Method of optimal placement of approximation nodes

封面
  • 作者: Konopatskiy E.V.1, Kotova O.V.2
  • 隶属关系:
    1. Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering, Nizhny Novgorod
    2. Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture
  • 期: 卷 27, 编号 3 (2025)
  • 页面: 325-340
  • 栏目: Mathematics
  • ##submission.dateSubmitted##: 17.10.2025
  • ##submission.dateAccepted##: 17.10.2025
  • ##submission.datePublished##: 27.08.2025
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2079-6900/article/view/332260
  • ID: 332260

如何引用文章

全文:

详细

In this article we propose a method for optimizing the arrangement of approximation nodes and use Runge function as an example to implement this approach. The method is based on the idea of nonlinearity of space along the axes of Cartesian coordinate system.  To control the nonlinearity, we use a polynomial function with a parameter uniformly distributed over the segment $[0,1]$.  A comparative analysis of the following standard methods of selecting nodes for the approximation of Runge function was carried out: uniformly along the abscissa axis, uniformly along the ordinate axis, uniformly along the curve length, and by Chebyshev's nodes. To compare the Lagrange interpolation polynomials, we estimate the approximation errors of Runge's function. Graphs of the constructed Lagrange's polynomials for five and seven interpolation nodes selected in different ways are presented. To select the optimal arrangement of approximation nodes of the proposed method, we compile an objective function, whose minimization ensures optimal arrangement of nodes $x_i$ along the abscissa axis.  The arrangement of approximation nodes along the ordinate axis is determined by calculating the $y_i$ values basing on the original Runge's function. As a result, we found nodes that provide minimal deviations from the original approximated Runge's function.  The paper considers cases of five and seven approximation nodes.  To visualize the results obtained, we provide graphs of original Runge's function and of its approximation, indicating the optimal nodes found. This method is stable to increasing the number of nodes, whose arrangement is optimized each time and adapted to the original function.

作者简介

Evgeniy Konopatskiy

Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering, Nizhny Novgorod

Email: e.v.konopatskiy@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4798-7458

Doctor of Engineering, Docent, Director of the Institute of Information Technology

俄罗斯联邦, 65 Ilyinskaya st., Nizhny Novgorod 603000, Russian Federation

Olga Kotova

Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture

编辑信件的主要联系方式.
Email: o.v.kotova@donnasa.ru
ORCID iD: 0009-0004-6292-1080

Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor of the Department of Higher Mathematics of the Donbas National Academy of Civil Engineering and Architecture

俄罗斯联邦, 2 Derzhavina st., Makeyevka, Donetsk People’s Republic 286123, Russian Federation

参考

  1. V. P. Kvasnikov, S. V. Yehorov, T. Yu. Shkvarnytska, "Technology for restoring functional dependencies to determine reliability parameters", Bulletin of the Karaganda University. Mathematics Series, 1:101 (2021), 78–86. doi: 10.31489/2021M1/78-86
  2. V. V. Zalyazhnykh, "Approximation of percentage points Giri's criterion", Mathematical Bulletin of Vyatka State University, 4:27 (2022), 4–9.
  3. V. V. Gorsky, V.,G. Resh, "Finite-difference approximation of mixed derivatives in equations of mathematical physics", Mathematical modeling and numerical methods, 4:32 (2021), 58–79. doi: 10.18698/2309-3684-2021-4-5879
  4. M. I. Gritsevich, V. T. Lukashenko, L. I. Turchak, "Approximation of the solution meteoric physics's equations by elementary functions", Mathematical modeling, 27:2 (2015), 25–33.
  5. E. V. Konopatskiy, S. N. Mashtaler, A. A. Bezditnyi, "Study of high-strength steel fiber concrete strength characteristics under elevated temperatures using mathematical modelling methods", IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: International Conference on Construction, Architecture and Technosphere Safety - 2. Building Materials and Products. Vol. 687 (Chelyabinsk, September 25–27, 2019), Institute of Physics Publishing, Chelyabinsk, 2019, 022040 doi: 10.1088/1757- 899X/687/2/022040.
  6. E. V. Konopatskiy, "Modeling of an approximating 16-point section of the response surface as applied to solving an inhomogeneous heat conduction equation", Geometry and Graphics, 7:2 (2019), 39–46. doi: 10.12737/article 5d2c1a551a22c5.12136357
  7. I. V. Buyanova, I. S. Zamulin, "Application of approximation using curves to determine the computational complexity of solving programming problems", Modern scienceintensive technologies, 5:2 (2022), 232–236. doi: 10.17513/snt.39176
  8. V. R. Sobol, R. O. Torishnyy, "Smooth Approximation of the Quantile Function Derivatives", Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software, 15:4 (2022), 115–122. doi: 10.14529/mmp220411
  9. P. G. Patseika, Ya. A. Rouba, K. A. Smatrytski, "On the approximation of conjugate functions and their derivatives on the segment by partial sums of Fourier - Chebyshev series", Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics, 2 (2024), 6–18.
  10. E. S. Vdovina, B. V. Dorofeev, "The problem of approximating pension insurance laws", Control processes and stability, 2:1 (2015), 579–583.
  11. Z. F. Sadykova, V. A. Abaev, "Construction of mathematical models using polynomial functions and matrix calculus using systems of fuzzy linear equations in solving economic problems", Soft measurements and calculations, 66:5 (2023), 94–107. doi: 10.36871/2618-9976.2023.05.008
  12. A. V. Kutyshkin, "Modeling the dynamics of the gross regional product", Bulletin of the South Ural State University. Series: Computer technologies, control, radio electronics, 21:2 (2021), 104–113. doi: 10.14529/ctcr210210
  13. E. V. Konopatskiy, A. A. Bezditnyi, "Geometric modeling of multifactor processes and phenomena by the multidimensional parabolic interpolation method", Journal of Physics: Conference Series: XIII International Scientific and Technical Conference "Applied Mechanics and Systems Dynamics". Vol. 1441 (Omsk, November 5-7, 2019), Institute of Physics Publishing, Omsk, 2020, 012063 doi: 10.1088/1742-6596/1441/1/012063.
  14. N. P. Badalyan, V. E. Shmelev, "A method of piece-quadratic interpolation of a tabled function with a continuous first derivative based on linear combination of Centralsymmetric parabolas", Proceedings of National Polytechnic University of Armenia. Electrical Engineering, Energetics, 1 (2023), 50–58. DOI: 0.53297/18293328-2023.1-50
  15. A. M. Botchkarev, "Using interpolation for generating input data for the Gross Domestic Product Monte Carlo simulation", Beneficium, 4:49 (2023), 33–37. doi: 10.34680/BENEFICIUM.2023.4(49).33-37
  16. V. G. Cherednichenko, "On two historical examples of polynomial approximation", Siberian Electronic Mathematical Reports, 10 (2013), 55–58.
  17. V. M. Tikhomirov, Some issues in approximation theory, Moscow. Moscow State University., 1976, 304 p.
  18. V. M. Khachumov, "Optimization of the nodes's arrangement of the interpolating spline in the problems of processing typical motion trajectories", Information and telecommunication technologies and mathematical modeling of high-tech systems: Proceedings of the All-Russian conference with international participation (Moscow. 15-19 april 2019), Peoples' Friendship University of Russia (RUDN), M., 2019, 329–334.
  19. Ya. A. Rouba, K. A. Smatrytski, Ya. V. Dirvuk, "On a Lebesgue constant of interpolation rational process at the Chebyshev - Markov nodes", Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics, 3 (2018), 12–20.
  20. K. V. Price, R. M. Storn, J. A. Lampinen, Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization, Berlin. Heidelberg: Springer., 2005, 544 с.
  21. V. A. Galkin, T. V. Gavrilenko, A. D. Smorodinov, "Some aspects of approximation and interpolation of functions by artificial neural networks", Bulletin of KRAUNC. Physical and mathematical sciences, 38:1 (2022), 54–73. doi: 10.26117/2079-6641-2022-38-1-54-73
  22. V. M. Romanchak, "Approximation by singular wavelets", System analysis and applied informatics, 2 (2018), 23–28.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Konopatskiy E.V., Kotova O.V., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».