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I. Interpolation
Cours de Claudia NEGULESCU
Le probl`eme de l"approximation d"une fonctionfintervient dans plusieurs situations, comme par exemple :1) la fonctionf(x) est connue, mais difficile `a manipuler. L"approximation a pour but de
remplacerfpar une fonction plus simple, Π(f), qui est plus accessible pour l"int´egration, la diff´erentiation, etc.2) la fonctionf(x) n"est pas connue, on ne connaˆıt que les valeurs dans certains pointsxi.
Les quantit´es donn´eesf(xi) =yipeuvent ˆetre par example des mesures experimentales. Le but de l"approximation est alors de trouver une repr´esentation synth´etique (analytique) des donn´ees experimantales. Etant donn´en+ 1 couples (xi,yi),i= 0,···,n, le but de l"interpolation est de trouver une fonction Π(x), qui appartient `a une certaine classe et qui prend dans lesnoeuds d"interpolationxiles valeursyi, c.`a.d. Π(xi) =yi,?i. On dit que Π(x) interpole {yi}ni=0aux noeuds{xi}ni=0. On parle d"interpolation polynomialequand Π(x) est unpolynˆome, d"interpolation trigonom´etriquequand Π(x) est un polynˆome trigonom´etrique
et d"interpolation polynomiale par morceauxquand Π(x) est polynomiale par morceaux. Contrairement `a l"interpolation, l"approximation d"unefonction ne demande pas que la courbe recherch´ee passe par les points (xi,yi), mais plutot qu"un crit`ere d"approximation soit satisfait, comme par exemple le crit`ere de minimax, lecrit`ere des moindres carr´es, etc. Dans ce chapitre on pr´esentera plusieurs types d"interpolation polynomiale. Le chapitre III sera consacr´e `a l"approximation des fonctions. y x (xi, yi)Π(x) xy (xi, yi) Figure 1: Interpolation polynomiale et approximation d"unnuage de points. valeurs correspondantes. Le probl`eme est de trouver un polynˆome de degr´e inf´erieur ou´egale `am, Πm? Pm, appel´e polynˆome d"interpolation, v´erifiant Πm(xi) =yi,?i. Pos´e
sous cette forme, ce probl`eme peut avoir un nombre infini de solutions, une seule solution ou aucune. Toutefois, il y a une et une seule solution, si on cherche cette solution dans l"espacePn(m=n). En effet, en d´efinissant les polynˆomes caract´eristiques de Lagrange l i? Pn, associ´es aux noeuds{xi}ni=0, (1)li(x) := Πnj=0,j?=ix-xj xi-xj, i= 0,···n, on remarque qu"ils forment une base dePn. Commeli(xj) =δij, on peut d´eduire que le polynˆome d"interpolation recherch´e se laisse ´ecriresous la forme suivante (formule d"interpolation de Lagrange) et est unique : (2) Π n(x) :=n? i=0y ili(x). Th´eor`eme 1Etant donn´en+ 1points distinctsx0,···,xnainsi quen+ 1valeurs as- soci´eesy0,···,yn, il exitse un unique polynˆomeΠn? Pn, tel queΠn(xi) =yipour i= 0,···,n. Soitωn+1le polynˆome nodal de degr´en+ 1 associ´e aux noeudsxiet d´efini par n+1(x) := Πni=0(x-xi). Le prochain th´eor`eme donne l"erreur d"interpolation faite quand on remplace une fonction fpar son polynˆome d"interpolation Πnfassoci´e aux noeudsxi. f?Cn+1([a,b]). L"erreur d"interpolation au pointx?[a,b]est donn´ee par E n(x) :=f(x)-Πnf(x) =f(n+1)(ξ) (n+ 1)!ωn+1(x), avecξ?[a,b].Preuve....
Il est clair, qu"on ne peut rien dire sur l"erreur d"interpolationEnsi on ne connaˆıt aucun renseignement sur la fonctionf, sauf ses valeurs dans les noeudsxi. Etudions maintenant plus en d´etail la convergence uniforme du polynˆome de Lagrange.2 Stabilit´e et convergence du polynˆome de LagrangeNotons la norme maximum d"une fonctionf?C([a,b]) par||f||∞:= maxx?[a,b]|f(x)|. Le
polynˆome d"interpolation de Lagrange defassoci´e aux noeuds{xi}ni=0est donn´e par p n(x) =n? i=0f(xi)li(x). Si on remplace les valeursf(xi) par des valeurs approch´ees˜fi(par exemple due aux erreurs dans les mesures exp´erimentales ou aux erreurs d"arrondi) on aura une erreur sur le polynˆome d"interpolation ||pn-˜pn||∞=||n? avec n:=||λn(x)||∞, λn(x) :=n? i=0|li(x)|.La constante Λ
n, qui d´epend que den, de [a,b] et des pointsxiest appel´e constante de Lebesgue et joue le rˆole d"une constante de stabilit´e pourl"interpolation. On peut montrer en plus le th´eor`eme suivant de majoration de l"erreur d"interpolation Th´eor`eme 3Soitf?C([a,b])etpn? Pnson polynˆome d"interpolation associ´e aux noeudsx0,···,xn. Alors on aOn remarque que Λ
ndepend que des noeudsxitandis queE?ndepend que def. Analysons ces deux termes.Notons
Λnl"infimum des constantes de Lebesgue pour tous les choix possible de noeuds {xi}ni=0`anfix´e. On peut montrer que (3) Λn≂2πlog(n),c.`a.d. limn→∞Λn=∞. Il est tr`es compliqu´e de trouver les noeuds qui m`enent vers la constante de Lebesgue minimale Λn. Par contre, les points d"interpolation de Chebyshev x i:=a+b2+b-a2cos?2i+ 12n+ 2π?
, i= 0,···,n, qui sont les z´eros du polynˆome de Chebyshev de degr´en+ 1, sont quasi optimaux. En ce qui concerne le deuxi`eme terme, le th´eor`eme de Weierstrass montre que pour toute fonctionf?C([a,b]) on a limn→∞E?n(f) = 0. Il est important de remarquer maintenant que pour une fonctionf?C([a,b]) donn´ee, le choix des noeuds d"interpolation est crucial!!! Par contre on peut montrer, due `a la propri´et´e (3), que pour n"importe quel choix de noeudsx(n)0,···,x(n)npour chaque valeure
den, on trouvera toujours une fonctionf?C([a,b]), telle que le polynˆome d"interpolation pnne converge pas uniform´ement versf, pourn→ ∞. La propri´et´e (3) montre aussi que
l"interpolation de Lagrange peut devenir tr`es insatble pour des grandn. La figure suivante montre le ph´enom`ene de Runge. Il s"agit de l"interpolation de Lagrange de la fonction f(x) :=1 soit avec noeuds equir´epartis soit avec les noeuds de Chebyshev. Il est particuli`erement evident que dans ce cas (fonction r´eguil`ere!) le polynˆome d"interpolation avec noeuds equidistants ne converge pas uniform´ement versf, par contre le choix des points deChebyshev m`ene `a la convergence uniforme.
-5-4-3-2-1012345-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 X f(X) f(x)Lagrange
Chebyshev
Figure 2: Phenom`ene de Runge. Interpolation de Lagrange avec des noeuds equidistants (trait discontinu) ainsi que les noueds de Chebyshev (traitpointill´e).3 Forme de Newton du polynˆome d"interpolation
La forme de Lagrange (2) du polynˆome d"interpolation n"estpas la plus commode d"un point de vue pratique. Dans cette partie on introduira une autre expression du mˆeme polynˆome d"interpolation. Soient (xi,yi)ni=0,n+ 1 couples, o`u on noterayi=f(xi). Le but est de repr´esenter le polynˆome d"interpolation Π n? Pncomme la somme de Πn-1? Pn-1(associ´e aux noeuds x i, pouri= 0,···,n-1) et d"un polynˆomeqn? Pn. Donc n(x) = Πn-1(x) +qn(x), ce qui impliqueqn(xi) = Πn(xi)-Πn-1(xi) = 0 pouri= 0,···,n-1 et doncqn? Pna la forme q n(x) =an(x-x0)···(x-xn-1).Le coefficientan, appel´en-i`eme diff´erence divis´ee de Newton, et not´e souventf[x0,···,xn],
a la forme suivante a n=f(xn)-Πn-1(xn)ωn(xn),
et se laisse calculer par r´ecurrence comme suit (4)f[x0,···,xn] :=f[x1,···,xn]-f[x0,···,xn-1] xn-x0. Il faut remarquer queω0≡1 etyi=f(xi) =f[xi]. Le polynˆome d"interpolation deNewton est
(5) Π nf(x) =n? i=0ω i(x)f[x0,···,xi].D"apr`es le th´eor`eme 1 d"existence et unicit´e du polynˆome d"interpolation, le polynˆome
d"interpolation de Newton (5) n"est rien d"autre qu"une autre forme du polynˆome de Lagrange. L"avantage de la formule de Newton est que les diff´erences divis´ees sont in- variantes par rapport `a la permutation des noeuds. Par consequent, pour rajouter un nouveau noeudxn+1, on n"a qu"`a rajouter au polynˆome Πnfle termean+1ωn+1, ce quisignifie une considerable r´eduction du coˆut num´erique, par rapport `a l"impl´ementation de
la formule de Lagrange. L"algorithme suivant, obtenu `a partir de l"expression (4), permetde calculer d"une mani`ere r´ecursive, simple et pas du toutcoˆuteuse, les diff´erences divis´ees
de Newton. L"expression de l"erreur d"interpolation avec la formule de Newton est la suivante E n(x) =f(x)-Πnf(x) =ωn+1(x)f[x0,···,xn,x].4 Interpolation d"Hermite-Birkoff
On peut g´en´eraliser l"interpolation de Lagrange d"une fonctionfpour chercher un polynˆome (courbe) qui passe pas seulement par les points (xi,f(xi)), mais dont les d´eriv´ees coinci- dent `a certains points nodaux avec les d´eriv´ees de la fonctionf. On se donne donc (xi,f(k)(xi)), pouri= 0,···,netk= 0,···,mi. On notera souvent la k-i`eme d´eriv´ee def`a l"endroitxiparf(k)(xi) =y(k) i. SoitN:=?ni=0(1 +mi). Alors, on peut montrer qu"il existe un polynˆome uniqueHN-1? PN-1, le polynˆome d"interpolation de Hermite, tel que H (k)(xi) =y(k) i, i= 0,···,n k= 0,···,mi.Ce polynˆome s"´ecrit
HN-1(x) =n?
i=0m i? k=0y(k) iLik(x), avec les polynˆomes caract´eristiques d"HermiteLik? PN-1, d´efinis par d p dxpLik(xj) =?1,sii=jetk=p0,sinon.
L"erreur d"interpolation pour le polynˆome d"Hermite est donn´ee par f(x)-HN-1(x) =f(N)(ξ)N!ΩN(x),
avecξ?[a,b] et le polynˆome nodal ΩN? PNN(x) := (x-x0)m0+1+···+ (x-xn)mn+1.
5 Interpolation de Lagrange par morceaux
On a vu par le ph´enom`ene de Runge, qu"on ne peut pas garantirla convergence uniforme du polynˆome d"interpolation de Lagrange Π n(f) vers la fonctionflorsquentend vers ∞. Ce qu"on peut faire par contre, pour augmenter la pr´ecision, est d"introduire une sub-division de l"intervalle [a,b] enmsous-intervallesTj:= [zj,zj+1],j= 0,···,m-1, tel que [a,b] =?m-1 j=0Tj. Sur chaque sous-intervalleTjon utilise l"interpolation de Lagrange avecn+ 1 noeudsx(j) i,i= 0,···,n. Le polynˆome d"interpolation par morceaux, not´e (m)n(f), appartiendra alors `a l"espace X (m)n:=?g?C([a,b])/ g|Tj? Pn(Tj),j= 0,···,m-1?, et coincidera sur chaqueTjavec le polynˆome interpolant def|Tj, associ´e aux noeuds {x(j)i}ni=0. L"int´erˆet de cette approche est qu"on peut se limiter `a des polynˆomes d"interpolation
de bas degr´e, pour eviter les probl`emes li´es `a la stabilit´e et convergence de l"interpolation
de Lagrange. En effet, mˆeme pournpetit, on obtient une erreur suffissament petite, d`es quemest grand, comme le montre le th´eor`eme suivant Th´eor`eme 4Soitf?Cn+1([a,b]). Alors il existe un consantec >0telle que6 Splines
La m´ethode d"interpolation par splines consiste en une interpolation par morceaux, de- mandant `a la courbe interpolante plus de r´egularit´e globale. L"interpolation de Lagrange par morceaux a l"inconvenient, que le polynˆome d"interpolation Π(m)n(f) est continu, mais pas d´erivable. noeuds distincts. La fonctionsk?Ck-1([a,b])v´erifiant s k|[xi,xi+1]? Pk, i= 0,···,n-1, s"appelle une spline de degr´ek, correspondante aux noeuds{xi}ni=0. Une spline est donc une courbe r´eguli`ere, polynomiale parmorceaux et qui peut avoir desdiscontinuit´es `a lak-i`eme d´eriv´ee. Les conditions demand´ees `a la d´efinition pr´ec´edente
ne permettent pas de d´eterminer une spline de mani`ere unique. En effet, la restriction s ki(x) :=sk|[xi,xi+1]? Pkse laisse ´ecrire sous forme polynomiale (6)ski(x) =k? j=0α ij(x-xi)j, i= 0,···,n-1, ce qui requiert la connaissance de (k+1)ncoefficientsαij. Due a la r´egularit´e globale de la spline, on a (7)s(p) k,i-1(xi) =s(p) k,i(xi), i= 1,···,n-1, p= 0,···,k-1, ce qui montre qu"il reste (k+1)n-k(n-1) =k+ndegr´es de libert´e pour caract´eriser la spline. Si la spline doit interpoler une fonctionfaux noeuds{xi}ni=0, c.`a.d.sk(xi) =f(xi) ?i, il reste tout de mˆemek-1 degr´es de libert´e. Pour fixer la spline de mani`ere unique, on pourra poser les conditions suivantes :1)splines p´eriodiques(ont un sens sifest p´eriodique!), si
s (p) k(a) =s(p) k(b), p= 1,···,k-1.1)splines naturelles, si pourk= 2l-1,l≥2
s (l+p) k(a) =s(l+p) k(b) = 0, p= 0,···,l-2. Une mani`ere de construire une spline a ´et´e donn´ee par lesformules (6),(7). Une autre mani`ere consiste `a d´ecomposer la spline `a l"aide d"une base de splines. En effet, en notant l"espace des splinesskpar S k:={sk?Ck-1([a,b])/ sk|[xi,xi+1]? Pk, i= 0,···,n-1}, on remarque quedimSk=n+k. L"approche consiste maintenant `a construire une base de splines{φl}k+n l=1? Sk.II. Int´egration num´erique
Si la fonctionf(x) est continue sur [a,b] et si on connaˆıt sa primitiveF(x), on peut facilement calculer l"int´egrale `a l"aide de la formule deNewton-LeibnizI(f) :=?
b a f(x)dx=F(b)-F(a). Par contre, tr`es souvent on ne connaˆıt pas la primitiveF(x) ou elle est trop compliqu´ee.Pour cette raison on fait appel `a des m´ethodes approch´eesde calcul d"int´egrales, appel´ees
formules de quadratureoud"int´egration num´erique. Le proc´ed´e usuel consiste `a remplacer
la fonction donn´ee sur [a,b] par une fonction d"interpolation ou d"approximationfn, qui sera plus facile `a int´egrer. On approche alorsI(f) par I n(f) :=I(fn) =? b a f n(x)dx.L"erreur de quadraturesera ainsi donn´ee par
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