GeomInterp.dvi

Podobni dokumenti
Osnove matematicne analize 2018/19

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

FGG13

Vrste

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

Slide 1

Brownova kovariancna razdalja

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

Matematika 2

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

resitve.dvi

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

Funkcije in grafi

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

resitve.dvi

FGG02

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

Poslovilno predavanje

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

resitve.dvi

LaTeX slides

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

Srednja šola za oblikovanje

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])

glava.dvi

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

H-Razcvet

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerična aproksimacija in interpolacija Numerical approximation an

FGG14

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

M

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

Lehmerjev algoritem za racunanje najvecjega skupnega delitelja

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

Zgledi:

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Popravki nalog: Numerična analiza - podiplomski študij FGG : popravljena naloga : popravljena naloga 14 domače naloge - 2. skupina

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 2016/17 Vaje iz MATEMATIKE 9. Integral Določeni integral: Določeni integral: Naj bo f : [a, b] R funkcija. Int

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

resitve.dvi

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Uvod v numerične metode Introduction to numerical methods Študijski program in stopnja St

Rešene naloge iz Linearne Algebre

Uvodno predavanje

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA I Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta L

OdvodFunkcijEne11.dvi

POPOLNI KVADER

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična integracija in navadne diferencialne enačbe Numerical integration and ordinary

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

REED-SOLOMONOVE KODE Aleksandar Jurišić Arjana Žitnik 6. junij 2004 Math. Subj. Class. (2000): 51E22, 94B05?, 11T71 Reed-Solomonove kode so izjemno us

REŠEVANJE DIFERENCIALNIH ENAČB Z MEHANSKIMI RAČUNSKIMI STROJI Pino Koc Seminar za učitelje matematike FMF, Ljubljana, 25. september 2015 Vir: [1] 1

Posebne funkcije

DOMACA NALOGA - LABORATORIJSKE VAJE NALOGA 1 Dani sta kompleksni stevili z in z Kompleksno stevilo je definirano kot : z = a + b, a p

ZveznostFunkcij11.dvi

DN5(Kor).dvi

Kein Folientitel

resitve.dvi

PowerPoint Presentation

Osnove verjetnosti in statistika

Poskusi s kondenzatorji

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Microsoft Word - Astronomija-Projekt19fin

Urejevalna razdalja Avtorji: Nino Cajnkar, Gregor Kikelj Mentorica: Anja Petković 1 Motivacija Tajnica v posadki MARS - a je pridna delavka, ampak se

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerično reševanje parcialnih diferencialnih enačb Numerical solving of partial differen

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES

Del 1 Limite

Poglavje 1 Plavajoča vejica Slika 1.1: Plavajoča vejica Zapis je oblike ( 1) o (1 + m)2 e 1023, mantisa je v normalizirani obliki, eksponent je podan

Numeri na analiza - podiplomski ²tudij FGG doma e naloge - 1. skupina V prvem delu morate re²iti toliko nalog, da bo njihova skupna vsota vsaj 10 to k

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140

Transkripcija:

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminar za Numerično analizo Geometrijska interpolacija z ravninskimi parametričnimi polinomskimi krivuljami Gašper Jaklič, Jernej Kozak, Marjeta Krajnc, Emil Žagar Ljubljana, 13. April 2005

Interpolacijski problem Rešujemo naslednji problem: Za danih 2n ravninskih točk, n 2, T l R 2, l = 0,1,...,2n 1, (1) poišči ravninsko parametrično polinomsko krivuljo P n stopnje n, ki interpolira točke (1).

Interpolacijski problem Rešujemo naslednji problem: Za danih 2n ravninskih točk, n 2, T l R 2, l = 0,1,...,2n 1, (1) poišči ravninsko parametrično polinomsko krivuljo P n stopnje n, ki interpolira točke (1). Nemogoče?! S polinomom stopnje n lahko v splošnem interpoliramo n + 1 točk.

Interpolacijski problem Rešujemo naslednji problem: Za danih 2n ravninskih točk, n 2, T l R 2, l = 0,1,...,2n 1, (1) poišči ravninsko parametrično polinomsko krivuljo P n stopnje n, ki interpolira točke (1). Nemogoče?! S polinomom stopnje n lahko v splošnem interpoliramo n + 1 točk. Toda v tem primeru se ne ukvarjamo s funkcijami, ampak s parametričnimi polinomskimi krivuljami.

Dodatni parametri svobode: vrednosti parametrov pri katerih interpoliramo niso določeni vnaprej.

Dodatni parametri svobode: vrednosti parametrov pri katerih interpoliramo niso določeni vnaprej. To vodi do geometrijskih interpolacijskih shem (nelinearnih), ki so bile prvič predstavljene leta 1987 v članku C. de Boor, K. Höllig, and M. Sabin, High accuracy geometric Hermite interpolation, Comput. Aided Geom. Design.

Dodatni parametri svobode: vrednosti parametrov pri katerih interpoliramo niso določeni vnaprej. To vodi do geometrijskih interpolacijskih shem (nelinearnih), ki so bile prvič predstavljene leta 1987 v članku C. de Boor, K. Höllig, and M. Sabin, High accuracy geometric Hermite interpolation, Comput. Aided Geom. Design. DOMNEVA 1 (Höllig and Koch 96). Parametrična polinomska krivulja stopnje n lahko v splošnem interpolira n + 1 + n 1 d 1 točk v R d.

Dodatni parametri svobode: vrednosti parametrov pri katerih interpoliramo niso določeni vnaprej. To vodi do geometrijskih interpolacijskih shem (nelinearnih), ki so bile prvič predstavljene leta 1987 v članku C. de Boor, K. Höllig, and M. Sabin, High accuracy geometric Hermite interpolation, Comput. Aided Geom. Design. DOMNEVA 1 (Höllig and Koch 96). Parametrična polinomska krivulja stopnje n lahko v splošnem interpolira n + 1 + n 1 d 1 točk v R d. Primer d = 2 je še posebno zanimiv: 1. Aplikacije. 2. Največji razmik med funkcijskim in parametričnim primerom, t.j., n 1.

Nelinearne enačbe Enačbe, ki določajo interpolacijsko polinomsko krivuljo P n so P n (t l ) = T l, l = 0,1,...,2n 1. Neznanke t l naj bodo urejene t 0 < t 1 < < t 2n 1. Linearna transformacija parametrov ohranja stopnjo parametrične polinomske krivulje, zato fiksiramo t 0 := 0, t 2n 1 := 1.

Nelinearne enačbe Enačbe, ki določajo interpolacijsko polinomsko krivuljo P n so P n (t l ) = T l, l = 0,1,...,2n 1. Neznanke t l naj bodo urejene t 0 < t 1 < < t 2n 1. Linearna transformacija parametrov ohranja stopnjo parametrične polinomske krivulje, zato fiksiramo t 0 := 0, t 2n 1 := 1. Parametri t := (t l ) 2n 2 l=1 niso edine neznanke. Določiti je treba še koeficiente polinoma P n.

Problem lahko razdelimo v dva dela. Najprej poiščemo neznane parametre t, koeficiente pa nato določimo s katerokoli standardno interpolacijsko shemo (Newton, Lagrange,...).

Problem lahko razdelimo v dva dela. Najprej poiščemo neznane parametre t, koeficiente pa nato določimo s katerokoli standardno interpolacijsko shemo (Newton, Lagrange,...). Enačbe za parametre t dobimo s pomočjo linearno neodvisnih linearnih funkcionalov, ki so odvisni le od t in ki preslikajo P n v nič.

Problem lahko razdelimo v dva dela. Najprej poiščemo neznane parametre t, koeficiente pa nato določimo s katerokoli standardno interpolacijsko shemo (Newton, Lagrange,...). Enačbe za parametre t dobimo s pomočjo linearno neodvisnih linearnih funkcionalov, ki so odvisni le od t in ki preslikajo P n v nič. Naravna izbira so deljene diference. Za deljene diference izberemo [t 0,t 1,...,t n+j ], j = 1,2,...,n 1, ki očitno preslikajo vsak polinom stopnje n v nič.

Naj bo ω j (t) := n+j l=0 (t t l ), ω j (t) := dω j(t) dt.

Naj bo ω j (t) := n+j l=0 (t t l ), ω j (t) := dω j(t) dt. Če uporabimo [t 0,t 1,...,t n+j ] na enačbah P n (t l ) = T l, dobimo [t 0,t 1,...,t n+j ]P n = 0 = j = 1,...,n 1. n+j l=0 T l ω j (t l ), (2) To nam da 2n 2 nelinearnih enačb za 2n 2 neznank t.

Naj bo ω j (t) := n+j l=0 (t t l ), ω j (t) := dω j(t) dt. Če uporabimo [t 0,t 1,...,t n+j ] na enačbah P n (t l ) = T l, dobimo [t 0,t 1,...,t n+j ]P n = 0 = j = 1,...,n 1. n+j l=0 T l ω j (t l ), (2) To nam da 2n 2 nelinearnih enačb za 2n 2 neznank t. Ko enkrat določimo t, nam poljubnih n + 1 interpolacijskih pogojev določa polinomsko krivuljo P n.

Sistem nelinearnih enačb, ki ga dobimo, je težko obravnavati v splošnem. Razen v primeru n = 2 ni nobenih splošnih rezultatov, ki bi temeljili le na geometriji podatkov.

Asimptotični pristop Podatki T l so vzeti iz gladke konveksne ravninske parametrične krivulje f : [0,h] R 2. Predpostavimo da f(0) = 0 0, f (0) = 1 0 in parametriziramo f po prvi komponenti f(x) = x y(x), kjer je y(x) = 1 2 y (0)x 2 + 1 6 y(3) (0)x 3 + 1 24 y(4) (0)x 4 + O(x 5 ), y (0) > 0.

Zanimajo nas vrednosti f pri majhnih h, zato koordinatni sistem skaliramo z matriko D h = diag ( ) 1 h, 2 h 2 y. (0) Naj bodo η 0 := 0 < η 1 < < η 2n 2 < η 2n 1 := 1, taki parametri, da velja T l T l = D h f(η l h), l = 0,1,...,2n 1.

T l Razvoj točk T l je tedaj T l = η l c k h k 2 ηl k k=2, l = 0,1,...,2n 1. (3) kjer so konstante c k odvisne od y, ne pa od η l ali h c k = 2 k! y (k) (0) y (0), k = 2,3,...

T l Razvoj točk T l je tedaj T l = η l c k h k 2 ηl k k=2, l = 0,1,...,2n 1. (3) kjer so konstante c k odvisne od y, ne pa od η l ali h c k = 2 k! y (k) (0) y (0), k = 2,3,... Za obstoj rešitve je potrebno dokazati, da obstaja tak h 0 > 0, da ima sistem (2) rešitev t za vse h, 0 h h 0.

Najprej poiščemo limitno rešitev ko h 0. V tem primeru je t = η := (η l ) 2n 2 l=1 za h = 0, saj je n+j lim h 0 l=0 n+j l=0 1 ω j (t l ) T l = 1 ω j (η l ) lim h 0 T l = n+j l=0 1 ω j (η l ) η l = 0. ηl 2

Če bi bil Jacobijan nesingularen v limitni rešitvi, bi imel originalni sistem rešitev za dovolj majhne h.

Če bi bil Jacobijan nesingularen v limitni rešitvi, bi imel originalni sistem rešitev za dovolj majhne h. Žal se izkaže, da je Jacobijan singularen (jedro je n 2 dimenzionalno). Za dokaz torej ne moremo uporabiti izreka o implicitni funkciji.

Če bi bil Jacobijan nesingularen v limitni rešitvi, bi imel originalni sistem rešitev za dovolj majhne h. Žal se izkaže, da je Jacobijan singularen (jedro je n 2 dimenzionalno). Za dokaz torej ne moremo uporabiti izreka o implicitni funkciji. Vidimo, da je dovolj študirati le neznane razlike η l t l, l = 1,2,...,2n 2, kot funkcije h. Zato lahko vlogo spremenljvk t in parametrov η = (η l ) 2n 2 l=1 zamenjamo. Od zdaj naprej bomo torej predpostavljali, da so t znani, iščemo pa η.

Sistem nelinearnih enačb bomo razbili v dva dela. Prvi del bo tak, da bo enostavno rešljiv, v drugem delu pa bo nesingularen Jacobijan.

Sistem nelinearnih enačb bomo razbili v dva dela. Prvi del bo tak, da bo enostavno rešljiv, v drugem delu pa bo nesingularen Jacobijan. Uvedemo nove neznanke ξ := (ξ l ) 2n 2 l=1, tako da krivuljo f reparametriziramo z ki je podana v točkah t l kot η η(t, ξ), η l = η(t l ; ξ) = t l + u(t l ; ξ) + ξ n 2+l h n 1 p(t l ), l = 1,2,...,2n 2, kjer p(t) := (t t 0 ) 2n 1 l=n+1 (t t l ), u(t; ξ) := (t t 0 )(t t 2n 1 ) n 2 l=1 ξ l h l t l 1.

Reparametrizacija je očitno regularna za dovolj majhne h, saj η(t 0 ; ξ) = t 0 = 0 = η 0, η(t 2n 1 ; ξ) = t 2n 1 = 1 = η 2n 1, η (t; ξ) = 1 + O(h). Velja tudi η l = t l pri h = 0.

LEMA 2. Zamenjava spremenljivk η ξ je bijektivna.

LEMA 2. Zamenjava spremenljivk η ξ je bijektivna. Nelinearen sistem (2) tako postane F(ξ;h) := (F j (ξ;h)) n 1 j=1 = 0, G(ξ;h) := (G j (ξ;h)) n 1 j=1 = 0, (4) kjer F j (ξ;h) := G j (ξ;h) := n+j l=0 n+j l=0 1 ω j (t l ) 1 ω j (t l ) ( tl + u(t l ; ξ) + ξ n 2+l h n 1 p(t l ) ), ( c k h k 2 ( t l + u(t l ; ξ) + ξ n 2+l h n 1 p(t l ) ) ) k. k=2

IZREK 3. Neznanke ξ so rešitev sistema (4) natanko takrat, ko velja ξ n 1 = ξ n = = ξ 2n 2. (5)

IZREK 3. Neznanke ξ so rešitev sistema (4) natanko takrat, ko velja ξ n 1 = ξ n = = ξ 2n 2. (5) Ob predpostavki (5) ostanejo neznanke (ξ l ) n 1 l=1, ki jih določa drugi del enačb. Poleg tega je sedaj parametrizacija kar polinom in η(t; ξ) = t + u(t; ξ) + ξ n 1 h n 1 p(t) G j (ξ;h) = [t 0,t 1,...,t n+j ] c k h k 2 η(. ; ξ) k. k=2

LEMA 4. Naj bo Tedaj je q(t; ξ) := t + n 1 l=1 ξ l h l t l+1. [t 0,t 1,...,t n+j ]η(. ; ξ) k = [t 0,t 1,...,t n+j ]q(. ; ξ) k + O(h n+j+1 k ), in [t 0,t 1,...,t n+j ]q(. ; ξ) k = O(h n+j k ).

LEMA 4. Naj bo Tedaj je q(t; ξ) := t + n 1 l=1 ξ l h l t l+1. [t 0,t 1,...,t n+j ]η(. ; ξ) k = [t 0,t 1,...,t n+j ]q(. ; ξ) k + O(h n+j+1 k ), in [t 0,t 1,...,t n+j ]q(. ; ξ) k = O(h n+j k ). To poenostavi funkcije G j v G j (ξ;h) = [t 0,t 1,...,t n+j ] c k h k 2 q(. ; ξ) k + O(h n+j 1 ). (6) k=2

IZREK 5. Vsoto v enačbah (6) lahko zapišemo kot c k h k 2 q(t; ξ) k = k=2 C k (ξ)h k 2 t k, (7) kjer ( 2 d k ξ))) C k (ξ) := k!h k y (0) dx x=0 k y (hq(x;. Polinomi C k (ξ) so odvisni le od ξ in ne od h niti od parametrov t. k=2 Končni sistem za dovolj majhne h je torej C n+j (ξ) + O(h) = 0, j = 1,2,...,n 1. (8)

IZREK 6. Če obstaja tak h 0 > 0, da ima sistem enačb (8) realno rešitev za vse h, 0 h h 0, potem interpolacijska polinomska parametrična krivulja P n obstaja in aproksimira f z optimalnim redom aproksimacije 2n.

IZREK 6. Če obstaja tak h 0 > 0, da ima sistem enačb (8) realno rešitev za vse h, 0 h h 0, potem interpolacijska polinomska parametrična krivulja P n obstaja in aproksimira f z optimalnim redom aproksimacije 2n. IZREK 7. Sistem nelinearnih enačb (8) ima realno rešitev za n 5 in h dovolj majhen.

Primer n = 2 Za n = 2 je sistem (8) kar ena linearna enačba za ξ 1 ki očitno ima realno rešitev. 2ξ 1 + c 3 + O(h) = 0,

Primer n = 3 V primeru n = 3 dobimo ξ 2 1 + 3c 3 ξ 1 + 2ξ 2 + c 4 + O(h) = 0, (9) 3c 3 ξ 2 1 + 2ξ 1 (ξ 2 + 2c 4 ) + 3c 3 ξ 2 + c 5 + O(h) = 0.

Primer n = 3 V primeru n = 3 dobimo ξ 2 1 + 3c 3 ξ 1 + 2ξ 2 + c 4 + O(h) = 0, (9) 3c 3 ξ 2 1 + 2ξ 1 (ξ 2 + 2c 4 ) + 3c 3 ξ 2 + c 5 + O(h) = 0. Prva enačba je vselej linearna v ξ n 1 = ξ 2. Sistem (9) lahko zato reduciramo v kubično enačbo za ξ 1, ξ1 3 + 3 ( ) 9 2 c 3 ξ1 2 + 2 c2 3 3c 4 ξ 1 + 3 2 c 3 c 4 c 5 + O(h) = 0, ki očitno ima realno rešitev.

Primer n = 4 V primeru n = 4 rešujemo sistem 3c 3 ξ1 2 + ξ 1 (2ξ 2 + 4c 4 ) + 3c 3 ξ 2 + 2ξ 3 + c 5 + O(h) = 0, c 3 ξ1 3 + 6c 4 ξ1 2 + ξ 1 (6c 3 ξ 2 + 2ξ 3 + 5c 5 ) + ξ2+ 2 4c 4 ξ 2 + 3c 3 ξ 3 + c 6 + O(h) = 0, 4c 4 ξ1 3 + ξ1 2 (3c 3 ξ 2 + 10c 5 ) + ξ 1 (12c 4 ξ 2 + 6c 3 ξ 3 + 6c 6 )+ 3c 3 ξ2 2 + ξ 2 (2ξ 3 + 5c 5 ) + 4c 4 ξ 3 + c 7 + O(h) = 0.

Spremenljivka ξ 3 v prvi enačbi nastopa linearno. Sistem se zato reducira v ξ 2 2 + ξ 2 ( 2ξ 2 1 9 2 c2 3 + 4c 4 ) 2c 3 ξ 3 1 + ξ 2 1 ( 92 c23 + 2c 4 ) (10) +ξ 1 ( 6c 3 c 4 + 4c 5 ) 3 2 c 3 c 5 + c 6 + O(h) = 0, ( 9c 2 3 + 4c 4 )ξ 3 1 + ξ 2 1 ( 6c 3 ξ 2 18c 3 c 4 + 10c 5 ) (11) +ξ 1 ( 2ξ 2 2 + ( 9c 2 3 + 4c 4 )ξ 2 3c 3 c 5 8c 2 4 + 6c 6 ) +( 6c 3 c 4 + 4c 5 )ξ 2 2c 4 c 5 + c 7 + O(h) = 0.

Enačba (10) je kvadratna v ξ 2 z rešitvijo ξ 2 = ξ1 2 + 9 4 c2 3 2c 4 ± 1 R(ξ1 ) + O(h), (12) 4 kjer je R(ξ 1 ) := 16ξ1 4 + 32c 3 ξ1 3 + (144c 2 3 96c 4 )ξ1 2 + (96c 3 c 4 64c 5 )ξ 1 + 81c 4 3 144c 2 3 c 4 + 24c 3 c 5 + 64c 2 4 16c 6.

Enačba (10) je kvadratna v ξ 2 z rešitvijo ξ 2 = ξ1 2 + 9 4 c2 3 2c 4 ± 1 R(ξ1 ) + O(h), (12) 4 kjer je R(ξ 1 ) := 16ξ1 4 + 32c 3 ξ1 3 + (144c 2 3 96c 4 )ξ1 2 + (96c 3 c 4 64c 5 )ξ 1 + 81c 4 3 144c 2 3 c 4 + 24c 3 c 5 + 64c 2 4 16c 6. Vstavimo (12) v enačbo (11) in dobimo H ± (ξ 1 ) := p 5 (ξ 1 ) 1 64 R (ξ 1 ) R(ξ 1 ) + O(h) = 0, (13)

kjer je p 5 (ξ 1 ) = 4ξ1 5 10c 3 ξ1 4 + ( 45c 2 3 + 28c 4 )ξ1+ 3 ( 272 ) c33 24c 3 c 4 + 22c 5 ξ1 2 + ( 812 ) c43 + 63c 23 c 4 6c 3 c 5 32c 24 + 8c 6 ξ 1 27 2 c3 3 c 4 + 9c 2 3 c 5 + 12c 3 c 2 4 10c 4 c 5 + c 7.

Naj bo D := (, ), v primeru, ko ima R le kompleksne ničle. Sicer naj bosta z m in z M najmanjša in največja realna ničla ter D := (,z m ] [z M, ).

Naj bo D := (, ), v primeru, ko ima R le kompleksne ničle. Sicer naj bosta z m in z M najmanjša in največja realna ničla ter D := (,z m ] [z M, ). Ker je R nenegativna na D, sta funkciji H ± na D realni in zvezni. Če dokažemo H (D) H + (D) = R, (14) bo imel sistem realno rešitev za poljubno desno stran.

Velja naslednje: H (ξ 1 ) ( 5c 2 3 + 4c 4 )ξ 3 1 in H + (ξ 1 ) 8ξ 5 1, ξ 1.

Velja naslednje: H (ξ 1 ) ( 5c 2 3 + 4c 4 )ξ 3 1 in H + (ξ 1 ) 8ξ 5 1, ξ 1. V primeru, ko R nima realnih ničel, je pogoj (14) zagotovo izpolnjen, saj je D = R in lim H +(ξ 1 ) =, ξ 1 lim H +(ξ 1 ) =. ξ 1

Velja naslednje: H (ξ 1 ) ( 5c 2 3 + 4c 4 )ξ 3 1 in H + (ξ 1 ) 8ξ 5 1, ξ 1. V primeru, ko R nima realnih ničel, je pogoj (14) zagotovo izpolnjen, saj je D = R in lim H +(ξ 1 ) =, ξ 1 lim H +(ξ 1 ) =. ξ 1 Obravnavati moramo še primere, ko pa R ima realne ničle.

Očitno je H (z m ) = H + (z m ), H (z M ) = H + (z M ). Če je c 4 > 5 4 c2 3, je pogoj (14) prav tako izpolnjen, saj je tedaj lim H +(ξ 1 ) =, ξ 1 lim H (ξ 1 ) =. ξ 1

y H H z m R z M x Slika 1: primer ko c 4 > 5 4 c2 3.

V primeru, ko je c 4 < 5 4 c2 3, pa je potrebna bolj komplicirana analiza, saj je lim H ±(ξ 1 ) =, ξ 1 lim H ±(ξ 1 ) =. ξ 1

V primeru, ko je c 4 < 5 4 c2 3, pa je potrebna bolj komplicirana analiza, saj je lim H ±(ξ 1 ) =, ξ 1 lim H ±(ξ 1 ) =. ξ 1 Ideja za dokaz v tem primeru: poiskati vrednosti ξ L z m in z M ξ R : H (ξ L ) H (ξ R ). Tedaj bo pogoj (14) spet izpolnjen, saj bo H (D) = R.

LEMA 8. Naj bo c 4 < 5 4 c2 3 in naj ima polinom R realne ničle. Tedaj obstajata točki ξ L in ξ R, da je H (ξ L ) H (ξ R ).

LEMA 8. Naj bo c 4 < 5 4 c2 3 in naj ima polinom R realne ničle. Tedaj obstajata točki ξ L in ξ R, da je H (ξ L ) H (ξ R ). DOKAZ:

LEMA 8. Naj bo c 4 < 5 4 c2 3 in naj ima polinom R realne ničle. Tedaj obstajata točki ξ L in ξ R, da je H (ξ L ) H (ξ R ). DOKAZ: Po uvedbi novih konstant d 1 := 1 2 c 3, d 2 := 24 ( 5c 2 ) 3 4c 4, d 3 := 64 ( 2c 3 ) 3 3c 3 c 4 + c 5, d 4 := 2 ( 57c 4 3 108c 2 3 c 4 + 28c 3 c 5 + 32c 2 ) 4 8c 6, in premiku izhodišča ξ 1 ξ 1 + d 1, se polinom R poenostavi v R(ξ 1 ) = 16ξ1 4 + d 2 ξ1 2 + d 3 ξ 1 + d 4, kjer je d 2 > 0 po predpostavki.

Ker je R (ξ 1 ) = 192ξ 2 1 + 2d 2 > 0, je R strogo konveksna z natanko dvema realnima ničlama z m and z M. Označimo s ξ abciso minimuma. Po predpostavki je R(ξ ) 0. Opazimo, da velja zveza R(ξ 1 ) = 1 4 ξ 1 R (ξ 1 ) + p 2 (ξ 1 ), p 5 (ξ 1 ) = 1 4 ξ 1 R(ξ 1 ) + p 3 (ξ 1 ), kjer je p 2 (ξ 1 ) = 1 2 d 2 ξ1 2 + 3 4 d 3 ξ 1 + d 4, p 3 pa je kubični polinom, za katerega velja p 3 = 1 4 p 2.

Polinom p 2 se ujema z R natanko v točkah ξ 1 = 0, ξ 1 = ξ. Dalje je p 2 > R le na intervalu (min(0,ξ ),max(0,ξ )).

Recimo, da je z m 0 z M. Tedaj je Od tod sledi p 2 (z m ) 0, p 2 (z M ) 0 in p 2 0 na [z m,z M ]. H (z M ) H (z m ) = p 3 (z M ) p 3 (z m ) = 1 4 in izbira ξ L := z m, ξ R := z M potrdi lemo. zm z m p 2 (ξ)dξ 0,

y z m z M x R p 2 H H p 3 Slika 2: c 4 < 5 4 c2 3 in z m 0 z M

y R p 5 p 2 d 4 10 z m z M H x Slika 3: c 4 < 5 4 c2 3 in z M < 0

Naj bo zdaj z M < 0. V tem primeru so vse konstante pozitivne, saj R(0) = d 4 > 0, R (0) = d 3 > 0. Edini del, ki je lahko negativen, je d 3 ξ 1. Pogoj R(ξ ) 0 nam da spodnjo mejo za velikost konstante d 3.

Naj bo zdaj z M < 0. V tem primeru so vse konstante pozitivne, saj R(0) = d 4 > 0, R (0) = d 3 > 0. Edini del, ki je lahko negativen, je d 3 ξ 1. Pogoj R(ξ ) 0 nam da spodnjo mejo za velikost konstante d 3. Polinom R ima dvojno ničlo natanko takrat, ko je rezultanta R in R nič, to je 1024 ( 108d 4 3 + d 2 3 ( 576d2 d 4 d 3 ) 2 + 4d 4 2 d 4 512d 2 2 d 2 4 + 16384d 3 ) 4 = 0.

Dobimo kvadratno enačbo za d 2 3 dobimo pogoj d 2 3 1 216 kar grobo ocenimo z z eno pozitivno ničlo, od koder ( d 3 2 + 576d 2 d 4 + ( ) d 2 )3 2 2 + 192d 4, (15) d 2 3 8 3 d 2 d 4. (16)

Dobimo kvadratno enačbo za d 2 3 dobimo pogoj d 2 3 1 216 kar grobo ocenimo z z eno pozitivno ničlo, od koder ( d 3 2 + 576d 2 d 4 + ( ) d 2 )3 2 2 + 192d 4, (15) d 2 3 8 3 d 2 d 4. (16) Dokažimo, da bo dobra izbira ξ L := 5 2 d 3 d 2, ξ R := 0. Ker je H (0) = 1 64 d 3 d4 0, moramo dokazati le še, da je H (ξ L ) 0.

Vrednost H (ξ L ) = d 3 384d 5 2 bo negativna, če bo ( (12d 3 2 + 3000d 2 3) 15d 3 2 d2 3 + 4d4 2 d 4 + 2500d 4 3 ( 12d 3 2 + 3000d 2 ) 2 ( 3 15d 3 2 d 2 3 + 4d 4 2 d 4 + 2500d 4 3) ( 480d 4 2 d 4 + 925d 3 2 d 2 3 + 150000d 4 ) ) 3 ( 480d 4 2 d 4 + 925d 3 2 d 2 3 + 150000d 4 3) 2 > 0 oziroma ekvivalentno 1500000d 3 2 d 4 ( ) 3 25d 2 3 72d 2 d 4 + 25d 6 ( ( ) 2 125d 2 3 187d 2 3 192d 2 d 4 9216d 2 2 d 2 4) + 576d 10 2 d 4 + 2160d 9 2 d 2 3 0.

Člen 25d 2 3 72d 2 d 4 navzdol ocenimo z (15) in dobimo 25d 2 3 72d 2 d 4 1 216 To bo pozitivno, saj je (25 ( d 2 2 + 192d 4 )3 2 ( 25d 3 2 + 1152d 2 d 4 ) ). 1 ( 216 2 625 ( d 2 ) 3 ( ) ) 2 + 192d 4 25d 3 2 2 + 1152d 2 d 4 = 1 27 d 4 ( 175d 4 2 + 39232d 2 2 d 4 + 2560000d 2 ) 4 0. Dalje je 25d 6 2 ( ( ) 125d 2 3 187d 2 3 192d 2 d 4 9216d 2 2 d 2 ) 4 25d 7 2 d 4 ( 115000 3 d 2 3 9216d 2 d 4 ) 20926400 9 d 8 2 d 2 4 0,

kjer smo dvakrat uporabili (16). Ostali členi so nenegativni in rezultat sledi. Primer 0 < z m je simetričen.

y 10 5 d 3 2 d 2 z m z M 1 x H Slika 4: c 4 < 5 4 c2 3 in z M < 0

Ostalo nam je še nekaj posebnih primerov. Izbira c 4 = 5 4 c2 3 implicira H (ξ 1 ) 5 2 (7c3 3 4c 5 )ξ 2 1, ξ 1, in (14) bo izpolnjen, če c 5 7 4 c3 3.

Ostalo nam je še nekaj posebnih primerov. Izbira c 4 = 5 4 c2 3 implicira H (ξ 1 ) 5 2 (7c3 3 4c 5 )ξ1, 2 ξ 1, in (14) bo izpolnjen, če c 5 7 4 c3 3. Dalje c 4 = 5 4 c2 3, c 5 = 7 4 c3 3, vodi do H (ξ 1 ) 3 4 (21c4 3 8c 6 )ξ 1, ξ 1. Enostavno se preveri, da ima R v primeru ko c 6 < 21 8 c4 3 ničle in (14) velja. le kompleksne

Primer ko c 4 = 5 4 c2 3, c 5 = 7 4 c3 3, c 6 = 21 8 c4 3 je tudi v redu, saj H (ξ 1 ) 33 8 c5 3 + c 7, ξ 1, in R(ξ 1 ) = (2ξ 1 + c 3 ) 4. Če je dodatno še c 7 = 33 8 c5 3 O(h) neskončno rešitev. pa ima sistem brez

Primer n = 5 V primeru n = 5 rešujemo sistem c 6 + 5c 5 ξ 1 + 6c 4 ξ 2 1 + c 3 ξ 3 1 + 4c 4 ξ 2 + 6c 3 ξ 1 ξ 2 + ξ 2 2 + (3c 3 + 2ξ 1 )ξ 3 + 2ξ 4 = 0, c 7 + 6c 6 ξ 1 + 10c 5 ξ 2 1 + 4c 4 ξ 3 1 + 5c 5 ξ 2 + 12c 4 ξ 1 ξ 2 + 3c 3 ξ 2 1 ξ 2 + 3c 3 ξ 2 2 + 4c 4 ξ 3 + 6c 3 ξ 1 ξ 3 + 2ξ 2 ξ 3 + 3c 3 ξ 4 + 2ξ 1 ξ 4 = 0,

c 8 + 7c 7 ξ 1 + 15c 6 ξ 2 1 + 10c 5 ξ 3 1 + 6c 6 ξ 2 + 20c 5 ξ 1 ξ 2 + 12c 4 ξ 2 1 ξ 2 + 6c 4 ξ 2 2 + 3c 3 ξ 1 ξ 2 2 + c 4 ξ 4 1 + 5c 5 ξ 3 + 12c 4 ξ 1 ξ 3 + 3c 3 ξ 2 1 ξ 3 + 6c 3 ξ 2 ξ 3 + ξ 2 3 + 4c 4 ξ 4 + 6c 3 ξ 1 ξ 4 + 2ξ 2 ξ 4 = 0, c 9 + 8c 8 ξ 1 + 21c 7 ξ 2 1 + 20c 6 ξ 3 1 + 5c 5 ξ 4 1 + 7c 7 ξ 2 + 30c 6 ξ 1 ξ 2 + 30c 5 ξ 2 1 ξ 2 + 4c 4 ξ 3 1 ξ 2 + 10c 5 ξ 2 2 + 12c 4 ξ 1 ξ 2 2 + c 3 ξ 3 2 + 6c 6 ξ 3 + 20c 5 ξ 1 ξ 3 + 12c 4 ξ 2 1 ξ 3 + 12c 4 ξ 2 ξ 3 + 6c 3 ξ 1 ξ 2 ξ 3 + 3c 3 ξ 2 3 + 5c 5 ξ 4 + 12c 4 ξ 1 ξ 4 + 3c 3 ξ 2 1 ξ 4 + 6c 3 ξ 2 ξ 4 + 2ξ 3 ξ 4 = 0.

Po eliminaciji spremenljivke ξ 4 = ξ n 1 iz prve enačbe dobimo sistem kjer so P 1 (ξ 1, ξ 2, ξ 3 ) := P i (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) + O(h) = 0, i = 1,2,3, (17) c 3 ξ 4 1 ( 3 2 c2 3 + 2 c 4 ) ξ 3 1 (9 c 3 c 4 5 c 5 ) ξ 2 1 ( 15 2 c 3 c 5 5 c 6 ) ξ1 + ( 3 2 c 3 ξ 1 ) ξ 2 2 + ( 6 c 3 c 4 5 c 5 + ( 9 c 2 3 8 c 4 ) ξ1 3 c 3 ξ 2 1) ξ2 ( 9 2 c2 3 4 c 4 + 2 ξ 2 1 2 ξ 2 ) ξ3 3 2 c 3 c 6 + c 7,

P 2 (ξ 1, ξ 2, ξ 3 ) := ( 3 c 2 3 c 4 ) ξ 4 1 (20 c 3 c 4 10 c 5 ) ξ 3 1 ( 12 c 2 4 + 15 c 3 c 5 15 c 6 ) ξ 2 1 (10 c 4 c 5 + 3 c 3 c 6 7 c 7 ) ξ 1 2 c 4 c 6 + c 8 ξ 3 2 6 c 3 ξ 1 ξ 2 2 ( 8 c 2 4 5 c 6 + (24 c 3 c 4 15 c 5 ) ξ 1 + ( 18 c 2 3 6 c 4 ) ξ 2 1 c 3 ξ 3 1) ξ2 +ξ 2 3 ( 6 c 3 c 4 5 c 5 + ( 9 c 2 3 8 c 4 ) ξ1 + 3 c 3 ξ 2 1 (3 c 3 2 ξ 1 ) ξ 2 ) ξ3,

P 3 (ξ 1, ξ 2, ξ 3 ) := 3 2 c2 3 ξ 5 1 (15 c 3 c 4 5 c 5 ) ξ 4 1 ( 36 c 2 4 + 10 c 3 c 5 20 c 6 ) ξ 3 1 ( 45 c 4 c 5 + 3 2 c 3 c 6 21 c 7 ) ξ 2 1 ( 25 2 c2 5 + 6 c 4 c 6 8 c 8 ) ξ1 5 2 c 5 c 6 + c 9 2 c 3 ξ 3 2 ( 12 c 3 c 4 15 2 c 5 + ( 18 c 2 3 6 c 4 ) ξ1 + 3 2 c 3 ξ 2 1) ξ 2 2 ( 10 c 4 c 5 + 3 c 3 c 6 7 c 7 + ( 24 c 2 4 + 30 c 3 c 5 30 c 6 ) ξ1 (60 c 3 c 4 30 c 5 ) ξ 2 1 + ( 12 c 2 3 4 c 4 ) ξ 3 1 ) ξ2 2 ξ 1 ξ 2 3 ( 15 2 c 3 c 5 5 c 6 + (18 c 3 c 4 10 c 5 ) ξ 1 + ( 9 2 c2 3 + 6 c 4 ) ξ 2 1 4 c 3 ξ 3 1 ( 9 c 2 3 8 c 4 + 6 c 3 ξ 1 ) ξ2 ξ 2 2) ξ3.

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R.

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R. I := P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2,ξ 3 ]... ideal

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R. I := P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2,ξ 3 ]... ideal V(I)... varieteta ideala, to je množica skupnih ničel P 1,P 2,P 3.

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R. I := P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2,ξ 3 ]... ideal V(I)... varieteta ideala, to je množica skupnih ničel P 1,P 2,P 3. I 1 = P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2 ]... prvi eliminacijski ideal

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R. I := P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2,ξ 3 ]... ideal V(I)... varieteta ideala, to je množica skupnih ničel P 1,P 2,P 3. I 1 = P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2 ]... prvi eliminacijski ideal I 2 = P 1,P 2,P 3 R[ξ 1 ]... drugi eliminacijski ideal

Zaenkrat zanemarimo člene O(h). R[ξ 1,ξ 2,...,ξ i ]... kolobar polinomov v spremenljivkah ξ 1,ξ 2,...,ξ i nad obsegom R. I := P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2,ξ 3 ]... ideal V(I)... varieteta ideala, to je množica skupnih ničel P 1,P 2,P 3. I 1 = P 1,P 2,P 3 R[ξ 1,ξ 2 ]... prvi eliminacijski ideal I 2 = P 1,P 2,P 3 R[ξ 1 ]... drugi eliminacijski ideal Kompleten opis eliminacijskih idealov nam dajo Gröbnerjeve baze. Računanje Gröbnerjeve baze je računsko prezahtevno! Obstoj rešitve bomo dokazali s pomočjo teorije rezultant.

IZREK 9. Naj bo K algebrajično zaprt obseg karakteristike 0 in ideal. Naj velja I := f 1,f 2,...,f m K[ξ 1,ξ 2,...,ξ m ] f i (x 1 ) = g i (x 2,x 3,...,x m )x N 1 1 + členi nižjih redov, g i 0 če f i 0, in naj bo (c 2,c 3,...,c m ) V(I 1 ) \ V(g 1,g 2,...,g m ) Tedaj obstaja c 1 K, da je (c 1,c 2,...,c m ) V(I).

V sistemu (17) je prva enačba linearna v ξ 3 : P 1 (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) = ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) + ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ξ 3 = 0, ψ 1, ψ 2 R[ξ 1,ξ 2 ]. (18)

V sistemu (17) je prva enačba linearna v ξ 3 : P 1 (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) = ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) + ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ξ 3 = 0, ψ 1, ψ 2 R[ξ 1,ξ 2 ]. (18) Podobno velja za modificirano tretjo enačbo P 3 (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) + 2ξ 1 P 2 (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) = χ 1 (ξ 1,ξ 2 ) + χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ξ 3 = 0, χ 1,χ 2 R[ξ 1,ξ 2 ]. (19)

Iz enačbe (18) eliminiramo ξ 3 in sistem (17) postane ( P 12 (ξ 1,ξ 2 ) := ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 2 P 2 ξ 1,ξ 2, ψ ) 1(ξ 1,ξ 2 ) = 0, ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) P 13 (ξ 1,ξ 2 ) := χ 1 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) = 0. (20)

Iz enačbe (18) eliminiramo ξ 3 in sistem (17) postane ( P 12 (ξ 1,ξ 2 ) := ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 2 P 2 ξ 1,ξ 2, ψ ) 1(ξ 1,ξ 2 ) = 0, ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) P 13 (ξ 1,ξ 2 ) := χ 1 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) = 0. (20) Izračunamo rezultanto P 12 in P 13 glede na ξ 2 : R 1 (ξ 1 ) := Res (P 12 (ξ 1,ξ 2 ),P 13 (ξ 1,ξ 2 );ξ 2 ) = 0.

Ker velja R 1 I 2 = V(I 2 ) V(R 1 ), lahko varieteta V(R 1 ) vključuje dodatne ničle, ki jih producira faktor ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) ali sama rezultanta Res. Varieteta V tudi ne da informacije o večkratnih ničlah sistema, to je število ničel R 1 štetih z večkratnostjo je lahko večje od števila elementov v V(R 1 ).

Ker velja R 1 I 2 = V(I 2 ) V(R 1 ), lahko varieteta V(R 1 ) vključuje dodatne ničle, ki jih producira faktor ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) ali sama rezultanta Res. Varieteta V tudi ne da informacije o večkratnih ničlah sistema, to je število ničel R 1 štetih z večkratnostjo je lahko večje od števila elementov v V(R 1 ). Ta eliminacijski postopek pa vendar omogoča razširitev rešitve ξ 1 na rešitev celotnega sistema (17), ξ 1 V(I 2 ) = (ξ 1,ξ 2,ξ 3 ) V(I), razen kadar ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) = 0.

V tem primeru eliminiramo ξ 3 iz enačbe (19) in dobimo ( P 32 (ξ 1,ξ 2 ) := χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 2 P 2 ξ 1,ξ 2, χ ) 1(ξ 1,ξ 2 ) = 0, χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) P 13 (ξ 1,ξ 2 ) := χ 1 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) ψ 1 (ξ 1,ξ 2 ) = 0, ter R 2 (ξ 1 ) := Res (P 32 (ξ 1,ξ 2 ),P 13 (ξ 1,ξ 2 );ξ 2 ) = 0.

Vsako ξ 1 V (R 1 ) V (R 2 ), ki ni odvečna, torej lahko razširimo do rešitve celotnega sistema, če je le ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 0 ali χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 0.

Vsako ξ 1 V (R 1 ) V (R 2 ), ki ni odvečna, torej lahko razširimo do rešitve celotnega sistema, če je le ψ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 0 ali χ 2 (ξ 1,ξ 2 ) 0. Polinoma R 1 in R 2 se faktorizirata R 1 (ξ 1 ) = ν 1 (ξ 1 ) 2 Q(ξ 1 ), R 2 (ξ 1 ) = ν 2 (ξ 1 ) 2 Q(ξ 1 ). (21) Polinoma ν i tvorita bazo eliminacijskih idealov ν 1 = ψ 1,ψ 2 R[ξ 1 ], ν 1 (ξ 1 ) = 4ξ1+10c 5 3 ξ1+ 4 ( 60c 2 ) 3 40c 4 ξ 3 1 +..., in ν 2 = χ 1,χ 2 R[ξ 1 ], ν 2 (ξ 1 ) = ( 5c 2 3 4c 4 ) ξ 12 1 +....

Če ν 1 in ν 2 nimata skupnih faktorjev sta očitno odvečna faktorja in V(I 2 ) V(Q). (22) V primeru ko ν 1 (ξ 1 ) = 0, ν 2 (ξ 1 ) = 0 za nek ξ 1 C mora biti izpolnjena polinomska relacija med konstantami c i, ki jo dobimo iz Res (ν 1 (ξ 1 ),ν 2 (ξ 1 );ξ 1 ) = 0. Mera množice {(c 3,c 4,...,c 9 ) R 7 ;ν 1 (ξ 1 ) = 0, ν 2 (ξ 1 ) = 0} je nič in po zveznosti velja (22) za vse konstante.

Če gre katera ničla ξ 1 = ξ 1 (c 3,c 4,...,c 9 ) V(I 2 ) proti neskončnosti oz. če katera iz neskončnosti pride, mora to veljati tudi za korespondenčno ξ 1 V(Q). Razlika #V(Q) #V(I 2 ) 0 je torej neodvisna od konstant c i.

Za poseben izbor konstant c 3 = 1, c 4 = 1 2, c 5 = 1, c 6 = 1, c 7 = 0, c 8 = 1 2, c 9 = 1 pa velja #V(I 2 ) = #V(Q) = 25. Dovolj je torej gledati ničle polinoma Q. Če je njegova stopnja liha, potem ima vsaj eno realno ničlo lihe kratnosti, ki jo lahko razširimo do realne ničle iz V(I). Ker je ξ 1 R lihe kratnosti, ima tudi perturbiran sistem (17) vsaj eno realno rešitev za vse dovolj majhne h.

Če je Q(ξ 1 ) = 14641 65536 3025 131072 ( 5c 2 3 4c 4 ) 5ξ 25 1 ( 5c 2 3 4c 4 ) 4 ( 1043c 3 3 1988c 3 c 4 + 824c 5 ) ξ 24 1 +... c 4 = 5 4 c2 3 = Q(ξ 1 ) = 1953125 1048576 c 4 = 5 4 c2 3, c 5 = 7 4 c3 3 = Q(ξ 1 ) = 1953125 65536 ( 7c 3 3 4c 5 ) 4 ξ 23 1 +... ( 21c 4 3 8c 6 ) 4 ξ 19 1 +...

Dalje c 6 = 21 8 c4 3, c 7 = 33 8 c5 3, c 8 = 429 64 c6 3 reducirajo stopnjo Q na 15,11,7. Pri dodatni izbiri c 9 = 715 64 c7 3 pa je Q 0 in vsak ξ 1 R je rešitev.

Dalje c 6 = 21 8 c4 3, c 7 = 33 8 c5 3, c 8 = 429 64 c6 3 reducirajo stopnjo Q na 15,11,7. Pri dodatni izbiri c 9 = 715 64 c7 3 pa je Q 0 in vsak ξ 1 R je rešitev. V tem posebnem primeru je Taylorjev polinom funkcije 9 c k h k 2 x k k=2 y(x) = 1 2c 2 x c 1 4cx 2c 2, c := h 2 c 3,

ki pa se jo da reparametrizirat f(z) = cz c3 z 2, c 2 z 2 z := z(c) := 1 1 4cx 2c 2. V primeru ko c 3 0, pa y(x) x 2.