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author | Andreas Müller <andreas.mueller@ost.ch> | 2022-01-09 17:48:40 +0100 |
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+\begin{scope} + \clip (-7,-2) rectangle (7,2); + \node at (0,-0.065) [rotate=-0.5] + {\includegraphics[width=14cm]{lissajous.jpg}}; +\end{scope} + +\draw[->,color=white] (-7,0) -- (7.5,0); + +\def\xupper{1.7} +\xdef\xlower{-\xupper} +\draw[line width=0.7pt,color=white] (-7.1,\xupper) -- (7.5,\xupper); +\draw[line width=0.7pt,color=white] (-7.1,\xlower) -- (7.5,\xlower); + + +%\fill[color=red] (-6.315,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-5.92,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-5.2,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-4.13,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-2.85,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-1.37,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (0.2,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (1.73,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (3.21,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (4.52,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (5.57,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (6.32,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (6.71,0) circle[radius=0.08]; +% +\node[color=red] at (-6.315,0) [above left] {$x_0\mathstrut$}; +\node[color=red] at (-5.92,0) [above right] {$x_1\mathstrut$}; +\node[color=red] at (-5.2,0) [below right] {$x_2\mathstrut$}; +\node[color=red] at (-4.13,0) [above right] {$x_3\mathstrut$}; +\node[color=red] at (-2.85,0) [below right] {$x_4\mathstrut$}; +\node[color=red] at (-1.37,0) [above right] {$x_5\mathstrut$}; +\node[color=red] at (0.2,0) [above left] {$x_6\mathstrut$}; +\node[color=red] at (1.73,0) [below left] {$x_7\mathstrut$}; +\node[color=red] at (3.21,0) [above left] {$x_8\mathstrut$}; +\node[color=red] at (4.52,0) [below left] {$x_9\mathstrut$}; +\node[color=red] at (5.57,0) [above left] {$x_{10}\mathstrut$}; +\node[color=red] at ({6.32+0.1},0) [below left] {$x_{11}\mathstrut$}; +\node[color=red] at ({6.71},0) [below right] {$x_{12}\mathstrut$}; + +\def\xamplitude{6.57} +\def\yamplitude{1.66} + +\begin{scope}[xshift=0.20cm] +\draw[color=red,line width=1pt] plot[domain=0:180,samples=1000] + ({\xamplitude*cos(\x)},{\yamplitude*cos(13*\x)}); + +\foreach \k in {0,...,13}{ + \pgfmathparse{(90+180*\k)/13} + \xdef\winkel{\pgfmathresult} + \fill[color=red] + ({\xamplitude*cos(\winkel)},{\yamplitude*cos(13*\winkel)}) + circle[radius=0.08]; +} + +\node[color=white] at (0,{\yamplitude+0.4}) + {$\displaystyle \max \{\, l(x)\;|\; {-1}\le x \le 1 \} $}; +\node[color=white] at (0,{-\yamplitude-0.4}) + {$\displaystyle \min \{\, l(x)\;|\; {-1}\le x \le 1 \} $}; + +\end{scope} + +\end{tikzpicture} +\end{document} + diff --git a/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.jpg b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.jpg Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..0e0eb17 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.jpg diff --git a/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.pdf b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 0000000..74d62c7 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.pdf diff --git a/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.tex b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.tex new file mode 100644 index 0000000..eb36347 --- /dev/null +++ b/buch/chapters/010-potenzen/images/lissajous.tex @@ -0,0 +1,84 @@ +% +% lissajous.tex -- annotated lissajous figure +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\documentclass[tikz]{standalone} +\usepackage{amsmath} +\usepackage{times} +\usepackage{txfonts} +\usepackage{pgfplots} +\usepackage{csvsimple} +\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{0.99} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\fill[color=black] (-7.1,-2.4) rectangle (7.5,2.4); +\begin{scope} + \clip (-7,-2) rectangle (7,2); + \node at (0,-0.065) [rotate=-0.5] + {\includegraphics[width=14cm]{lissajous.jpg}}; +\end{scope} + +%\draw[->,color=white] (-7,0) -- (7.1,0); + +\def\xupper{1.7} +\xdef\xlower{-\xupper} +%\draw[line width=0.7pt,color=white] (-7.1,\xupper) -- (7.1,\xupper); +%\draw[line width=0.7pt,color=white] (-7.1,\xlower) -- (7.1,\xlower); + + +%\fill[color=red] (-6.315,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-5.92,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-5.2,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-4.13,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-2.85,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (-1.37,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (0.2,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (1.73,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (3.21,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (4.52,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (5.57,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (6.32,0) circle[radius=0.08]; +%\fill[color=red] (6.71,0) circle[radius=0.08]; +% +%\node[color=red] at (-6.315,0) [above left] {$x_0\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (-5.92,0) [above right] {$x_1\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (-5.2,0) [below right] {$x_2\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (-4.13,0) [above right] {$x_3\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (-2.85,0) [below right] {$x_4\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (-1.37,0) [above right] {$x_5\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (0.2,0) [above left] {$x_6\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (1.73,0) [below left] {$x_7\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (3.21,0) [above left] {$x_8\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (4.52,0) [below left] {$x_9\mathstrut$}; +%\node[color=red] at (5.57,0) [above left] {$x_{10}\mathstrut$}; +%\node[color=red] at ({6.32+0.1},0) [below left] {$x_{11}\mathstrut$}; +%\node[color=red] at ({6.71-0.2},0) [below right] {$x_{12}\mathstrut$}; + +\def\xamplitude{6.57} +\def\yamplitude{1.66} + +\begin{scope}[xshift=0.20cm] +%\draw[color=red,line width=1pt] plot[domain=0:180,samples=1000] +% ({\xamplitude*cos(\x)},{\yamplitude*cos(13*\x)}); 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Im Folgenden werden wir uns auf die Fälle $K=\mathbb{R}$ und $K=\mathbb{C}$ beschränken. -In Abschnitt~\ref{buch:integral:section:orthogonale-polynome} werden +In Abschnitt~\ref{buch:orthogonalitaet:section:orthogonale-funktionen} werden Familien von Polynomen konstruiert werden, die sich durch eine Orthogonalitätseigenschaft auszeichnen. Diese Polynome lassen sich typischerweise auch als Lösungen von Differentialgleichungen finden. Ausserdem werden hypergeometrische Funktionen \[ -\mathstrut_pF_q(a_1,\dots,a_p;b_1,\dots,b_q;z) -\], die in +\mathstrut_pF_q\biggl(\begin{matrix}a_1,\dots,a_p\\b_1,\dots,b_q\end{matrix};z\biggr), +\] die in Abschnitt~\ref{buch:rekursion:section:hypergeometrische-funktion} definiert werden, zu Polynomen, wenn mindestens einer der Parameter $a_k$ negativ ganzzahlig ist. @@ -51,7 +51,8 @@ Es bleibt aber immer noch die Notwendigkeit, effiziente Berechnungsverfahren für die speziellen Funktionen zu konstruieren. Dank des folgenden Satzes kann dies immer mit Polynomen geschehen. -\begin{satz}[Weierstrasse] +\begin{satz}[Weierstrass] +\label{buch:potenzen:satz:weierstrass} Eine auf einem kompakten Intervall $[a,b]$ stetige Funktion $f(x)$ lässt sich durch eine Folge $p_n(x)$ von Polynomen gleichmässig approximieren. diff --git a/buch/chapters/010-potenzen/tschebyscheff.tex b/buch/chapters/010-potenzen/tschebyscheff.tex index be78967..ca6100b 100644 --- a/buch/chapters/010-potenzen/tschebyscheff.tex +++ b/buch/chapters/010-potenzen/tschebyscheff.tex @@ -12,6 +12,280 @@ Sie ermöglichen, Interpolationspolynome mit besonders guten Fehlereigenschaften zu finden, haben aber auch andere Anwendungen zum Beispiel beim Design von Filtern in der Elektronik. -\subsection{Motivation} -\subsection{Rekursionsbeziehung} -\subsection{Anwendung: Interpolation} +\subsection{Motivation: Interpolation} +Nach dem Satz von Weierstrass~\ref{buch:potenzen:satz:weierstrass} +lässt sich jede stetige Funktion auf einem kompakten Intervall durch +ein Polynom approximieren. + +\subsubsection{Lagrange-Interplationspolynome} +Eine mögliche Lösung des Problems, solche approximierenden Polynome +der Funktion $f(x)$ +zu finden, besteht darin, ein Polynom $p(x)$ zu konstruieren, welches +in einzelnen, Stützstellen genannten Werten $x_0<x_1<\dots<x_n$ der +unabhängigen Variablen mit $f$ übereinstimmt, also +\[ +p(x_i) = f(x_i), \quad i=0,\dots,n. +\] +Die Konstruktion eines solchen Polynoms geht aus vom Polynome +\[ +l(x) = (x-x_0)(x-x_1)\cdots(x-x_n), +\] +welches an allen Stützstellen verschwindet. +Daraus lässt sich für jede Stützstelle ein Polynom +\[ +l_j(x) += +\frac{ +(x-x_0)(x-x_1)\cdots\widehat{(x-x_j)}\cdots(x-x_n) +}{ +(x_j-x_0)(x_j-x_1)\cdots\widehat{(x_j-x_j)}\cdots(x_j-x_n) +} +\] +konstruieren, wobei $\widehat{(x-x_j)}$ bedeutet, dass dieser Faktor +weggelassen werden soll. +Das Polynome $l_j(x)$ hat die Werte +\begin{align} +l_j(x_k) +&= +\frac{ +(x_k-x_0)(x_k-x_1)\cdots\widehat{(x_k-x_j)}\cdots(x_k-x_n) +}{ +(x_j-x_0)(x_j-x_1)\cdots\widehat{(x_j-x_j)}\cdots(x_j-x_n) +} += +\delta_{jk} += +\begin{cases} +1&\qquad j=k\\ +0&\qquad j\ne k +\end{cases} +\label{buch:potenzen:interpolation:lj} +\end{align} +auf den Stützstellen. +Für $j\ne k$ enthält der Zähler von $l_j(x_k)$ den Faktor +$(x-x_k)$, der für $x=x_k$ verschwindet. +Daher verschwindet auch $l_j(x)$ für $x=x_k$. + +Das sogenannte {\em Lagrange-Interpolationspolynom} ist das Polynom +\[ +p(x) += +\sum_{j=0}^n f(x_j) l_j(x). +\] +Aus der Eigenschaft~\eqref{buch:potenzen:interpolation:lj} folgt, dass +\[ +p(x_k) += +\sum_{j=0}^n f(x_j) l_j(x_k) += +\sum_{j=0}^n f(x_j) \delta_{jk} += +f(x_k). +\] + +\subsubsection{Fehler des Interpolationspolynoms} +Der Approximationsfehler des Interpolationspolynoms kann mit der Formel +\[ +f(x)-p(x) += +l(x) \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!} +\] +für einen geeigneten Wert $\xi$ mit $x_0 < \xi < x_n$. +Über die Ableitungen hat man natürlich keine Kontrolle, die einzige +Möglichkeit, den Fehler möglichst klein zu halten ist daher, +die Sütztstellen so zu wählen, dass $l(x)$ kleine Funktionswerte hat. +Stützstellen in gleichen Abständen erweisen sich dafür als ungeeignet, +da $l(x)$ nahe $x_0$ und $x_n$ sehr stark oszilliert. + +\subsection{Definition der Tschebyscheff-Polynome} +\begin{figure} +\centering +\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/010-potenzen/images/lissajous.pdf} +\caption{Lissajous-Figur für zwei Signale $x=\cos t$ und $y=\cos 12t$. +\label{buch:potenzen:interpolation:lissajous}} +\end{figure} +\begin{figure} +\centering +\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/010-potenzen/images/lissajous-chebyshef.pdf} +\caption{Das Tschebyscheff-Polynom als Lösung des Interpolationsproblems. +\label{buch:potenzen:interpolation:lissajous-tschebyscheff}} +\end{figure} +Die Aufgabe, geeignete Stützstellen für das Interpolationsproblem zu finden, +die den Fehler minimieren, ist als gleichbedeutend damit, ein Polynom +zu finden, dessen Betrag beschränkt ist. +Eine Lissajous-Figur wie die in +Abbildung~\ref{buch:potenzen:interpolation:lissajous} erfüllt +diese Bedinung. +Sofern sie sich als Polynom ausdrücken lässt, könnte ihre Nullstellen +das Interpolationsproblem optimal lösen. + +In der Lissajous-Figur in +Abbildung~\ref{buch:potenzen:interpolation:lissajous} ist +die Funktion $x=\cos t$ und $y=\cos 12t$ dargestellt. +Wegen $t=\arccos x$ +Als Funktion von $x$ ist daher +\[ +y(x) = \cos(nt)=\cos(n\arccos x). +\] +Tatsächlich ist aus der Theorie der trigonometrischen Funktionen +bekannt, dass die Kosinus eines Vielfachen des Winkels immer +als Polynom des Kosinus des Winkels dargestellt werden können. + +\begin{definition} +\label{buch:potenzen:def:tschebyscheff} +Das Polynom +\[ +T_n(x) += +\cos (n\arccos x), +\qquad +x\in[-1,1] +\] +heisst +{\em Tschebyscheff-Polynom (erster Art)} vom Grad $n$. +\end{definition} +Die Tschebyscheff-Polynome eignen sich auch hervorragend +dafür, Eigenschaften spezieller Funktionenfamilien zu +illustrieren. +Es wird sich zeigen, dass die Tschebyscheff-Polynome +Lösungen einer speziellen Differentialgleichung sind und +bezüglich eines in Kapitel~\ref{buch:chapter:orthogonalitaet} +definierten Skalarproduktes von Funktionen orthonormiert sind. + +\subsection{Rekursionsbeziehungen +\label{buch:potenzen:tschebyscheff:rekursionsbeziehungen}} +Es ist etwas mühsam, einen Ausdruck von $T_n(x)$ direkt aus +trigonometrischen Identitäten herzuleiten. +In diesem Abschnitt soll daher eine Rekursionsbeziehung +hergeleitet werden. +Später in Abschnitt~\ref{buch:orthogonal:subsection:rekursionsrelation} +wird gezeigt, dass solche Rekursionsbeziehungen eine Begleiterscheinung +orthogonaler Polynome sind. + +\subsubsection{Drei-Term-Rekursion für die Tschebyscheff-Polynome} +Mit der Abkürzung $y=\arccos(x)$ oder $x=\cos(y)$ bekommt man aus +der Definition~\label{buch:potenzen:def:tschebyscheff} +der Tschebyscheff-Polynome +\begin{align*} +xT_n(x) +&= +\cos(y)\cdot \cos(ny) +\\ +&= +\frac12\bigl( +\cos((n+1)y) + \cos((n-1)y) +\bigr) +\\ +x\,T_n(x) +&= +\frac12 T_{n+1}(x) + \frac12 T_{n-1}(x). +\end{align*} +Auflösen nach $T_{n+1}(x)$ ergibt +\begin{equation} +T_{n+1}(x) = 2x\,T_n(x)-T_{n-1}(x), +\quad T_1(x)=x, T_0(x)=1 +\label{buch:potenzen:tschebyscheff:eqn:rekursion} +\end{equation} +Damit können die Tschebyscheff-Polynome sehr effizient berechnet werden: +\begin{equation} +\begin{aligned} +T_0(x) +&=1 +\\ +T_1(x) +&= +x +\\ +T_2(x) +&= +2x^2-1 +\\ +T_3(x) +&= +4x^3-3x +\\ +T_4(x) +&= +8x^4-8x^2+1 +\\ +T_5(x) +&= +16x^5-20x^3+5x +\\ +T_6(x) +&= +32x^6-48x^4+18x^2-1 +\\ +T_7(x) +&= +64x^7-112x^5+56x^3-7x +\\ +T_8(x) +&= +128x^8-256x^6+160x^4-32x^2+1 +\end{aligned} +\end{equation} +Die Rekursionsformel +\eqref{buch:potenzen:tschebyscheff:eqn:rekursion} +kann auch dazu verwendet werden, Werte der Tschebyscheff-Polynome +sehr effizient zu berechnen. + +\subsubsection{Multiplikationsformel} +Aus der Definition mit Hilfe trigonometrischer Funktionen +lässt sich auch eine Multiplikationsformel ableiten. + +\begin{satz} +Es gilt +\begin{align} +T_m(x)T_n(x)&=\frac12\bigl(T_{m+n}(x) + T_{m-n}(x)\bigr) +\label{buch:potenzen:tschebyscheff:mult1} +\\ +T_{mn}(x) &= T_m(T_n(x)) = T_n(T_m(x)) +\label{buch:potenzen:tschebyscheff:mult2} +\end{align} +für alle natürlichen $m$ und $n$. +\end{satz} + +In \eqref{buch:potenzen:tschebyscheff:mult1} können negative Indizes +auftreten, wenn $n>m$ ist. +In solchen Fällen ist aber $T_{-n}(x)$ als +\[ +T_{-n}(x) += +\cos(-n\arccos(x)) += +\cos(n\arccos(x)) += +T_n(x), +\] +da die Kosinus-Funktion gerade ist. + +\begin{proof}[Beweis] +Zunächst ist wieder mit der Abkürzung $t=\arccos x$ +\begin{align*} +T_m(x)T_n(x) +&= +\cos mt \cos nt += +\frac12\bigl(\cos((m+n)t)+\cos((m-n)t)\bigr) += +\frac12\bigl( +T_{m+n}(x) + T_{m-n}(x) +\bigr), +\end{align*} +dies beweist~\eqref{buch:potenzen:tschebyscheff:mult1}. + +Für \eqref{buch:potenzen:tschebyscheff:mult2} rechnet man +\[ +T_m(T_n(x)) += +\underbrace{\cos(m\arccos(}_{\displaystyle T_m(}\underbrace{\cos(n\arccos x)}_{\displaystyle T_n(x)}\underbrace{))}_{\displaystyle)} += +\cos(mn\arccos x) += +T_{mn}(x). +\] +Damit ist auch \eqref{buch:potenzen:tschebyscheff:mult2} bewiesen. +\end{proof} + + |