هذا فصل من كتاب بيل جيلين.

التحدي: تتطلب بعض مشكلات التصميم الهندسي استخدام الجداول لحساب قيم المعلمات. وبما أن الجداول منفصلة، ​​يستخدم المصمم الاستيفاء الخطي للحصول على قيمة معلمة متوسطة. يتضمن الجدول (الشكل 1) الارتفاع فوق سطح الأرض (معلمة التحكم) وسرعة الرياح (المعلمة المحسوبة). على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى إيجاد سرعة الرياح المقابلة لارتفاع 47 مترًا، فيجب عليك تطبيق الصيغة: 130 + (180 – 130) * 7 / (50 – 40) = 165 م/ثانية.

قم بتنزيل المذكرة بالتنسيق أو بالأمثلة بالتنسيق

ماذا لو كان هناك معلمتان للتحكم؟ هل من الممكن إجراء العمليات الحسابية باستخدام صيغة واحدة؟ يوضح الجدول (الشكل 2) قيم ضغط الرياح لارتفاعات وامتدادات مختلفة للهياكل. مطلوب حساب ضغط الرياح على ارتفاع 25 مترا وامتداد 300 متر.

الحل: قمنا بحل المشكلة من خلال توسيع الطريقة المستخدمة للحالة بمعلمة تحكم واحدة. اتبع الخطوات التالية:

ابدأ بالجدول الموضح في الشكل. 2. إضافة الخلايا المصدر للارتفاع والامتداد في J1 وJ2 على التوالي (الشكل 3).

أرز. 3. تشرح الصيغ الموجودة في الخلايا J3:J17 عمل الصيغة الضخمة

لسهولة استخدام الصيغ، حدد الأسماء (الشكل 4).

شاهد الصيغة تعمل من خلال الانتقال بشكل تسلسلي من الخلية J3 إلى الخلية J17.

استخدم الاستبدال المتسلسل العكسي لإنشاء الصيغة الضخمة. انسخ نص الصيغة من الخلية J17 إلى J19. استبدل المرجع إلى J15 في الصيغة بالقيمة الموجودة في الخلية J15: J7+(J8-J7)*J11/J13. وما إلى ذلك وهلم جرا. والنتيجة هي صيغة تتكون من 984 حرفًا، والتي لا يمكن إدراكها بهذا النموذج. يمكنك الاطلاع عليه في ملف Excel المرفق. لست متأكدًا من أن هذا النوع من الصيغة الضخمة مفيد في الاستخدام.

ملخص: يتم استخدام الاستيفاء الخطي للحصول على قيمة معلمة متوسطة إذا تم تحديد قيم الجدول لحدود النطاق فقط؛ تم اقتراح طريقة حسابية باستخدام معلمتين للتحكم.

تعليمات

في كثير من الأحيان، عند إجراء البحوث التجريبية، يتعين على المرء أن يتعامل مع مجموعة من القيم التي تم الحصول عليها عن طريق أخذ العينات العشوائية. من هذه السلسلة من القيم، من الضروري إنشاء رسم بياني للدالة التي تتناسب فيها القيم الأخرى التي تم الحصول عليها بأقصى قدر من الدقة. هذه الطريقة، أو بالأحرى حل هذه المشكلة، هو تقريب المنحنى، أي. استبدال بعض الكائنات أو الظواهر بأخرى قريبة من المعلمة الأصلية. والاستيفاء بدوره هو نوع من التقريب. استيفاء المنحنى هو العملية التي يمر فيها منحنى دالة مبنية عبر نقاط البيانات المتاحة.

هناك مشكلة قريبة جدًا من الاستيفاء، وجوهرها هو تقريب الأصل وظيفة معقدةوظيفة أخرى أبسط بكثير. إذا كان من الصعب جدًا حساب دالة منفصلة، ​​فيمكنك محاولة حساب قيمتها في عدة نقاط، واستخدام النتائج لإنشاء (استيفاء) دالة أبسط. ومع ذلك، فإن الوظيفة المبسطة لن توفر بيانات دقيقة وموثوقة مثل الوظيفة الأصلية.

الاستيفاء عن طريق الاستيفاء الجبري ذي الحدين، أو الاستيفاء الخطي
في منظر عام: يتم استيفاء بعض الوظائف المعطاة f(x)، مع أخذ قيمة عند النقطتين x0 وx1 من القطعة بواسطة الحدين الجبري P1(x) = ax + b. إذا تم تحديد أكثر من قيمتين للدالة، فسيتم استبدال الدالة الخطية المطلوبة بدالة خطية متعددة التعريف، كل جزء من الدالة يقع بين قيمتين دالتين محددتين عند هذه النقاط على القطعة المحرفة.

استيفاء الفرق المحدود
تعتبر هذه الطريقة من أبسط طرق الاستيفاء وأكثرها انتشارًا. جوهرها هو استبدال المعاملات التفاضلية للمعادلة بمعاملات الفرق. هذا الإجراء سوف يأخذك إلى الحل المعادلة التفاضليةمن خلال نظيره التناظري، وبعبارة أخرى، لبناء مخطط الفرق المحدود الخاص به

بناء وظيفة الشريحة
شريحة في النمذجة الرياضيةتسمى دالة متعددة التعريف، والتي تحتوي على وظائف أبسط في كل عنصر من عناصر القسم الخاص بمجال التعريف الخاص بها. يتم إنشاء شريحة من متغير واحد عن طريق تقسيم مجال التعريف إلى الرقم النهائيالمقاطع، وعلى كل منها سيتزامن الخط مع بعض الحدود الجبرية. الحد الأقصى للدرجة المستخدمة هو الخط.
وظائف Spline لتحديد ووصف الأسطح في أنظمة مختلفةالنمذجة الحاسوبية.

ولهذا المصطلح معاني أخرى، انظر الاستيفاء. حول الوظيفة، انظر: Interpolant.

إقحام, إقحام (منخطوط العرض. بين البوليس - « ناعم، متجدد، متجدد؛ تحويلها") - في الرياضيات الحسابية، طريقة للعثور على قيم وسيطة لكمية من مجموعة منفصلة موجودة من القيم المعروفة. تم استخدام مصطلح "الاستيفاء" لأول مرة من قبل جون واليس في أطروحته "حساب اللانهائي" (1656).

في التحليل الوظيفي، الاستيفاء العوامل الخطيةهو القسم الذي يعتبر مساحات باناخ عناصر لفئة معينة.

كثير من أولئك الذين يتعاملون مع الحسابات العلمية والهندسية غالبا ما يضطرون إلى العمل مع مجموعات من القيم التي تم الحصول عليها تجريبيا أو عن طريق أخذ عينات عشوائية. كقاعدة عامة، بناءً على هذه المجموعات، من الضروري إنشاء دالة يمكن أن تقع فيها القيم الأخرى التي تم الحصول عليها بدقة عالية. هذه المشكلة تسمى التقريب. الاستيفاء هو نوع من التقريب الذي يمر فيه منحنى الوظيفة المبنية تمامًا عبر نقاط البيانات المتاحة.

هناك أيضًا مهمة قريبة من الاستيفاء، وهي تقريب دالة معقدة بواسطة دالة أخرى أبسط. إذا كانت دالة معينة معقدة للغاية بحيث لا يمكن إجراء عمليات حسابية إنتاجية، فيمكنك محاولة حساب قيمتها في عدة نقاط، ومن بينها إنشاء دالة أبسط، أي استيفاءها. بالطبع، استخدام دالة مبسطة لن يؤدي إلى نتائج دقيقة كالدالة الأصلية. ولكن في بعض فئات المشاكل، فإن المكاسب المحققة في البساطة وسرعة الحسابات يمكن أن تفوق الخطأ الناتج في النتائج.

ومن الجدير بالذكر أيضًا نوع مختلف تمامًا من الاستيفاء الرياضي المعروف باسم استيفاء المشغل. تشمل الأعمال الكلاسيكية المتعلقة باستيفاء المشغل نظرية ريسز-ثورين ونظرية مارسينكيويتز، والتي تشكل الأساس للعديد من الأعمال الأخرى.

تعريفات

فكر في نظام من النقاط غير المتطابقة x i (\displaystyle x_(i)) (i ∈ 0 , 1 , … , N (\displaystyle i\in (0,1,\dots ,N))) من بعض المناطق D ( \displaystyle د) . دع قيم الدالة f (\displaystyle f) تكون معروفة فقط عند هذه النقاط:

Y i = f (x i) , i = 1 , … , N . (\displaystyle y_(i)=f(x_(i)),\quad i=1,\ldots ,N.)

مشكلة الاستيفاء هي العثور على دالة F (\displaystyle F) من فئة معينة من الدوال مثل تلك

F (x i) = y i، i = 1، …، N. (\displaystyle F(x_(i))=y_(i),\quad i=1,\ldots ,N.)

• يتم استدعاء النقاط x i (\displaystyle x_(i)) عقد الاستيفاء، ومجملها هو شبكة الاستيفاء.
• يتم استدعاء الأزواج (x i , y i) (\displaystyle (x_(i),y_(i))) نقاط البياناتأو النقاط الأساسية.
• الفرق بين القيم "المجاورة" Δ x i = x i − x i − 1 (\displaystyle \Delta x_(i)=x_(i)-x_(i-1)) - خطوة شبكة الاستيفاء. يمكن أن تكون إما متغيرة أو ثابتة.
• الدالة F (x) (\displaystyle F(x)) - وظيفة الاستيفاءأو interpolant.

مثال

1. دعونا نحصل على دالة جدول، مثل تلك الموضحة أدناه، والتي تحدد القيم المقابلة لـ f (\displaystyle f) لعدة قيم لـ x (\displaystyle x):

X (\displaystyle x) f (x) (\displaystyle f(x))

0
1	0,8415
2	0,9093
3	0,1411
4	−0,7568
5	−0,9589
6	−0,2794

يساعدنا الاستيفاء في معرفة القيمة التي قد تكون لها هذه الوظيفة عند نقطة أخرى غير النقاط المحددة (على سبيل المثال، متى س = 2,5).

الآن هناك الكثير بطرق متعددةإقحام. يعتمد اختيار الخوارزمية الأكثر ملاءمة على إجابات الأسئلة: ما مدى دقة الطريقة المختارة، وما هي تكلفة استخدامها، وما مدى سلاسة وظيفة الاستيفاء، وعدد نقاط البيانات التي تتطلبها، وما إلى ذلك.

2. ابحث عن القيمة المتوسطة (عن طريق الاستيفاء الخطي).

6000	15.5
6378	?
8000	19.2

15.5 + (6378 − 6000) 8000 − 6000 ∗ (19.2 − 15.5) 1 = 16.1993 (\displaystyle ?=15.5+(\frac ((6378-6000))(8000-6000))*(\frac ((19.2- 15.5))(1))=16.1993)

في لغات البرمجة

مثال على الاستيفاء الخطي للدالة y = 3 x + x 2 (\displaystyle y=3x+x^(2)) . يمكن للمستخدم إدخال رقم من 1 إلى 10.

فورتران

برنامج الإنتربول عدد صحيح i حقيقي x، y، xv، yv، yv2 البعد x(10) البعد y(10) استدعاء prisv(x, i) استدعاء func(x, y, i) write(*,*) "أدخل الرقم: "قراءة(*,*) xv إذا ((xv >= 1).and.(xv xv)) ثم yv2 = ((xv - x(i)) * (y(i+1) - y(i)) / (x(i+1) - x(i))) + y(i) end إذا النهاية قم بإنهاء الروتين الفرعي

سي ++

int main() (system("COLOR 0A"); double ob, x1, x2, y1, y2, p1, p2, pi, skolko, الحالة; system("echo Interpolation X1 - X2"); system("echo Enter الرقم: "); cin >> ob; system("echo على سبيل المثال 62, C1 = 60, L1 = 1.31, C2 = 80, L2 = 1.29"); cout > x1; cout > x2; cout > y1; cout > y2 ;

طرق الاستيفاء

أقرب الاستيفاء الجار

إن أبسط طريقة للاستيفاء هي طريقة الاستيفاء المجاورة الأقرب.

الاستيفاء بواسطة كثيرات الحدود

في الممارسة العملية، يتم استخدام الاستيفاء بواسطة كثيرات الحدود في أغلب الأحيان. ويرجع ذلك في المقام الأول إلى حقيقة أن كثيرات الحدود سهلة الحساب، ومن السهل العثور على مشتقاتها من الناحية التحليلية، كما أن مجموعة كثيرات الحدود كثيفة في الفضاء وظائف مستمرة(نظرية ويرستراس).

• الاستيفاء الخطي
• صيغة الاستيفاء لنيوتن
• طريقة الفروق المحدودة
• إم إن-1 و إم إن-2
• لاغرانج متعدد الحدود (استيفاء متعدد الحدود)
• مخطط ايتكين
• وظيفة الخط
• منحني مكعبي

الاستيفاء العكسي (حساب x بالنظر إلى y)

• لاغرانج كثير الحدود
• عكس الاستيفاء باستخدام صيغة نيوتن
• الاستيفاء العكسي باستخدام صيغة غاوس

الاستيفاء من وظيفة عدة متغيرات

• الاستيفاء الثنائي
• الاستيفاء التكعيبي

طرق الاستيفاء الأخرى

• الاستيفاء العقلاني
• الاستيفاء المثلثي

المفاهيم ذات الصلة

• الاستقراء - طرق العثور على نقاط خارج فترة زمنية معينة (امتداد المنحنى)
• التقريب - طرق بناء المنحنيات التقريبية

عكس الاستيفاء

على فئة الوظائف من الفضاء C2 التي تمر رسومها البيانية عبر نقاط المصفوفة (xi، yi)، i = 0، 1، . . . ، م.

حل. من بين جميع الوظائف التي تمر عبر النقاط المرجعية (xi، f(xi)) وتنتمي إلى الفضاء المذكور، فهي الشريحة المكعبة S(x)، التي تحقق الشروط الحدودية S00(a) = S00(b) = 0 ، الذي يوفر الحد الأقصى (الحد الأدنى) الوظيفي I(f).

غالبًا ما تنشأ مشكلة البحث عن قيمة الوسيطة باستخدام قيمة معينة للدالة. يتم حل هذه المشكلة عن طريق طرق الاستيفاء العكسي. إذا كانت الوظيفة المعطاة رتيبة، فمن السهل تحقيق الاستيفاء العكسي عن طريق استبدال الدالة بوسيطة والعكس صحيح ثم الاستيفاء. إذا لم تكن الوظيفة المعطاة رتيبة، فلا يمكن استخدام هذه التقنية. ثم، دون تغيير أدوار الوظيفة والوسيطة، نكتب صيغة استيفاء واحدة أو أخرى؛ باستخدام القيم المعروفة للوسيطة، وبافتراض أن الدالة معروفة، نحل المعادلة الناتجة فيما يتعلق بالوسيطة.

سيكون تقييم الحد المتبقي عند استخدام التقنية الأولى هو نفسه كما هو الحال في الاستيفاء المباشر، ويجب استبدال مشتقات الدالة المباشرة فقط بمشتقات الدالة العكسية. دعونا نقدر خطأ الطريقة الثانية. إذا حصلنا على دالة f(x) وLn (x) فهي متعددة الحدود لاغرانج تم إنشاؤها لهذه الوظيفة من العقد x0، x1، x2، . . . ، xn، إذن

f (x) − Ln (x) =(n + 1)! (س− س0) . . . (س− سن) .

لنفترض أننا بحاجة إلى إيجاد قيمة x¯ التي f (¯x) = y¯ (y¯ مذكورة). سوف نقوم بحل المعادلة Ln (x) = y¯. دعونا نحصل على بعض القيمة x¯. وبالتعويض في المعادلة السابقة نحصل على:

من+1

و (x¯) − Ln (x¯) = f (x¯) − y¯ = f (x¯) − f (¯x) =
وبتطبيق صيغة لانجرانج نحصل على
(x¯ − x¯) f0 (η) =
حيث η تقع بين x¯ وx¯. إذا كان الفاصل الزمني الذي يحتوي على x¯ وx¯ وmin

من التعبير الأخير يلي:

|س¯ − س¯| 6م1(ن+1)! |$n(x¯)| .

في هذه الحالة، بالطبع، من المفترض أننا قد حللنا المعادلة Ln (x) = y¯ بالضبط.

استخدام الاستيفاء لإنشاء الجداول

نظرية الاستيفاء لها تطبيقات في تجميع جداول الوظائف. بعد تلقي مثل هذه المشكلة، يجب على عالم الرياضيات حل عدد من الأسئلة قبل البدء في الحسابات. ويجب اختيار الصيغة التي سيتم من خلالها إجراء الحسابات. قد تختلف هذه الصيغة من موقع إلى آخر. عادةً ما تكون صيغ حساب قيم الوظائف مرهقة وبالتالي يتم استخدامها للحصول على بعض القيم المرجعية ومن ثم يتم تكثيف الجدول عن طريق الجدولة الفرعية. يجب أن توفر الصيغة التي تعطي القيم المرجعية للدالة الدقة المطلوبة للجداول، مع مراعاة الجدولة الفرعية التالية. إذا كنت بحاجة إلى إنشاء جداول بخطوة ثابتة، فأنت بحاجة أولاً إلى تحديد خطوتها.

العودة أولاً السابق التالي الأخير اذهب دليل الموضوع

في أغلب الأحيان، يتم تجميع جداول الوظائف بحيث يكون الاستيفاء الخطي ممكنًا (أي الاستيفاء باستخدام أول مصطلحين من صيغة تايلور). في هذه الحالة، سيكون للحد المتبقي النموذج

R1 (x) =f00 (ξ)h2t(t − 1).

هنا ξ ينتمي إلى الفاصل الزمني بين قيمتين متجاورتين في الجدول للوسيطة، حيث يقع x، ويقع t بين 0 و 1. يأخذ المنتج t(t − 1) أكبر وحدة

القيمة عند t = 12. هذه القيمة هي 14. لذا،

يجب أن نتذكر أنه إلى جانب هذا الخطأ - خطأ الطريقة - في الحساب العملي للقيم المتوسطة، سينشأ أيضًا خطأ غير قابل للإزالة وخطأ تقريب. وكما رأينا سابقاً فإن الخطأ الفادح في الاستيفاء الخطي سيكون مساوياً للخطأ في قيم الدالة المجدولة. سيعتمد خطأ التقريب على مرافق الحوسبةومن برنامج الحساب .

العودة الأول السابق التالي الأخير انتقل إلى الفهرس

دليل الموضوع

فروق منفصلة من الدرجة الثانية، 8 من الدرجة الأولى، 8

الخط، 15

عقد الاستيفاء، 4

العودة الأول السابق التالي الأخير انتقل إلى الفهرس

/ Material_studentam_po_RGR_BZhD / كيفية إجراء الاستيفاء

صيغة لاستكمال البيانات الجدولية

يستخدم في الإجراء الثاني، عندما يكون مقدار NHR (Q، t) من الشرط هو وسط بين 100 طن و 300 طن.

(استثناء:إذا كانت Q حسب الشرط تساوي 100 أو 300، فلا حاجة إلى الاستيفاء).

ذ س- الكمية الأولية من NHR من الحالة بالطن

(يتوافق مع الحرف س)

ذ 1 – الأصغر

(من الجداول 11-16، عادة ما يساوي 100).

ذ 2 – أكثر قيمة كمية NHR الأقرب إليك بالطن

(من الجداول 11-16، عادة ما يساوي 300).

س 1 ذ 1 (س 1 يقع فى المقابل ذ 1 )، كم.

س 2 – قيمة الجدولعمق توزيع سحابة الهواء الملوث (G t) على التوالي ذ 2 (س 2 يقع فى المقابل ذ 2 )، كم.

س 0 - قيمة مطلوبة ز تملائم ذ س(حسب الصيغة).

مثال.

NHR – الكلور. س = 120 طن؛

نوع SVSP (درجة مقاومة الهواء العمودية) – الانعكاس.

يجد ز ت- القيمة الجدولية لعمق توزيع سحابة الهواء الملوث.

نحن ننظر إلى الجداول 11-16 ونجد البيانات التي تتوافق مع حالتك (الكلور، الانقلاب).

الجدول 11 مناسب

اختيار القيم ذ 1 , ذ 2, س 1 , س 2 . مهم - اعتبر سرعة الرياح 1 م/ث، ودرجة الحرارة 20 درجة مئوية.

نستبدل القيم المحددة في الصيغة ونجدها س 0 .

مهم - الحساب صحيح إذا س 0 سيكون لها قيمة في مكان ما بين س 1 , س 2 .

1.4. صيغة لاغرانج الاستيفاء

الخوارزمية التي اقترحها لاغرانج لبناء الاستيفاء

توفر الوظائف الواردة في الجدول (1) إنشاء استيفاء متعدد الحدود Ln(x) في النموذج

ومن الواضح أن استيفاء الشروط (11) لـ (10) يحدد استيفاء الشروط (2) لتحديد مشكلة الاستيفاء.

تتم كتابة كثيرات الحدود li(x) على النحو التالي

لاحظ أنه لا يوجد عامل واحد في مقام الصيغة (14) يساوي الصفر. بعد حساب قيم الثوابت ci، يمكنك استخدامها لحساب قيم الدالة المحرفة عند نقاط معينة.

يمكن كتابة صيغة استيفاء لاغرانج متعدد الحدود (11)، مع الأخذ في الاعتبار الصيغتين (13) و (14)، على النحو التالي

تشي (x − x0)(x − x1) K (x − xi −1)(x − xi +1) K (x − xn)

1.4.1.تنظيم الحسابات اليدوية باستخدام صيغة لاغرانج

يؤدي التطبيق المباشر لصيغة لاغرانج إلى عدد كبير من الحسابات المماثلة. بالنسبة للجداول ذات الحجم الصغير، يمكن إجراء هذه الحسابات إما يدويًا أو في بيئة البرنامج

في المرحلة الأولى، سننظر في خوارزمية للحسابات اليدوية. وفي المستقبل، ينبغي تكرار هذه الحسابات نفسها في البيئة

مايكروسوفت اكسلأو OpenOffice.org احسب.

في التين. يوضح الشكل 6 مثالاً للجدول الأصلي لوظيفة محرفة محددة بأربع عقد.

الشكل 6. جدول يحتوي على البيانات الأولية لأربع عقد للدالة المحرفة

في العمود الثالث من الجدول نكتب قيم معاملات qi المحسوبة باستخدام الصيغ (14). يوجد أدناه سجل لهذه الصيغ لـ n=3.

q0=Y0/(x0-x1)/(x0-x2)/(x0-x3)q1=Y1/(x1-x0)/(x1-x2)/(x1-x3)(16) q2=Y2/( x2-x0)/(x2-x1)/(x2-x3)q3=Y3/(x3-x0)/(x3-x1)/(x3-x2)

الخطوة التالية في تنفيذ الحسابات اليدوية هي حساب قيم li(x) (j=0,1,2,3)، ويتم إجراؤها وفقًا للصيغ (13).

لنكتب هذه الصيغ لإصدار الجدول الذي يحتوي على أربع عقد ندرسها:

l0(x)=q0(x-x1)·(x-x2)·(x-x3),

l1(x)=q1(x-x0)·(x-x2)·(x-x3),

l2(x)=q2(x-x0)·(x-x1)·(x-x3),(17) l3(x)=q3(x-x0)·(x-x1)·(x-x2) .

لنحسب قيم كثيرات الحدود li(xj) (j=0,1,2,3) ونكتبها في خلايا الجدول. سيتم الحصول على قيم الدالة Ycalc(x)، وفقًا للصيغة (11)، نتيجة جمع القيم li(xj) حسب الصف.

يظهر شكل الجدول، بما في ذلك أعمدة القيم المحسوبة li(xj) وعمود القيم Ycalc(x)، في الشكل 8.

أرز. 8. جدول بنتائج الحسابات اليدوية التي تم إجراؤها باستخدام الصيغ (16) و (17) و (11) لجميع قيم الوسيطة xi

بعد إنشاء الجدول الموضح في الشكل 8، باستخدام الصيغتين (17) و (11) يمكنك حساب قيمة الدالة المحرفة لأي قيمة للوسيطة X. على سبيل المثال، بالنسبة لـ X=1 نحسب القيم li(1) (i=0, 1،2،3):

ل0(1)= 0.7763; ل1(1)= 3.5889; l2(1)=-1.5155;l3(1)= 0.2966.

بتلخيص قيم li(1) نحصل على القيمة Yinterp(1)=3.1463.

1.4.2. تنفيذ خوارزمية الاستيفاء باستخدام صيغ لاغرانج في بيئة برنامج Microsoft Excel

يبدأ تنفيذ خوارزمية الاستيفاء، كما هو الحال مع الحسابات اليدوية، من خلال كتابة صيغ لحساب المعاملات qi في الشكل. يوضح الشكل 9 أعمدة الجدول مع القيم المحددة للوسيطة والوظيفة المحرفة والمعاملات qi. على يمين هذا الجدول توجد الصيغ المكتوبة في خلايا العمود C لحساب قيم المعاملات qi.

ВС2: "=B2/((A2-A3)*(A2-A4)*(A2-A5))" Ж q0

ВС3: "=B3/((A3-A4)*(A3-A5)*(A3-A2))" Ж q1

ВС4: "=B4/((A4-A5)*(A4-A2)*(A4-A3))" Ж q2

ВС5: "=B5/((A5-A2)*(A5-A3)*(A5-A4))"Æ q3

أرز. 9 جدول معاملات تشي وصيغ الحساب

بعد إدخال الصيغة q0 في الخلية C2، يتم تمديدها عبر الخلايا C3 إلى C5. وبعد ذلك يتم تعديل الصيغ الموجودة في هذه الخلايا وفقاً للرقم (16) بالشكل الموضح في الشكل. 9.

Ycalc(xi)،

تنفيذ الصيغ (17) نكتب صيغ لحساب القيم li(x) (i=0,1,2,3) في خلايا الأعمدة D وE وF وG. وفي الخلية D2 لحساب القيمة l0(x0) نكتب الصيغة:

=$C$2*($A2-$A$3)*($A2-$A$4)*($A2-$A$5)،

نحصل على القيم l0 (xi) (i=0,1,2,3).

يسمح لك تنسيق الرابط $A2 بتمديد الصيغة عبر الأعمدة E وF وG لتكوين صيغ حسابية لحساب li(x0) (i=1,2,3). عند سحب صيغة عبر صف، لا يتغير فهرس عمود الوسائط. لحساب li(x0) (i=1,2,3) بعد رسم الصيغة l0(x0)، من الضروري تصحيحها حسب الصيغ (17).

في العمود H نضع صيغ اكسللمجموع li(x) باستخدام الصيغة

(11) خوارزمية.

في التين. ويبين الشكل 10 جدولاً مطبقاً في البيئة برامج مايكروسوفتاكسل. علامة صحة الصيغ المكتوبة في خلايا الجدول والعمليات الحسابية التي يتم إجراؤها هي المصفوفة القطرية الناتجة li(xj) (i=0,1,2,3),(j=0,1,2, 3) كرر النتائج الموضحة في الشكل. 8، وعمود من القيم التي تتطابق مع قيم الدالة المحرفة في عقد الجدول المصدر.

أرز. 10. جدول القيم li(xj) (j=0,1,2,3) وYcalc(xj)

لحساب القيم في بعض نقاط وسيطةكافٍ

في خلايا العمود A، بدءًا من الخلية A6، أدخل قيم الوسيطة X التي تريد تحديد قيم الدالة المحرفة لها. يختار

في الصف الأخير (الخامس) من الجدول، الخلايا من l0(xn) إلى Ycalc(xn) وتمديد الصيغ المكتوبة في الخلايا المحددة إلى السطر الذي يحتوي على الأخير

القيمة المحددة للوسيطة x.

في التين. يوضح الشكل 11 جدولاً تم فيه حساب قيمة الدالة ثلاث نقاط: س=1، س=2، س=3. تم إدخال عمود إضافي في الجدول يحتوي على أرقام الصفوف في جدول البيانات المصدر.

أرز. 11. حساب قيم الدوال المحرفة باستخدام صيغ لاغرانج

لمزيد من الوضوح في عرض نتائج الاستيفاء، سنقوم ببناء جدول يتضمن عمودًا من قيم الوسيطة X مرتبة ترتيبًا تصاعديًا، وعمودًا من القيم الأولية للدالة Y(X)، وعمودًا

أخبرني عن كيفية استخدام صيغة الاستيفاء وأي منها في حل المشكلات في الديناميكا الحرارية (الهندسة الحرارية)

إيفان شيستاكوفيتش

إن أبسط عملية استيفاء خطية، ولكنها في كثير من الأحيان ليست دقيقة بدرجة كافية. عندما يكون لديك بالفعل نقطتان معروفتان (X1 Y1) و (X2 Y2) وتحتاج إلى إيجاد قيم Y ليوم بعض X الذي يقع بين X1 وX2. ثم الصيغة بسيطة.
ص=(U2-U1)*(X-X1)/(X2-X1)+U1
بالمناسبة، تعمل هذه الصيغة أيضًا مع قيم X خارج الفاصل الزمني X1..X2، ولكن هذا يسمى بالفعل الاستقراء وعلى مسافة كبيرة من هذا الفاصل الزمني يعطي خطأً كبيرًا جدًا.
وهناك العديد من الكلمات البذيئة الأخرى. طرق الاستيفاء - أنصحك بقراءة كتاب مدرسي أو البحث في الإنترنت.
طريقة الاستيفاء الرسومي ممكنة أيضًا - ارسم رسمًا بيانيًا يدويًا من خلال النقاط المعروفة وابحث عن Y من الرسم البياني لـ X المطلوبة. ;)

رواية

لديك معنيان. وتقريبا الاعتماد (الخطي، التربيعي، ..)
الرسم البياني لهذه الوظيفة يمر عبر النقطتين. أنت بحاجة إلى قيمة في مكان ما بينهما. حسنا، أنت تعبر عن ذلك!
على سبيل المثال. في الجدول، عند درجة حرارة 22 درجة، يكون ضغط البخار المشبع 120000 باسكال، وعند 26124000 باسكال. ثم عند درجة حرارة 23 درجة 121000 باسكال.

الاستيفاء (الإحداثيات)

توجد شبكة إحداثيات على الخريطة (صورة).
هناك بعض النقاط المرجعية المعروفة (ن> 3)، ولكل منها نقطتان قيم س، ص- الإحداثيات بالبكسل، والإحداثيات بالأمتار.
تحتاج لتجد القيم المتوسطةالإحداثيات بالمتر، ومعرفة الإحداثيات بالبكسل.
الاستيفاء الخطي غير مناسب - الخطأ خارج الخط كبير جدًا.
مثل هذا: (Xc هو الإحداثي بالمتر على طول الثور، Xp هو الإحداثي بالبكسل على طول الثور، Xc3 هي القيمة المطلوبة بالثور)
Xc3= (Xc1-Xc2)/(Xp1-Xp2)*(Xp3-Xp2)+Xc2
Yc3= (Yc1-Yc2)/(Yp1-Yp2)*(Yp3-Yp2)+Yc2

كيف يمكنك العثور على نفس الصيغة للعثور على Xc وYc، مع الأخذ في الاعتبار ليس نقطتين (كما هو الحال هنا)، ولكن N من النقاط المرجعية المعروفة؟

جوكا فيرن لود

إذا حكمنا من خلال الصيغ المكتوبة، هل تتطابق محاور أنظمة الإحداثيات بالبكسل والأمتار؟
أي أن Xp -> Xc يتم استيفاءه بشكل مستقل وYp -> Yc يتم استيفاءه بشكل مستقل. إذا لم يكن الأمر كذلك، فأنت بحاجة إلى استخدام الاستيفاء ثنائي الأبعاد Xp,Yp->Xc وXp,Yp->Yc، مما يعقد المهمة إلى حد ما.
ومن المفترض كذلك أن الإحداثيات Xp وXc مرتبطتان ببعض الاعتماد.
إذا كانت طبيعة الاعتماد معروفة (أو من المفترض، على سبيل المثال، أننا نفترض أن Xc=a*Xp^2+b*Xp+c)، فيمكننا الحصول على معلمات هذا الاعتماد (بالنسبة للاعتماد المعطى a، ب، ج) باستخدام تحليل الانحدار(طريقة المربع الأصغر). في هذه الطريقة، إذا قمت بتحديد اعتماد معين Xc(Xp)، فيمكنك الحصول على صيغة لمعلمات الاعتماد على البيانات المرجعية. تسمح هذه الطريقة، على وجه الخصوص، بالعثور على و الاعتماد الخطي, أفضل طريقةمرضيه هذه المجموعةبيانات.
العيوب: في هذه الطريقة، قد تختلف إحداثيات Xc التي تم الحصول عليها من بيانات نقاط التحكم Xp عن تلك المحددة. على سبيل المثال، الخط المستقيم التقريبي المرسوم عبر نقاط تجريبية لا يمر بالضبط عبر هذه النقاط نفسها.
إذا كانت هناك حاجة لمراسلات دقيقة وكانت طبيعة الاعتماد غير معروفة، فيجب استخدام طرق الاستيفاء. أبسطها رياضيًا هو استيفاء لاغرانج متعدد الحدود، والذي يمر تمامًا عبر النقاط المرجعية. ومع ذلك، نظرا للدرجة العالية من هذا كثير الحدود في عدد كبيرالنقاط المرجعية وجودة الاستيفاء الرديئة، فمن الأفضل عدم استخدامها. الميزة هي صيغة بسيطة نسبيا.
من الأفضل استخدام الاستيفاء الخطي. جوهر هذه الطريقة هو أنه في كل قسم بين نقطتين متجاورتين، يتم استكمال الاعتماد قيد الدراسة بواسطة كثير الحدود، ويتم كتابة شروط النعومة عند نقاط الوصل بين الفترتين. ميزة هذه الطريقة هي جودة الاستيفاء. العيوب - يكاد يكون من المستحيل استخلاص صيغة عامة؛ يجب عليك العثور على معاملات كثيرة الحدود في كل قسم خوارزميًا. عيب آخر هو صعوبة التعميم على الاستيفاء ثنائي الأبعاد.

إقحام. مقدمة. بيان عام للمشكلة

عند حل مختلف مشاكل عمليةيتم عرض نتائج البحث في شكل جداول توضح اعتماد كمية واحدة أو أكثر من الكميات المقاسة على معلمة محددة (وسيطة). عادةً ما يتم تقديم هذا النوع من الجداول على شكل صفين (أعمدة) أو أكثر، وتستخدم لتكوين نماذج رياضية.

المحددة جدوليا في النماذج الرياضيةتتم كتابة الوظائف عادةً في جداول بالشكل:

ص1(س)	ص (X0)	ص (X1)		ص(Xن)
يم (X)	ص (X0)	ص (X1)		ص(Xن)

المعلومات المحدودة التي توفرها مثل هذه الجداول تتطلب في بعض الحالات الحصول على قيم الدوال Y j (X) (j=1,2,…,m) عند النقاط X التي لا تتطابق مع النقاط العقدية للجدول X i (ط=0,1,2,…,ن) . في مثل هذه الحالات، من الضروري تحديد بعض التعبيرات التحليلية φ j (X) لحساب القيم التقريبية للدالة قيد الدراسة Y j (X) عند نقاط محددة بشكل تعسفي X. تسمى الوظيفة φ j (X) المستخدمة لتحديد القيم التقريبية للوظيفة Y j (X) بوظيفة تقريبية (من اللاتينية approximo - تقترب). يتم ضمان قرب الوظيفة التقريبية φ j (X) من الوظيفة التقريبية Y j (X) عن طريق اختيار خوارزمية التقريب المناسبة.

سنقوم بإجراء جميع الاعتبارات والاستنتاجات الإضافية للجداول التي تحتوي على البيانات الأولية لوظيفة واحدة قيد الدراسة (أي للجداول ذات m=1).

1. طرق الاستيفاء

1.1 بيان مشكلة الاستيفاء

في أغلب الأحيان، لتحديد الدالة φ(X)، يتم استخدام صيغة تسمى صياغة مشكلة الاستيفاء.

في هذه الصيغة الكلاسيكية لمشكلة الاستيفاء، يلزم تحديد الدالة التحليلية التقريبية φ(X)، والتي تكون قيمها عند النقاط العقدية X i تطابق القيم Y(Х i ) من الجدول الأصلي، أي. شروط

ϕ (X i )= Y i (i = 0,1,2,...,n)

بنيت بهذه الطريقة وظيفة تقريبيةφ(X) يجعل من الممكن الحصول على تقريب قريب إلى حد ما للدالة المحرفة Y(X) ضمن نطاق قيم الوسيطة [X 0 ; X n ]، يحدده الجدول. عند تحديد قيم الوسيطة X، لا ينتميفي هذه الفترة، تتحول مشكلة الاستيفاء إلى مشكلة استقراء. في هذه الحالات الدقة

القيم التي تم الحصول عليها عند حساب قيم الدالة φ(X) تعتمد على مسافة قيمة الوسيطة X من X 0، إذا كان X<Х 0 , или отХ n , еслиХ >Xn.

في النمذجة الرياضية، يمكن استخدام دالة الاستيفاء لحساب القيم التقريبية للدالة قيد الدراسة عند النقاط المتوسطة للفترات الفرعية [Х i ; X ط +1 ]. هذا الإجراء يسمى ضغط الجدول.

يتم تحديد خوارزمية الاستيفاء بطريقة حساب قيم الدالة φ(X). الخيار الأبسط والأكثر وضوحًا لتنفيذ وظيفة الاستيفاء هو استبدال الوظيفة قيد الدراسة Y(X) في الفترة [X i ; X i+1 ] بخط مستقيم يربط النقاط Y i , Y i+1 . وتسمى هذه الطريقة طريقة الاستيفاء الخطي.

1.2 الاستيفاء الخطي

مع الاستيفاء الخطي، يتم تحديد قيمة الدالة عند النقطة X، الواقعة بين العقدتين X i وX i+1، من خلال صيغة خط مستقيم يربط بين نقطتين متجاورتين في الجدول

ص(س) = ص(شي)+	ص(شي + 1 )− ص(شي )	(X − Xi ) (i= 0,1,2, ...,n),
	X i+ 1− X i

في التين. يوضح الشكل 1 مثالاً لجدول تم الحصول عليه نتيجة لقياسات كمية معينة Y(X). يتم تمييز صفوف الجدول المصدر. يوجد على يمين الجدول مخطط مبعثر يتوافق مع هذا الجدول. يتم ضغط الجدول باستخدام الصيغة

(3) قيم الدالة التقريبية عند النقاط X المقابلة لمنتصف الفترات الفرعية (i=0, 1, 2, …, n).

رسم بياني 1. جدول مختصر للدالة Y(X) والمخطط المقابل لها

عند النظر في الرسم البياني في الشكل. 1 يمكن ملاحظة أن النقاط التي تم الحصول عليها نتيجة ضغط الجدول باستخدام طريقة الاستيفاء الخطي تقع على مقاطع مستقيمة تربط نقاط الجدول الأصلي. الدقة الخطية

يعتمد الاستيفاء بشكل كبير على طبيعة الدالة المحرفة وعلى المسافة بين عقد الجدول X i, , X i+1.

من الواضح، إذا كانت الوظيفة سلسة، حتى مع نسبيا مسافة طويلةبين العقد، يسمح الرسم البياني الذي تم إنشاؤه عن طريق ربط النقاط بقطاعات الخطوط المستقيمة بتقييم طبيعة الوظيفة Y(X) بدقة إلى حد ما. إذا تغيرت الوظيفة بسرعة كبيرة، وكانت المسافات بين العقد كبيرة، فإن وظيفة الاستيفاء الخطي لا تسمح بالحصول على تقريب دقيق بما فيه الكفاية للدالة الحقيقية.

يمكن استخدام وظيفة الاستيفاء الخطي بشكل عام تحليل أوليوتقييم صحة نتائج الاستيفاء، والتي يتم الحصول عليها بعد ذلك بطرق أخرى أكثر دقة. يصبح هذا التقييم ذا أهمية خاصة في الحالات التي يتم فيها إجراء الحسابات يدويًا.

1.3 الاستيفاء بواسطة كثيرات الحدود القانونية

تعتمد طريقة استيفاء الدالة بواسطة كثيرة الحدود القانونية على بناء دالة الاستيفاء على أنها كثيرة الحدود بالشكل [1]

ϕ (x) = Pn (x) = c0 + c1 x+ c2 x2 + ... + cn xn

المعاملات c i لكثيرة الحدود (4) هي معلمات استكمال حرة، يتم تحديدها من خلال شروط لاغرانج:

Pn (xi )= Yi , (i= 0 , 1 , ... , n)

باستخدام (4) و (5) نكتب نظام المعادلات

	ج س+ ج س2				ج س ن = ص
	ج س+ ج س2				ج ×ن
			ج ×2			ج س ن = ص

متجه الحل مع i (i = 0, 1, 2, …, n) للنظام الخطي المعادلات الجبرية(6) موجود ويمكن العثور عليه في حالة عدم وجود عقد مطابقة بين i. محدد النظام (6) يسمى محدد فاندرموند 1 وله تعبير تحليلي [2].

1 محدد فاندرموند يسمى المحدد

وهو يساوي الصفر إذا وفقط إذا كان xi = xj بالنسبة للبعض. (المادة من ويكيبيديا – الموسوعة الحرة)

لتحديد قيم المعاملات باستخدام i (i = 0, 1, 2, …, n)

يمكن كتابة المعادلات (5) في شكل مصفوفة متجهة

أ * ج = ص،

حيث A، مصفوفة المعاملات التي يحددها جدول درجات متجه الوسائط X = (x i 0, x i, x i 2, …, x i n) T (i = 0, 1, 2, …, n)

				×0 2		×0 ن
				× 2		س ن

C هو متجه العمود للمعاملات i (i = 0, 1, 2, … , n)، و Y هو متجه العمود للقيم Y i (i = 0, 1, 2, … , n) المحرف وظيفة في العقد الاستيفاء.

يمكن الحصول على حل هذا النظام من المعادلات الجبرية الخطية باستخدام إحدى الطرق الموضحة في [3]. على سبيل المثال، وفقا للصيغة

ج = أ− 1 ص،

حيث A -1 هي المصفوفة العكسية للمصفوفة A. للحصول على مصفوفة معكوسةأ-1 يمكنك استخدام وظيفة MOBR() المضمنة في المجموعة الميزات القياسيةبرامج مايكروسوفت اكسل.

بعد تحديد قيم المعاملات مع i باستخدام الدالة (4)، يمكن حساب قيم الدالة المحرفة لأي قيمة من الوسائط.

لنكتب المصفوفة A للجدول الموضح في الشكل 1، دون مراعاة الصفوف التي تضغط الجدول.

الشكل 2. مصفوفة نظام المعادلات لحساب معاملات كثير الحدود القانوني

باستخدام الدالة MOBR()، نحصل على المصفوفة A -1 معكوسًا للمصفوفة A (الشكل 3). وبعد ذلك، وفقًا للصيغة (9) نحصل على متجه المعاملات C = (c 0 , c 1 , c 2 , …, c n ) T الموضح في الشكل. 4.

لحساب قيم كثير الحدود المتعارف عليه في خلية العمود المعياري Y المطابقة للقيم x 0، نقدم صيغة محولة إلى النموذج التالي، الموافق للصف الصفري للنظام (6)

=((((ج5	* س 0 +ج 4 ​​)*x 0 +ج 3 )*x 0 +ج 2 )*x 0 +ج 1 )*x 0 +ج 0

C0 +x *(c1 + x *(c2 + x*(c3 + x*(c4 + x* c5 ))))

بدلاً من كتابة "c i" في صيغة يتم إدخالها في الخلية جداول اكسليجب أن يكون هناك رابط مطلق للخلية المقابلة التي تحتوي على هذا المعامل (انظر الشكل 4). بدلاً من "x 0" - مرجع نسبي لخلية في العمود X (انظر الشكل 5).

Y canonical(0) للقيمة التي تطابق القيمة الموجودة في الخلية Ylin(0) . عند تمديد الصيغة المكتوبة في الخلية Y الأساسية (0)، يجب أن تتطابق أيضًا قيم Y الأساسية (i) المقابلة للنقاط العقدية للأصل

الجداول (انظر الشكل 5).

أرز. 5. الرسوم البيانية المبنية باستخدام جداول الاستيفاء الخطي والقانوني

نرى مقارنة بين الرسوم البيانية الوظيفية التي تم إنشاؤها من الجداول المحسوبة باستخدام صيغ الاستيفاء الخطي والمتعارف عليه في عدد من العقد الوسيطةانحراف كبير للقيم التي تم الحصول عليها باستخدام صيغ الاستيفاء الخطي والقانوني. يمكن أن يعتمد الحكم الأكثر منطقية على دقة الاستيفاء على الحصول معلومات إضافيةحول طبيعة العملية النموذجية.

لقد واجه الكثير منا مصطلحات غير مفهومة في مختلف العلوم. ولكن هناك عدد قليل جدًا من الأشخاص الذين لا يخافون من الكلمات غير المفهومة، بل على العكس من ذلك، يشجعونهم ويجبرونهم على التعمق في الموضوع الذي يدرسونه. اليوم سنتحدث عن شيء مثل الاستيفاء. هذه طريقة لإنشاء الرسوم البيانية باستخدام نقاط معروفة، مما يسمح، مع الحد الأدنى من المعلومات حول دالة، بالتنبؤ بسلوكها على أقسام معينة من المنحنى.

قبل الانتقال إلى جوهر التعريف نفسه والحديث عنه بمزيد من التفصيل، دعونا نتعمق قليلاً في التاريخ.

قصة

الاستيفاء معروف منذ العصور القديمة. ومع ذلك، فإن هذه الظاهرة تدين بتطورها إلى العديد من أبرز علماء الرياضيات في الماضي: نيوتن ولايبنيز وغريغوري. لقد كانوا هم الذين طوروا هذا المفهوم باستخدام تقنيات رياضية أكثر تقدمًا كانت متاحة في ذلك الوقت. قبل ذلك، كان الاستيفاء بالطبع يطبق ويستخدم في العمليات الحسابية، لكنهم كانوا يفعلون ذلك بطرق غير دقيقة على الإطلاق مما يتطلب كمية كبيرةالبيانات لبناء نموذج قريب إلى حد ما من الواقع.

اليوم يمكننا حتى اختيار طريقة الاستيفاء الأكثر ملاءمة. لقد تمت ترجمة كل شيء إلى لغة الكمبيوتر، والتي يمكنها التنبؤ بدقة كبيرة بسلوك دالة في منطقة معينة محدودة بنقاط معروفة.

الاستيفاء مفهوم ضيق نوعًا ما، لذا فإن تاريخه ليس غنيًا بالحقائق. في القسم التالي، سنكتشف ما هو الاستيفاء فعليًا وكيف يختلف عن نقيضه - الاستقراء.

ما هو الاستيفاء؟

كما قلنا من قبل، هذا هو الاسم العام للطرق التي تسمح لك ببناء رسم بياني بالنقاط. في المدرسة، يتم ذلك بشكل أساسي عن طريق رسم جدول وتحديد النقاط على الرسم البياني ورسم الخطوط التي تربط بينها بشكل تقريبي. أخر فعلويتم ذلك بناءً على اعتبارات تشابه الوظيفة قيد الدراسة مع غيرها، ونوع الرسوم البيانية الخاصة بها معروفة لنا.

ومع ذلك، هناك آخرون، أكثر تعقيدا و طرق دقيقةأكمل مهمة إنشاء رسم بياني نقطة بنقطة. لذا، فإن الاستيفاء هو في الواقع "تنبؤ" بسلوك دالة في منطقة معينة محدودة بنقاط معروفة.

هناك مفهوم مماثل مرتبط بنفس المنطقة - الاستقراء. كما أنه يمثل التنبؤ بالرسم البياني للدالة، ولكن خارج النقاط المعروفة في الرسم البياني. باستخدام هذه الطريقة، يتم التنبؤ بناءً على سلوك دالة خلال فترة زمنية معروفة، ثم يتم تطبيق هذه الوظيفة على فترة زمنية غير معروفة. هذه الطريقة مريحة للغاية ل تطبيق عمليويستخدم بنشاط، على سبيل المثال، في الاقتصاد للتنبؤ بالصعود والهبوط في السوق والتنبؤ بالوضع الديموغرافي في البلاد.

لكننا ابتعدنا عن الموضوع الرئيسي. في القسم التالي، سنكتشف ما يحدث من استيفاء وما هي الصيغ التي يمكن استخدامها لإجراء هذه العملية.

أنواع الاستيفاء

أكثر عرض بسيطهو الاستيفاء باستخدام طريقة أقرب جار. باستخدام هذه الطريقة، نحصل على رسم بياني تقريبي للغاية يتكون من مستطيلات. إذا كنت قد رأيت تفسيرا من أي وقت مضى معنى هندسيجزء لا يتجزأ من الرسم البياني، فإنك سوف تفهم ما هو نوع الشكل الرسومي الذي نتحدث عنه.

وبالإضافة إلى ذلك، هناك طرق الاستيفاء الأخرى. الأكثر شهرة وشعبية تتعلق بمتعددات الحدود. إنها أكثر دقة وتسمح لك بالتنبؤ بسلوك الوظيفة باستخدام مجموعة ضئيلة من القيم. طريقة الاستيفاء الأولى التي سنتناولها هي الاستيفاء الخطي متعدد الحدود. هذه هي أبسط طريقة في هذه الفئة، وربما استخدمها كل واحد منكم في المدرسة. جوهرها هو بناء خطوط مستقيمة بين النقاط المعروفة. كما تعلم، يمر خط مستقيم واحد بنقطتين على المستوى، ويمكن إيجاد معادلته بناءً على إحداثيات هذه النقاط. بعد إنشاء هذه الخطوط المستقيمة، نحصل على رسم بياني مكسور، والذي على الأقل يعكس القيم التقريبية للوظائف وفي المخطط العاميتطابق مع الواقع. هذه هي الطريقة التي يتم بها الاستيفاء الخطي.

أنواع الاستيفاء المتقدمة

هناك شيء أكثر إثارة للاهتمام، ولكن في نفس الوقت أكثر الطريق الصعبإقحام. اخترعها عالم الرياضيات الفرنسي جوزيف لويس لاغرانج. ولهذا السبب سُمي حساب الاستيفاء باستخدام هذه الطريقة باسمها: الاستيفاء باستخدام طريقة لاغرانج. الحيلة هنا هي: إذا كانت الطريقة الموضحة في الفقرة السابقة، يستخدم للحساب فقط دالة خطية، فإن التوسع باستخدام طريقة لاغرانج يتضمن أيضًا استخدام كثيرات الحدود بشكل أكبر درجات عالية. لكن ليس من السهل العثور على صيغ الاستيفاء نفسها وظائف مختلفة. وكلما زاد عدد النقاط المعروفة، زادت دقة صيغة الاستيفاء. ولكن هناك العديد من الطرق الأخرى.

هناك طريقة حسابية أكثر تقدمًا وأقرب إلى الواقع. صيغة الاستيفاء المستخدمة فيها هي مجموعة من متعددات الحدود، يعتمد تطبيق كل منها على قسم الدالة. وتسمى هذه الطريقة وظيفة الشريحة. بالإضافة إلى ذلك، هناك أيضًا طرق للقيام بشيء مثل استيفاء وظائف متغيرين. هناك طريقتان فقط. من بينها الاستيفاء الثنائي أو المزدوج. تتيح لك هذه الطريقة إنشاء رسم بياني بسهولة باستخدام نقاط في مساحة ثلاثية الأبعاد. لن نتطرق إلى طرق أخرى. بشكل عام، يعد الاستيفاء اسمًا عالميًا لكل هذه الطرق لإنشاء الرسوم البيانية، لكن تنوع الطرق التي يمكن من خلالها تنفيذ هذا الإجراء يجبرنا على تقسيمها إلى مجموعات اعتمادًا على نوع الوظيفة التي تخضع لهذا الإجراء. وهذا هو، الاستيفاء، مثال الذي نظرنا إليه أعلاه، يشير إلى الطرق المباشرة. هناك أيضًا استيفاء معكوس، والذي يختلف من حيث أنه يسمح لك بالحساب ليس بشكل مباشر، ولكن وظيفة عكسية(أي x من y). يعتبر أحدث الخياراتلن نفعل ذلك، لأنه معقد للغاية ويتطلب الخير قاعدة رياضيةمعرفة.

دعنا ننتقل إلى واحد منهم، ربما أهم الأقسام. ومنه نتعلم كيف وأين يتم تطبيق مجموعة الأساليب التي نناقشها في الحياة.

طلب

الرياضيات، كما نعلم، هي ملكة العلوم. لذلك، حتى لو كنت في البداية لا ترى المغزى من عمليات معينة، فهذا لا يعني أنها عديمة الفائدة. على سبيل المثال، يبدو أن الاستيفاء هو شيء عديم الفائدة، حيث يمكن بناء الرسوم البيانية فقط، والتي يحتاجها عدد قليل من الناس الآن. ومع ذلك، بالنسبة لأي حسابات في التكنولوجيا والفيزياء والعديد من العلوم الأخرى (على سبيل المثال، علم الأحياء)، من المهم للغاية تقديم صورة كاملة إلى حد ما لهذه الظاهرة، مع وجود مجموعة معينة من القيم. القيم نفسها المنتشرة عبر الرسم البياني لا تعطي دائمًا فكرة واضحة عن سلوك الوظيفة في منطقة معينة وقيم مشتقاتها ونقاط التقاطع مع المحاور. وهذا مهم جدًا للعديد من مجالات حياتنا.

كيف سيكون هذا مفيدا في الحياة؟

قد يكون من الصعب جدًا الإجابة على سؤال كهذا. لكن الجواب بسيط: لا. هذه المعرفة لن تكون ذات فائدة لك. ولكن إذا فهمت هذه المادة والطرق التي يتم بها تنفيذ هذه الإجراءات، فسوف تقوم بتدريب منطقك، الأمر الذي سيكون مفيدًا جدًا في الحياة. الشيء الرئيسي ليس المعرفة نفسها، ولكن المهارات التي يكتسبها الشخص في عملية الدراسة. ليس من قبيل الصدفة أن يكون هناك قول مأثور: "عش إلى الأبد، وتعلم إلى الأبد".

المفاهيم ذات الصلة

يمكنك أن تفهم بنفسك مدى أهمية هذا المجال من الرياضيات (ولا يزال) من خلال النظر في مجموعة متنوعة من المفاهيم الأخرى المرتبطة به. لقد تحدثنا بالفعل عن الاستقراء، ولكن هناك أيضًا تقريب. ربما كنت قد سمعت بالفعل هذه الكلمة. على أية حال، ناقشنا أيضًا ما يعنيه ذلك في هذه المقالة. التقريب، مثل الاستيفاء، هي مفاهيم تتعلق ببناء الرسوم البيانية للوظائف. لكن الفرق بين الأول والثاني هو أنه بناء تقريبي للرسم البياني يعتمد على رسوم بيانية معروفة مماثلة. هذين المفهومين متشابهان جدًا مع بعضهما البعض، مما يجعل دراسة كل منهما أكثر إثارة للاهتمام.

خاتمة

الرياضيات ليست علمًا معقدًا كما يبدو للوهلة الأولى. انها مثيرة للاهتمام إلى حد ما. وفي هذا المقال حاولنا أن نثبت لك ذلك. لقد نظرنا إلى المفاهيم المتعلقة بالتخطيط، وتعلمنا ما هو الاستيفاء المزدوج، ونظرنا في الأمثلة التي يتم استخدامها فيها.