Trigonometrische Interpolation
Die
trigonometrische Interpolation ist ein Begriff aus dem mathematischen Teilgebiet der
Numerik. Man sucht dabei zu vorgegebenen
Punkten ein trigonometrisches
Polynom (eine Summe von
Sinus und
Cosinus gegebener Periodenlängen), welches durch alle diese
Punkte geht. Es handelt sich also um ein spezielles Interpolationsverfahren, das insbesondere für die
Interpolation periodischer Funktionen geeignet ist.
Sind die Abstände zwischen den vorgegebenen
Punkten gleich, so liegt ein wichtiger Spezialfall vor. Bei diesem kann die Lösung mittels der diskreten Fouriertransformation berechnet werden.
Formulierung des Interpolationsproblems
Ein trigonometrisches
Polynom vom Grad
n hat die Form
- p(x)=a0+j=1∑najcos(jx)+j=1∑nbjsin(jx)
Dieser Ausdruck besitzt
2n+1 Koeffizienten
a0,a1,…an,b1,…bn, sodass wir
2n+1 Interpolationsbedingungen voraussetzen:
- p(xk)=yk, k=1,…,2n+1
Das das trigonometrische
Polynom periodisch mit der
Periode 2π ist, können wir ohne Beschränkung der Allgemeinheit
- 0≤x0<x1<⋯<x2n<2π
voraussetzen. Allgemeiner ist es aber zu sagen, dass
- xi∈R/2π (hierbei ist x=y, falls x−y=k2π,k∈N)
(Anmerkung: Im Allgemeinen ist es nicht notwendig, dass diese
Punkte äquidistant sind). Das Interpolationsproblem liegt nun darin, Koeffizienten zu finden, sodass das trigonometrische
Polynome p die Interpolationsbedingungen erfüllt.
Lösung des Problems
Unter den oben aufgeführten Bedingungen existiert eine eindeutige Lösung des Problem. Diese Lösung kann in einer zur
Interpolationsformel von Lagrange ähnlichen Form angegeben werden:
- p(x)=k=1∑2n+1ykj=1,j=/k∏2n+1sin21(xk−xj)sin21(x−xj)
Es kann gezeigt werden, dass dies ein trigonometrisches
Polynom ist, indem man die
Formel für Vielfache der Winkel und andere Identitäten für
sin21(x−xj) anwendet.
Formulierung in der komplexen Ebene
Das Problem wird einfacher, wenn wir es in der
komplexen Ebene beschreiben. Wir können die Formel für ein trigonometrisches
Polynom umschreiben zu
- p(x)=j=−n∑ncjeijx,
wobei
i die
imaginäre Einheit ist. Setzen wir
z=eix, dann wird daraus
- p(z)=j=−n∑ncjzj
Dadurch wird das Problem der
trigonometrischen Interpolation auf eines der
Polynominterpolation auf dem Einheitskreis reduziert. Die Existenz und Eindeutigkeit der
trigonometrischen Interpolation folgen unmittelbar aus den entsprechenden Ergebnissen für die
Polynominterpolation.
Äquidistante Stützstellen und die diskrete Fouriertransformation
Der spezielle Fall, wenn die
Punkte xk äquidistant verteilt sind ist besonders wichtig. In diesem Fall gilt
- xk=2n+12kπ
Die Transformation, die die Stützstellen
yk auf die Koeffizienten
aj und
bj abbildet wird diskrete Fouriertransformation (DFT) der Ordnung
2n+1 genannt.
(Auf Grund der Art, wie das Problem weiter oben formuliert wurde, haben wir uns selbst auf eine gerade Anzahl von Stützpunkten
beschränkt. Dies ist jedoch nicht notwendig; bei einer ungeraden Anzahl von Stützstellen nimmt man einen zusätzlichen Cosinus-Term auf, der mit der Nyquist-Frequenz korrespondiert.)
Der Fall einer rein cosinus-basierten
Interpolation für äquidistant verteilte Stützstellen, der auf ein trigonometrisches
Polynom führt, wenn die Stützstellen ungerade
symmetrisch sind, wurde 1754 von Alexis Clairaut behandelt. In diesem Fall ist die Lösung äquivalent zu einer diskreten Cosinustransformation. Die rein sinus-basierten
Interpolation für äquidistant verteilte Stützstellen, die einer diskreten Sinustransformation. Das vollständige Cosinus- und Sinus-Interpolationspolynom, das zur DFT führte, wurde von Carl Friedrich Gauß um 1805 in einer unveröffentlichten Arbeit gelöst, in der er auch einen
Algorithmus zur schnellen Fouriertransformation hergeleitet hat um die
Polynome zu berrechnen. Clairaut, Lagrange und Gauß beschäftigten sich alle mit dem Problem die Bahn von Planeten, Asteroiden, usw. aus einer
endlichen Menge von Beobachtungspunkten herzuleiten. Da die Bahnen selbst
periodisch sind, war ein trigonometrisches
Polynom die natürliche Wahl.
Literatur
- M. T. Heideman, D. H. Johnson, and C. S. Burrus: Gauss and the history of the fast Fourier transform. In: IEEE ASSP Magazine 1 (4), 14/21/1984
Alle Pädagogen sind sich darin einig: man muß vor allem tüchtig Mathematik treiben, weil ihre Kenntnis fürs Leben größten direkten Nutzen gewährt.
Felix Klein
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