Microsoft Word - l10.doc

Documente similare
Autoevaluare curs MN.doc

Aero-BCD, , Prof. L. Costache & M. Olteanu Notițe de Adrian Manea Seminar 5 Șiruri și serii de funcții. Serii de puteri 1 Șiruri de funcții D

Analiz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci

Microsoft Word - probleme_analiza_numerica_ses_ian09.rtf

Ecuatii si sisteme de ecuatii neliniare 1 Metoda lui Newton Algorithm 1 Metoda lui Newton pentru ecuaţia f(x) = 0. Date de intrare: - Funcţia f - Apro

Prelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivi

Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29

programa_olimpiada_matematica_IX-XII_

Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u

Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT

Cursul 6 Cadru topologic pentru R n În continuarea precedentei părţi, din cursul 5, dedicată, în întregime, unor aspecte de ordin algebric (relative l

Universitatea Transilvania din Braşov Facultatea de Matematică şi Informatică ERNEST SCHEIBER ANALIZĂ NUMERICĂ Braşov

Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII-

Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac

BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:

Microsoft Word - cap1p4.doc

ALGORITHMICS

Tiberiu Trif Analiză matematică 2 Calcul diferențial și integral în R n

{ 3x + 3, x < 1 Exemple. 1) Fie f : R R, f(x) = 2x + 4, x 1. Funcţia f este derivabilă pe R\{1} (compunere de funcţii elementare), deci rămâne să stud

PowerPoint Presentation

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin

CLP_UTCN-grila-2012.dvi

Cursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f cont

Microsoft Word - D_ MT1_II_001.doc

1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.

Copyright c 2001 ONG TCV Scoala Virtuala a Tanarului Matematician 1 Ministerul Educatiei si Stiintei Examenul de bacalaureat la

Retele Petri si Aplicatii

D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Dem

Elemente de aritmetica

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru

GHEORGHE PROCOPIUC PROBLEME DE ANALIZĂ MATEMATICĂ ŞI ECUAŢII DIFERENŢIALE IAŞI, 2007

Algebra si Geometri pentru Computer Science

FIŞA DISCIPLINEI

Laborator 1-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 1 P

CAPITOLUL I

CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),

BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 61 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de

Microsoft Word - TIC5

LABORATOR 9 - VECTORI ŞI VALORI PROPRII. INTERPOLAREA FUNCŢIILOR 1. Vectori Şi valori proprii. Metoda rotaţiilor a lui Jacobi Fie A o matrice p¼atrati

MD.09. Teoria stabilităţii 1

Geometrie afină Conf. Univ. Dr. Cornel Pintea cpintea math.ubbcluj.ro Cuprins 1 Săptămâna 1 Structura afină a unui spaţiu vectorial Vari

Distanţa euclidiană (indusă de norma euclidiană) (în R k ). Introducem în continuare o altă aplicaţie, de această dată pe produsul cartezian R k XR k,

Cursul 14 Mulţimea lui Mandelbrot Mulţimile şi funcţiile cu caracter excepţional (mulţimea lui Cantor, insula lui Koch, funcţiile lui Weierstrass şi T

Cuprins ANALIZĂ MATEMATICĂ CALCUL INTEGRAL CUPRINS Unitatea de învăţare Titlu Pagina INTRODUCERE 1 1 Primitive 3 Obiectivele unităţii de învăţare nr.

Microsoft PowerPoint - Prezentarea_programelor_de_studii_de_licenta_2019

Universitatea Politehnica din Bucureşti 2019 Disciplina: Geometrie şi Trigonometrie G1 * Varianta A 1. Ştiind cos x = 3 2, atunci sin2 x

Teoreme cu nume 1. Problema (Năstăsescu IX, p 147, propoziţia 5) Formula lui Chasles Pentru orice puncte M, N şi P avem MN + NP = MP.

Calcul Numeric

Lb2.mw

Clasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul

Calcul Numeric

Microsoft Word - Programa finala olimpiadei matematica 2007 gimnaziu.doc

I

C:/Users/Lenovo/Dropbox/activitate matematica/cursuri/MS ETTI /msetti.dvi

43 Prelegerea 4 Protocoale de distribuire a cheilor 4.1 Introducere Am văzut că sistemele bazate pe chei publice nu necesită un canal sigur pentru tra

..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.

Geometrie afină Conf. Univ. Dr. Cornel Pintea cpintea math.ubbcluj.ro Cuprins 1 Săptămâna Endomorfismele unui spaţiu afin Transla

LOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,

Analiză statică Analiza fluxului de date 23 octombrie 2014

Analiză de flux de date 29 octombrie 2012

Metode Numerice

gaussx.dvi

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

PowerPoint Presentation

ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f

Pachete de lecţii disponibile pentru platforma AeL

Laborator 4 Modele sistemice liniare. Reprezentare numerică. Conversii. Conexiuni 4.1 Tema Formarea deprinderilor de utilizare a convenţiilor MATLAB d

8

Cursul 1 1. Introducere Corpul numerelor complexe Dezvoltarea istorică a gândirii matematice a urmărit îndeaproape evoluţia ideii de număr. Această ev

Microsoft Word - 03 Dominica MOISE.doc

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

Curs 10 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 10.1 Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordi

PowerPoint-Präsentation

ETTI-AM2, , M. Joița & A. Niță Notițe de Adrian Manea Seminar 11 Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferenți

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

Slide 1

PROBLEME PRIVIND INSTABILITATEA UNOR CALCULE ALE MECANISMELOR

Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor

Spatii vectoriale

PowerPoint Presentation

Curs8

Programare Delphi Laborator 2 a. Serii. Elaboraţi câte un program pentru sumarea primilor 100 de termeni ai seriilor următoare şi verificaţi numeric e

Curs7

CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a Soluţii orientative şi bareme Problema 1. Se conside

Cursul 13 Mulţimi Julia Fie f : C C o funcţie complexă şi fie f n = f f f iterata de ordin n a lui f. Peste tot în continuare vom presupune că f este

1. a. Să se scrie un algoritm care să afişeze toate numerele de patru cifre care au cifra sutelor egală cu o valoare dată k, şi cifra zecilor cu 2 mai

Electricitate II

Clustere şi impurităţi în sisteme complexe

Fisa MMC IA

Examenul de bacalaureat 2012

Microsoft PowerPoint - Curs_SDA_9_RO_2019_v2.pptx

Ministerul Educatiei, Cercetarii si Tineretului Grup Scolar Gh. Asachi Galati Proiect pentru obtinerea certificatului de competente profesionale Speci

O teoremă de reprezentare (II) Marian TETIVA 1 Abstract. In this paper some (in general well-known) results on complete sequences are exposed, with ap

TEORIA MĂSURII Liviu C. Florescu Universitatea Al.I.Cuza, Facultatea de Matematică, Bd. Carol I, 11, R Iaşi, ROMANIA, e mail:

Transcriere:

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 Lucrarea de laborator nr. 0 I. Scopul lucrării Aproximarea funcţiilor. Polinoame de interpolare. II. Conţinutul lucrării. Polinom de interpolare. Definiţie. Eroarea de interpolare. 2. Polinomul Lagrange de interpolare. 3. Eroarea de interpolare în cazul nodurilor echidistante 4. Eroarea de interpolare în cazul nodurilor Cebîşev III. Prezentarea lucrării III.. Polinom de interpolare. Definiţie. Eroarea de interpolare. Fie f : [a, b] R o funcţie. Se pune problema determinării unei funcţii F care să aproximeze funcţia f. O asfel de aproximaţie este necesară în următoarele situaţii: ) Când nu se cunoaşte expresia analitică a lui f, ci doar valorile sale într-un număr finit de puncte x 0, x,, x n din intervalul [a, b]. 2) Când expresia analitică a lui f este prea complicată şi calculele efectuate cu ajutorul acesteia ar fi prea dificile. F trebuie să fie o funcţie simplă, uşor de evaluat, de diferenţiat şi de integrat. În cele ce urmează F va fi un polinom. Definiţie. Fie x 0, x,, x n n+ puncte distincte două câte două din intervalul [a, b] (numite noduri), şi fie y i = f(x i ) pentru orice i = 0,, n. Se numeşte polinom de interpolare asociat nodurilor x 0, x,, x n şi valorilor y 0 =f(x 0 ), y = f(x ),, y n =f(x n ) un polinom P n care îndeplineşte următoarele condiţii

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 grad(p n ) n P n (x i ) = y i, i = 0,,, n. Polinomul determinat de condiţiile anterioare există şi este unic. Teorema următoare stabileşte eroarea maximă cu care polinomul P n aproximează funcţia f: Teoremă. Fie f : [a, b] R o funcţie de clasă C n+. Fie x 0, x,, x n n+ puncte distincte din intervalul [a, b], şi y i = f(x i ) pentru orice i = 0,, n. Fie P n polinomul de asociat nodurilor x 0, x,, x n şi valorilor y 0 =f(x 0 ), y = f(x ),, y n =f(x n ). Atunci oricare ar fi x [a, b], avem: ( n+ sup f ) ( t) t f(x) P n (x) [ a,b ] ( n + )! (x x 0 ) (x x ) (x x n ). III.2. Polinomul Lagrange de interpolare. Fie f : [a, b] R o funcţie, fie x 0, x,, x n n+ puncte distincte din intervalul [a, b], şi y i = f(x i ) pentru orice i = 0,, n. Se numesc polinoame Lagrange cele n+ polinoame l i, i =0,,...n cu proprietăţile grad (l i ) = n l i (x j ) = δ ij =, dacă i = j 0, dacă i j Pentru orice i =0,,...n, deoarece l i are gradul n şi admite drept rădăcini pe x 0, x,..., x i-, x i+,..., x n, rezultă că l i (X) = A i (X x 0 ) (X x ) (X x i- ) (X x i+ )... (X x n ). Cum l i (x i ) =, rezultă şi ca urmare A i = ( x x )( x x )... ( x x )( x x )... ( x x ) i 0 i i i i i+ i n, 2

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 l i (x) = ( x x0 )( x x )...( x xi )( x x i+ )...( x xn ) ( x x )( x x )...( x x )( x x )...( x x ) i 0 i i i i i+ i n Forma Lagrange a polinomului de interpolare este: L n (x) = y 0 l 0 (x) + y l (x) + + y n l n (x) Se observă uşor că L n (x i ) = y 0 l 0 (x i ) + y l (x i ) + + y n l n (x i ) = y i l i (x i ) = y i pentru orice i = 0,,, n şi că grad(l n ) n. Aşadar L n este polinomul de interpolare asociat nodurilor x 0, x,, x n şi valorilor y 0, y,, y n. În consecinţă, polinomul de interpolare asociat nodurilor x 0, x,, x n şi valorilor y 0, y,, y n poate fi scris sub forma L n (x) = numită formă Lagrange. ( x x0 )( x x )...( x xi )( x x i+ )...( x xn ) ( )( ) ( )( ) ( ) n yi i= 0 x i x 0 x i x... x i x i x i x i+... x i x n Algoritm pentru determinarea polinomului Lagrange Date de intrare: n numărul de puncte distincte din [a, b] este n + x listă ce conţine cele n+ puncte distincte din intervalul [a, b], y listă ce conţine valorile corespunzătoare ale funcţiei. x 0 x x n y 0 y y n a punctul în care se evaluaeză polinomul. Date de ieşire: v - valoarea polinomului în x 3

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 v : =0; pentru i = 0,n, executa t : =y i ; pentru j = 0,i -, executa t: = t * (a x j )/ (x i x j ) pentru j = i +,n, executa t: = t * (a x j )/ (x i x j ) v : = v + t; Procedură MAPLE pentru calculul valorii polinomului Lagrange PLagrange:=proc(x,y,a) local n,v,t,i,j; n:=nops(x);v:=0; for i from 0 to n- do t:=y[i+]; for j from 0 to i- do t:=t*(a-x[j+])/(x[i+]-x[j+]) od; for j from i+ to n- do t:=t*(a-x[j+])/(x[i+]-x[j+]) od; v:=v+t; od; RETURN(v) end; Exemple PLagrange([,-,3],[2,-5,-],2); 4

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 PLagrange([,-,3],[2,-5,-],-); expand(plagrange([,-,3],[2,-5,-],x)); 7 4-5 5 7 + 4 X2 2 X 4 Considerăm funcţia f : R R definită prin f (x) = xcos(x) şi nodurile x 0 =0, x = 2 π, x2 = 4 π şi x3 = 2π. Vom aplica procedura PLagrange pentru a determina 3 3 polinomul de interpolare P 3 asociat nodurilor x 0 =0, x = 2 π, x2 = 4 π şi x3 = 2π şi 3 3 valorilor y 0 = f (x 0 ), y = f (x ), y 2 = f (x 2 ), y 3 = f (x 3 ). De asemenea vom reprezenta grafic funcţia f şi polinomul asociat pe intervalul [0, 2π], şi apoi pe intervalul [-π,3π]. f:=x-x*cos(x); x:=[seq(2*pi/3*i,i=0..3)]; f := x x cos( x ) x := 0, 2 π 4 π,, 2 π 3 3 y:=[seq(f(2*pi/3*i),i=0..3)]; expand(plagrange(x,y,x)); with(plots): y := 0, π,, 3 2 π 2 π 3 27 X 3 27 X 2 + X 6 π 2 8 π plot([f(a),plagrange(x,y,a)],a=0..2*pi); 5

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 plot([f(a),plagrange(x,y,a)],a=-pi..3*pi); III.3. Eroarea de interpolare în cazul nodurilor echidistante Fie f : [a, b] R o funcţie şi fie x 0, x,, x n n+ noduri echidistante din intervalul [a, b]: x i = a + ih, i = 0,,...n, h = b a n Fie P n polinomul de asociat nodurilor x 0, x,, x n şi valorilor y 0 =f(x 0 ), y = f(x ),, y n =f(x n ). Atunci oricare ar fi x [a, b], avem: ( n+ sup f ) ( t) t f(x) P n (x) [ a,b ] ( n + )! (x x 0 ) (x x ) (x x n ). 6

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 Pentru orice x [a, b] există i astfel încât x [x i, x i+ ] şi ca urmare (x x i ) (x x i+ ) h 2 h 2 2 = h 4.. De asemenea se poate arăta că (x x i ) (j i + ) h pentru i < j (x x i ) (i j ) h pentru j+ < i şi ţinând seama că (j+)!(n-j)! n! se obţine (x x 0 ) (x x ) (x x n ) şi deci eroarea de interpolare satisface: n+ h 4 n!, f(x) P n (x) n+ h sup f 4(n + ) t [ a,b] ( n+ ) ( t). Considerăm funcţia f 2 : R R definită prin f 2 (x) = cos(x) + sin(x). Se poate observa uşor că f (k) (x) 2 pentru orice x R şi orice k N. Vom considera intervalul [0,2π] şi nodurile echidistante corespunzătoare lui n = 3. Eroarea de interpolare este dominată de 4 h 6 2, unde h = 2 π 3 f2:=x-sin(x)+cos(x); x2:=[seq(2*pi/3*i,i=0..3)]; f2 := x sin( x ) + cos( x ) x2 := 0, 2 π 4 π,, 2 π 3 3 y2:=[seq(f2(2*pi/3*i),i=0..3)]; expand(plagrange(x2,y2,x)); 3 y2 :=,,, 2 2 3 2 2 27 X 2 27 X 27 X 3 3 8 X 2 3 27 X 3 + + + 6 π 2 8 π 6 π 3 6 π 2 8 π plot({f2(a),plagrange(x2,y2,a)},a=0..2*pi); 7

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 III.4. Eroarea de interpolare în cazul nodurilor Cebîşev Pentru n N dat, se numesc noduri Cebîşev (rădăcini ale polinomului Cebîşev de grad n+) numerele reale: x i = Nodurile Cebîşev au proprietatea că 2i + cos π 2n + 2, 0 i n. (x x 0 ) (x x ) (x x n ) pentru orice x [-, ]. Se poate arăta că pentru oricare alte noduri c i, i=0,...,n. n 2 sup (x c 0 ) (x c ) (x c n ) n x [,] 2. Nodurile Cebîşev pot fi scalate şi translatate pentru a putea fi folosite pe un interval oarecare [a, b]: x i = b a 2i + cos π 2 2n + 2 + b + a, 0 i n. 2 Astfel în cazul nodurilor Cebîşev eroarea de interpolare este 8

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 f(x) P n (x) n+ (b a) sup f 2n+ 2 (n + )! t [ a,b] ( n+ ) ( t). Considerăm funcţia f 3 : R R definită prin f 3 (x) = + x 2. Vom reprezenta grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor echidistante, respectiv nodurilor Cebîşev pentru n = 3 pe intervalul [-, ]: f3:=x-/(+x^2); f3 := x x4:=[seq(-+2*i/3,i=0..3)]; + x 2 x4 := -, -,, 3 3 y4:=[seq(evalf(f3(-+2*i/3)),i=0..3)]; y4 := [ 0.5000000000, 0.9000000000, 0.9000000000, 0.5000000000 ] plot([f3(a),plagrange(x4,y4,a)],a=-..); x5:=[seq(evalf(cos((2*i+)/(2*3+2)*pi)),i=0..3)]; x5 := [ 0.9238795325, 0.3826834325, -0.3826834325, -0.9238795325 ] y5:=[seq(evalf(f3(cos((2*i+)/(2*3+2)*pi))),i=0..3)]; 9

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 y5 := [ 0.5395042867, 0.872260487, 0.872260487, 0.5395042867 ] plot([f3(a),plagrange(x5,y5,a)],a=-..); plot([f3(a),plagrange(x4,y4,a),plagrange(x5,y5,a)],a=-..); Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor echidistante, pentru n = 3, 6, 9 pe intervalul [-5, 5]: x_3:=[seq([seq(-5+0*i/(3*j),i=0..3*j)],j=..3)]; x_3 := -5, -5 5,,,, 3 3 5-5, -0-5,,,,, 3 3 0 5 0 3 3 5-5, -35-25 -5-5 5 5 25 35,,,,,,,, 9 9 3 9 9 3 9 9 5 0

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 y_3:=[seq([seq(evalf(f3(- 5+0*i/(3*j))),i=0..3*j)],j=..3)]; y_3 := [ [ 0.0384653846, 0.2647058824, 0.2647058824, 0.0384653846 ], [ 0.0384653846, 0.08256880734, 0.2647058824,., 0.2647058824, 0.08256880734, 0.0384653846 ], [ 0.0384653846, 0.062024395, 0.47308782, 0.2647058824, 0.764509434, 0.764509434, 0.2647058824, 0.47308782, 0.062024395, 0.0384653846 ] ] plot([f3(a),seq(plagrange(x_3[j],y_3[j],a), j=..3)],a=- 5..5); Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor Cebîşev pentru n = 3, 6, 9 pe intervalul [-5, 5]: x_c3:=[seq([seq(evalf(5*cos((2*i+)/(6*j+2)*pi)),i=0..3*j )],j=..3)]; x_c3 := [ [ 4.69397662,.934762, -.934762, -4.69397662 ], [ 4.87463956, 3.9095742, 2.6948697, 0., -2.6948697, -3.9095742, -4.87463956 ], [ 4.93844703, 4.45503262, 3.535533905, 2.269952498, 0.782723260, -0.782723260, -2.269952498, -3.535533905, -4.45503262, -4.93844703 ] ]

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 y_c3:=[seq([seq(evalf(f3(5*cos((2*i+)/(6*j+2)*pi))),i=0..3*j)],j=..3)]; y_c3 := [ [ 0.04476509230, 0.24538629, 0.24538629, 0.04476509230 ], [ 0.04038427927, 0.064935837, 0.752425253,., 0.752425253, 0.064935837, 0.04038427927 ], [ 0.03938836726, 0.04796780633, 0.07407407407, 0.625306849, 0.6204268538, 0.6204268538, 0.625306849, 0.07407407407, 0.04796780633, 0.03938836726 ] ] plot([f3(a),seq(plagrange(x_c3[j],y_c3[j],a), j=..3)],a=-5..5); Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor echidistante, respectiv nodurilor Cebîşev pentru n = 9 pe intervalul [-5, 5]: plot([f3(a),plagrange(x_3[3],y_3[3],a),plagrange(x_c3[3], y_c3[3],a)],a=-5..5); 2

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor echidistante, pentru n = 5, 0, 5 pe intervalul [-5, 5]: x_5:=[seq([seq(-5+0*i/(5*j),i=0..5*j)],j=..3)]; x_5 := [ -5, -3, -,, 3, 5 ], [ -5, -4, -3, -2, -, 0,, 2, 3, 4, 5 ], -5, -3 -,,,,,,,,,,,,,, 3 3-3 -7-5 3 3 - - 3 3 5 7 3 3 3 3 3 3 5 y_5:=[seq([seq(evalf(f3(- 5+0*i/(5*j))),i=0..5*j)],j=..3)]; y_5 := [ [ 0.0384653846, 0.000000000, 0.5000000000, 0.5000000000, 0.000000000, 0.0384653846 ], [ 0.0384653846, 0.0588235294, 0.000000000, 0.2000000000, 0.5000000000,., 0.5000000000, 0.2000000000, 0.000000000, 0.0588235294, 0.0384653846 ], [ 0.0384653846, 0.0505679775, 0.06923076923, 0.000000000, 0.5572438, 0.2647058824, 0.5000000000, 0.9000000000, 0.9000000000, 0.5000000000, 0.2647058824, 0.5572438, 0.000000000, 0.06923076923, 0.0505679775, 0.0384653846 ] ] plot([f3(a),seq(plagrange(x_5[j],y_5[j],a), j=..3)],a=- 5..5); 3

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor Cebîşev pentru n = 5, 0, 5 pe intervalul [-5, 5]: x_c5:=[seq([seq(evalf(5*cos((2*i+)/(0*j+2)*pi)),i=0..5* j)],j=..3)]; x_c5 := [ [ 4.82962932, 3.535533905,.294095226, -.294095226, -3.535533905, -4.82962932 ], [ 4.9490720, 4.54859976, 3.778747872, 2.703204086,.408662782, 0., -.408662782, -2.703204086, -3.778747872, -4.54859976, -4.9490720 ], [ 4.975923634, 4.78470678, 4.409606322, 3.865052266, 3.7966420, 2.356983682,.45423384, 0.4900856985, -0.4900856985, -.45423384, -2.356983682, -3.7966420, -3.865052266, -4.409606322, -4.78470678, -4.975923634 ] ] y_c5:=[seq([seq(evalf(f3(5*cos((2*i+)/(0*j+2)*pi))),i=0..5*j)],j=..3)]; 4

Metode Numerice - Lucrarea de laborator 0 y_c5 := [ [ 0.04094325, 0.07407407407, 0.373876582, 0.373876582, 0.07407407407, 0.04094325 ], [ 0.03922543546, 0.0463254, 0.06544958589, 0.20375876, 0.3350834928,., 0.3350834928, 0.20375876, 0.06544958589, 0.0463254, 0.03922543546 ], [ 0.0388205305, 0.048526408, 0.0489260454, 0.06274065346, 0.09040470686, 0.525466423, 0.328922278, 0.806339688, 0.806339688, 0.328922278, 0.525466423, 0.09040470686, 0.06274065346, 0.0489260454, 0.048526408, 0.0388205305 ] ] plot([f3(a),seq(plagrange(x_c5[j],y_c5[j],a), j=..3)],a=-5..5); Reprezentăm grafic funcţia şi polinoamele de interpolare corespunzătoare nodurilor echidistante, respectiv nodurilor Cebîşev pentru n = 5 pe intervalul [-5, 5]: plot([f3(a),plagrange(x_5[3],y_5[3],a),plagrange(x_c5[3], y_c5[3],a)],a=-5..5); 5

Mădălina Roxana Buneci Metode Numerice Laborator - 2007 6