\documentclass[uebung]{../../../lecture} \title{Einführung in die Numerik: Übungsblatt 9} \author{Leon Burgard, Christian Merten} \usepackage[]{subcaption} \begin{document} \punkte \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[a)] \item Es ergibt sich durch Ausrechnen: \begin{salign*} a_0 &= y_0 = \frac{1}{2} \\ a_1 &= \frac{y_1 - a_0 N_0(t_1)}{N_1(t_1)} = \frac{1 - \frac{1}{2}}{1 - \frac{1}{4}} = \frac{2}{3} \\ a_2 &= \frac{y_2 - a_0 N_0(t_2) - a_1N_1(t_2)}{N_2(t_2)} = -\frac{4}{45} \intertext{Damit folgt} p_2(t) &= \frac{1}{2} + \frac{2}{3}\left( t - \frac{1}{4} \right) - \frac{4}{45} \left( t - \frac{1}{4} \right) (t- 1) .\end{salign*} \item Es folgt für $t_3 = 9$ $y_3 = 3$, also \begin{salign*} a_3 &= \frac{y_3 - a_0N_0(t_3) - a_1N_1(t_3) - a_2 N_2(t_3)}{N_3(t_3)} = \frac{13}{1575} \intertext{Damit folgt} p_3(t) &= \frac{1}{2} + \frac{2}{3}\left( t - \frac{1}{4} \right) - \frac{4}{45} \left( t - \frac{1}{4} \right) (t- 1) + \frac{13}{1575} \left( t - \frac{1}{4} \right) (t-1)(t-4) .\end{salign*} \item Graph:\\ \begin{tikzpicture} \begin{axis}[default 2d plot, xmin=0,xmax=10, legend pos=outer north east] \addplot[domain=0:10, smooth,green]{0.5 + 2/3*(x-1/4) - 4/45*(x-1/4)*(x-1)}; \addlegendentry{$p_2(t)$} \addplot[domain=0:10, smooth, blue]{0.5 + 2/3*(x-1/4) - 4/45*(x-1/4)*(x-1)+13/1575*(x-1/4)*(x-1)*(x-4)}; \addlegendentry{$p_3(t)$} \addplot[domain=0:10, smooth, red]{sqrt(x)}; \addlegendentry{$\sqrt{t}$} \end{axis} \end{tikzpicture} \end{enumerate} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[a)] \item Bezeichne: \begin{align*} &r_{i,0}(x) \coloneqq y_i \\ &r_{i,k}(x) \coloneqq \frac{(x-x_i) p_{i+1, k-1}(x) - (x- x_{i+k})p_{i,k-1}(x)}{x_{i+k}-x_i} .\end{align*} Z.z.: $p_{i,0}(x) = r_{i,0}(x)$ und $p_{i,k}(x) = r_{i,k}(x)$. $r_{i,0}$ bzw. $r_{i,k}$ sind Polynome vom Grad $0$ bzw. $k$. D.h. es genügt zu zeigen, dass sie die Interpolationseigenschaft erfüllen. Die Behauptung folgt dann aus der Eindeutigkeit des Interpolationspolynoms. Für $r_{i,0}(x)$ ist die Interpolationseigenschaft trivialerweise für die eine Stützstelle $x_i$ erfüllt, denn $r_{i,0}(x_i) = y_i$. Für $r_{i,k}$ gilt für $i \le j \le i+k$: \begin{salign*} r_{i,k}(x_{j}) &= \frac{(x_j-x_i) p_{i+1, k-1}(x_j) - (x_j- x_{i+k})p_{i,k-1}(x_j)}{x_{i+k}-x_i} \\ &\stackrel{(*)}{=} \frac{(x_j - x_i) y_j - (x_j - x_{i+k})y_j}{x_{i+k}-x_i} \\ &= y_j \frac{x_j - x_i - x_j + x_{i+k}}{x_{i+k}-x_i} \\ &= y_j \frac{x_{i+k} - x_i}{x_{i+k}-x_i} \\ &= y_j .\end{salign*} $(*)$: Falls $j = i$, dann ist $p_{i+1,k-1}(x_j)$ i.A. nicht $y_j$, aber dann ist $(x_j - x_i) = (x_i - x_i) = 0$, also gilt dennoch $(x_j - x_i) p_{i+1,k-1}(x_j) = (x_j - x_i)y_j$. Analog für $j = i+k$. \item Durch Berechnung von $p_{0,3}(61.7)$ mit dem Schema aus (a) erhält man die Tageslänge am Ort $E$ mit $19$h $29,55$m. \end{enumerate} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[a)] \item \begin{itemize} \item Für die Koeffizienten $a_i$ gilt $a_i = y_i$. Also keine Operationen nötig. \item Auswertung von $L_i^{(n)}(\xi) = \prod_{j=0,j\neq i}^{n} \frac{(\xi-x_j)}{x_i - x_j} $: $n+1$ Faktoren mit $3$ Operationen plus $n$ Multiplikationen für das Produkt. Gesamt: $3(n+1) + n = 4n+4+n=5n+4=5(n+1)-1$. Auswertung von $p(\xi)$: $n+1$ Summanden mit $5(n+1)-1$ Operationen plus Multiplikation mit $y_i$, ergibt $(n+1)\cdot (5(n+1)-1+1) = 5(n+1)^2$. Mit zusätzlich $n$ Additionen für die Auswertung der Summe ergibt sich insgesamt $5(n+1)^2 + n = \mathcal{O}(n^2)$. \end{itemize} \item \begin{itemize} \item Berechnung der Koeffizienten erfordert die Lösung eines LGS mit unterer Dreicksmatrix. Dies erfordert $\mathcal{O}^2$ Operationen. \item Auswertung von $N_i(\xi) = \prod_{j=0}^{i-1} (\xi - x_j) $ erfordert $1$ Addition pro Faktor und insgesamt $i-1$ Multiplikationen für das Produkt, also insgesamt: $2i - 1$. Auswertung von $p(\xi)$ erfordert entsprechend die Auswertung von $N_i(\xi)$ und die Multiplikation mit dem Koeffizienten und Summation über alle $(n+1)$ Summanden. Ergibt also insgesamt mit kleinem Gauß $(n+1)(n+2) = n^2 + 3n + 2 = \mathcal{O}(n^2)$. \end{itemize} \item \begin{itemize} \item Berechnung der Koeffizienten erfordert die Lösung eines vollen LGS, also $\mathcal{O}(n^{3})$ Operationen. \item Auswertung eines Summanden: $a_i t ^{i}$ erfordert $i-1 + 1 = i$ Multiplikationen. Auswertung von $p(x)$ erfordert das Summieren von $n+1$ Summanden, also $n$ zusätzliche Additionen. Insgesamt folgt also wieder mit kleinem Gauß $\frac{(n+1)(n+2)}{2} + n = \frac{n^2 + 3n + 2}{2} + n = \frac{n^2 + 5n +4}{2} = \mathcal{O}(n^2)$. \end{itemize} \item Auswertung von $p_{i,k}$ im Neville Schema erfordert \begin{align*} N(k) &= 2 + N(k-1) + 1 + 1 + 1 + N(k-1) + 1 + 1 \\ &= 7 + 2 N(k-1) \\ &= 7 + 2 \cdot 7 + 4 \cdot N(k-2) = \ldots = \sum_{j=0}^{k-1} 7 \cdot 2^{j} \\ &= 7 \frac{2^{k} - 1}{2 - 1} \\ &= 7 (2^{k} - 1) \\ &= \mathcal{O}(2^{k}) .\end{align*} \end{enumerate} \end{aufgabe} \begin{aufgabe} \begin{enumerate}[a)] \item Auszug aus \textit{polynom.cc} \begin{lstlisting}[language=C++, title=Auswertung des Interpolationspolynoms für vorgegebene Stüztstellen, captionpos=b] // Auswertung von p_{i,k}(t) mit Neville Schema bei t=x template REAL evaluateNeville(REAL x, std::vector &xs, std::vector &ys, int i, int k) { if(k == 0) { return ys[i]; } else { // nevile rekursionsformel return ((x - xs[i])*evaluateNeville(x, xs, ys,i+1,k-1) - (x - xs[i+k])*evaluateNeville(x, xs, ys, i, k-1))/(xs[i+k]-xs[i]); } } // Auswertung eines Interpolationspolynoms p(t) bei t=x template REAL evaluate(REAL x, std::vector &xs, std::vector &ys) { // nutze neville verfahren mit p(x) = p_{0,n}(x) evaluateNeville(x, xs, ys, 0, xs.size()-1); }\end{lstlisting} \item Auszug aus \textit{polynom.cc} \begin{lstlisting}[language=C++, title=Auswertung von I-Polynomen für äquidistante Stützstellen, captionpos=b] // Auswertung eines Interpolationspolynoms einer Funktion bei vorgegebenen Stuetzstellen template REAL evaluateFunction(REAL x, std::vector &xs, REAL(*f)(REAL)) { std::vector ys(xs.size()); for (int i = 0; i < xs.size(); i++) { // berechne stuetzstellen ys[i] = f(xs[i]); } // verwende polynominterpolation return evaluate(x, xs, ys); } // Auswertung eines Interpolationspolynoms einer Funktion bei aequidistanten Stuetzstellen template REAL evaluateFunctionEqualDist(REAL x, REAL a, REAL b, REAL h, REAL(*f)(REAL)) { std::vector xs(std::floor((b-a)/h)); std::vector ys(xs.size()); for (int i = 0; i < xs.size(); i++) { // berechne stuetzstellen xs[i] = a + i*h; // und funktionswerte ys[i] = f(xs[i]); } // werte polynom aus return evaluate(x, xs, ys); }\end{lstlisting} \begin{figure}[h] \begin{subfigure}[b]{.5\linewidth} \begin{tikzpicture} \begin{axis}[default 2d plot, xmin=-1, xmax=1] \addplot[green] table {f1_5.dat}; \addlegendentry{$n=5$} \addplot[orange] table {f1_10.dat}; \addlegendentry{$n=10$} \addplot[blue] table {f1_20.dat}; \addlegendentry{$n=20$} \addplot[red, samples=100] {1/(1+x^2)}; \addlegendentry{$\frac{1}{1+x^2}$} \end{axis} \end{tikzpicture} \caption{$f_1 = \frac{1}{1+x^2}$} \end{subfigure} \begin{subfigure}[b]{.5\linewidth} \begin{tikzpicture} \begin{axis}[default 2d plot, xmin=-0.5, xmax=0.5, legend pos=outer north east, restrict y to domain=-1:5] \addplot[green] table {f2_5.dat}; \addlegendentry{$n=5$} \addplot[orange] table {f2_10.dat}; \addlegendentry{$n=10$} \addplot[blue] table {f2_20.dat}; \addlegendentry{$n=20$} \addplot[red, samples=5000] {sqrt(abs(x))}; \addlegendentry{$\sqrt{|x|} $} \end{axis} \end{tikzpicture} \caption{$f_2 = \sqrt{|x|} $} \end{subfigure} \end{figure} \item Für $\frac{1}{1+x^2}$ funktioniert die Interpolation mit äquidistanten Stützstellen sehr gut. Für $\sqrt{|x|} $ entstehen durch die nicht differenzierbare Stelle bei $x=0$ sehr große Abweichungen, die zu den Rändern mit wachsendem Polynomgrad sogar zunehmen. \end{enumerate} \end{aufgabe} \end{document}