न्यूटन बहुपद: Difference between revisions
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{{further|परिमित अंतर # न्यूटन की श्रृंखला}} | {{further|परिमित अंतर # न्यूटन की श्रृंखला}} | ||
न्यूटन का सूत्र रुचि का है क्योंकि यह टेलर के बहुपद का सीधा और स्वाभाविक अंतर-संस्करण है। टेलर का बहुपद बताता है कि एक विशेष x मान पर इसके y मान, और इसके डेरिवेटिव (इसकी परिवर्तन की दर, और इसके परिवर्तन की दर के परिवर्तन की दर, आदि) के आधार पर एक फ़ंक्शन कहां जाएगा। न्यूटन का सूत्र टेलर का बहुपद है जो परिवर्तन की तात्कालिक दरों के | न्यूटन का सूत्र रुचि का है क्योंकि यह टेलर के बहुपद का सीधा और स्वाभाविक अंतर-संस्करण है। टेलर का बहुपद बताता है कि एक विशेष x मान पर इसके y मान, और इसके डेरिवेटिव (इसकी परिवर्तन की दर, और इसके परिवर्तन की दर के परिवर्तन की दर, आदि) के आधार पर एक फ़ंक्शन कहां जाएगा। न्यूटन का सूत्र टेलर का बहुपद है जो परिवर्तन की तात्कालिक दरों के अतिरिक्त परिमित अंतरों पर आधारित है। | ||
== नए बिंदुओं का जोड़ == | == नए बिंदुओं का जोड़ == | ||
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=== सटीकता === | === सटीकता === | ||
जब, स्टर्लिंग या बेसेल के साथ, उपयोग किए गए अंतिम शब्द में दो अंतरों का औसत शामिल होता है, तो न्यूटन या अन्य बहुपद प्रक्षेपों की तुलना में एक और बिंदु का उपयोग उसी बहुपद डिग्री के लिए किया जाएगा। तो, उस उदाहरण में, स्टर्लिंग या बेसेल N-1 डिग्री बहुपद को N बिंदुओं के माध्यम से नहीं डाल रहे हैं, बल्कि इसके बजाय, बेहतर केंद्र और सटीकता के लिए न्यूटन के साथ व्यापार तुल्यता है, उन तरीकों को कभी-कभी संभावित बहुपद डिग्री के लिए संभावित रूप से अधिक सटीकता प्रदान करते हैं।, | जब, स्टर्लिंग या बेसेल के साथ, उपयोग किए गए अंतिम शब्द में दो अंतरों का औसत शामिल होता है, तो न्यूटन या अन्य बहुपद प्रक्षेपों की तुलना में एक और बिंदु का उपयोग उसी बहुपद डिग्री के लिए किया जाएगा। तो, उस उदाहरण में, स्टर्लिंग या बेसेल N-1 डिग्री बहुपद को N बिंदुओं के माध्यम से नहीं डाल रहे हैं, बल्कि इसके बजाय, बेहतर केंद्र और सटीकता के लिए न्यूटन के साथ व्यापार तुल्यता है, उन तरीकों को कभी-कभी संभावित बहुपद डिग्री के लिए संभावित रूप से अधिक सटीकता प्रदान करते हैं।, अन्य बहुपद प्रक्षेपों की तुलना में। | ||
== सामान्य स्थिति == | == सामान्य स्थिति == | ||
एक्स के विशेष | एक्स के विशेष प्रकरण के लिए<sub>i</sub>= i, बहुपदों का एक करीबी से संबंधित समुच्चय है, जिसे न्यूटन बहुपद भी कहा जाता है, जो सामान्य तर्क के लिए केवल [[द्विपद गुणांक]] हैं। अर्थात्, किसी के पास न्यूटन बहुपद भी होते हैं <math>p_n(z)</math> द्वारा दिए गए | ||
:<math>p_n(z)={z \choose n}= \frac{z(z-1)\cdots(z-n+1)}{n!}</math> | :<math>p_n(z)={z \choose n}= \frac{z(z-1)\cdots(z-n+1)}{n!}</math> | ||
इस रूप में, न्यूटन बहुपद [[न्यूटन श्रृंखला]] उत्पन्न करते हैं। ये बदले में सामान्य [[अंतर बहुपद]]ों का एक विशेष | इस रूप में, न्यूटन बहुपद [[न्यूटन श्रृंखला]] उत्पन्न करते हैं। ये बदले में सामान्य [[अंतर बहुपद]]ों का एक विशेष स्थिति है जो सामान्यीकृत अंतर समीकरणों के माध्यम से [[विश्लेषणात्मक कार्य]]ों के प्रतिनिधित्व की अनुमति देता है। | ||
== मुख्य विचार == | == मुख्य विचार == | ||
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== अनुप्रयोग == | == अनुप्रयोग == | ||
जैसा कि विभाजित अंतरों की परिभाषा से देखा जा सकता है कि पुराने गुणांकों की पुनर्गणना किए बिना एक नया प्रक्षेप बहुपद बनाने के लिए नए डेटा बिंदुओं को डेटा समुच्चय में जोड़ा जा सकता है। और जब कोई डेटा बिंदु बदलता है तो हमें | जैसा कि विभाजित अंतरों की परिभाषा से देखा जा सकता है कि पुराने गुणांकों की पुनर्गणना किए बिना एक नया प्रक्षेप बहुपद बनाने के लिए नए डेटा बिंदुओं को डेटा समुच्चय में जोड़ा जा सकता है। और जब कोई डेटा बिंदु बदलता है तो हमें सामान्यतः सभी गुणांकों की पुनर्गणना करने की आवश्यकता नहीं होती है। इंटरपोलेटिंग बहुपद उत्पन्न करने के लिए न्यूटन का सूत्र टेलर के बहुपद के समान रूप को अपनाता है लेकिन डेरिवेटिव के अतिरिक्त परिमित अंतर पर आधारित होता है। अर्थात, गुणांक b_i की गणना परिमित अंतर का उपयोग करके की जाती है। इस फॉर्म का एक फायदा यह है कि न्यूटन के इंटरपोलिंग बहुपद की डिग्री को मौजूदा शर्तों को छोड़े बिना नए बिंदुओं के अनुरूप अधिक शब्दों को जोड़कर (या हटाकर) स्वचालित रूप से बढ़ाया (या घटाया) जा सकता है।इसके अलावा, यदि x<sub>''i''</sub> समान दूरी पर वितरित किए जाते हैं विभाजित अंतरों की गणना काफी आसान हो जाती है। इसलिए, व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए सामान्यतः लैग्रेंज बहुपद पर विभाजित-अंतर सूत्र पसंद किए जाते हैं। | ||
=== उदाहरण === | === उदाहरण === | ||
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एक और उदाहरण: | एक और उदाहरण: | ||
क्रम <math>f_0</math> ऐसा है कि <math>f_0(1) = 6, f_0(2) = 9, f_0(3) = 2</math> और <math>f_0(4) = 5</math>, | क्रम <math>f_0</math> ऐसा है कि <math>f_0(1) = 6, f_0(2) = 9, f_0(3) = 2</math> और <math>f_0(4) = 5</math>, अर्थात हैं <math>6, 9, 2, 5</math> से <math>x_0 = 1</math> को <math>x_3 = 4</math>. | ||
आप आदेश की ढलान प्राप्त करते हैं <math>1</math> इस अनुसार: | आप आदेश की ढलान प्राप्त करते हैं <math>1</math> इस अनुसार: | ||
Revision as of 15:46, 16 March 2023
संख्यात्मक विश्लेषण के गणितीय क्षेत्र में, एक न्यूटन बहुपद, जिसका नाम इसके आविष्कारक आइजैक न्यूटन के नाम पर रखा गया है,[1] डेटा बिंदुओं के दिए गए समुच्चय के लिए एक बहुपद प्रक्षेप बहुपद है। न्यूटन बहुपद को कभी-कभी न्यूटन का विभाजित अंतर अंतर्वेशन बहुपद कहा जाता है क्योंकि बहुपद के गुणांकों की गणना न्यूटन की विभाजित अंतर विधि का उपयोग करके की जाती है।
परिभाषा
k+1 डेटा बिंदुओं का एक समुच्चय दिया गया है
जहाँ कोई भी दो xj समान नहीं हैं, न्यूटन प्रक्षेप बहुपद न्यूटन आधारित बहुपदों का एक रैखिक संयोजन है
न्यूटन आधार बहुपद के रूप में परिभाषित किया गया
j > 0 और के लिए .
गुणांक के रूप में परिभाषित किया गया है
कहाँ
विभाजित मतभेदों के लिए अंकन है।
इस प्रकार न्यूटन बहुपद को इस प्रकार लिखा जा सकता है
न्यूटन आगे विभाजित अंतर सूत्र
न्यूटन बहुपद को सरलीकृत रूप में व्यक्त किया जा सकता है जब
समान दूरी के साथ क्रमिक रूप से व्यवस्थित हैं।
अंकन का परिचय
प्रत्येक के लिए
और , के अंतर रूप में लिखा जा सकता है . तो न्यूटन बहुपद बन जाता है