Articulo de referencia

Coeficiente de diferencia finita

En matemáticas, para aproximar una derivada con un orden arbitrario de precisión, es posible utilizar la diferencia finita . Una diferencia finita puede ser central , hacia dela...

En matemáticas, para aproximar una derivada con un orden arbitrario de precisión, es posible utilizar la diferencia finita . Una diferencia finita puede ser central , hacia delante o hacia atrás .

Diferencia finita central

Esta tabla contiene los coeficientes de las diferencias centrales , para varios órdenes de precisión y con espaciado de cuadrícula uniforme: [1]

Por ejemplo, la tercera derivada con una precisión de segundo orden es

F " ( incógnita 0 ) 1 2 F ( incógnita 2 ) + F ( incógnita 1 ) F ( incógnita + 1 ) + 1 2 F ( incógnita + 2 ) yo incógnita 3 + Oh ( yo incógnita 2 ) , {\displaystyle f'''(x_{0})\approx {\frac {-{\frac {1}{2}}f(x_{-2})+f(x_{-1})-f(x_{+1})+{\frac {1}{2}}f(x_{+2})}{h_{x}^{3}}}+O\left(h_{x}^{2}\right),}

donde representa un espaciado de cuadrícula uniforme entre cada intervalo de diferencia finita, y . yo incógnita Estilo de visualización h_{x}} incógnita norte = incógnita 0 + norte yo incógnita {\displaystyle x_{n}=x_{0}+nh_{x}}

Para la derivada -ésima con precisión , existen coeficientes centrales . Estos se dan mediante la solución del sistema de ecuaciones lineales metro {\estilo de visualización m} norte {\estilo de visualización n} 2 pag + 1 = 2 metro + 1 2 1 + norte {\displaystyle 2p+1=2\left\lfloor {\frac {m+1}{2}}\right\rfloor -1+n} a pag , a pag + 1 , . . . , a pag 1 , a pag {\displaystyle a_{-p},a_{-p+1},...,a_{p-1},a_{p}}

( 1 1 . . . 1 1 pag pag + 1 . . . pag 1 pag ( pag ) 2 ( pag + 1 ) 2 . . . ( pag 1 ) 2 pag 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ( pag ) 2 pag ( pag + 1 ) 2 pag . . . ( pag 1 ) 2 pag pag 2 pag ) ( a pag a pag + 1 a pag + 2 . . . . . . . . . a pag ) = ( 0 0 0 . . . metro ! . . . 0 ) , {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&1&...&1&1\\-p&-p+1&...&p-1&p\\(-p)^{2}&(-p+1)^{2}&...&(p-1)^{2}&p^{2}\\...&...&...&...\\...&...&...&...&...\\...&...&...&...&...\\(-p)^{2p}&(-p+1)^{2p }&...&(p-1)^{2p}&p^{2p}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}a_{-p}\\a_{-p+1}\\a_{-p+2}\\...\\...\\...\\a_{p}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0\\0\\0\\...\\m!\\...\\0\end{pmatrix}},}

donde el único valor distinto de cero en el lado derecho está en la fila -ésima. ( metro + 1 ) {\estilo de visualización (m+1)}

Hay disponible una implementación de código abierto para calcular coeficientes de diferencias finitas de derivadas arbitrarias y orden de precisión en una dimensión. [2]
Dado que la matriz del lado izquierdo es una matriz de Vandermonde transpuesta , un reordenamiento revela que los coeficientes se calculan básicamente ajustando y derivando un polinomio de orden -ésimo a una ventana de puntos. En consecuencia, los coeficientes también se pueden calcular como la derivada de orden -ésimo de un filtro Savitzky-Golay completamente determinado con grado polinomial y un tamaño de ventana de . Para esto, también hay disponibles implementaciones de código abierto. [3] Hay dos definiciones posibles que difieren en el orden de los coeficientes: un filtro para filtrar mediante convolución discreta o mediante un producto matriz-vector . Los coeficientes dados en la tabla anterior corresponden a la última definición. Yo yo {\displaystyle \mathbf {J} ^{T}} 2 pag {\estilo de visualización 2p} 2 pag + 1 {\estilo de visualización 2p+1} metro {\estilo de visualización m} 2 pag {\estilo de visualización 2p} 2 pag + 1 {\estilo de visualización 2p+1}

La teoría de polinomios de Lagrange proporciona fórmulas explícitas para los coeficientes de diferencias finitas. [4] Para las primeras seis derivadas tenemos lo siguiente:

¿Dónde están los números armónicos generalizados ? yo norte , metro Estilo de visualización H_{n,m}

Diferencia finita hacia adelante

Esta tabla contiene los coeficientes de las diferencias hacia adelante , para varios órdenes de precisión y con espaciado de cuadrícula uniforme: [1]

Por ejemplo, la primera derivada con una precisión de tercer orden y la segunda derivada con una precisión de segundo orden son

F " ( incógnita 0 ) 11 6 F ( incógnita 0 ) + 3 F ( incógnita + 1 ) 3 2 F ( incógnita + 2 ) + 1 3 F ( incógnita + 3 ) yo incógnita + Oh ( yo incógnita 3 ) , {\displaystyle \displaystyle f'(x_{0})\approx \displaystyle {\frac {-{\frac {11}{6}}f(x_{0})+3f(x_{+1})-{\frac {3}{2}}f(x_{+2})+{\frac {1}{3}}f(x_{+3})}{h_{x}}}+O\left(h_{x}^{3}\right),}
F " ( incógnita 0 ) 2 F ( incógnita 0 ) 5 F ( incógnita + 1 ) + 4 F ( incógnita + 2 ) F ( incógnita + 3 ) yo incógnita 2 + Oh ( yo incógnita 2 ) , {\displaystyle \displaystyle f''(x_{0})\approx \displaystyle {\frac {2f(x_{0})-5f(x_{+1})+4f(x_{+2})-f(x_{+3})}{h_{x}^{2}}}+O\left(h_{x}^{2}\right),}

mientras que las aproximaciones hacia atrás correspondientes se dan por

f ( x 0 ) 11 6 f ( x 0 ) 3 f ( x 1 ) + 3 2 f ( x 2 ) 1 3 f ( x 3 ) h x + O ( h x 3 ) , {\displaystyle \displaystyle f'(x_{0})\approx \displaystyle {\frac {{\frac {11}{6}}f(x_{0})-3f(x_{-1})+{\frac {3}{2}}f(x_{-2})-{\frac {1}{3}}f(x_{-3})}{h_{x}}}+O\left(h_{x}^{3}\right),}
f ( x 0 ) 2 f ( x 0 ) 5 f ( x 1 ) + 4 f ( x 2 ) f ( x 3 ) h x 2 + O ( h x 2 ) , {\displaystyle \displaystyle f''(x_{0})\approx \displaystyle {\frac {2f(x_{0})-5f(x_{-1})+4f(x_{-2})-f(x_{-3})}{h_{x}^{2}}}+O\left(h_{x}^{2}\right),}

Diferencia finita hacia atrás

Para obtener los coeficientes de las aproximaciones hacia atrás a partir de los de las aproximaciones hacia adelante, se asigna a todas las derivadas impares enumeradas en la tabla de la sección anterior el signo opuesto, mientras que para las derivadas pares los signos permanecen iguales. La siguiente tabla ilustra esto: [5]

Puntos de plantilla arbitrarios

Para puntos de plantilla arbitrarios y cualquier derivada de orden hasta uno menos que el número de puntos de plantilla, los coeficientes de diferencia finita se pueden obtener resolviendo las ecuaciones lineales [6] N {\displaystyle \displaystyle N} s {\displaystyle \displaystyle s} d < N {\displaystyle \displaystyle d<N}

( s 1 0 s N 0 s 1 N 1 s N N 1 ) ( a 1 a N ) = d ! ( δ 0 , d δ i , d δ N 1 , d ) , {\displaystyle {\begin{pmatrix}s_{1}^{0}&\cdots &s_{N}^{0}\\\vdots &\ddots &\vdots \\s_{1}^{N-1}&\cdots &s_{N}^{N-1}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}a_{1}\\\vdots \\a_{N}\end{pmatrix}}=d!{\begin{pmatrix}\delta _{0,d}\\\vdots \\\delta _{i,d}\\\vdots \\\delta _{N-1,d}\end{pmatrix}},}

donde es el delta de Kronecker , igual a uno si , y cero en caso contrario. δ i , j {\displaystyle \delta _{i,j}} i = j {\displaystyle i=j}

Ejemplo, para , orden de diferenciación : s = [ 3 , 2 , 1 , 0 , 1 ] {\displaystyle s=[-3,-2,-1,0,1]} d = 4 {\displaystyle d=4}

( a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 ) = ( 1 1 1 1 1 3 2 1 0 1 9 4 1 0 1 27 8 1 0 1 81 16 1 0 1 ) 1 ( 0 0 0 0 24 ) = ( 1 4 6 4 1 ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\\a_{4}\\a_{5}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&1&1&1&1\\-3&-2&-1&0&1\\9&4&1&0&1\\-27&-8&-1&0&1\\81&16&1&0&1\\\end{pmatrix}}^{-1}{\begin{pmatrix}0\\0\\0\\0\\24\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1\\-4\\6\\-4\\1\end{pmatrix}}.}

El orden de precisión de la aproximación toma la forma habitual (o mejor en el caso de diferencia finita central) [ cita necesaria ] . O ( h x ( N d ) ) {\displaystyle O\left(h_{x}^{(N-d)}\right)}

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Fornberg, Bengt (1988), "Generación de fórmulas de diferencias finitas en cuadrículas espaciadas arbitrariamente", Matemáticas de la computación , 51 (184): 699–706, doi : 10.1090/S0025-5718-1988-0935077-0 , ISSN  0025-5718.
  2. ^ "Un paquete de Python para derivadas numéricas de diferencias finitas en un número arbitrario de dimensiones". GitHub . 14 de octubre de 2021.
  3. ^ "scipy.signal.savgol_filter". Documentación en línea de Scipy . 2008–2024.
  4. ^ "Coeficientes de diferencias finitas". StackExchange . 5 de junio de 2023.
  5. ^ Taylor, Cameron (12 de diciembre de 2019). "Calculadora de coeficientes de diferencias finitas". MIT.
  6. ^ "Calculadora de coeficientes de diferencias finitas".
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