поиску локально экстремальных элементов последовательности. На основе схемы программируется локализация одновременно всех экстремумов входной последовательности при произвольно
заданных радиусах окрестности локализации.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Вирт, Н. Алгоритмы и структуры данных. - М.: Мир, 1989. - 360 с.
2. Заика, И.В. Разработка и исследование схем оптимизации на основе алгоритмов сортировки с приложением к идентификации экстремумов решений дифференциальных уравнений: автореф. дис.... канд. техн. наук / И.В. Заика - Таганрог: ТРТУ, 2007. - 19 с.
3. Маркушевич, А.И., Маркушевич, Л.А. Введение в теорию аналитических функций. - М.: Просвещение, 1997. - 320 с.
4. Ромм, Я.Е. Локализация и устойчивое вычисление нулей многочлена на основе сортировки. I // Кибернетика и системный анализ. - 2007. - № 1. - С. 165 - 183.
5. Ромм, Я.Е. Параллельная сортировка слиянием по матрицам сравнений. I // Кибернетика и системный анализ. - 1994. - № 5. - С. 3 - 23.
6. Ромм, Я.Е. Параллельная сортировка слиянием по матрицам сравнений. II // Кибернетика и системный анализ. - 1995. - № 4. - С. 13 - 37.
7. Ромм, Я.Е., Заика, И.В., Лабинцева, А.А. Безусловная оптимизация на основе сортировки с приложением к компьютерному анализу устойчивости систем управления // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». - 2008. - № 6. - С. 11 - 17.
8. Ромм, Я.Е., Заика, И.В., Лабинцева, А.А. Безусловная численная оптимизация при вариации параметров. I / ТГПИ. - Таганрог, 2008. - 31 с. Деп. в ВИНИТИ 04.03.2008, № 193-В2008.
9. Ромм, Я.Е., Заика, И.В., Лабинцева, А.А. Безусловная численная оптимизация при вариации параметров. II / ТГПИ. - Таганрог, 2008. - 44 с. Деп. в ВИНИТИ 04.03.2008 № 194-В2008.
УДК 681. 3.06
С.С. Выпряжкина
ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТИ ВЫЧИСЛЕНИЯ ПРОИЗВОДНЫХ НА ОСНОВЕ ВАРЬИРУЕМОЙ КУСОЧНО-ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИИ
Аннотация. Произведена оценка погрешности вычисления кусочно-полиномиальной аппроксимации функций и производных на основе интерполяционного полинома Ньютона для произвольно заданной границы погрешности. Показана сходимость кусочно-полиномиально интерполированных производных к производным кусочно-полиномиально интерполируемой функции. Дана оценка скорости сходимости.
Ключевые слова: кусочно-полиномиальная аппроксимация функций, кусочная интерполяция, кусочно-интерполяционное приближение производных
S.S. Vypryazhkina
THE ESTIMATION OF ERROR OF CALCULATION OF DERIVATIVES ON BASIS
THE VARIED PIECEWISE-POLYNOMINALAPPROXIMATION OF FUNCTION
Absrtact. The estimation of error of calculation of piecewise-polynominal approximation of functions and derivatives is made on the basis of the Newton's interpolation polynomial for the arbitrarily set border of error. Convergence of thepiecewise-polynominal interpolated derivatives is shown to the derivatives of thepiecewise-polynominalinterpolated function. The estimation of speed of convergence is given.
Key words, piecewise-polynominalapproximation of functions, piece interpolation, piece-interpolation approaching of derivatives
Аппроксимация действительной функции y = f (x) от одной действительной переменной на произвольном отрезке [ а, Р ] выполняется следующим образом [1 - 3]. Выбирается система подынтервалов равной длины, объединение которых покрывает [ а, Р ]:
р-1
[а, Р] = и [х 1 , хм], (1)
i=0
> к
для определенности полагается Р = 2 , к е {0, 1, ...}. Пусть априори задана граница Б абсолютной погрешности аппроксимации данной функции. При каждом I из (1) на I -м подынтервале строится интерполяционный полином Ньютона (t) с равноотстоящими узлами, где
X X у х , +1 X
t =--, h = — - расстояние между узлами. Степень полинома п выбирается одина-
h П
ковой для всех подынтервалов и минимальной при условии:
/(х)-^ (0|<е, х е [ х,, хг+1], / = 0, Р-1. (2)
Интерполяционный полином Ньютона преобразуется к виду:
(0 = а, о + а, 11 + а, 212 + ... + агп1п, 1 = 0, р-1, (3)
х-х,
где х е [ х1, х1+1], t = .
h
Искомую оценку выполним в предположении, что у = / (х) определена, непрерывна и дважды непрерывно дифференцируема на[«- 2К0, ¡3 + 2К0] , на концах подразумеваются соответственные односторонние производные. В предположении разбиения (1) и аппроксимации (2) на [ а, Р ] для у = / (х) , в предположении 2 < п < N, при произвольно фиксированном I разложим разность f' (х) — П (х) по формуле Тейлора с двумя членами в окрестности радиуса Нк произвольно выбранного узла интерполяции на [ х ,, х|+1 ] :
(f (х)-(х)'= /'(х,)-^п, (х,) + (/"(х, + вкк)-(хи + вкк))Нк, 0 < в < 1 Отсюда для Ух е [х{, х|+1 ] выполнено:
| /(х) - (х) | < | f'(хи) -V ,п (хи) I + I f"(хи + Щ) - х + еКк)) IК, (4) , Р-а
где К = ~¥П
В данных предположениях
/"(х, +0Лк )|< [ ш« к ]^"(х)| VI = 0,1,...,2к-1.
[а-2 К,р+2 К0]
Иными словами,
1 /Ч+ еКк) 1 < ^ ~00 = const = 0,1,...,2к -1.
где ~00 = г тах 1| /"(х)|.
[а-2й,р+2й0]
Покажем, что
I П (х,1 + екк) I < ~11, ~11 = сош! V £ = 0,п л VI = 0,2к -1 лУ к = 0,1,...
Имеем:
¥",П (х) = ^/п (*),
Кк2
или,
т' п (х)=■(' о -1));+■/М о (' - 1Х' - 2));+...+(' о - 1)-о - ^+1»:
+... + /01 -1)('-п +1))".
Покажем вначале ограниченность слагаемого, содержащего ———2— .По лемме П1.1,
/, о) (h)
( ^1 / Л" П'-1 -1
представленной в [4], полином I П и — £) ограничен значением ](] — 1) х ]!-. По опре-
110 А (п -1)
делению, & /(х0 ) = &~1/(хг0 + \ ) — &~1/(х0 ), далее,
&-1/(хго + К ) = Х-2/(х, 0 + 2\ ) — &-2/(Х0 + К ),
& / (Х,о) = &-2/(хг, + К )-Х-2/(х, о),
Отсюда
&1Ы- 1 ( М-1 Г (V _ Л^-1
f, v =h (хго + К)- Aj-1f(xо)) =
(hk) (hk)
((a-2/(x, о + 2hk)-Aj-2/(x о + hk ))-(a1-2/ (x,0 + hk)-А-2/ (хго)))
(hk)
'k
Аналогично,
I
A-2/(xi0 + 2hk)- A-2/(xio + hk) = hk§(-1) C/хо + (j-£-1К + hk +^+A),
£=о
j-2 £
Aj/, + hk)-A/o ) = hk §(-1) CjVta + (j - £ - 1)hk + ^+A),
£=о
гдео <e1£+1 < 1 л о <e2£+1 < 1 V£ = о, j - 2.
Почленное вычитание обеих частей двух последних равенств влечет: А/(х о) = (hk )2
j-2 1 hk § (-1)£ cj-2 (/' (х о+(j - £ - 1)hk + hk +eM+A)-/'(хо+(j - £ - 1)hk+eu+A )W
£=о (hk)
По формуле Лагранжа, применительно к приращениям производных с величиной приращения аргумента hk + (е2£+1 - e!£+1)hk =(1 + (02£+1 - ©1£+1 ) )hk, получится:
(/' (хго+(j - £ - 1)hk + hk + e2£+А) - f(xtо + (j - £ - 1)hk+e,£+A))=
= f" (Хо + (/ - l - 1)hk + e3£+1 (1 + (e2£+1 - e1£+1 ))hk + e1£+1hk ) X ((1 + (e2£+1 - e1£+1 ))hk X
где о < #3£+х < 1. Отсюда
1 f' (ХЮ +(j - £ - 1)hk + hk + e 2£+1hk )-f'(x, о +(/' - £ - 1)hk +e1£+1hk ) < C11hk, C11 = const,
Aj/ (Х )
где с,, = max | /"(x) | x2. Из последнего выражения для—■:—в [4]выводится
11 [a-2h,p+2h\ (hk )2
неравенство:
А/(x, о)
(hk )2
j-2 1 < К §Cj-2c11hk .
£=о Vlk
С учетом суммы биномиальных коэффициентов оценка примет вид:
А/ (x, о)
(hk )2
< 21-2 c
11
Аналогично предыдущему, по индукции можно показать ограниченность конечных разностей, а значит и ограниченность всех коэффициентов полинома (х), а соответственно и всех его производных.
Подстановка найденных оценок в выражение второй производной интерполяционного полинома влечет:
п г>1-1 _ 1
\Ч"п (х)<е2;-2сп х ^ - 1)х 71_П -1
или
Отсюда
jA "" ^ " J j! (и -1)
" и-7'-1 _ 1
|ч"„ МИеЛ/ -1)27-2 х ) cn. /=2 (и -1)
|Ч"г„ (x 2/-1(и/-1 -1)~00,
U1 / 2 и -1
/=2
где С00 - постоянная. Поэтому
Ч"г„ (x )|< и~00 Е ((2и)7-1 - 27-1).
У=2
Окончательно, с добавлением единичных слагаемых под знаком суммы,
г(2п)" -1 ■ л
Ч",и(x)|<n~00 ^-(2" -1)
V 2и -1
Отсюда следует, что
f{2N)N -1 ^
С11 Nc00
- 3
V 3 J
Из данных оценокполучается, что
| f" (x,, + е К) - Чи - x + 0 К) | < | f" (x,, + 0 к) | +1Ч" m x + Qhk) | < С00, с00 = const,
где С00= С00 + С11. Таким образом, имеет место неравенство: |f'(x)-Ч'ш(x)| < |f'(x,)-Ч'ш(x,) | + С00 hk.(5)
Первое слагаемое в правой части (5) можно оценить, используя формулу Тейлора для f (x) - Ч,и (x) в hk -окрестности узла интерполяции:
f (x )-Чш (x) = f (x, )-Чш (x, ) + (f\xu )-Ч'ш (x, ))hk +
+ (f" (x,, + 00,hk ) - Ч"ш (xu + 00 A ))(hk )2, 0 <00, < 1. По условиям интерполяции f (x,,) = Ч,и (x,,), поэтому
f (x)-4и(x) = (f (x,,)-Ч',„ (x,,))hk + (f "(x,, +0O,hk)-Ч",„ (x,, +0O,hk))(hk)2. Отсюда
I f(xa)-Ч',„ (x,,) |<lf (x)(x) I +(| f "(x,k +00,hk) 1 + 1Ч" "(xft +00,hk)|)hk.
hk
В результате последнее неравенство примет вид оценки: |f'(xj-4'!n (xj|< ~ + С00hk . (6)
Подстановка (6) в выражение разности производных влечет: |f' (x) -Ч'ш (x) |< ~ + 2С00hk . (7)
Таким образом, в предположении о двукратной дифференцируемости функции не удается доказать сходимость и оценить погрешность приближения производной на основе варьируемого кусочно-полиномиального метода.
Выход заключается в том, чтобы предположить более высокий порядок дифференцируемо-сти аппроксимируемой функции. Если функция y = f ( x ) непрерывна и непрерывно дифференцируема n +1 раз на отрезке [a — 2h0,Р + 2h0], то для нее сохраняются все проделанные рассуждения и оценки, но кроме того выполняются условия леммы 1.1 из [4]:
Лемма. Пусть для произвольного n = const функция y = f (x) определена, непрерывна
и непрерывно дифференцируема n + 1 раз на отрезке[ a, Р ], на концах которого подразумеваются соответственные односторонние производные. Тогда, каково бы ни было n > 1, последовательность полиномов Yin (t) равномерно сходится к функции f (x) на данном отрезке при k ^ да ,
где k = log2 P, P - число подынтервалов из (1). Скорость сходимости оценивается из соотношения
С ( n ) , 2k—1
|f ( x) — (t )|< hn+\ P = 2 k, [ a, p ] = U [ *г, xi+1],
2 i=0
где С (n) = const, h - шаг интерполирования полинома Y0n (t) на при k = 0.
В силу леммы для рассматриваемой функции на рассматриваемом отрезке имеет место неравенство:
где h0 =
If ( x)(0|< h0"+1, Vx e[a-2h0, p + 2h0 ],[ a, p ] = (J [ хг, xM]
2 i=0
p-a
0
n
Отсюда
.n+1
| f'( x., )-w\n ( x,) I < ^hn1 Ж)'+ ( f "X +00, К ) | + |^и(хл + 00, hk ) \)hk,
hk 2
h0
где h, =—т. Следовательно,
k 2k
hn h I f '(x, ) - (x, ) | < С11-П + (| f " (xA + 00, К ) | +1 y", ( x.k + 00, К ) |) -0
где C11 = max c(n).
2<n< N
На основании изложенногоприходим к неравенству:
h0 h0
f (x)-Пп(x) < С11-кПт + ^00^
h 0 - шаг интерполирования полинома ( x) на [ a, P ], или,
|f "(x) (x)|< C,}^^ + 2C00 Pn .
Таким образом, имеет место
Теорема . Пусть для произвольного п = const, 2 < п < N, функция y = f (x) определена, непрерывна и непрерывно дифференцируема п + 1 раз на отрезке [a - 2k, P + 2h ] ,на концах которого подразумеваются соответственные односторонние производные. Тогда, каково бы ни было п > 2, последовательность полиномов ^ ' in (x) равномерно сходится к производной функции f ' (x ) на отрезке [a, р]при k ^ да, где k = log2 P, P - число подынтервалов из (1). Скорость сходимости оценивается из соотношения
~ p-а ~
1 f '(x) - Win (x) 1 < C00^T~, C00 = const,
2 n
k
2"• -1
_ 2 k-1
Vx e[a, P]aV/ = 0,2k -1,[a, p] = \ [xt, xi+1].
i = 0
С учетом n > 2 из теоремы вытекает
Следствие В условиях теоремы выполняется неравенство
~ В-а ~ 1 f '(x) - W\n (x) 1 < C00 , C00 = С0Ш1,
при этом C00 не зависит от выбора степени полинома n .
Таким образом, если с помощью варьируемого кусочно-полиномиального метода в условиях двукратной дифференцируемости приближается функция, то автоматически приближается производная, причем с равномерной сходимостью при дополнительном требовании (n +1) -кратной дифференцируемости приближаемой функции. Скорость сходимости имеет порядок геометрической прогрессии по числу подынтервалов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Ромм, Я. Е. Бесконфликтные и устойчивые методы детерминированной параллельной обработки: авто-реф. дис. ... докт. техн. наук. / Я.Е. Ромм - Таганрог: ТРТУ. - 1998. - 42 с.
2. Ромм, Я. Е. Минимизация временной сложности вычисления функций с приложением к цифровой обработке сигналов: учеб.пособие / Я. Е. Ромм, С. А. Фирсова. - Таганрог: ТГПИ, 2008. - 124 с.
3. Ромм, Я.Е., Джанунц, Г.А. Кусочно-полиномиальные приближения функций и решений дифференциальных уравнений в применении к моделям периодических реакций./Я.Е. Ромм, Г.А. Джанунц. - Таган-рог:ТГПИ имени А.П. Чехова, 2013. - 240 с.
УДК 517.91: 518.1 ББК 81.11
Т.Г. Каплунов
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ФОРМИРОВАНИЯ ПРОГРАММ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ
Аннотация. В данной статье предложен механизм управления движением робота в конфигурации шагающего механизма на основе генетических алгоритмов.
Ключевые слова: генетические алгоритмы, робототехника, мехатронно-модульные роботы, управление движением.
T.G. Kaplunov
USING GENETIC ALGORITHMS TO AUTOMATICALLY GENERATE TRAFFIC
MANAGEMENT PROGRAMS
Absrtact This article provided a mechanism for managing the movement of the robot in the configuration of the walking mechanism based on genetic algorithms.
Key words: genetic algorithms, robotics, mechatronic-modular robots, motion control.
Эволюционные методы, как и нейросети, позволяют решать вспомогательные задачи теории управления, не привлекая такие базовые понятия, как интеграл, дифференциал, передаточная функция динамического звена и т.п.
Приведем основные сведения об эволюционных методах. В эволюционных методах вначале создается множество случайно сформированных объектов с заданной структурой (такое множество называется популяцией объектов) и функция, определяющая близость объекта к истинному решению, называемая целевой функцией. Далее все эволюционные методы работают по общей схеме: определяется пригодность объектов в популяции, с учетом близости к целевой функции и при внесении элемента случайности создаются объекты для популяции следующей итерации. Данный процесс повторяется либо до получения решения, либо до окончания времени, отведенного на решение. Популяция имеет «память» - в ней накапливаются лучшие результаты предыдущих итераций, и этим эволюционные методы отличаются от других методов случайного поиска. В создании нового объекта популяции обычно участвуют два существующих объекта, от каждого из которых новый объект отбирает часть свойств; этот процесс называется скрещиванием или кроссовером. При кроссовере, кроме того, исходные объекты подвергаются некоторому случайному изменению - мутации. Иногда используется стратегия элитизма, при которой несколько лучших особей переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кроссовере и отборе [2].