İçeriğe atla

Kübik spline

Diğer interpolasyon yöntemleri ile aynı olan amacı, belli bir fonksiyonun ayrık parçalarının (noktalarının) bilgilerini kullanarak, aynı fonksiyonun bilinmeyen başka noktaları için bir veri elde etmektir.

Sınırlı bir fonksiyon ya da fonksiyonun belirli sınırları içinde işlem yapılır. Sınır noktaları belirli ve sabittir.Her bir Xi ve Xi+1 değeri arasında kalan bölge S

olarak adlandırılır ve buna kübik spline interpolantı denir. Bu interpolant aşağıdaki koşulları sağlar;

Kübik Spline Grafik

Koşullar

1. S(x) [Tüm S'ler]bir kübik polinomdur ve her bir alt aralık [Xi, Xi+1] için Sk [k=0,1,2.... n-1] olarak gösterilir.

2. Sk(xk)=f(xk) ve Sk(xk+1)=f(xk+1) [k=0,1,2...n-1].

3. Sk+1(xk+1)=Sk(xk+1) [k=0,1,2....n-2] ==>Açıkça görülüyor ki bir herhangi bir aralığın ilk noktası bir önceki aralığın son noktasıdır.

4. S'k+1(xk+1)=S'k(xk+1) [k=0,1,2....n-2]==> 3. eşitlikten bu iki noktanın fonksiyon üzerinde aynı olduğunu göstermiştik. Aynı nokta olduklarından dolayı açıktır ki alınan

eğimler (türevler) de eşittir.

5. Sk+1(xk+1)=S'k(xk+1)[k=0,1,2.....n-2]==>3 ve 4. eşitliğe bakarsak noktaların ve eğimlerin de aynı olduğunu görürüz. Buna bağlı olarak 2. türevleri yani konvekslik veya

konkavlıkları da aynıdır.

6. Aşağıdaki sınır koşullarından bir tanesi doğru olarak kabul edilir. Bunun nedeni bilinmeyen sayısı ile denklem sayısını eşitlemektir. Burada x0 ve xn sınır noktalarıdır.

• S(x0)=S(xn) => Doğal kübik spline. [İlk ve son noktanın 2. türevleri eşit alınır.]

• S'(x0)=f'(x0) ve S'(xn)=f'(xn) => Kenetli kübik spline.

Çıkarım

Sk(x)=ak+bk(x-xk)+ck(x-xk)2+dk(x-xk)3 [k=0,1,2....n-1] {1. denklem}

Sk(xk)=ak=f(xk) [2. koşuldan dolayı]

Sk+1(xk+1)=ak+1=Sk(xk+1) [3. koşuldan dolayı]

ak+1=ak+bk(xk+1-xk)+ck(xk+1-xk)2+dk(xk+1-xk)3 [k=0,1,2.....n-2] {2. denklem}

hk=(xk+1-xk) {3. denklem}

ak+1=ak+bk hk+ck hk2+dk hk3 [k=0,1,2....n-2] {4. denklem}

not: ak=f(xk)

S'k(x)=bk+2ck(x-xk)+3dk(x-xk)2 [k=0,1,2....n-1] {5. denklem}

S'k(xk)=bk [k=0,1,2....n-1] {6. denklem}

S'k+1(xk+1)=S'k(xk+1)=bk+1 [k=0,1,2....n-2][4. koşuldan dolayı]{7. denklem}

not: bk=S'(xk)

Sk(x)= 2ck + 6dk(x-xk) [k=0,1,2...n-1] {8. denklem}

Sk(xk)= 2ck [k=0,1,2.....n-1] {9. denklem}

ck+1= Sk+1(xk+1)/2== Sk (xk+1)/2 [5. koşuldan dolayı]

ck+1=ck+3dkhk [k=0,1,2....n-2] {10. denklem}

not: ck=S(xk)/2

[10. denklemden dolayı]===> dk=(ck+1-ck)/3hk {11. denklem}

[4. ve 11. denklemlerden dolayı] ===> ak+1=ak+bkhk+ckhk2+[(ck+1-ck)/3hk]hk3

=> ak+1 = ak+bkhk+hk2(2ck+ck+1)/3 {12. denklem}

[7. ve 11. denklemlerden dolayı]===> bk+1=bk+2ckhk+3hk2[(ck+1-ck)/3hk]

=> bk+1 = bk+hk(ck+ck+1) {13. denklem}

[12. denklemden dolayı] ===> bk=[(ak+1-ak)/hk] -hk(2ck+ck+1)/3 {14. denklem}

[14. denklemden dolayı] ===> bk-1=[(ak-ak-1)/hk-1] -hk-1(2ck-1+ck)/3 {15. denklem}

[15. denklemden dolayı] ===> bk = bk-1+hk+(ck-1+ck)

[14. ve 15. denklemklerden dolayı] ===>

[(ak+1-ak)/hk] -hk(2ck+ck+1)/3 = [(ak-ak-1)/hk-1] -hk-1(2ck-1+ck)/3 +hk-1(ck-1+ck)

==> [3(ak+1-ak)/hk]-[3(ak-ak-1)/hk-1]=hk(2ck+ck+1)-hk-1(ck-1+ck)+3hk-1(ck-1+ck)

=> hk-1ck-1+2(hk-1+hk)ck+hkck+1 = 3(ak+1-ak)/hk-3(ak-ak-1)/hk-1 {16. denklem}

Bu 16 denklemin sonucu olarak artık sistemde bilinmeyen olarak sadece ck'lar [k=0,1,2....n] kalır ve bk ile dk'lar ck cinsinden yazılır. Bu şekilde ck'ların bulunması ile birlikte 11 ve 14. denklemlerden dk ve bk'lar da bulunur. hk ve ak'lar ise zaten fonksiyon üzerindeki xk'lar ve onların değerlerine bakarak belirlenir. [ak=f(xk) ve hk=xk+1-xk] Bu şekilde tüm a, b, c ve d değerlerinin bulunması ile kübik polinom olan Sk(x)[k=0,1,2..n-1] bulunur. Bu noktadan itibaren tek problem ck'ların bulunmasıdır. 16. denklemden ck'ların ak'lar üzerinden bulunmasının sağlanması için her a ve c değerlerinin tek olması gerekmektedir. 6. koşul göz önüne alındığında ise istenilen şartlar tamamlanmış olunur.

Algoritma

1. x0,x1...xn ve f(x0),f(x1)....f(xn)==> Girilecek değerler.

2. hi=xi+1-xi [i=0,1,2...n]

3. Ri=3(ai+1-ai)/hi-3(ai-ai-1)/hi-1 [i=0,1,2...n]

4. l0=1,M0=0,Z0=0

5. i=1,....n-1 D0

      li=2(xi+1-xi-1)-hi-1*Mi-1
      Mi=hi/li
      Zi=(Ri-hi-1*zi-1)/li

6. ln=1,Zn=0, cn=0

7. P=n-1,n-2....0

      cj=-Zj-Mj*cj+1
      bj=(aj+1-aj)/hj-hj(cj+1+2cj)/3
      dj=(cj+1-cj)/3hj

8. S'in yapılanması (construct).

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Türev</span> Fonksiyonun grafiğine çizilen teğetin eğimini hesaplama tekniğidir.

Matematikte türev, bir fonksiyonun tanımlı olduğu herhangi bir noktada değişim yönünü veya hızını veren temel bir kavramdır. Tek değişkenli bir fonksiyonun tanım kümesinin belli bir noktasında türevi, fonksiyonun grafiğine bu noktada karşılık gelen değerde çizilen teğet doğrunun eğimidir. Teğet doğru, tanım kümesinin bu noktasında fonksiyonun en iyi doğrusal yaklaşımıdır. Bu nedenle türev genellikle anlık değişim oranı ya da daha açık bir ifadeyle, bağımlı değişkendeki anlık değişimin bağımsız değişkendeki anlık değişime oranı olarak tanımlanır. Bir fonksiyonun türevini teorik olarak bulmaya türev alma denilir. Eğer bir fonksiyonun tanım kümesindeki her değerinde hesaplanan türev değerlerini veren başka bir fonksiyon varsa, bu fonksiyona eldeki fonksiyonun türevi denir.

Laplasyen , skaler bir alanının gradyanı alınarak elde edilen vektörün diverjansıdır. Fizikteki birçok diferansiyel denklem laplasyen içerir.

<span class="mw-page-title-main">Dalga fonksiyonu</span>

Kuantum fiziğinde dalga fonksiyonu izole bir kuantum sistemindeki kuantum durumunu betimler. Dalga fonksiyonu karmaşık değerli bir olasılık genliğidir ve sistem üzerindeki olası ölçümlerin olasılıklarının bulunmasını sağlar. Dalga fonksiyonu için en sık kullanılan sembol Yunan psi harfidir ψ ve Ψ.

Fourier dönüşümü, fizik, mühendislik ve matematikte, bir fonksiyonu, içerdiği frekansların belirtildiği bir biçime dönüştüren bir integral dönüşümüdür. Dönüşümün çıktısı, frekansa bağlı karmaşık değerli bir fonksiyondur. "Fourier dönüşümü" terimi, hem bu karmaşık değerli fonksiyon için hem de buna karşılık gelen matematiksel operasyon için kullanılmaktadır. Bu ayrımın netleştirilmesi gerektiğinde, Fourier dönüşümü bazen orijinal fonksiyonun frekans uzayında temsili olarak adlandırılır. Fourier dönüşümü, bir müzik akorunun sesini, onu oluşturan tonlara ayrıştırmaya benzer.

<span class="mw-page-title-main">Dalga denklemi</span> kısmi diferansiyel bir denklem

Dalga denklemi fizikte çok önemli yere sahip bir kısmi diferansiyel denklemdir. Bu denklemin çözümlerinden, ses, ışık ve su dalgalarının hareketlerini betimleyen fiziksel nicelikler çıkar. Kullanım alanı, akustik, akışkanlar mekaniği ve elektromanyetikte oldukça fazladır. Genellikle elektromanyetik dalgalar gibi dalgalar için dalga denkleminin vektörel formülasyonu kullanılır. Bu formülasyonda elektrik alanları şeklindeki vektörlerle gösterebilir ve vektörün her bi bileşeni skaler dalga denklemine uymak zorundadır. Yani vektörel dalga denklemleri çözülürken her bir bileşen ayrı ayrı çözülür. Denklemin en basit hali aşağıdaki şekliyle gösterilir,

<span class="mw-page-title-main">İndüktans</span>

İndüktans elektromanyetizma ve elektronikte bir indüktörün manyetik alan içerisinde enerji depolama kapasitesidir. İndüktörler, bir devrede akımın değişimiyle orantılı olarak karşı voltaj üretirler. Bu özelliğe, onu karşılıklı indüktanstan ayırmak için, aynı zamanda öz indüksiyon da denir. Karşılıklı indüktans, bir devredeki indüklenen voltajın başka bir devredeki akımın zamana göre değişiminin etkisiyle oluşur.

<span class="mw-page-title-main">Doğrusal denklem</span>

Doğrusal ya da lineer denklem terimlerinin her biri ya birinci dereceden değişken ya da bir sabit olan denklemlerdir. Böyle denklemlere "doğrusal" denmesinin nedeni içerdikleri terim ve değişkenlerin sayısına bağlı olarak (n) düzlemde ya da uzayda bir doğru belirtmesindendir. Doğrusal denklemlerin en yaygını bir ve değişkeni içeren aşağıdaki formdur:

En küçük kareler yöntemi, birbirine bağlı olarak değişen iki fiziksel büyüklük arasındaki matematiksel bağlantıyı, mümkün olduğunca gerçeğe uygun bir denklem olarak yazmak için kullanılan, standart bir regresyon yöntemidir. Bir başka deyişle bu yöntem, ölçüm sonucu elde edilmiş veri noktalarına "mümkün olduğu kadar yakın" geçecek bir fonksiyon eğrisi bulmaya yarar. Gauss-Markov Teoremi'ne göre en küçük kareler yöntemi, regresyon için optimal yöntemdir.

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında, bir rassal değişken X için, eğer beklenen değer var ise, moment üreten fonksiyon şöyle tanımlanır:

<span class="mw-page-title-main">Pareto dağılımı</span>

Pareto dağılımı, olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında birçok pratik uygulaması bulunan ve "küçük" bir nesnenin bir "büyük" nesneye dağılımında kararlılık elde edildiği hallerde kullanılan bir sürekli olasılık dağılımı veya bir güç kuramıdır. İlk olarak bir İtalyan iktisatçısı olan Vilfredo Pareto tarafından ekonomilerde bireylerin servet dağılımını göstermek için kullanılmıştır. İktisat bilim dalı dışında bu dağılım Bradford dağılımı adı altında da bilinmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Laplace denklemi</span>

Matematikte Laplace denklemi, özellikleri ilk defa Pierre-Simon Laplace tarafından çalışılmış bir kısmi diferansiyel denklemdir. Laplace denkleminin çözümleri, elektromanyetizma, astronomi ve akışkanlar dinamiği gibi birçok bilim alanında önemlidir çünkü çözümler bilhassa elektrik ve yerçekim potansiyeli ile akışkan potansiyelinin davranışını açıklar. Laplace denkleminin çözümlerinin genel teorisi aynı zamanda potansiyel teorisi olarak da bilinmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Harmonik fonksiyon</span>

Matematiğin matematiksel fizik alanında ve rassal süreçler teorisinde bir harmonik fonksiyon, Rn'nin U gibi açık bir kümesi üzerinde f : UR şeklinde tanımlı, Laplace denklemini, yani

<span class="mw-page-title-main">Fourier serisi</span>

Matematikte, Fourier serileri bir periyodik fonksiyonu basit dalgalı fonksiyonların toplamına çevirir.

<span class="mw-page-title-main">Kuvvet serisi</span>

Matematikte kuvvet serisi

<span class="mw-page-title-main">Vektör alanı</span> oklid uzayının seçilen bir alt kümesinin her bir noktasında yöneyin belirlenmesidir.

Yöney alan, Öklid uzayının seçilen bir alt kümesinin her bir noktasında yöneyin belirlenmesidir. Düzlemdeki bir yöney alanı, her biri düzlemdeki bir noktaya ilişik, yönü ve büyüklüğü olan oklar topluluğu olarak düşünülebilir.

<span class="mw-page-title-main">Lagrange çarpanı</span>

Optimizasyon yaparken, Lagrange çarpanı methodu, bir fonksiyonun maksimum ve minimum noktalarını bulmak için kullanılan bir yöntemdir.

<span class="mw-page-title-main">Dinamik sistem</span>

Bu sayfa dinamik sistemlere dair genel bakış açılarını içerir ayrıntılı bilgi için dinamik sistem (tanım) veya çalışmak amaçlı dinamik sistemler teorisine bakabilirsiniz.

<span class="mw-page-title-main">Lojistik fonksiyon</span>

Bir lojistik fonksiyon veya lojistik eğri "S" şeklindedir ve denklemi:

2020-21 1. Lig maçları, 2020-21 1. Lig sezonunda oynanan maçların ayrıntılarını içeren maddedir.

<span class="mw-page-title-main">Newton metodu</span>

Sayısal analizde, Newton-Raphson yöntemi olarak da bilinen ve adını Isaac Newton ve Joseph Raphson'dan alan Newton metodu, gerçel değerli bir fonksiyonun köklerine art arda daha iyi yaklaşımlar üreten bir kök bulma algoritmasıdır. En temel versiyonu, tek bir gerçek değişkenli x için tanımlı olan f fonksiyonu, fonksiyonun türevi f ′ ve f 'in bir kökü için bir x0 başlangıç tahmini ile başlar. Fonksiyon yeterli ön kabulleri karşılıyorsa ve ilk tahmin yakınsa, o zaman