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Interpolação
Polinómio Interpolador

Capítulo 5 - Interpolação Polinomial
Carlos Balsa
balsa@ipb.pt

Departamento de Matemática
Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança

2o Ano - Eng. Civil, Química e Gestão Industrial

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

1/ 13
Interpolação
Polinómio Interpolador

Outline

1

Interpolação
Motivação
Escolha do Polinómio Interpolador
Existência e Unicidade

2

Polinómio Interpolador
Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Motivação
Escolha do Polinómio Interpolador
Existência e Unicidade

Interpolação
Problema tipo de interpolação: para os pontos dados
(t1 , y1 ) , (t2 , y2 ) , . . . , (tm , ym )

com

t1 < t2 < . . . < tm

queremos determinar a função polinomial pn : IR → IR tal que
pn (ti ) = yi ,

i = 1, . . . , m

pn é designado por polinómio interpolador
Interpolação pode também ser feita com funções
não-polinomiais, contudo iremos apenas considerar as
polinomiais
Substituindo a função tabelada (discreta) pelo polinómio
interpolador permite estimar a função a função entre pontos
assim com aproximar derivada e integral
Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Motivação
Escolha do Polinómio Interpolador
Existência e Unicidade

Exemplo
Polinómio interpolador associado à seguinte função tabelada
t
-2
0 1
y -27 -1 0
é
p2 (t) = −1 + 5t − 4t 2

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Motivação
Escolha do Polinómio Interpolador
Existência e Unicidade

Funções Base
Polinómios interpoladores gerados através da combinação
linear de outras funções polinomiais pertencentes a bases de
funções φ1 (t), φ2 (t), . . . , φn (t)
Polinómio interpolador pn é escolhido como combinação linear
de uma base de funções
n

pn (t) =

xj φj (t)
j=1

Impondo que pn interpole os dados (ti , yi ) significa que
n

pn (ti ) =

xj φj (ti ) = yi ,

i = 1, . . . , m

j=1

correspondendo a um sistema linear Ax = b, em que x é um
vector com n componentes xj e as entradas de matriz A, de
dimensão m × n, são dadas por aij = φj (ti )
Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Motivação
Escolha do Polinómio Interpolador
Existência e Unicidade

Existência, Unicidade e Condicionamento

Existência e unicidade do polinómios interpoladores depende do
numero de dados m do número de funções da base n
Se m > n, polinómio interpolador normalmente não existe
Se m < n, polinómio interpolador não é único
Se m = n, como a matriz A é não-singular desde que os pontos
dados ti sejam distintos o polinómio interpolador existe e é único
Sensibilidade de x a perturbações nos dados depende de
cond(A) que por sua vez depende da escolha da base de
funções

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

6/ 13
Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Polinómio Interpolador

Um único polinómio de grau inferior ou igual a n − 1 passa por n
pontos dados (ti , yi ), i = 1, . . . , n em que os ti são distintos
Existem muitas técnicas de representar ou calcular um
polinómio interpolador, mas em teoria todas devem conduzir ao
mesmo resultado

⇒ Dados n pontos (ti , yi ), existe um e um só polinómio de grau
n − 1 que passa pelos n pontos

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Base monómica
φj (t) = t j−1 ,

j = 1, . . . , n

origina polinómio interpolador da forma
pn−1 (t) = x1 + x2 t + . . . + xn t n−1
com coeficientes xi dados pela resolução do sistema linear



Ax = 


1
1
.
.
.

t1
t2
.
.
.

···
···
..
.

n−1
t1
n−1
t2
.
.
.

1

tn

···

n−1
tn

Carlos Balsa







x1
x2
.
.
.





 
 
=
 

xn

Métodos Numéricos

y1
y2
.
.
.




=y


yn

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Exemplo: Método da Base Monómica
Determine o polinómio que interpola os seguintes pontos:
(−2, −27), (0, −1) e (1, 0)
Usando a base monómica, o sistema linear é


 

2
1 t1 t1
x1
y1
 1 t2 t 2   x2  =  y2 
2
2
x3
y3
1 t3 t3
Para estes dados particulares o sistema linear é


 

1 −2 4
x1
−27
 1
0 0   x2  =  −1 
1
1 1
x3
0
cuja solução é x = [−1 5 − 4]T , pelo que o polinómio
interpolador é
p2 (t) = −1 + 5t − 4t 2

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Método de Lagrange
Dado um conjunto de pontos (ti , yi ), i = 1, . . . , n, as funções da
base de Lagrange são definidas por
n
j (t)

n

(t − tk ) /

=
k =1,k =j

(tj − tk ) ,

j = 1, . . . , n

k =1,k =j

Para a base de Lagrange
j (ti )

=

1 se i = j
,
0 se i = j

i, j = 1, . . . , n

pelo qua a matriz dos coeficientes do sistema linear Ax = b é a
matriz identidade.
Polinómio de Lagrange que interpola os dados (ti , yi ) é dado por
pn−1 (t) = y1 1 (t) + y2 2 (t) + . . . + yn n (t)

Carlos Balsa

Métodos Numéricos

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Exemplo: Método de Lagrange

Determine, pelo método de Lagrange, o polinómio que interpola
os seguintes pontos: (−2, −27), (0, −1) e (1, 0)
Polinómio interpolador de Lagrange, de grau dois, que interpola
os três pontos (t1 , y1 ), (t2 , y2 ) e (t3 , y3 ) é
p2 (t) = y1

(t − t2 )(t − t3 )
(t − t1 )(t − t3 )
(t − t1 )(t − t2 )
+y2
+y3
(t1 − t2 )(t1 − t3 )
(t2 − t1 )(t2 − t3 )
(t3 − t1 )(t3 − t2 )

Para estes dados particulares obtemos
p2 (t) = −27

(t)(t − 1)
(t + 2)(t − 1)
(t + 2)(t)
+ (−1)
+0
(−2)(−2 − 1)
(2)(−1)
(1 + 2)(1)

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Método de Newton

Dado um conjunto de pontos (ti , yi ), i = 1, . . . , n, as funções da
base de Newton são definidas por
j−1

(t − tk ) ,

πj (t) =

j = 1, . . . , n

k =1

em que o valor do produtório é 1 se os limites da multiplicação
forem nulos
Polinómio interpolador de Newton tem a forma
pn−1 = x1 +x2 (t−t1 )+x3 (t−t1 )(t−t2 )+. . .+xn (t−t1 )(t−t2 ) . . . (t−tn−1 )
Para i < j, πj (ti ) = 0, pelo que a matriz A é triangular inferior,
com aij = πj (ti )
Carlos Balsa

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Interpolação
Polinómio Interpolador

Método da Base Monómica
Método de Lagrange
Método de Newton

Exemplo: Método de Newton
Determine, pelo método de Newton, o polinómio que interpola
os seguintes pontos: (−2, −27), (0, −1) e (1, 0)
Usando a base de Newton o sistema linear é


 

1
0
0
x1
y1
 1 t2 − t1
  x2  =  y2 
0
1 t3 − t1 (t3 − t1 )(t3 − t2 )
x3
y3
Para estes dados particulares o sistema linear é


 

1 0 0
x1
−27
 1 2 0   x2  =  −1 
1 3 3
x3
0
cuja solução, obtida por substituição progressiva, é
x = [−27 13 − 4]T , pelo que o polinómio interpolador é
p2 (t) = −27 + 13(t + 2) − 4(t + 2)t

Carlos Balsa

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Inter pol

  • 1. Interpolação Polinómio Interpolador Capítulo 5 - Interpolação Polinomial Carlos Balsa balsa@ipb.pt Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança 2o Ano - Eng. Civil, Química e Gestão Industrial Carlos Balsa Métodos Numéricos 1/ 13
  • 2. Interpolação Polinómio Interpolador Outline 1 Interpolação Motivação Escolha do Polinómio Interpolador Existência e Unicidade 2 Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Carlos Balsa Métodos Numéricos 2/ 13
  • 3. Interpolação Polinómio Interpolador Motivação Escolha do Polinómio Interpolador Existência e Unicidade Interpolação Problema tipo de interpolação: para os pontos dados (t1 , y1 ) , (t2 , y2 ) , . . . , (tm , ym ) com t1 < t2 < . . . < tm queremos determinar a função polinomial pn : IR → IR tal que pn (ti ) = yi , i = 1, . . . , m pn é designado por polinómio interpolador Interpolação pode também ser feita com funções não-polinomiais, contudo iremos apenas considerar as polinomiais Substituindo a função tabelada (discreta) pelo polinómio interpolador permite estimar a função a função entre pontos assim com aproximar derivada e integral Carlos Balsa Métodos Numéricos 3/ 13
  • 4. Interpolação Polinómio Interpolador Motivação Escolha do Polinómio Interpolador Existência e Unicidade Exemplo Polinómio interpolador associado à seguinte função tabelada t -2 0 1 y -27 -1 0 é p2 (t) = −1 + 5t − 4t 2 Carlos Balsa Métodos Numéricos 4/ 13
  • 5. Interpolação Polinómio Interpolador Motivação Escolha do Polinómio Interpolador Existência e Unicidade Funções Base Polinómios interpoladores gerados através da combinação linear de outras funções polinomiais pertencentes a bases de funções φ1 (t), φ2 (t), . . . , φn (t) Polinómio interpolador pn é escolhido como combinação linear de uma base de funções n pn (t) = xj φj (t) j=1 Impondo que pn interpole os dados (ti , yi ) significa que n pn (ti ) = xj φj (ti ) = yi , i = 1, . . . , m j=1 correspondendo a um sistema linear Ax = b, em que x é um vector com n componentes xj e as entradas de matriz A, de dimensão m × n, são dadas por aij = φj (ti ) Carlos Balsa Métodos Numéricos 5/ 13
  • 6. Interpolação Polinómio Interpolador Motivação Escolha do Polinómio Interpolador Existência e Unicidade Existência, Unicidade e Condicionamento Existência e unicidade do polinómios interpoladores depende do numero de dados m do número de funções da base n Se m > n, polinómio interpolador normalmente não existe Se m < n, polinómio interpolador não é único Se m = n, como a matriz A é não-singular desde que os pontos dados ti sejam distintos o polinómio interpolador existe e é único Sensibilidade de x a perturbações nos dados depende de cond(A) que por sua vez depende da escolha da base de funções Carlos Balsa Métodos Numéricos 6/ 13
  • 7. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Polinómio Interpolador Um único polinómio de grau inferior ou igual a n − 1 passa por n pontos dados (ti , yi ), i = 1, . . . , n em que os ti são distintos Existem muitas técnicas de representar ou calcular um polinómio interpolador, mas em teoria todas devem conduzir ao mesmo resultado ⇒ Dados n pontos (ti , yi ), existe um e um só polinómio de grau n − 1 que passa pelos n pontos Carlos Balsa Métodos Numéricos 7/ 13
  • 8. Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Base monómica φj (t) = t j−1 , j = 1, . . . , n origina polinómio interpolador da forma pn−1 (t) = x1 + x2 t + . . . + xn t n−1 com coeficientes xi dados pela resolução do sistema linear    Ax =   1 1 . . . t1 t2 . . . ··· ··· .. . n−1 t1 n−1 t2 . . . 1 tn ··· n−1 tn Carlos Balsa      x1 x2 . . .       =   xn Métodos Numéricos y1 y2 . . .    =y  yn 8/ 13
  • 9. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Exemplo: Método da Base Monómica Determine o polinómio que interpola os seguintes pontos: (−2, −27), (0, −1) e (1, 0) Usando a base monómica, o sistema linear é      2 1 t1 t1 x1 y1  1 t2 t 2   x2  =  y2  2 2 x3 y3 1 t3 t3 Para estes dados particulares o sistema linear é      1 −2 4 x1 −27  1 0 0   x2  =  −1  1 1 1 x3 0 cuja solução é x = [−1 5 − 4]T , pelo que o polinómio interpolador é p2 (t) = −1 + 5t − 4t 2 Carlos Balsa Métodos Numéricos 9/ 13
  • 10. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Método de Lagrange Dado um conjunto de pontos (ti , yi ), i = 1, . . . , n, as funções da base de Lagrange são definidas por n j (t) n (t − tk ) / = k =1,k =j (tj − tk ) , j = 1, . . . , n k =1,k =j Para a base de Lagrange j (ti ) = 1 se i = j , 0 se i = j i, j = 1, . . . , n pelo qua a matriz dos coeficientes do sistema linear Ax = b é a matriz identidade. Polinómio de Lagrange que interpola os dados (ti , yi ) é dado por pn−1 (t) = y1 1 (t) + y2 2 (t) + . . . + yn n (t) Carlos Balsa Métodos Numéricos 10/ 13
  • 11. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Exemplo: Método de Lagrange Determine, pelo método de Lagrange, o polinómio que interpola os seguintes pontos: (−2, −27), (0, −1) e (1, 0) Polinómio interpolador de Lagrange, de grau dois, que interpola os três pontos (t1 , y1 ), (t2 , y2 ) e (t3 , y3 ) é p2 (t) = y1 (t − t2 )(t − t3 ) (t − t1 )(t − t3 ) (t − t1 )(t − t2 ) +y2 +y3 (t1 − t2 )(t1 − t3 ) (t2 − t1 )(t2 − t3 ) (t3 − t1 )(t3 − t2 ) Para estes dados particulares obtemos p2 (t) = −27 (t)(t − 1) (t + 2)(t − 1) (t + 2)(t) + (−1) +0 (−2)(−2 − 1) (2)(−1) (1 + 2)(1) Carlos Balsa Métodos Numéricos 11/ 13
  • 12. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Método de Newton Dado um conjunto de pontos (ti , yi ), i = 1, . . . , n, as funções da base de Newton são definidas por j−1 (t − tk ) , πj (t) = j = 1, . . . , n k =1 em que o valor do produtório é 1 se os limites da multiplicação forem nulos Polinómio interpolador de Newton tem a forma pn−1 = x1 +x2 (t−t1 )+x3 (t−t1 )(t−t2 )+. . .+xn (t−t1 )(t−t2 ) . . . (t−tn−1 ) Para i < j, πj (ti ) = 0, pelo que a matriz A é triangular inferior, com aij = πj (ti ) Carlos Balsa Métodos Numéricos 12/ 13
  • 13. Interpolação Polinómio Interpolador Método da Base Monómica Método de Lagrange Método de Newton Exemplo: Método de Newton Determine, pelo método de Newton, o polinómio que interpola os seguintes pontos: (−2, −27), (0, −1) e (1, 0) Usando a base de Newton o sistema linear é      1 0 0 x1 y1  1 t2 − t1   x2  =  y2  0 1 t3 − t1 (t3 − t1 )(t3 − t2 ) x3 y3 Para estes dados particulares o sistema linear é      1 0 0 x1 −27  1 2 0   x2  =  −1  1 3 3 x3 0 cuja solução, obtida por substituição progressiva, é x = [−27 13 − 4]T , pelo que o polinómio interpolador é p2 (t) = −27 + 13(t + 2) − 4(t + 2)t Carlos Balsa Métodos Numéricos 13/ 13