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teorema de lagrange

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    Tutorial de Analisis NumericoInterpolacion : Formula de Lagrange

    Jesus Garca QuesadaDepartamento de Informatica y Sistemas

    Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

    35017 Campus de Tafira, Espana

    Email : [email protected]

    2 de Octubre de 2000, v0.3

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    Indice General

    1 FORMULA DE LAGRANGE 3

    2 TEST 8

    3 PROBLEMAS 10

    4 ALGORITMO 11

    Soluciones a los Problemas 14

    Soluciones a los Tests 19

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    1. FORMULA DE LAGRANGE

    Supongamos que {x0, x1, , xn} = {xi}ni=0 son n+ 1 puntos distintos del eje real y quef : R lR esta definida sobre I = [a, b] con {xi}ni=0 [a, b]. Tenemos entonces :Teorema 1.1. Existe un unico polinomio p(x) de grado no mayor que n que interpolaa f en los puntos x0, x1, , xn :

    p(xi) = f(xi), i = 0, 1, , . . . , . . . , nUnicidad. Sea q(x) otro polinomio de grado menor o igual que n que interpola a f en{xi}ni=0. Entonces :

    h(x) = p(x) q(x)es un polinomio de grado menor o igual que n que cumple

    h(xi) = p(xi) q(xi) = f(xi) f(xi) = 0, i = 0, 1, . . . , n

    o sea, h(x) tiene al menos n+ 1 ceros distintos = h(x) = 0 (identicamente nulo)= p(x) = q(x), x.Existencia. Veamos ahora como se puede construir; escribiremos por brevedad

    f(xk) = yk, k = 0, 1, . . . , n.

    En primer lugar, construiremos un polinomio de grado n que sea nulo en todos los puntosxi salvo en uno xk en el cual valga 1. Tiene que ser de la forma :

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    Lk(x) = ani=0i6=k

    (x xi), siendo a R

    y como su valor para x = xk debe ser 1 tenemos :

    a =1

    ni=0i6=k

    (xk xi)

    con lo que queda :

    Lk(x) =ni=0i6=k

    x xixk xi =

    (x x0)(x x1) (x xk1)(x xk+1) (x xn)(xk x0)(xk x1) (xk xk1)(xk xk+1) (xk xn)

    verificandose entonces que

    Lk(xi) = ki(delta de Kronecker ) =

    {1 , si i = k,

    0 , si i 6= k

    y esto para i = 0, 1, . . . , n, dentro de cada k = 0, 1, . . . , n.Por tanto, si se desea un polinomio de grado n que tome respectivamente los valores

    y0, y1, , yn en los puntos x0, x1, , xn basta tomar :

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    p(x) = y0 L0(x) + y1 L(x) + + yn Ln(x) =

    =nk=0

    yk Lk(x) =nk=0

    yk

    ni=0i6=k

    x xixk xi =

    = y0(x x1)(x x2) (x xn)

    (x0 x1)(x0 x2) (x0 xn) + y1(x x0)(x x2) (x xn)

    (x1 x0)(x1 x2) (x1 xn)+

    + y2(x x0)(x x1)(x x3) (x xn)

    (x2 x0)(x2 x1)(x2 x3) (x2 xn) + + yn(x x0)(x x1) (x xn1)

    (xn x0)(xn x1) (xn xn1)que se denomina formula de Lagrange del polinomio de interpolacion.

    Efectivamente ocurre que :

    p(xi) =nk=0

    yk Lk(xi) = 0 + i^ + 0 + yi .1 + 0 +

    ni^ + 0 = yi

    y esto para cada i = 0, 1, . . . , n, con lo cual verifica las condiciones a cumplir por elpolinomio que interpola en los puntos {xi}ni=0.Ejemplo. Encontrar el polinomio de interpolacion p(x) de segundo grado tal que p(0) = 1,p(1) = 2, p(2) = 7.

    Solucion:

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    Tomando las xi e yi en el orden dado: x0 = 0, x1 = 1, x2 = 2; y0 = 1, y1 = 2, y2 = 7Por la formula de Lagrange tenemos :

    L0(x) =(x x1)(x x2)

    (x0 x1)(x0 x2) =(x 1)(x 2)

    2,

    L1(x) =(x x0)(x x2)

    (x1 x0)(x1 x2) = x(x 2),

    L2(x) =(x x0)(x x1)

    (x2 x0)(x2 x1) =x(x 1)

    2

    Por tanto, p(x) viene dado por la siguiente formula :

    p(x) = y0 L0(x) + y1 L1(x) + y2 L2(x) = L0(x) + 2L1(x) + 7L2(x) = x2 + 2x 1

    En general no se nos pide la expresion explcita del polinomio de interpolacion como

    en el ejemplo anterior, sino el valor de ese polinomio en uno o varios puntos en losque se quiere interpolar, como es el caso del siguiente ejemplo.

    Ejemplo. Obtener por interpolacion el valor para x = 3 conocidos los valores x0 = 0, y0 = 1;x1 = 1, y1 = 0; x2 = 2, y2 = 7; x3 = 4, y3 = 63.

    Solucion:Por la formula de Lagrange tenemos, sustituyendo ya el valor x = 3 :

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    L0(x) =(x 1)(x 2)(x 4)(0 1)(0 2)(0 4) = L0(3) =

    (3 1)(3 2)(3 4)8 =

    2.1.(1)8 =

    1

    4

    L1(x) =x(x 2)(x 4)

    (1 0)(1 2)(1 4) = L1(3) =3.1.(1)

    1.(1).(3) = 1

    L2(x) =x(x 1)(x 4)

    (2 0)(2 1)(2 4) = L2(3) =3.2.(1)

    2.(1).(2) =3

    2

    L3(x) =x(x 1)(x 2)

    (4 0)(4 1)(4 2) = L3(3) =3.2.1

    4.3.2=

    1

    4

    Entonces

    p(3) = y0 L0(3) + y1 L1(3) + y2 L2(3) + y3 L3(3) = (1).14

    + 0.(1) + 7.32

    + 63.1

    4=

    = 14

    +21

    2+

    63

    4= 26

    que es lo que tiene que dar ya que los valores dados son de la funcion f(x) = x3 1.Observese que podramos habernos ahorrado el calculo de L1(x) ya que y1 = 0 y elresultado del sumando siempre sera cero.

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    2. TEST

    A continuacion vienen algunas preguntas tipo test para probar la comprension de la teoraexpuesta. Por favor, lea cuidadosamente el texto y las posibles respuestas que aparecen.

    Inicio del Test Responder a las siguientes cuestiones.

    1. Si xi = 1, 2, 3 e yi = 4, 5, 6 entonces L1(0) + L0(1) vale2 4 3 0

    2. El polinomio Lk(x) que grado tiene?2n n n 1 n+ 1

    3. El polinomio p(x) es la suma de n+ 1 polinomios = el grado de p(x) esn como mnimo n siempre n 1 siempre n como maximo

    4. En el calculo de Lk(x) para un cierto x fijo, cuantas sumas/restas son necesarias?n2 2(n+ 1) 2n 2n 1

    5. Y cuantas multiplicaciones/divisiones son necesarias?n2 2(n+ 1) 2n 2n 1

    6. Dado que hay que calcular n+1 polinomios Lk(x) para obtener p(x), el numero totalde sumas/restas para calcular p(x) sera de

    2n(n+ 1) 2(n2 + 1) 2n2 + 3n 2n2 1

    Final del Test

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    Test. Solucionar un problema de interpolacion por el metodo de Lagrange tiene un costede calculo menor que si se hiciera por el metodo de los coeficientes indeterminados

    (a) Verdadero (b) Falso

    Test. Supongamos que se ha realizado una interpolacion considerando los puntos x,yi, 0 6i 6 n y ahora se quiere anadir un nuevo nodo xn+1, yn+1 se pueden aprovechar los Lk(x)calculados anteriormente o hay que rehacer todos los calculos?

    (a) Se pueden aprovechar (b) Hay que rehacerlos

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    3. PROBLEMASProblema 1. Dada la siguiente tabla de valores:

    xi 0 1 4 6yi 1 1 1 1

    obtener por interpolacion los valores para x = 2, 3, 5

    Problema 2. Obtener el polinomio de interpolacion que resulta de la tabla de valores:

    xi 0 1 2 4yi 1 1 2 5

    Problema 3. cuantas operaciones aritmeticas elementales supone la evaluacion del poli-nomio de interpolacion en un punto x por la formula de Lagrange ?

    Problema 4. Partiendo de la formula de interpolacion de Lagrange y definiendo

    i =nj=0j 6=i

    1

    (xi xj) =1

    nj=0j 6=i

    (xi xj); i =

    ix xi , i = 0, 1, . . . , n

    demostrar que si x no es un nodo, entonces el polinomio de interpolacion se puede calcularmediante la formula :

    p(x) =

    ni=0

    iyi

    ni=0

    i

    que se denomina formula baricentrica del proceso de interpolacion de Lagrange.

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    4. ALGORITMO

    El siguiente algoritmo realiza el calculo del valor del polinomio en el punto z en el quese quiere interpolar.

    Algoritmo 4.1: Lagrange(x, y, n, z)

    Comentario: Las abcisas xi se suponen diferentes, 0 6 i 6 nENTRADA: Numero de elementos n, vectores xi, yi, y punto z

    SALIDA: Valor del polinomio en el punto z

    local i, j, lvalor 0para i 0 hasta n

    hacer

    l yipara j 0 hasta n

    hacer

    si (i 6= j)

    entonces l l (z xj)/(xi xj)fin si

    fin paravalor valor + l

    fin paradevolver (valor)

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    Referencias

    [Act90] F.S. Acton. Numerical Methods That (Usually) Work. The Mathematical As-sociation of America, Washington, 1990.

    [Atk89] K. E. Atkinson. An Introduction to Numerical Analysis. John Wiley, New York,2nd. edition, 1989.

    [BF80] R.L. Burden and D. Faires. Analisis Numerico. Grupo Editorial Iberoameri-cana, Mexico, 1980.

    [CC89] S.C. Chapra and R.P. Canale. Numerical Methods for Engineers. McGraw-HillInternational, New York, second edition, 1989.

    [CdB80] S. D. Conte and C. de Boor. Elementary Numerical Analysis: An AlgorithmicApproach. McGrawHill, New York, third edition, 1980.

    [DB74] Germund Dahlquist and Ake Bjorck. Numerical Methods. Prentice-Hall, En-glewood Cliffs, New Jersey, 1974.

    [Fad59] V.N. Faddeeva. Computational Methods of Linear Algebra. Dover Publications,Inc, New York, 1959.

    [Fro79] C.-E. Froberg. Introduction to Numerical Analysis. AdisonWesley, Reading,Massachusetts, 2nd. edition, 1979.

    [GW89] C.F. Gerald and P.O. Wheatley. Applied Numerical Analysis. AddisonWesleyPublishing Co., Reading, Massachusets, fourth edition, 1989.

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    [Hen72] P. Henrici. Elementos de Analisis Numerico. Ed. Trillas, Mexico, 1972.

    [Hil74] F. B. Hildebrand. Introduction to Numerical Analysis. McGrawHill, NewYork, second edition, 1974.

    [KC94] D. Kincaid and W. Cheney. Analisis Numerico : las matematicas del calculocientfico. Addison-Wesley Iberoamericana, 1994.

    [Mar87] M. J. Maron. Numerical Analysis: A Practical Approach. Macmillan PublishingCo., New York, second edition, 1987.

    [ML91] M. J. Maron and R. J. Lopez. Numerical Analysis: A Practical Approach.Wadsworth, Belmont, California, third edition, 1991.

    [RR78] Anthony Ralston and Philip Rabinowitz. A First Course in Numerical Analysis.McGraw-Hill, New York, 2nd. edition, 1978.

    [Sch89] H.R. Schwarz. Numerical Analysis. John Wiley & Sons, Chichester, 1989.

    [Wer84] W. Werner. Mathematics of Computation, 43:205217, 1984.

    [YG73a] David M. Young and R.T. Gregory. A Survey of Numerical Mathematics, vol-ume I. Dover Publications, New York, 1973.

    [YG73b] David M. Young and R.T. Gregory. A Survey of Numerical Mathematics, vol-ume II. Dover Publications, New York, 1973.

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    Soluciones a los Problemas

    Problema 1. Los valores para x = 2, 3, 5 son respectivamente 1, 0, 1.J

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    Problema 2. El polinomio resultante es p(x) = 112

    (x3 + 9x2 8x+ 12).J

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    Problema 3. Probar que es una formula de O(n2). La mayor parte del problema ya seha realizado al responder el test de la seccion anterior.

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    Problema 4.Sabemos que

    p(x) =ni=0

    yi

    nj=0j 6=i

    x xjxi xj =

    ni=0

    yi1

    x xi

    nj=0j 6=i

    1

    xi xj

    nk=0

    (x xk) (1)

    y por otra parte

    i =nj=0j 6=i

    1

    (xi xj) =1

    nj=0j 6=i

    (xi xj), i = 0, 1, . . . , n (2)

    que depende solo de las abcisas xk, y ademas

    i =i

    x xi , i = 0, 1, . . . , n (3)

    que depende del valor x. Con estas definiciones, ( 1) se puede escribir en la forma

    p(x) =

    (ni=0

    i yi

    )nk=0

    (x xk) (4)

    Esta ultima forma ( 4) es valida para cualquier valor de los yi, en particular cuandoyi = 1, i = 0, 1, . . . , n. Para estos valores de la funcion la unica solucion posible es

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    p(x) = 1 por el teorema 1.1. Por tanto, aplicando ( 4)

    1 =

    (ni=0

    i

    )nk=0

    (x xk), x =nk=0

    (x xk) = 1ni=0

    i

    (5)

    A partir entonces de ( 4) y ( 5) deducimos

    p(x) =

    ni=0

    i yi

    ni=0

    i

    que se denomina formula baricentrica de la interpolacion de Lagrange ya que estaformada como una media ponderada de los valores de la funcion yi con los pesos i.

    Esta formula es de una extraordinaria importancia, ya que nos permite anadir nuevosnodos con comodidad, al poder reutilizar los calculos que se realizaron antes de disponerdel nuevo nodo. Ver [Sch89], o tambien [KC94].

    J

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    Soluciones a los Tests

    Solucion al Test: El metodo de Lagrange tiene un coste de O(n2) operaciones segun seve en este mismo tutorial, mientras que los algoritmos de resolucion de un sistema linealtienen un coste de O(n3) operaciones. Final del Test

  • Solucion al Test: Observese que en el calculo de cada sumando Lk(x) intervienen unfactor mas en el numerador y en el denominador, y ademas aparece el nuevo sumandoLn+1(x). Una solucion sera almacenar los Lk(x) y actualizalrlos con cada nuevo nodo,ademas de anadir el nuevo, pero no es una solucion eficiente. Una solucion mas brillantees la aportada por la formula baricentrica (ver Problema 4). Final del Test

    FRMULA DE LAGRANGETESTPROBLEMASALGORITMOSoluciones a los ProblemasSoluciones a los Tests

    eq@qz:A1: 1:

    2:

    3:

    4:

    5:

    6:

    eqs@qz:A1: 1: 1: 2: 3: 4:

    2: 1: 2: 3: 4:

    3: 1: 2: 3: 4:

    4: 1: 2: 3: 4:

    5: 1: 2: 3: 4:

    6: 1: 2: 3: 4:

    qz:A1: Puntos:eq@Mrk:qz:A1: