機械学習基礎理論独習

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補間多項式

ルジャンドル多項式

関数f(x)に近い多項式g(x)を考えます。
区間[a,b]のいくつかの点のf(x)の値から、多項式を補間して近似を行います。

区間[a,b]の中にN個の点

\begin{eqnarray}
a=x_1 < x_2 < \cdots < x_N=b\tag{1}
\end{eqnarray}

を取ります。
N個の点ではf(x)g(x)は一致します。

\begin{eqnarray}
f(x_n)=g(x_n)\hspace{20px}(n=1,\ldots,N)\tag{2}
\end{eqnarray}

補間多項式の構成には次のルジャンドル多項式が有用です。

\begin{eqnarray}
l_n(x)=\frac{\prod_{m\not=n}(x-x_m)}{\prod_{m\not=n}(x_n-x_m)}\hspace{20px}(n=1,\ldots,N)\tag{3}
\end{eqnarray}

補間多項式

ルジャンドル多項式を組み合わせて、(2)を満たす多項式が構成できます。

\begin{eqnarray}
g(x)=\sum_{n=1}^Nf(x_n)l_n(x)\tag{4}
\end{eqnarray}

y=\sin 2\pi x[0,1]N個の点を取り、g(x)がどれぐらい近似できるか試してみました。

まず、N=4の場合です。少ない点ながらも、まあまあ近似できていることが分かります。

f:id:olj611:20210429000643p:plain

次に、N=6の場合です。ほぼ一致しています。

f:id:olj611:20210429000724p:plain

偉人の名言

f:id:olj611:20210429000958p:plain:w300
意欲は成功への道筋。
継続はそこへ到達する乗り物。
ビル・ブラッドリー

参考文献

モンテカルロ統計計算

動画

なし

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