999999999546 -0. -0. -0. 1. 6333.33333333332667 4.1 Resolução de Sistema Linear � Note que no processo de eliminação de Gauss, a matriz escalonada tem números muito próximos de zero. Isto gera problemas muito próximos de zero. Isto gera problemas de arredondamento!!!! 4.2 Forma de Lagrange � Sejam (n+1) pontos distintos:x0, x1, ..., xn, chamados nós da interpolação, e os valores de yi= f(xi): f(x0), f(x1), ..., f(xn) para i=1,2,...,n. � A interpolação de f(x) que veremos consiste em obter uma função p (x) tal que:obter uma função pn(x) tal que: onde os polinômiossão de grau n. IMPORTANTE: Como os yi são dados, devemos no Método de Lagrange determinar os . )(.......)()()( 1100 xLyxLyxLyxp nnn +++= )(xLk )(xLk 4.2 Forma de Lagrange � Queremos que as condições sejam satisfeitas, ou seja, iin yxp =)( iinniiin yxLyxLyxLyxp =+++= )(.......)()()( 1100 � Solução Note que e ( )( ) ( )( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )nkkkkkkk nkk k xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xL −−−−− −−−−− = +− +− ....................... .......................)( 1110 1110 iinniiin yxLyxLyxLyxp =+++= )(.......)()()( 1100 1)( =kk xL kise0)( ≠=ik xL 4.2 Forma de Lagrange � Logo, � Enfim, a forma de Lagrange para o polinômio iiiiikk n k in yxLyxLyxp ===∑ = )()()( 0 � Enfim, a forma de Lagrange para o polinômio interpolador é: com )()( 0 xLyxp kk n k n ∑ = = ( ) ( )C C n kj j jk n kj j j k xx xx xL ≠ = ≠ = − − = 0 0 )( 4.2 Forma de Lagrange - Exemplo � Seja a tabela: � Devemos interpolar os 3 pontos com uma forma de Lagrange. Segue: x -1 0 2 f(x) 4 1 -1 )()()()()( 221100 2 0 2 xLyxLyxLyxLyxp kk k ++==∑ = ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) 3 2 2101 20)( 2 2010 21 0 xxxx xxxx xxxx xL −= −−−− −− = −− −− = ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) 2 2 2010 21)( 2 2101 20 1 − −− = ++ −+ = −− −− = xxxx xxxx xxxx xL ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) 60212 01)( 2 1202 10 2 xxxx xxxx xxxx xL += −+ −+ = −− −− = 4.2 Forma de Lagrange - Exemplo � Enfim, a forma de Lagrange da interpolação: 222 2 )1( 2124)( xxxxxxxp + −+ − −− + − = Mesmo resultado a resolução do sistema linear!!! Isto já era esperado, pois o polinômio interpolador é ÚNICO 2 2 2 3 2 3 71)( 6 )1( 2 1 3 4)( xxxp xp +−= −+ − + = Exercícios: entregar no dia da Prova � 1a) Mostre que o polinômio interpolador para os dados da tabela é x 0.1 0.6 0.8 f(x) 1.221 3.320 4.953 xxxp 667.5231.0141.1)(2 ++= � 1b) Determinar usando o polinômio interpolador dado em a). )2.0(2p f(x) 1.221 3.320 4.953 � 2) Encontre o polinômio interpolador de ordem 2 (Parábola) que ajusta os pontos abaixo utilizando o método de eliminação de Gauss para triangularizar o sistema de equações. x 3 9 20 f(x) 1.5 4.5 6 � 3) Considere a tabela de dados experimentais ao lado: Escreva o polinômio interpolador de Lagrange de ordem 2 para esse conjunto de pontos. Calcule � e . f(x) 1.5 4.5 6 x 1.1 2.2 3.5 f(x) 10 29 90 )5.1(2p )5.2(2p � 4) Considerando um função do tipo , escreva o polinômio interpolador de Lagrange de ordem 3 passando que passa pelos pontos 1, 2, 3 e 4. Calcule e .)1.1(3p )1ln(5)( ++= xxxf =x )2.1(3p 4.2 Forma de Newton � A forma de Newton para o polinônio pn(x), que interpola f(x) em (n+1) pontos distintos x0, x1, ..., xn , é a seguinte: � No Método de Newton, os valores de são dados por diferenças divididas de ordem k. ( ) ( )( ) ( )( ) ( )110 102010 ....... .......)( − −−−+ ++−−+−+= nn n xxxxxxd xxxxdxxddxp kd 4.2 Forma de Newton Operador Diferenças Divididas Seja f(x) definida em (n+1) pontos distintos x0, x1, ..., xn. O operador diferenças divididas é dado: )(][ 00 xfxf = )()(][][ xfxfxfxf −− 01 01 01 01 10 )()(][][],[ xx xfxf xx xfxf xxf − − = − − = 02 1021 210 ],[],[],,[ xx xxfxxf xxxf − − = 03 210321 3210 ],,[],,[],,,[ xx xxxfxxxf xxxxf − − = 4.2 Forma de Newton Operador Diferenças Divididas Seja f(x) definida em (n+1) pontos distintos x0, x1, ..., xn. O operador diferenças divididas é dado: 03 210321 3210 ],,[],,[],,,[ xx xxxfxxxf xxxxf − − = 0 121021 210 ],....,,,[],...,,[],...,,,[ xx xxxxfxxxf xxxxf n nn n − − = − 4.2 Forma de Newton - Operador Diferenças Divididas Construímos a tabela: x Ordem 0 Ordem 1 Ordem 2 Ordem n x0 x ],[ 10 xxf ],,[ xxxf ][ 0xf ][xf )(][ 00 xfxf = x1 x2 ..... ...... ...... ......... xn ],[ 21 xxf ],,[ 210 xxxf][ 1xf ][ 2xf ][ nxf ],[ 32 xxf ],[ 1 nn xxf − ],,[ 321 xxxf ],..,,[ 10 nxxxf 4.2 Forma de Newton 1. Mostra-se que é simétrica nos argumentos, ou seja, ],...,,,[ 210 kxxxxf ],[],[ 0110 xxfxxf = .......],,[],,[ == xxxfxxxf 2. Mostra-se que a forma de Newton para o polinômio de ordem n que interpola f(x) é .......],,[],,[ 201210 == xxxfxxxf ],..,,,[))....()((... ...],,[))((],[)(][)( 210110 210101000 nn n xxxxfxxxxxx xxxfxxxxxxfxxxfxp − −−−++ +−−+−+= 4.2 Forma de Newton - Exemplo � Sejam os dados: � Tabela x -1 0 1 f(x) 1 1 0 2 3 -1 -2 x Ordem 0 Ordem 1 Ordem 2 Ordem 4 -1 F[x0]=1 F[x0,x1]=0 0 1 F[x0,x1,x2]=-1/2 -1 1/6 1 0 0 -1/24 -1 0 2 -1 0 -1 3 -2 4.2 Forma de Newton - Exemplo � Sejam os dados: � Tabela x -1 0 1 f(x) 1 1 0 2 3 -1 -2 x Ordem 0 Ordem 1 Ordem 2 Ordem 4 -1 F[x0]=1 F[x0,x1]=0 0 1 F[x0,x1,x2]=-1/2 -1 1/6 1 0 0 -1/24 -1 0 2 -1 0 -1 3 -2 4.2 Forma de Newton - Exemplo � Dados: � A forma de Newton que interpola estes pontos é dada x -1 0 1 f(x) 1 1 0 2 3 -1 -2 por )2)(1)(1()24/1( )1)(1()6/1()1()2/1(1)( )24/1()2)(1)(0)(1( )6/1()1)(0)(1( )2/1()0)(1(0)1(1)( −−+−+ +−+++−+= −−−−++ +−−++ +−−++++= xxxx xxxxxxp xxxx xxx xxxxp n n 4.2 Forma de Newton � A forma de Newton para o polinônio pn(x), que interpola f(x) em (n+1) pontos distintos x0, x1, ..., xn , é a seguinte: � No Método de Newton, os valores de são dados por diferenças divididas de ordem k. ( ) ( )( ) ( )( ) ( )110 102010 ....... .......)( − −−−+ ++−−+−+= nn n xxxxxxd xxxxdxxddxp kd 1) Considere a tabela de dados experimentais ao lado: Escreva o polinômio interpolador de Newton de ordem 2 para esse conjunto de pontos. Calcule e . )5.1(2p )5.2(2p Exercícios: entregar no dia da Prova x 1.1 2.2 3.5 f(x) 10 29 90 � 2) Considerando um função do tipo , escreva o polinômio interpolador de Newton de ordem 3 passando que passa pelos pontos 1, 2, 3 e 4. Calcule e .)1.1(3p )1ln(5)( ++= xxxf =x )2.1(3p
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