お役立ちテクニック-その4

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近似計算のテクニック

ニュートン近似を詳しく勉強しましょう。
下の画面は3次根を求めています。

ニュウトン近似
ニュートン近似プログラミングのフォローチャートです。
ニュートン近似2


ニュートン近似で計算を繰り返すと、正解に近付く基本原理を以下説明します。
下画面を参照してください。
多次元曲線のYが6の時のX(解)を求めます。(赤線)
1.初期値X0で多次元曲線の接線を求めます。その直線とY=6直線との交点X1を2番目の解とします。
次に、次の図を見てください。


ニュートン近似3

2.同様に、X1で多次元曲線の接線を求めます。その直線とY=6直線との交点X2を3番目の解とします。
この図を見て判るように、X2はX(解)により近づいています。
これを繰り返すと、より正解に近付き、前回計算値との誤差も小さくなり、正解とします。

ニュートン近似4
XとYのデータだけから、近似式を求めずに、任意のXに対するYを推定(予測)する手法を紹介します。

有名なのがラグランジェ補間法です。
次の例は、少し極端なデータにしています。
X入力値が10とし、ラグランジェ補間法で、Yを求めた結果は16.57です。
グラフで示す赤色曲線は多項式近似曲線(ラグランジェと同じ)です。青色は修正移動平均の曲線です。
修正移動平均の方が良さそうに見えますが、どちらが正しいとは言い切れません。
解析をする傾向を考慮して、いずれの方法が妥当か決めればよいと思います。

Lagrange1
スプレッドシートの関数計算結果とラグランジェ法計算結果を比較してみました。

Lagrange2


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