Interpolaion c++

Capítulo 6
Interpolación
6.1. Introducción
En esta práctica estudiamos los diferentes métodos de interpolación. En primer lugar vemos
diferentes formas de construir el polinomio interpolador en un conjunto de puntos: algoritmos
de Lagrange, Neville y Newton o diferencias divididas. En segundo lugar estudiaremos la interpolación por splines libres y sujetos. En esta práctica se presentan sólo los programas. Para
el fundamento teórico de los métodos, consultar el Tema 5 de los apuntes de teoría de Cálculo
Numérico en C++.

6.2. Interpolación polinomial
Hemos programado los diferentes métodos de interpolación polinomial como funciones de
patrones, dentro de la cabecera interpolación.h, incluída en el directorio P6. Todos estos
programas utilizan la librería TNT, por lo que hay que incluir -I. -I./templates como opción
del compilador.

6.2.1.

Método de Lagrange

El programa lagrange.cpp ilustra el uso del template Lagrange incluído en interpolacion.h.
:
template <class T> T Lagrange(Vector<T> & x, Vector<T> & y, T& xx)
{
//Calcula el valor en el punto xx del polinomio interpolador de orden n-1
//que interpola los n puntos cuyas abcisas y ordenadas son los vectores x e y
int n=x.dim();
Vector<T> l(n);
for (int i=1;i<=n;i++) l(i)=y(i);
101

CAPÍTULO 6. INTERPOLACIÓN

102

for (int i=1;i<=n;i++){
T num=(xx-x(i));
for (int j=1; j<=n;j++)
if (j != i) l(j)=l(j)*num/(x(j)-x(i));
}
T p=0;
for (int i=1;i<=n;i++) p=p+l(i);
return p;
}
Este programa realiza la interpolación por el método de Lagrange de una de tres funciones predeﬁnidas, utilizando n puntos igualmente espaciados, comprendidos entre un valor máximo y
mínimo. Seguidamente, calcula el valor del polinomio interpolador en un único punto y lo compara con el valor exacto:
#include <cmath>
#include <iostream>
#include "interpolacion.h"
typedef double Real;
using namespace std;
using namespace CALNUM;
// Programa de interpolacion por Lagrange de orden n - 1
// en n puntos igualmente espaciados
// Calcula el valor de la funcion y
// del polinomio en un punto arbitrario
template < class T > T fun(T x, int i){
if (i == 1)
return sin(x);
else if (i == 2)
return tan(x);
else if (i = 3)
return T(1) / sqrt(1 + x * x);
}
int main(){
cout << "Entrar
int
cin >> n;
Vector < Real >
cout << "Entrar

numero de puntos" << endl;
n;
x(n), y(n);
limite inferior" << endl;

6.2. INTERPOLACIÓN POLINOMIAL

103

Real
x0, x1;
cin >> x0;
cout << "Entrar limite superior" << endl;
cin >> x1;
Real
delta = (x1 - x0) / (n - 1);
cout << "Entrar funcion" << endl <<
"1. sin(x)" << endl <<
"2. tan(x)" << endl <<
"3. runge(x)" << endl;
int
ifun;
cin >> ifun;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
x(i) = x0 + i * delta;
y(i) = fun(x(i), ifun);
}
Real
xint;
cout << " Entrar x" << endl;
cin >> xint;
Real
yint = Lagrange < Real > (x, y, xint);
cout << " x " << "y-interp
" << "
f(x) " << endl;
cout << xint << " " << yint << "
" << fun(xint, ifun) << endl;
}
Para compilarlo escribid el comando:
g++ -I. -I./templates -o lagrange lagrange.cpp

6.2.2.

Método de Newton

El templates difdiv.cpp calcula los coeﬁcientes del polinomio interpolador de Newton,
mientras que el template eval_difdiv toma como argumentos el vector de coeﬁcientes del
polinomio interpolador calculado por difdiv.cpp, el vector de los puntos de interpolación y un
valor de la abcisa y evalúa el valor del polinomio interpolador en esta abcisa:
template <class T> Vector<T> difdiv(const Vector<T> &x, const Vector<T>& y){
int n=x.size()-1;
Vector<T> a=y;
//n iteraciones
for (int j=1; j<=n; j++)
// En iteracion k se cambian los n-k-1 coeficientes de indice mas alto
for (int i=n; i >= j; i--)
a[i]=( a[i] - a[i-1] ) / ( x[i] - x[i-j] );

104


return a;
}
template <class T> T
eval_difdiv(const T &xx, const Vector<T> &x, const
int n=x.size()-1;
//n iteraciones: evaluacion por Horner del polinomio
T y=a[n];
for (int i=n-1; i >= 0; i--)
y = a[i] + (xx-x[i])*y;
return y;
}

Vector<T> &a){

El programa interpol.cpp permite interpolar una serie de funciones predeﬁnidas (fácilmente ampliable) en un número n de puntos igualmente espaciados, o en los ceros de los polinomios
de Chebychev, según opción, y dibuja los resultados con Gnuplot.El programa interpol.cpp,
entre otras posibilidades, sirve para ilustrar las patologías de la interpolación polinomial con
puntos igualmente espaciados para las funciones de Runge y Berstein.
//Programa de interpolacion polinomial
//con ilustracion de los ejemplos de Runge y Bernstein
//Compilar con g++ -I. -I./templates interpol.cpp gnuplot_i_calnum.cpp
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include "algebralineal.h"
#include "gnuplot_i_calnum.h"
inline double fun(double x, int ft)
{
switch (ft)
{
case 0:
return 1. / (1. + 25 * x * x);
break;
case 1:
return abs(x);
break;
case 2:
//Definir F(x)
return sin(x);
case 3:


105

//Definir F(x)
return x*exp(x);
case 4:
//Definir F(x)
return atan(x);
}
}

int main()
{
//Programa de interpolacion
double x0, x1;
cout << "Entrar xmin" << endl;
cin >> x0;
cout << "Entrar xmax" << endl;
cin >> x1;
int nd;
cout << "Entrar orden polinomio interpolador" << endl;
cin >> nd;
int ft=-1;
while ((ft != 0) && (ft != 1) && (ft != 2) && (ft != 3) && (ft != 4))
{
cout << "Entrar funcion: 0 - Runge
1 - Bernstein 2 - sin(x)
3 - x*exp(x) 4 - atan(x) " << endl;
cin >> ft;
}
cout << "Entrar tipo de espaciado: 1: uniforme 2: Chebychev" << endl;
int es = 0;
while ((es != 1) && (es != 2))
{
cin >> es;
if ((es != 1) && (es != 2))
{
cout << "Espaciado erroneo" << endl;
cout << "Entrar tipo de espaciado: 1: uniforme
}
}
double xint;

2:Chebychev" << endl;


106

double pi = 4 * atan(1.);
//Espaciado entre los nodos
double h = (x1 - x0) / nd;
nd++;
//El numero de nodos es una unidad mayor que el orden
Vector < double >x(nd);
//Construccion de vectores
// Calculo de las abcisas de interpolacion
switch (es)
{
case 1:
for (int i = 0; i < nd; i++)
x[i] = x0 + i * h;
break;
case 2:
for (int i = 0; i < nd; i++)
x[i] = (x0 - x1) / 2 * cos((2 * i + 1) * pi / (2 * nd)) +
(x1 + x0) / 2.;
// cout << x << endl;
break;
default:
cout << "Espaciado erroneo" << endl;
return 1;
}
//Calculo de las ordenadas de interpolacion y de los coeficientes del
//polinomio
Vector < double >y(nd);
for (int i = 0; i < nd; i++)
y[i] = fun(x[i], ft);
Vector < double >a = difdiv < double >(x, y);
cout<<" Nodos de interpolacion"<<endl;
cout<<"
i "<<"
x
"<< "
y
"<<endl;
for (int i=0;i<nd;i++) cout <<"
"<< i+1 <<setw(10)<<x[i]<<
"
"<<setw(10)<<y[i] << endl;
cout << endl<<"coeficientes diferencias divididas a= " << a << endl;


107

//evaluacion del polinomio y funcion en los puntos de dibujo(200)
// se dibuja un 2*deltax100 % fuera del intervalo
int n = 200;
double delta=0.;
cout << " Entrar delta" <<
"(Dibujo en [x0-(x1-x0)*delta, x1+(x1-x0)*delta] "
<< endl << endl;
cin>>delta;
x1+=(x1-x0)*delta;
x0-=(x1-x0)*delta;
double hh = (x1 - x0) / n;
n++;
Vector < double >xx(n), yy(n), ff(n);
cout << "
x
" << "
p(x)
" <<
"
f(x)
" << " |f(x)-p(x)| " << endl;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
xx[i] = x0 + i * hh;
yy[i] = eval_difdiv < double >(xx[i], x, a);
ff[i] = fun(xx[i], ft);
//Impresion de la funcion en 20 puntos igualmente espaciados
if ((i / 10) * 10 == i)
cout << setw(10) << xx[i] << " " << setw(10) << yy[i] << " " <<
setw(10) << ff[i] << " " << setw(10) << abs(yy[i] - ff[i]) << endl;
}
//Dibujo del polinomio y la funcion
Gnuplot g1 = Gnuplot();
//Seleccionamos escala logaritmica para ciertas funciones
// if ((ft == 0) || (ft == 1)) g1.cmd("set logscale y");
if ((ft == 0))
g1.cmd("set logscale y");
g1.set_style("lines");
g1.plot_xy(xx, ff, " ");
g1.set_style("points");
g1.plot_xy(xx, yy, " ");
//Eleccion del tiempo de permanencia de la grafica en pantalla
int SLEEP_LGTH = 25;
sleep(SLEEP_LGTH);


108
return 0;
}

El programa interpol1.cpp calcula el valor de los polinomios interpoladores, en un intervalo dado, de grados comprendidos entre e 1 y un valor máximo n, en un conjunto de puntos,
situados dentro o fuera del intervalo de interpolación. Los puntos de interpolación en el intervalo
pueden estar uniformente espaciados, o tomarse como los ceros de los polinomios de Chebychev,
según opción. Este programa produce como resultado las diferencias entre cada uno de los polinomios intterpoladores y la función exacta y entre cada uno de los polinomios interpoladores
y el polinomio de grado inmediatamente más bajo. La ﬁnalidad de este programa es estudiar la
convergencia del polinomio interpolador en un punto dado, dentro o fuera del intervalo de interpolación. El programa dif_div_triangulo.cpp genera el triángulo de valores que se produce en el
cálculo de los coeﬁcientes del algoritmo diferencias divididas (de utilidad para la resolución de
problemas).

6.2.3.

Método de Neville

La funcion para interpolar por el método de Neville es la siguiente, incluida en templates.h:

template <class T>
T Neville(const Vector<T> &x, const Vector<T>& y, const T &xx){
int n=x.size();
Vector<T> xdif(n);
for (int i=0; i<n; i++) xdif[i]=xx-x[i];
Vector<T> p=y;
n--;
//n iteraciones
for (int j=1; j<=n; j++)
// En iteracion k se cambian los n-k-1 coeficientes de indice mas alto
for (int i=n; i >= j; i--)
p[i]=(xdif[i]* p[i-1] - xdif[i-j]*p[i] ) / ( xdif[i] - xdif[i-j] );
return p[n];
}
El programa neville.cpp ilustra la forma de llamar a esta función patrón para interpolar
funciones:
//Compilar con g++ -I. -I./templates neville.cpp
#include <cmath>
#include <iostream>
#include<iomanip>

typedef double Real;

template <class T> T fun( T x, int i){
if (i==1)
return sin(x);
else if(i==2)
return tan(x);
else if (i=3)
return T(1)/sqrt(1+x*x);
}
int main()
{
cout<< "Entrar numero de puntos"<< endl;
int n;
cin >> n;
Vector<Real> x(n), y(n);
cout<<"Entrar limite inferior"<<endl;
Real x0, x1;
cin>> x0;
cout<<"Entrar limite superior"<<endl;
cin>>x1;
Real delta= (x1-x0)/(n-1);
cout<< "Entrar funcion" << endl<<
"1. sin(x)"<<endl<<
"2. tan(x)" <<endl <<
"3. runge(x)" << endl;
// Entrar tipo de funcion
int ifun;
cin >>ifun;
for (int i=1; i<=n;i++) {
x(i) = x0 + i*delta;
y(i)= fun(x(i), ifun);
}
Real xint;
cout<<" Entrar x"<<endl;

109


110

cin>> xint;
Real yint = Neville<Real>(x,y,xint);
cout<<setprecision(10)<<" x "<< "y-interp
" << "
f(x) "<< endl;
cout<<xint<< " "<<yint<<"
"<<fun(xint,ifun)<<endl;
return 0;
}
El programa interpol_triangulo_neville.cpp genera el triángulo de Neville que se
produce en el cálculo (de utilidad para la resolución de problemas). Un fichero de datos es
interpolNM.dat.

6.3. Generación de datos
Se proporciona el programa gendat.cpp para generar datos de diferentes funciones, que
son directamente legibles como vectores de la librería TNT y por Gnuplot. Para compilar este
programa escribid simplemente el comando:
g++ -o gendat gendat.cpp
El programa gendat escribe tres ficheros: funcion.d, funcion.gpl y gnuplot.macro.
donde funcion es el nombre de la función elegida. Así, si se elige el polinomio, escribe pol.d
y pol.gpl, además de gnuplot.macro. En esta práctica, tomaremos nulo el error de los datos,
es decir, daremos como 0 los valores de sigma y dispersion. El programa genera n puntos
entre xmin y xmax, de una de 6 funciones previstas: 1) ax + b, 2) ax2 + bx + c, 3) Definida por el
usuario, 4) N exp(−t/τ), 5) (a + 0,1x)b y 6) Combinación lineal de funciones. Una vez elegida
la función, pide los parámetros correspondientes a dicha función. La opción sexta, por ejemplo,
contruye una combinación lineal de funciones, dando como resultado
7

f (x) = ∑ a(i) ∗ f un(x, i)
i=0

donde el conjunto fun(x,i) está compuesto, por orden, por las siguientes funciones: sin(x),
√
exp(−x), x, log(x), tan(x), cosh(x), cos(x) y x3 . Si, por ejemplo, sólo se dan 3 parámetros, se
toma una combinación lineal de las tres primeras funciones. Si queremos generar la función x3 ,
debemos de dar 7 parámetros, todos nulos salvo el séptimo, que tomaremos como 1. Si damos
como parámetros 1, 2, 0, 0, 0, 0, 3, 1, construiremos la función
f (x) = sin(x) + 2 exp(−x) + 3 cos(x) + x3

6.4. Splines
El método de splines es cada vez más frecuentemente utilizado para aproximar funciones
con comportamiento abrupto, o muy variable, para las que consigue una reproducción excelente, mientras que la aproximación polinomial empeora con el grado del polinomio. Casos típicos

6.4. SPLINES

111

donde la aproximación polinomial falla miserablemente son las funciones de Runge y Bernstein,
ilustradas en los anteriores programas. El programa splines.cpp realiza tanto la interpolación
por splines naturales como de splines sujetos. Pide primero el número de nodos, y luego los
valores de las abcisas en los nodos, cuyo único requerimiento es que sean distintas y estén ordenasdas de menor a mayor. Tiene como posibilidades las funciones de Runge y Bernstein, la
función sin(x) y una función deﬁnida libremente por el usuario. Imprime como resultado los coeﬁcientes de cada spline y los valores de los splines y la función original en una serie de puntos
igualmente espaciados en el intervalo, tanto para splines libres como sujetos. También dibuja los
splines y la función interpolada, para splines libres y sujetos, utilizando la librería gnuplot_i++.
Este es el código del programa:
//g++ -I.
//

-I./templates splines.cpp gnuplot_i_calnum.cpp

#include <cmath>
#include <iostream>
#include<iomanip>
#include "gnuplot_i_calnum.h"
inline double fun(double x, int ft)
{
switch(ft)
{
case 0:
return 1./(1.+25*x*x);
break;
case 1:
return abs(x);
break;
case 2:
return sin(x);
case 3:
return 2*atan(x) +exp(5-x)
}
}

template <class T> int
splines(Vector<T> &x, Vector<T> &a,

+ 5*cos(x);

Vector<T> &b, Vector<T> &c, Vector<T> &d)


112
{
cout<<"splines naturales"<<endl;
int n=x.size();
int nint= n-1;
int neq =nint -1;

//n numero de puntos
//numero de intervalos
//numero de ecuaciones

//Creacion vector diagonal superior
Vector<T> h(nint);
for( int i=0; i<nint; i++) h[i]=x[i+1]-x[i];
//Creacion Vector diagonal
Vector<T> u(nint), v(nint); //u(0), v(0) no estan definidos
for( int i=1; i<nint; i++) u[i]=2*(h[i-1]+h[i]);
for( int i=0; i<neq; i++)
v[i+1]=3*( (a[i+2]-a[i+1])/h[i+1] - (a[i+1]-a[i])/h[i] );
//Eliminacion de Gauss
for( int i=1; i<neq; i++)
{
u[i+1]=u[i+1]-h[i]*h[i]/u[i];
v[i+1]=v[i+1]-h[i]*v[i]/u[i];
}
//Sustitucion hacia atras
c[nint-1]=v[nint-1]/u[nint-1];
d[nint-1]= -c[nint-1]/(3*h[nint-1]);
for( int k=nint-2; k>0; k--)
{
c[k]=(v[k]-h[k]*c[k+1])/u[k];
d[k]=(c[k+1]-c[k])/(3*h[k]);
}
//Valores especiales en x0
c[0]= T(0);
d[0]=c[1]/(3*h[0]);
b[0]=(a[1]-a[0])/h[0]-c[1]*h[0]/3;
// Calculo de b[k]
for( int k=0; k<nint-1; k++)

b[k+1]=b[k]+(c[k]+c[k+1])*h[k];

//Impresion de coeficientes
cout<< "
a
"<<"
b
"<<"
c
"<< "
d
"<<endl;
for(int i=0; i<nint; i++) cout<<setprecision(4)<<setw(8)<<a[i]<<" "<<

6.4. SPLINES
setw(8)<<b[i]<<"
cout<<endl;

113
"<<setw(8)<<c[i]<<"

"<<setw(8)<<d[i]<<endl;

return 0;
}

template <class T> int
splines_sujetos(Vector<T> &x, Vector<T> &a, Vector<T> &b,
Vector<T> &c, Vector<T> &d, T& fp0, T& fp1)
{
cout<<"splines sujetos"<<endl;
int n=x.size();
//n numero de puntos
int nint= n-1;
//numero de intervalos
// neq =nint -1; //numero de ecuaciones
//Creacion vector diagonal superior
Vector<T> h(nint);
for( int i=0; i<nint; i++) h[i]=x[i+1]-x[i];
//Creacion Vector diagonal y de terminos independientes
Vector<T> u(n), v(n);
// Valores especiales de u(0), v(0)
u[0]=2*h[0];
v[0]= 3*( (a[1]-a[0])/h[0] -fp0);
for( int i=1; i<nint; i++) u[i]=2*(h[i-1]+h[i]);
for( int i=0; i<nint-1; i++)
v[i+1]=3*( (a[i+2]-a[i+1])/h[i+1] - (a[i+1]-a[i])/h[i] );
//Valores especiales de u(n-1), v(n-1)
v[nint]=3*(fp1- (a[nint]-a[nint-1])/h[nint-1] );
u[nint]=2*h[nint-1];
//Eliminacion de Gauss
for( int i=0; i<nint; i++)
{
u[i+1]=u[i+1]-h[i]*h[i]/u[i];
v[i+1]=v[i+1]-h[i]*v[i]/u[i];
}
//Calculo de c[k] y d[k]
//Sustitucion hacia atras


114
c[nint]=v[nint]/u[nint];
for( int k=nint-1; k>=0; k--)
{
c[k]=(v[k]-h[k]*c[k+1])/u[k];
d[k]=(c[k+1]-c[k])/(3*h[k]);
}
//Calculo de b[k]
//Valores especiales en x0
b[0]=fp0;
for( int k=0; k<nint-1; k++)

b[k+1]=b[k]+(c[k]+c[k+1])*h[k];

//Impresion de coeficientes
cout<< "
a
"<<"
b
"<<"
c
"<< "
d
"<<endl;
for(int i=0; i<nint; i++) cout<<setprecision(4)<<setw(8)<<a[i]<<" "<<
setw(8)<<b[i]<<" "<<setw(8)<<c[i]<<" "<<setw(8)<<d[i]<<endl;
return 0;
}

template <class T> T
eval_splines(T xx, const Vector<T> &x, const Vector<T> &a,
const Vector<T> &b, const Vector<T> &c, const Vector<T> &d)
{
//buscar indice k
int n=x.size();
int k=0;
int kinf=0;
int ksup=n-1;
while(ksup-kinf>1)
{
k=(ksup+kinf)/2;
if (x[k]>xx) ksup=k;
else kinf=k;
}
k=kinf;
//
cout<<"xx= "<<xx<<" k= "<<k;
xx=xx-x[k];
return a[k]+ xx*( b[k]+ xx*( c[k] +d[k]*xx ) );
}

int main()

6.4. SPLINES

115

{
int nd;
cout<< "Entrar numero de nodos"<<endl;
cin>>nd;
//Construccion de vectores de nodos
Vector<double> x(nd);
cout<<"Entrar valores de los nodos"<<endl;
for (int i=0; i<nd; i++) cin>>x[i];
double x0=x[0], x1=x[nd-1];
//Eleccion de la funcion a interpolar
int ft=-1;
while((ft!=0)&&(ft!=1)&&(ft!=2)&&(ft!=3))
{
cout<<"Entrar funcion: 0- Runge
1- Bernstein
<<"
3- user "<<endl;
cin>>ft;
}

2- sin(x)"

//Calculo de las ordenadas de interpolacion y de los coeficientes del
//polinomio
Vector < double > y(nd);
for (int i=0; i< nd; i++) y[i]=fun(x[i],ft);
//Derivadas en los extremos
double fp0,fp1;
//Calculo de las derivadas en los extremos
//Se puede fijar el error de la derivada por extrapolacion
double
hhh=0.00001;
fp0= (fun(x0+hhh,ft)-fun(x0-hhh,ft))/(2*hhh);
fp1=(fun(x1+hhh,ft)-fun(x1-hhh,ft))/(2*hhh);
int nint= nd - 1;
Vector<double> b(nint), c(nd), d(nint);
//Impresion de los nodos
cout<<"
x
y"<<endl;
for(int i=0;i<nd;i++)
cout<<setprecision(4)<<setw(8)<<x[i]<<"

"<<setw(8)<<y[i]<<endl;


116
cout<<endl<<endl;
//Splines naturales
//Calculo de los coeficientes
Vector < double > a=y;
splines<double>(x,y,b,c,d);

//evaluacion del polinomio y funcion en los puntos de dibujo (200)
int n=200;
double hh=(x1-x0)/n;
n++;
Vector <double> xx(n), yy(n) ,ff(n);
cout<<"
x " << "
f(x) "<< "
splin(x)" <<endl;
for (int i = 0; i <n; i++)
{
xx[i]=x0+ i*hh;
yy[i] = eval_splines<double>(xx[i], x, y, b,c,d);
ff[i] = fun(xx[i],ft);
if(!(i-(i/5)*5))
cout<<setw(6)<<xx[i]<<"
"<<setprecision(8)<<
setw(10)<<ff[i]<<"
"<<setw(8)<<yy[i]<<endl;
}
cout<<endl;
// Seleccionamos escala logaritmica para ciertas funciones
//
if( (ft==0)||(ft==1)) g1.cmd("set logscale y");
// if( (ft==0)) g1.cmd("set logscale y");
g1.plot_xy(xx,ff," ");
g1.plot_xy(xx,yy," splines naturales ");
//Splines sujetos
//Calculo de los coeficientes
splines_sujetos<double>(x,y,b,c,d, fp0,fp1);
cout<<endl<<"
x " << "
for (int i = 0; i <n; i++)
{

f(x)

"<< "

splin(x)" <<endl;

6.5. EJERCICIOS A PRESENTAR COMO MEMORIA

117

xx[i]=x0+ i*hh;
yy[i] = eval_splines<double>(xx[i], x, y, b,c,d);
ff[i] = fun(xx[i],ft);
if(!(i-(i/5)*5))
cout<<setw(6)<<xx[i]<<"
"<<setprecision(8)<<
setw(10)<<ff[i]<<"
"<<setw(8)<<yy[i]<<endl;
}
// Seleccionamos escala logaritmica para ciertas funciones
//
if( (ft==0)||(ft==1)) g1.cmd("set logscale y");
// if( (ft==0)) g1.cmd("set logscale y");
g2.plot_xy(xx,ff," ");
g2.plot_xy(xx,yy,"splines sujetos ");
//Eleccion del tiempo de permanencia de la grafica en pantalla
int SLEEP_LGTH=15;
sleep(SLEEP_LGTH);
return 0;
}

6.5. Ejercicios a presentar como memoria
1. Compilad y ejecutad el programa interpol.cpp para las funciones de Runge, Berstein
y sin(x), con órdenes del polinomio interpolador de 5, 10 y 20 puntos, en el intervalo
[-1,1], tomando los nodos tanto espaciados uniformemente, como en los ceros de los polinomios de Chebychev (En total 3x3x2=18 ejecuciones). Describir brevemente una síntesis
del conjunto de los resultado. (10 líneas). Adjuntad en la memoria únicamente, aparte de
las 10 líneas, las tres gráficas que consideréis más ilustrativas. Los comentarios deben de
ser realmente personales, incluso si se ha hecho la práctica compartiendo ordenador,
2. Interpolad la función x exp(x) en 10 puntos igualmente espaciados, en el intervalo [0,2]
(polinomio de grado 9). Representad el resultado gráficamente en un intervalo mayor que
[0,2](delta > 0, se deja a vuestra opción el tamaño, si probáis para varios tamaños distintos,
seguro que tendréis algo que opinar) y comentad el resultado. Entregad sólo la gráfica que
ilustre lo mejor posible vuestros comentarios.
3. Repetid el ejercicio anterior para la función f (x) = arctan(x) en el intervalo [-1,1]. Compilad y ejecutad interpol1.cpp poniendo como puntos adicionales de cálculo del polino-

118

mio interpolador x = 0,3 y x = 2. ¿Cúal es el polinomio de orden más bajo que consigue
una precisión de 10−5 en x = 0,3? Si se no se conociese la forma analítica de la función y
solo se dispusiese de puntos de interpolación, una forma de estimar el error en un punto,
es observar la diferencia entre polinomios de orden consecutivo. Con este criterio ¿Para
que orden del polinomio podemos estimar que se ha alcanzado una precisión de 10−5 en
x = 0,3? Comentad el comportamiento para x = 2. Presentad aquí solo los resultados del
programa.

4. Escribid un programa que lea un fichero de datos producido por gendat.cpp (unos 10 o
15 puntos) y calcule el polinomio interpolador en 100 puntos entre el primer y último dato,
utilizando la función
T Neville (const Vector <T >& x, const Vector <T >y, T & xx)
y los dibuje como línea continua mediante la librería gnuplot_i++, junto con los datos
iniciales que se dibujarán como puntos discretos. Presentad el programa, un conjunto de
datos y sus resultados correspondientes.
5. Interpolad la función de Runge en el intervalo [-1, 1] con 5 y 10 nodos igualmente espaciados, mediante splines. Comparad con el ejercicio 1. ¿Cúal es la conclusión? ¿Que tipo de
splines funciona mejor, libres o sujetos? Comentad el resultado. En la memoria en papel
presentad sólo las gráficas, aparte de vuestro comentario personal.
Nota: En esta práctica es muy fácil generar una cantidad impresionante de gráficas y
resultados. Limitaros a presentar únicamento lo especificado en cada apartado para
que la memoria sea legible fácilmente y ocupe un tamaño en papel razonable.

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