作者znmkhxrw (QQ)
看板Math
标题[分析] Hermite内插演算法的证明
时间Sat Aug 5 04:17:16 2023
想请问如何
证明下面wiki连结的step by step造出来的多项式
确实符合内插条件
https://en.wikipedia.org/wiki/Hermite_interpolation#General_case
--------------------------------------------------------------------------
以下是我的观察跟讨论:
首先谢谢板友们在我问Lagrange函数极限退化那边提供的意见
也如Vulpix所述我的极限退化就相当於Hermite内插
因此今天阅读了Hermite内插相关资料後, 我发现:
只有告诉你怎麽找(Newton form + 相同点当成相异点取极限)
没有告诉你怎麽证这样找的多项式就我们要的
也就是说, 在找法上使用了不同点的内插多项式的极限退化
但是并
没有证明退化後的多项式确实会满足条件
接着开始用实例说明, 因为Hermite内插的general case难写,
我用二次多项式通过三个点然後极限退化成一个点举例:
假设x_0,x_1,x_2两两相异, 想要找二次多项式p(x)通过(x_i,f(x_i)), i=0~2
接着用Newton form可以得到:(f[]是wiki中divided difference的记号)
p(x) = f[x_0] + f[x_0,x_1]*(x-x_0) + f[x_0,x_1,x_2]*(x-x_0)*(x-x_1)
因为接着要对x_1,x_2取极限到x_0, 因此把变数x_1,x_2特别写出令成q
即: q(x,x_1,x_2):=p(x), 然後要考虑lim_{x_1,x_2→x_0, 三者相异} q(x,x_1,x_2)
先假设这个极限存在, 令为L(x)
在f微分条件够好的情况下, 我们可以证得:
L(x) = f(x_0) + f'(x_0)*(x-x_0) + (1/2)*f''(x_0)*(x-x_0)^2
(刚好在我这个举例就是极限退化成Taylor多项式)
问题来了: 我怎麽知道L(x)这个多项式会满足: (1) L(x_0) =f(x_0)
(2) L'(x_0) =f'(x_0)
(3) L''(x_0)=f''(x_0)
当然在这个简单的例子可以直接对L进行检查, 也当然符合
我用这个例子跑一遍推导的用意是在於, 从刚刚的推导我们只有:
(a) q(x,x_1,x_2) = p(x)且满足p(x_0)=f(x_0)
p(x_1)=f(x_1)
p(x_2)=f(x_2)
(b) lim_{x_1,x_2→x_0, 三者相异} q(x,x_1,x_2) = L(x)
原本我希望的是(a)+(b)就能证明出(1)~(3), 那我就不会上来问了XD
但是自己试了一下, 因为(b)对於所有x都成立, 所以我尝试逐一代入x=x_i看极限
(顺带提一下, L(x)的收敛目前只有逐点收敛, 要证明均匀收敛才能让x=x_1,x_2
这两个case也可以跑极限, 不过
目前先当作well-behaved)
结果不管怎样x=x_i都是得到L(x_0) = f(x_0)而已....
-----------------------------------------------------------------
总之, 在函数f的微分条件够好的情况下,
不同点的多项式内插的极限退化就是Hermite内插演算法找的多项式
今天我的问题在於
如何证明这个多项式会满足我们设定的内插条件
(如果能写出这个演算法的explict form或是递回式然後直接硬爆检验, 也欢迎!)
谢谢解惑~
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 59.102.225.191 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Math/M.1691180238.A.7D3.html
1F:→ PPguest : Powell的Approximation Theory and Methods,198108/05 22:49
2F:→ PPguest : p56 Theorem 5.508/05 22:55
3F:→ PPguest : 似乎是证明Newton form的Hermite内插多项式会满足08/05 22:56
4F:→ PPguest : 内插条件. 但google图书看不到57页,看不到证明方法08/05 22:58
谢谢P大资讯! 我再去找找~
5F:→ cmrafsts : 我的想法是这样,想像P是正确的多项式,而且你的差 08/06 03:56
6F:→ cmrafsts : 值法是用P(x)去写的。那你会得到P(x)本身。现在你 08/06 03:57
7F:→ cmrafsts : 变动你取的点中的一部分,使动点靠近不动点并取极 08/06 03:58
8F:→ cmrafsts : 限。级数那边的极限会变成高次导数,而总和不因点 08/06 04:00
9F:→ cmrafsts : 的选取改变,所以得到L=P 08/06 04:00
嗨c大, 你说"想像P是正确的多项式,而且你的差值法是用P(x)去写的"这句是什麽意思?
如果P(x)是满足微分条件的多项式, 目前不存在差值法, 只知道存在唯一这样的P
而想证的就是 差值法加上微分所找到的L(x)就是P(x)
我有误解你的意思吗?
10F:→ cmrafsts : 你的f现在不是只是提供函数和高次导数值吗? 08/06 11:12
11F:→ cmrafsts : 所以问题是一个纯代数的问题。 08/06 11:14
12F:→ cmrafsts : 如果你是要问为什麽取极限可以,那因为P和f有一样的 08/06 11:15
13F:→ cmrafsts : 导数条件,用P去看就合理了。 08/06 11:17
我有点搞混, 整理一下符号:
P(x) 是存在唯一并满足微分条件的二次多项式, 即P(x_0) = f(x_0)
P'(x_0) = f'(x_0)
P''(x_0) = f''(x_0)
p(x) = f[x_0] + f[x_0,x_1]*(x-x_0) + f[x_0,x_1,x_2]*(x-x_0)*(x-x_1)
L(x) = lim_{x_1,x_2→x_0} p(x)
今天我们知道p(x)会满足p(x_0) = f(x_0), p(x_1) = f(x_1), p(x_2) = f(x_2)
c大是用什麽脉络去证明出P=L的?
※ 编辑: znmkhxrw (59.102.225.191 台湾), 08/06/2023 18:38:16
14F:推 PPguest : 我猜我看懂了c大推文的证明 08/09 20:14
15F:→ PPguest : 假设要满足的条件是 08/09 21:04
16F:→ PPguest : P(x_1) = f(x_1), P'(x_1) = f'(x_1),..., 08/09 21:04
17F:→ PPguest : P^(m_1)(x_1) = f^(m_1)(x_1), 08/09 21:05
18F:→ PPguest : ... 08/09 21:06
19F:→ PPguest : P(x_n) = f(x_n), P'(x_n) = f'(x_n),..., 08/09 21:06
20F:→ PPguest : P^(m_n)(x_n) = f^(m_n)(x_n). 08/09 21:06
21F:→ PPguest : 已知满足条件以及最高次方至多...的多项式 P*(x) 08/09 21:06
22F:→ PPguest : 是存在且唯一的。 08/09 21:07
23F:→ PPguest : 在 Hermite 的 table 会有 m_i+1 个 x_i, 08/09 21:07
24F:→ PPguest : 我们先把重复的点换成不同的点: 08/09 21:07
25F:→ PPguest : x_1, x_1+y_11,..., x_1+y_(1m_1), 08/09 21:07
26F:→ PPguest : ... 08/09 21:08
27F:→ PPguest : x_n, x_n+y_n1,..., x_n+y_(nm_n). 08/09 21:08
28F:→ PPguest : 把 P*(x) 对 x_1, x_1+y_11, ..., x_n+y_(nm_n) 08/09 21:08
29F:→ PPguest : 做 Newton form 的插值,且因(一般插值的)唯一性, 08/09 21:08
30F:→ PPguest : P*(x) = Newton form 形式的多项式。 08/09 21:09
31F:→ PPguest : 之後取极限让 y_ij→0, 等号左边还是 P*(x), 08/09 21:09
32F:→ PPguest : 等号右边 Newton form 形式的多项式 08/09 21:10
33F:→ PPguest : (直观上)会趋近 Hermite 形式的多项式, 08/09 21:10
34F:→ PPguest : 因此 Hermite 形式的多项式会满足条件. 08/09 21:10