Как построить график по n точкам? Самое простое — отметить их маркерами на координатной сетке. Однако для наглядности их хочется соединить, чтобы получить легко читаемую линию. Соединять точки проще всего отрезками прямых. Но график-ломаная читается довольно тяжело: взгляд цепляется за углы, а не скользит вдоль линии. Да и выглядят изломы не очень красиво. Получается, что кроме ломаных нужно уметь строить и кривые. Однако тут нужно быть осторожным, чтобы не получилось вот такого: 
- Немного матчасти
- Ставим опыты
- Думаем и экспериментируем
- А как люди-то делают?
- Кривые второго порядка — определение и построение с примерами решения
- Эллипс
- Гипербола
- Кривые второго порядка на плоскости
- Кривые второго порядка
- Кривая второго порядка — это некоторая линия на плоскости, которая в декартовой системе координат задается общим уравнением:
- Имеем дело с уравнением второй степени, в котором коэффициенты при старших членах — при вторых степенях одновременно не нули.
- Гипербола — множество точек на плоскости для каждой из которых абсолютная величина разности расстояний до двух данных точек F1 и F2 есть величина постоянная, меньшая расстояния между этими точками.
- Парабола — множество точек на плоскости для каждой из которых расстояние до данной точки F равно расстоянию до данной прямой f.
- 💡 Видео
Немного матчасти
Восстановление промежуточных значений функции, которая в данном случае задана таблично в виде точек P1 .  Pn, называется интерполяцией. Есть множество способов интерполяции, но все они могут быть сведены к тому, что надо найти n – 1 функцию для расчёта промежуточных точек на соответствующих сегментах. При этом заданные точки обязательно должны быть вычислимы через соответствующие функции. На основе этого и может быть построен график: 
Функции fi могут быть самыми разными, но чаще всего используют полиномы некоторой степени. В этом случае итоговая интерполирующая функция (кусочно заданная на промежутках, ограниченных точками Pi) называется сплайном.
В разных инструментах для построения графиков — редакторах и библиотеках — задача «красивой интерполяции» решена по-разному. В конце статьи будет небольшой обзор существующих вариантов. Почему в конце? Чтобы после ряда приведённых выкладок и размышлений можно было поугадывать, кто из «серьёзных ребят» какие методы использует.
Ставим опыты
Самый простой пример — линейная интерполяция, в которой используются полиномы первой степени, а в итоге получается ломаная, соединяющая заданные точки. 
Давайте добавим немного конкретики. Вот набор точек (взяты почти с потолка):
Результат линейной интерполяции этих точек выглядит так: 
Однако, как отмечалось выше, иногда хочется получить в итоге гладкую кривую.
Что есть гладкость? Бытовой ответ: отсутствие острых углов. Математический: непрерывность производных. При этом в математике гладкость имеет порядок, равный номеру последней непрерывной производной, и область, на которой эта непрерывность сохраняется. То есть, если функция имеет гладкость порядка 1 на отрезке [a; b], это означает, что на [a; b] она имеет непрерывную первую производную, а вот вторая производная уже терпит разрыв в каких-то точках. 
У сплайна в контексте гладкости есть понятие дефекта. Дефект сплайна — это разность между его степенью и его гладкостью. Степень сплайна — это максимальная степень использованных в нём полиномов. 
Важно отметить, что «опасными» точками у сплайна (в которых может нарушиться гладкость) являются как раз Pi, то есть точки сочленения сегментов, в которых происходит переход от одного полинома к другому. Все остальные точки «безопасны», ведь у полинома на области его определения нет проблем с непрерывностью производных. 
Чтобы добиться гладкой интерполяции, нужно повысить степень полиномов и подобрать их коэффициенты так, чтобы в граничных точках сохранялась непрерывность производных.
Традиционно для решения такой задачи используют полиномы третьей степени и добиваются непрерывности первой и второй производной. То, что получается, называют кубическим сплайном дефекта 1. Вот как он выглядит для наших данных: 
Кривая, действительно, гладкая. Но если предположить, что это график некоторого процесса или явления, который нужно показать заинтересованному лицу, то такой метод, скорее всего, не подходит. Проблема в ложных экстремумах. Появились они из-за слишком сильного искривления, которое было призвано обеспечить гладкость интерполяционной функции. Но зрителю такое поведение совсем не кстати, ведь он оказывается обманут относительно пиковых значений функции. А ради наглядной визуализации этих значений, собственно, всё и затевалось. 
Так что надо искать другие решения.
Другое традиционное решение, кроме кубических сплайнов дефекта 1 — полиномы Лагранжа. Это полиномы степени n – 1, принимающие заданные значения в заданных точках. То есть членения на сегменты здесь не происходит, вся последовательность описывается одним полиномом. 
Но вот что получается: 
Гладкость, конечно, присутствует, но наглядность пострадала так сильно, что… пожалуй, стоит поискать другие методы. На некоторых наборах данных результат выходит нормальный, но в общем случае ошибка относительно линейной интерполяции (и, соответственно, ложные экстремумы) может получаться слишком большой — из-за того, что тут всего один полином на все сегменты.
В компьютерной графике очень широко применяются кривые Безье, представленные полиномами k-й степени. 
Они не являются интерполирующими, так как из k + 1 точек, участвующих в построении, итоговая кривая проходит лишь через первую и последнюю. Остальные k – 1 точек играют роль своего рода «гравитационных центров», притягивающих к себе кривую. 
Вот пример кубической кривой Безье: 
Как это можно использовать для интерполяции? На основе этих кривых тоже можно построить сплайн. То есть на каждом сегменте сплайна будет своя кривая Безье k-й степени (кстати, k = 1 даёт линейную интерполяцию). И вопрос только в том, какое k взять и как найти k – 1 промежуточную точку. 
Здесь бесконечно много вариантов (поскольку k ничем не ограничено), однако мы рассмотрим классический: k = 3. 
Чтобы итоговая кривая была гладкой, нужно добиться дефекта 1 для составляемого сплайна, то есть сохранения непрерывности первой и второй производных в точках сочленения сегментов (Pi), как это делается в классическом варианте кубического сплайна. 
Решение этой задачи подробно (с исходным кодом) рассмотрено здесь. 
Вот что получится на нашем тестовом наборе: 
Стало лучше: ложные экстремумы всё ещё есть, но хотя бы не так сильно отличаются от реальных.
Думаем и экспериментируем
Можно попробовать ослабить условие гладкости: потребовать дефект 2, а не 1, то есть сохранить непрерывность одной только первой производной. 
Достаточное условие достижения дефекта 2 в том, что промежуточные контрольные точки кубической кривой Безье, смежные с заданной точкой интерполируемой последовательности, лежат с этой точкой на одной прямой и на одинаковом расстоянии: 
В качестве прямых, на которых лежат точки Ci – 1 (2) , Pi и Ci (1) , целесообразно взять касательные к графику интерполируемой функции в точках Pi. Это гарантирует отсутствие ложных экстремумов, так как кривая Безье оказывается ограниченной ломаной, построенной на её контрольных точках (если эта ломаная не имеет самопересечений).
Методом проб и ошибок эвристика для расчёта расстояния от точки интерполируемой последовательности до промежуточной контрольной получилась такой:
Первая и последняя промежуточные контрольные точки равны первой и последней точке графика соответственно (точки C1 (1) и Cn – 1 (2) совпадают с точками P1 и Pn соответственно). 
В этом случае получается вот такая кривая: 
Как видно, ложных экстремумов уже нет. Однако если сравнивать с линейной интерполяцией, местами ошибка очень большая. Можно сделать её ещё меньше, но тут в ход пойдут ещё более хитрые эвристики.
К текущему варианту мы пришли, уменьшив гладкость на один порядок. Можно сделать это ещё раз: пусть сплайн будет иметь дефект 3. По факту, тем самым формально функция не будет гладкой вообще: даже первая производная может терпеть разрывы. Но если рвать её аккуратно, визуально ничего страшного не произойдёт. 
Отказываемся от требования равенства расстояний от точки Pi до точек Ci – 1 (2) и Ci (1) , но при этом сохраняем их все лежащими на одной прямой: 
Эвристика для вычисления расстояний будет такой:
Результат получается такой: 
В результате на шестом сегменте ошибка уменьшилась, а на седьмом — увеличилась: кривизна у Безье на нём оказалась больше, чем хотелось бы. Исправить ситуацию можно, принудительно уменьшив кривизну и тем самым «прижав» Безье ближе к отрезку прямой, которая соединяет граничные точки сегмента. Для этого используется следующая эвристика:
Результат следующий: 
На этом было принято решение признать цель достигнутой. 
Может быть, кому-то пригодится код.
А как люди-то делают?
Обещанный обзор. Конечно, перед решением задачи мы посмотрели, кто чем может похвастаться, а уже потом начали разбираться, как сделать самим и по возможности лучше. Но вот как только сделали, не без удовольствия ещё раз прошлись по доступным инструментам и сравнили их результаты с плодами наших экспериментов. Итак, поехали.
MS Excel
Это очень похоже на рассмотренный выше сплайн дефекта 1, основанный на кривых Безье. Правда, в отличие от него в чистом виде, тут всего два ложных экстремума — первый и второй сегменты (у нас было четыре). Видимо, к классическому поиску промежуточных контрольных точек тут добавляются ещё какие-то эвристики. Но ото всех ложных экстремумов они не спасли.
LibreOffice Calc
В настройках это названо кубическим сплайном. Очевидно, он тоже основан на Безье, и вот тут уже точная копия нашего результата: все четыре ложных экстремума на месте.
Есть там ещё один тип интерполяции, который мы тут не рассматривали: B-сплайн. Но для нашей задачи он явно не подходит, так как даёт вот такой результат 🙂 
Highcharts, одна из самых популярных JS-библиотек для построения диаграмм
Тут налицо «метод касательных» в варианте равенства расстояний от точки интерполируемой последовательности до промежуточных контрольных. Ложных экстремумов нет, зато есть сравнительно большая ошибка относительно линейной интерполяции (седьмой сегмент).
amCharts, ещё одна популярная JS-библиотека
Картина очень похожа на экселевскую, те же два ложных экстремума в тех же местах.
Coreplot, самая популярная библиотека построения графиков для iOS и OS X
Есть ложные экстремумы и видно, что используется сплайн дефекта 1 на основе Безье. 
Библиотека открытая, так что можно посмотреть в код и убедиться в этом.
aChartEngine, вроде как самая популярная библиотека построения графиков для Android
Больше всего похоже на кривую Безье степени n – 1, хотя в самой библиотеке график называется «cubic line». Странно! Как бы то ни было, тут не только присутствуют ложные экстремумы, но и в принципе не выполняются условия интерполяции.
Видео:Математика без Ху!ни. Уравнение плоскости.Скачать

Кривые второго порядка — определение и построение с примерами решения
Содержание:
Геометрической фигурой или просто фигурой на плоскости называется множество точек. Задать фигуру — значит указать, из каких точек плоскости она состоит. Одним из важных способов задания фигуры на плоскости является ее задание при помощи уравнений с двумя неизвестными. Произвольное уравнение с двумя неизвестными х и у записывается в виде 
- Если точка М(а,Ь) принадлежит фигуре Ф, то координаты (а,Ь) являются решениями уравнения 
- если пара чисел (c,d) является решением уравнения F(x,y) = 0, то точка N(c,d) принадлежит фигуре Ф.
Это определение в более компактной записи выглядит следующим образом. Уравнение 

Из определения уравнения фигуры следует, что фигура Ф состоит только из тех точек плоскости, координаты которых являются решениями уравнения 
Возможны два вида задач:
- дано уравнение и надо построить фигуру Ф, уравнением которой является ; 
- дана фигура Ф и надо найти уравнение этой фигуры.
Первая задача сводится к построению графика уравнения 
Для решения второй задачи, как следует из определения уравнения фигуры, достаточно:
- Задать фигуру геометрически, т.е. сформулировать условие, которому удовлетворяют только точки фигуры (довольно часто определение фигуры содержит такое условие);
- Записать в координатах условие, сформулированное в первом пункте.
Видео:Точки пересечения графика линейной функции с координатными осями. 7 класс.Скачать

Эллипс
Эллипсом называется линия, состоящая из всех точек плоскости, для каждой из которых сумма расстояний до двух данных точек 

Точки 
Если а =Ь, то уравнение (7.3) можно переписать в виде:
 
Это уравнение окружности с центром в начале координат. Эллипс (3) можно получить из окружности (4) сжатием плоскости к оси Ох. Пусть на плоскости выбрана прямоугольная система координат Оху. Тогда преобразование, переводящее произвольную точку М(х,у) в точку 

Число 


Фокальными радиусами точки М эллипса называются отрезки прямых, соединяющие эту точку с фокусами 







Директрисы обладают следующим свойством: отношение расстояния г любой точки эллипса от фокуса к ее расстоянию d до соответствующей директрисы есть величина постоянная, равная эксцентриситету, т.е. 
Видео:Математика без Ху!ни. Кривые второго порядка. Эллипс.Скачать

Гипербола
Гиперболой называется линия, состоящая из всех точек плоскости, модуль разности расстояний от которых до двух данных точек 

Точки 



Тогда 


 

Уравнение (9.4.1)- каноническое уравнение параболы. Уравнения 
Легко показать, что уравнение 

и сделаем параллельный перенос по формулам
В новых координатах преобразуемое уравнение примет вид: 

Пример:
Пусть заданы точка F и прямая у =-1 (рис. 9.8). Множество точек Р(х, y) для которых расстояние |PF| равно расстоянию




Видео:Математика без Ху!ни. Уравнения прямой. Часть 1. Уравнение с угловым коэффициентом.Скачать

Кривые второго порядка на плоскости
Кривой второго порядка называется фигура на плоскости, задаваемая в прямоугольной системе координат уравнением второй степени относительно переменных х и у:
где коэффициенты А, В и С не равны одновременно нулю 
Любая кривая второго порядка на плоскости принадлежит к одному из типов: эллипс, гипербола, парабола, две пересекающиеся прямые, 2 параллельные прямые, прямая, точка, пустое множество.
Кривая второго порядка принадлежит эллиптическому типу, если коэффициент В равен нулю: В=0, а коэффициенты А и С имеют одинаковые знаки: АС>0.
Кривая второго порядка принадлежит гиперболическому типу, если коэффициент В равен нулю: В=0, а коэффициенты А и С имеют противоположные знаки: АС 2с. Точка М(х,у) принадлежит эллипсу тогда и только тогда, когда ее координаты удовлетворяют уравнению
 
Число а называют большей полуосью эллипса, число 
шей полуосью эллипса, 2а и 2b — соответственно большей и меньшей осями эллипса. Точки 

Координатные оси являются осями симметрии эллипса, а начало координат — его центром симметрии. Центр симметрии эллипса называется центром эллипса.
Замечание. Каноническое уравнение эллипса можно рассматривать и в случае b>а. Оно определяет эллипс с большей полуосью b, фокусы которого лежат на оси Оу.
В случае а=b каноническое уравнение эллипса принимает вид 
Эксцентриситетом эллипса называется отношение фокусного расстояния к длине большей оси.
Так, в случае а>b эксцентриситет эллипса выражается формулой:
Эксцентриситет изменяется от нуля до единицы 

Пример:
Показать, что уравнение
является уравнением эллипса. Найти его центр, полуоси, вершины, фокусы и эксцентриситет. Построить кривую.
Решение:
Дополняя члены, содержащие х и у соответственно, до полных квадратов, приведем данное уравнение к каноническому виду:
 

Найдем эксцентриситет эллипса:
Для вычисления вершин и фокусов удобно пользовать новой прямоугольной системой координат, начало которой находится в точке 

В новой системе координат координаты 
Переходя к старым координатам, получим:
Построим график эллипса.
 
Гиперболой называется множество всех точек плоскости, для которых модуль разности расстояний до двух данных точек, называемых фокусами, есть величина постоянная, меньшая расстояния между фокусами.
Так же, как и для эллипса, геометрическое свойство точек гиперболы выразим аналитически. Расстояние между фокусами назовем фокусным расстоянием и обозначим через 2с. Постоянную величину обозначим через 2а: 2а
При копировании любых материалов с сайта evkova.org обязательна активная ссылка на сайт www.evkova.org
Сайт создан коллективом преподавателей на некоммерческой основе для дополнительного образования молодежи
Сайт пишется, поддерживается и управляется коллективом преподавателей
Whatsapp и логотип whatsapp являются товарными знаками корпорации WhatsApp LLC.
Cайт носит информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, которая определяется положениями статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Анна Евкова не оказывает никаких услуг.
Видео:Математика без Ху!ни. Уравнения прямой. Часть 2. Каноническое, общее и в отрезках.Скачать

Кривые второго порядка
Видео:Математика Без Ху!ни. Полярные координаты. Построение графика функции.Скачать

Видео:Уравнения касательной и нормали к кривой, заданной в неявном видеСкачать

Кривая второго порядка — это некоторая линия на плоскости, которая в декартовой системе координат задается общим уравнением:
Видео:Математика без Ху!ни. Нахождение асимптот, построение графика функции.Скачать

Видео:Уравнение окружности (1)Скачать

Имеем дело с уравнением второй степени, в котором коэффициенты при старших членах — при вторых степенях одновременно не нули.
Видео:11. Прямая в пространстве и ее уравненияСкачать

или можно встретить следующую форму записи:
Видео:§31.1 Приведение уравнения кривой к каноническому видуСкачать

К кривым второго порядка относятся окружность, эллипс, гипербола и парабола.
Покажем на примере определение значений коэффициентов.
Рассмотрим кривую второго порядка:
Видео:Математика без Ху!ни. Уравнение касательной.Скачать

Вычислим определитель из коэффициентов:
Если Δ = 0, кривая второго порядка параболического типа,
если Δ > 0, кривая второго порядка эллиптического типа,
если Δ F1 и F2 — фокусы.
|  | 
|  | 
|  |  | 
Парабола — множество точек на плоскости для каждой из которых расстояние до данной точки F равно расстоянию до данной прямой f.
F — фокус параболы, f — директриса параболы.
💡 Видео
Математический анализ, 14 урок, Выпуклость и вогнутость функцииСкачать

Как составить уравнение прямой, проходящей через две точки на плоскости | МатематикаСкачать

Видеоурок "Гипербола"Скачать

Полярная система координатСкачать

Математика без Ху!ни. Непрерывность функции, точки разрыва.Скачать

Построение кривой в полярной системе координатСкачать

Кривые, заданные параметрическиСкачать

Кривые второго порядкаСкачать

























































