Оптимизация погрешности экспоненциально-тригонометрической интерполяционной формулы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В инженерной геодезии облака точек, полученные с помощью методов площадных измерений, таких как наземное лазерное сканирование или фотограмметрия, должны быть аппроксимированы кривой или поверхностью, которую можно описать с помощью непрерывной математической функции, часто используя сплайны и оптимальные интерполяционные формулы.
Работа посвящена построению оптимальной интерполяционной формулы, точной на экспоненциально-тригонометрических функциях в гильбертовом пространстве. Оптимальная формула интерполяции получается минимизацией нормы функционала погрешности по коэффициентам. В статье доказаны существование и единственность оптимальной интерполяционной формулы, а также получены явные аналитические выражения для оптимальных коэффициентов интерполяционной формулы. С помощью построенной оптимальной интерполяционной формулы интерполированы конкретные функции и проведено сравнение с известными результатами других авторов.

Об авторах

Холмат Махкамбаевич Шадиметов

Ташкентский государственный транспортный университет; Институт математики имени В.И. Романовского Академии наук Узбекистана

Email: kholmatshadimetov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4183-6184
https://www.mathnet.ru/person51749

доктор физико-математических наук, профессор; заведующий кафедрой; каф. компьютерных наук и графики; главный научный сотрудник; лаб. вычислительной математики

Узбекистан, 100167, Ташкент, ул. Темирйулчилар, 1; 100174, Ташкент, ул. Университетская, 9

Азиз Кузиевич Болтаев

Институт математики имени В.И. Романовского Академии наук Узбекистана; Международный университет Нордик

Автор, ответственный за переписку.
Email: aziz_boltayev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8329-4440
https://www.mathnet.ru/person178798

кандидат физико-математических наук, доцент; старший научный сотрудник; лаб. вычислительной математики; доцент; каф. экономики и управления бизнесом

Узбекистан, 100174, Ташкент, ул. Университетская, 9; 100043, Ташкент, ул. Бунедкор, 8/2

Список литературы

  1. Ahlberg J. H., Nilson E. N., Walsh J. L. The Theory of Splines and Their Applications / Mathematics in Science and Engineering. vol. 38. New York: Academic Press, 1967. xi+284 pp. DOI: https://doi.org/10.1016/s0076-5392(08)x6115-6.
  2. Стечкин С. Б., Субботин Ю. Н. Сплайны в вычислительной математике. М.: Наука, 1976. 248 с.
  3. Завьялов Ю. С., Квасов Б. И., Мирошниченко В. Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352 с.
  4. Nürnberger G. Approximation by Spline Functions. Berlin: Springer-Verlag, 1989. xi+243 pp.
  5. Игнатев М. И., Певний А. Б. Натуральные сплайны многих переменных. Ленинград: Наука, 1991. 127 с.
  6. Самарский А. А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1987. 288 с.
  7. Burden A. M., Faires J. D., Burden R. L. Numerical Analysis. Boston, MA: Cengage Learning, 2016. xvi+896 pp.
  8. Duchon J. Splines minimizing rotation-invariant semi-norms in Sobolev spaces / Constructive Theory of Functions of Several Variables / Lecture Notes in Mathematics, 571, 1977. pp. 85-100. DOI: https://doi.org/10.1007/BFb0086566.
  9. Bojanov B. D., Hakopian H. A., Sahakian A. A. Spline Functions and Multivariate Interpolations / Mathematics and its Applications. Dordrecht: Kluwer Academic Publ., 1993. ix+276 pp.
  10. Bezhaev A. Yu., Vasilenko V. A. Variational Theory of Splines. Dordrecht: Kluwer Academic Publ., 2001. xvii+280 pp.
  11. Cheney E. W., Kincaid D. Numerical Mathematics and Computing. USA: Brooks Cole, 2013. 700 pp.
  12. Schoenberg I. J. Cardinal Spline Interpolation / CBMS-NSF Reg. Conf. Ser. Appl. Math. vol. 12. Philadelphia, Pa.: SIAM, 1973. vi+125 pp.
  13. Соболев С. Л., Васкевич В. Л. Кубатурные формулы. Новосибирск: Ин-т мат-ки им. С.Л. Соболева СО РАН, 1996. 483 с.
  14. Laurent P.-J. Approximation et Optimisation / Enseignement des Sciences. vol. 13. Paris: Hermann, 1972. xii+531 pp. (In French)
  15. Arcangéli R., López de Silanes M. C., Torrens J. J. Multidimensional Minimizing Splines. Theory and Applications. Boston, MA: Kluwer Academic Publ., 2004. xvi+261 pp.
  16. Schumaker L. L. Spline Functions: Basic Theory / Cambridge Mathematical Library. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2007. xv+582 pp.
  17. Holladay J. C. A smoothest curve approximation // Math. Tables Aids Comput., 1957. vol. 11. pp. 233–243. DOI: https://doi.org/10.2307/2001941.
  18. Schoenberg I. J. On equidistant cubic spline interpolation // Bull. Am. Math. Soc., 1971. vol. 77. pp. 1039–1043. DOI: https://doi.org/10.1090/S0002-9904-1971-12853-7.
  19. de Boor C. Best approximation properties of spline functions of odd degree // J. Math. Mech., 1963. vol. 12. pp. 747–749.
  20. Cabada A., Hayotov A. R., Shadimetov Kh. M. Construction of $D^m$-splines in $L^{(m)}_2 (0,1)$ space by Sobolev method // Appl. Math. Comput., 2014. vol. 244. pp. 524–551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.033.
  21. Hayotov A. R., Milovanović G. V., Shadimetov Kh. M. Interpolation splines minimizing a semi-norm // Calcolo, 2014. vol. 51, no. 2. pp. 245–260. DOI: https://doi.org/10.1007/s10092-013-0080-x.
  22. Shadimetov Kh. M., Hayotov A. R., Nuraliev F. A. Optimal interpolation formulas with derivative in the space $L^{(m)}_2 (0, 1)$ // Filomat, 2019. vol. 33, no. 17. pp. 5661–5675. DOI: https://doi.org/10.2298/FIL1917661S.
  23. Shadimetov Kh. M., Boltaev A. K. An exponential-trigonometric spline minimizing a seminorm in a Hilbert space // Adv. Differ. Equ., 2020. vol. 2020, 352. DOI: https://doi.org/10.1186/s13662-020-02805-8.
  24. Akhmedov D., Shadimetov Kh. Optimal quadrature formulas with derivative for Hadamard type singular integrals // AIP Conf. Proc., 2021. vol. 2365, 020020. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0057124.
  25. Akhmedov D. Approximate solution of a class of singular integral equations of the first kind // AIP Conf. Proc., 2024. vol. 3004, 060033. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0199828.
  26. Rasulov R., Mahkamova D. The norm of the error functional for the Euler–Maclaurin type quadrature formulas in the space $W^{(2k,2k-1)}_2 (0,1)$ // AIP Conf. Proc., 2024. vol. 3004, 060042. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0200255.
  27. Shadimetov Kh., Boltaev A. An exponential-trigonometric optimal interpolation formula // Lobachevskii J. Math., 2023. vol. 44, no. 10. pp. 4379–4392. DOI: https://doi.org/10.1134/S1995080223100359.
  28. Соболев С. Л. О задаче интерполирования функций $n$ переменных // Докл. АН СССР, 1961. Т. 137, №4. С. 778–781.
  29. Shadimetov Kh., Boltaev A., Parovik R. Optimization of the approximate integration formula using the discrete analogue of a high-order differential operator // Mathematics, 2023. vol. 11, no. 14, 3114. DOI: https://doi.org/10.3390/math11143114.
  30. Ghalichi S. S. S., Amirfakhrian M., Allahviranloo T. An algorithm for choosing a good shape parameter for radial basis functions method with a case study in image processing // Results Appl. Math., 2022. vol. 16, 100337. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rinam.2022.100337.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Графики абсолютных погрешностей \(\varphi_1(z)\) и \(\varphi_2(z)\) при \(N = 5\)

Скачать (198KB)
3. Рис. 2. Графики абсолютных погрешностей \(\varphi_1(z)\) и \(\varphi_2(z)\) при \(N = 5\) [30]

Скачать (141KB)

© Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет), 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».