ロジスティック関数による多項式補間法のPython実装

参考文献

数値計算の基礎と応用[新訂版]
数値解析学への入門
杉浦　洋(南山大学教授)　著
発行日 2009/12/10

準備

オンラインコンパイラを使用します。

ソースコード

sample.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  # グラフ描画のために追加

def p(x, n, xi, b):
    y = b[n]
    for l in range(n-1, -1, -1):
        y = (x - xi[l]) * y + b[l]
    return y

def f(x):
    return np.exp(x)

def NewtonCoef(xi, m, b):
    for n in range(m+1):
        b[n] = f(xi[n])
        for l in range(n):
            b[n] = (b[n] - b[l]) / (xi[n] - xi[l])
    return 0

def main():
    m = 7
    Pi = np.pi
    dt = Pi / (m + 1)
    xi=[0.5/(1+np.exp(-((i+0.5)*dt))) for i in range(m+1)]
    b = [0] * (m+1)
    NewtonCoef(xi, m, b)
    print("degree={}".format(m))
    npoints = 10  # グラフ描画のために点数を増やす
    dx = 1.0 / npoints
    x_vals = []
    y_vals = []
    y_actual = []
    for i in range(npoints+1):
        x = -0.5 + i * dx
        y = p(x, m, xi, b)
        x_vals.append(x)
        y_vals.append(y)
        y_actual.append(f(x))
        print("p({:4.1f})={:17.10e} error={:9.2e}".format(x, y, y - np.exp(x)))
    
    # グラフ描画
    plt.plot(x_vals, y_vals, label='Polynomial Approximation')
    plt.plot(x_vals, y_actual, label='Actual exp(x)', linestyle='dashed')
    plt.legend()
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Polynomial Approximation vs Actual exp(x)')
    plt.show()

main()

実行結果

console

degree=7
p(-0.5)= 6.0651697265e-01 error=-1.37e-05
p(-0.4)= 6.7031470989e-01 error=-5.34e-06
p(-0.3)= 7.4081639382e-01 error=-1.83e-06
p(-0.2)= 8.1873022632e-01 error=-5.27e-07
p(-0.1)= 9.0483729832e-01 error=-1.20e-07
p( 0.0)= 9.9999998089e-01 error=-1.91e-08
p( 0.1)= 1.1051709164e+00 error=-1.69e-09
p( 0.2)= 1.2214027581e+00 error=-4.37e-11
p( 0.3)= 1.3498588076e+00 error= 6.88e-14
p( 0.4)= 1.4918246976e+00 error= 0.00e+00
p( 0.5)= 1.6487212707e+00 error=-7.02e-14