Задача приближения
(аппроксимации) функций возникает и как самостоятельная, и при решении многих
других задач. Простейшая ситуация, приводящая к приближению функций,
заключается в следующем. При некоторых значениях аргумента х0, х1,…хn,
называемых узлами, заданы значения функции yi=f(xi), i=0,1...,n. Требуется восстановить
значения функции при других x. Подобная же задача
возникает при многократном вычислении на ЭВМ одной и той же сложной функции в
различных точках. Вместо этого часто бывает целесообразно вычислять значения
этой функции в небольшом числе характерных точек xi, а в остальных точках
вычислять ее значения по некоторому более простому правилу, используя
информацию об уже известных значениях yi.
Другими
распространенными примерами приближения функций являются задачи определения
производной f'(x) и интеграла
по заданным значениям yi.
Классический
подход к решению подобных задач заключается в том, чтобы, используя имеющуюся
информацию о функции f(x), рассмотреть другую функцию
, близкую к f(x), позволяющую выполнить над
ней соответствующую операцию и получить оценку погрешности такой «аналитической
замены».
При
выборе класса, к которому принадлежит аппроксимирующая функция
, следует руководствоваться тем, что
, с одной стороны, должна отражать характерные особенности
аппроксимируемой функции f(x), с другой стороны, быть
достаточно удобной в обращении.
Вопрос
о близости аппроксимируемой и аппроксимирующей функций решается по-разному.
Если параметры, от которых зависит функция
, определяются из условия совпадения значений функций f(x) и
в узлах, то такой
способ аппроксимации называется интерполированием (интерполяцией).
Наличие
большого количества различных способов приближения объясняется многообразием
различных постановок задачи. Далее мы рассмотрим лишь один раздел теории
приближения – интерполирование многочленами. Аппарат интерполирования
многочленами является важнейшим аппаратом численного анализа. На его основе
строится большинство численных методов решения других задач.
Назад к разделу "3.5. Частичная проблема собственных значений"