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Approximation

Approximation (lateinisch proximus, „der Nächste“) ist zunächst ein Synonym für eine „(An-)Näherung“; der Begriff wird in der Mathematik allerdings als Näherungsverfahren noch präzisiert.

Aus mathematischer Sicht existieren verschiedene Gründe, Näherungen zu untersuchen. Die heutzutage häufigsten sind:

Vielfach liegt einer numerischen Methode die Idee zugrunde, eine komplizierte (und oft nur implizit bekannte) Funktion durch eine gut zu handhabende Funktionen näherungsweise darzustellen. Die Approximationstheorie ist somit integraler Bestandteil der modernen angewandten Mathematik. Sie liefert ein theoretisches Fundament für viele neue und etablierte computergestützte Lösungsverfahren.

Inhaltsverzeichnis

Arten der Approximation


Zahlen

Eine der alltäglichsten Formen der Approximation ist die Darstellung einer irrationalen Zahl als eine Zahl mit einer endlichen Anzahl an Nachkommastellen sowie das Runden einer Zahl auf eine Zahl mit weniger Nachkommastellen, also die Berechnung eines Näherungswertes. Zum Beispiel:

\sqrt{2} \approx 1{,}41421356 \approx 1{,}41

Die weitaus meisten Computerprogramme arbeiten mit Gleitkommazahlen nach dem Standard IEEE 754, bei dem Zahlen mit endlich vielen Stellen dargestellt werden, was bei irrationalen Zahlen und periodischen Brüchen in jedem Fall eine Rundung erfordert. Die Genauigkeit der Darstellung im Computer wird dabei durch den gewählten Datentyp festgelegt.

Mit der Approximation irrationaler Zahlen durch rationale beschäftigt sich die Theorie der diophantischen Approximation.

Geometrische Objekte

In der Geometrie lassen sich komplizierte Objekte oft durch Polygone nähern. So berechnete zum Beispiel Archimedes eine Näherung für die Kreiszahl \pi , indem er einen Kreis durch regelmäßige Polygone mit immer mehr Ecken annäherte.

Funktionen

Von besonderem Interesse ist die Näherung von Funktionen, beispielsweise für Näherungslösungen nicht exakt lösbarer Differentialgleichungen. Die häufigste Form ist die Approximation mit Polynomen, da diese einfach ableitbar, integrierbar und berechenbar sind. Hier beruht das am weitesten verbreitete Verfahren auf der Taylorreihenentwicklung. Von großer praktischer Bedeutung ist auch die Fourieranalyse, bei der periodische Funktionen in unendlichen Reihen von Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt werden.

Viele dieser Näherungsverfahren haben ihr theoretisches Fundament in dem (nach Marshall Harvey Stone und Karl Weierstraß benannten) Satz von Stone-Weierstraß, aus dem nicht zuletzt folgt, dass man jede stetige Funktion auf einem kompakten reellen Intervall beliebig genau gleichmäßig durch Polynome approximieren kann und dass ebenso jede im Körper der reellen Zahlen periodische stetige Funktion beliebig genau gleichmäßig durch trigonometrische Funktionen angenähert werden kann.

Von zentraler Bedeutung bei Approximationen ist der Begriff der Norm. Diese dient dazu, verschiedene Approximationen quantitativ zu vergleichen. Im Allgemeinen fällt die Näherungslösung für verschiedene Normen unterschiedlich aus. Wichtig ist es, den Fehler, der durch die Approximation entsteht, abschätzen zu können, um deren Qualität zu beurteilen. Dies ist nicht immer einfach und eine wichtige Aufgabe der Approximationstheorie.

Klassische Beispiele sind hier zum einen die Tschebyschow-Approximation, bei der stetige reelle oder komplexe Funktionen bezüglich der Supremumsnorm approximiert werden, sowie die L^{p}-Approximation, bei der Lp-Funktionen bezüglich der L^{p}-Norm approximiert werden.

Ein Beispiel für die Näherung von Funktionen ist die Kleinwinkelnäherung, bei der die Sinusfunktion durch ihren Winkel und die Kosinusfunktion durch die Konstante 1 ersetzt wird. Sie ist bei kleinen Winkeln gültig und wird zum Beispiel zur Lösung des mathematischen Pendels angewendet.

Ordnung der Approximation

Ein Maß für die Güte der Approximation einer Funktion ist die Ordnung. Eine Approximation n-ter Ordnung ist eine solche, bei der der Fehler von der Größenordnung {\displaystyle {\mathcal {O}}(x^{n+1})} ist. Eine Näherung erster Ordnung wird lineare Approximation genannt, eine Näherung zweiter Ordnung quadratische Approximation.

In der Physik ist oft die lineare Näherung ausreichend, da sie meistens den größten Einfluss besitzt. Terme höherer Ordnung sind etwa dann von Bedeutung, wenn lineare Effekte unterdrückt sind, wie zum Beispiel bei der nichtlinearen Optik.

Wichtige Approximationssätze


Approximationstheorie und Funktionalanalysis

Zahlentheorie

Theoretische Informatik


Auch in der theoretischen Informatik spielen Approximationen eine Rolle. Es gibt NP-vollständige Optimierungsprobleme, bei denen es nicht möglich ist, eine exakte Lösung effizient zu berechnen. Man kann hier Approximationsalgorithmen verwenden, um eine Annäherung zu berechnen. Ein Beispiel ist das Rucksackproblem, bei dem es ab einer gewissen Problemgröße sehr viel Rechenaufwand braucht, eine optimale Lösung zu berechnen, wo aber gute Approximationsalgorithmen existieren, mit denen man effizient approximative Lösungen berechnen kann.

Literatur


Einzelnachweise





Kategorien: Numerische Mathematik | Funktionalanalysis | Theoretische Informatik



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