- •Часть 2
- •Раздел 1. Элементы теории погрешностей 7
- •Раздел 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений 15
- •Раздел 3. Численное решение нелинейных уравнений 43
- •Раздел 4. Решение систем нелинейных уравнений 54
- •Раздел 5. Аппроксимация функций 60
- •Раздел 6. Численное интегрирование 81
- •Раздел 7. Численное дифференцирование 97
- •Раздел 8. Обыкновенные дифференциальные уравнения 106
- •Основы численных методов введение
- •1. Этапы решения технических задач на эвм
- •2. Методы реализации математических моделей
- •Раздел 1. Элементы теории погрешностей
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Источники погрешностей
- •1.3. Приближенные числа и оценка их погрешностей
- •1.4. Правила записи приближенных чисел
- •1.5. Задачи теории погрешностей
- •1.6. Понятия устойчивости, корректности постановки задач и сходимости численного решения
- •1.7. Некоторые обобщенные требования к выбору численных методов
- •Раздел 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Основные понятия и определения
- •2.2. Методы решения слау
- •2.2.1. Прямые методы решения слау
- •1. Правило Крамера
- •2. Метод обратных матриц
- •3. Метод Гаусса
- •4. Модифицированный метод Гаусса
- •5. Метод прогонки
- •6. Метод квадратного корня
- •2.2.2. Итерационные методы решения слау
- •1. Метод простой итерации
- •2. Метод Зейделя
- •2.3. Вычисление определителей высоких порядков
- •2.4. Вычисление обратных матриц
- •2. Другой подход к определению обратной матрицы а–1
- •3. Обращение матрицы а посредством треугольных матриц
- •2.5. Применение метода итераций для уточнения элементов обратной матрицы
- •Раздел 3. Численное решение нелинейных уравнений
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Отделение корней
- •3.2.1. Метод половинного деления
- •3.2.2. Графическое отделение корней
- •3.3. Итерационные методы уточнения корней
- •3.3.1. Метод простой итерации
- •3.3.2. Метод Ньютона (касательных)
- •3.3.3. Метод секущих
- •3.3.4. Метод деления отрезка пополам
- •3.3.5. Метод хорд
- •3.4. Общий алгоритм численных методов решения нелинейных уравнений
- •Раздел 4. Решение систем нелинейных уравнений
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Метод простой итерации
- •4.2.1. Условия сходимости метода простой итерации для нелинейных систем уравнений второго порядка
- •4.2.2. Общий случай построения итерирующих функций
- •4.3. Метод Ньютона для систем двух уравнений
- •4.4. Метод Ньютона для систем n-го порядка с n неизвестными
- •Раздел 5. Аппроксимация функций
- •5.1. Постановка задачи
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.3. Типовые виды локальной интерполяции
- •5.3.1. Линейная интерполяция
- •5.3.2. Квадратичная (параболическая) интерполяция
- •5.4. Типовые виды глобальной интерполяции
- •5.4.1. Интерполяция общего вида
- •5.4.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •1. Формула Лагранжа для произвольной системы интерполяционных узлов
- •2. Полином Лагранжа на системе равноотстоящих интерполяционных узлов
- •5.4.3. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •1. Интерполяционный многочлен Ньютона для системы равноотстоящих узлов
- •2. Интерполяционный многочлен Ньютона для системы произвольно расположенных узлов
- •3. Локальная интерполяция
- •3.1. Линейная интерполяция
- •3.2. Квадратичная интерполяция
- •4. Глобальная интерполяция
- •4.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.2. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •5.5. Сплайны
- •5.6. Сглаживание результатов экспериментов
- •1. Метод выбранных точек
- •2. Метод средних
- •3. Метод наименьших квадратов
- •5.7. Вычисление многочленов
- •Раздел 6. Численное интегрирование
- •6.1. Постановка задачи
- •6.1.1. Понятие численного интегрирования
- •6.1.2. Понятие точной квадратурной формулы
- •6.2. Простейшие квадратурные формулы
- •6.2.1. Формула прямоугольников
- •6.2.2. Формула трапеций
- •6.2.3. Формула Симпсона
- •6.3. Составные квадратурные формулы с постоянным шагом
- •6.3.1. Составная формула средних
- •6.3.2. Формула трапеций
- •6.3.3. Формула Симпсона
- •6.4. Выбор шага интегрирования для равномерной сетки
- •6.4.1. Выбор шага интегрирования по теоретическим оценкам погрешностей
- •6.4.2. Выбор шага интегрирования по эмпирическим схемам
- •1. Двойной пересчет
- •2. Схема Эйткина
- •3. Правило Рунге
- •4. Другие оценки погрешности
- •6.5. Составные квадратурные формулы с переменным шагом
- •6.6. Квадратурные формулы наивысшей алгебраической точности (формула Гаусса)
- •Раздел 7. Численное дифференцирование
- •7.1. Постановка задачи
- •7.2. Аппроксимация производных посредством локальной интерполяции
- •1. Формула левых разностей
- •2. Формула правых разностей
- •3. Формула центральных разностей
- •7.3. Погрешность численного дифференцирования
- •7.4. Аппроксимация производных посредством глобальной интерполяции
- •7.4.1. Аппроксимация посредством многочлена Ньютона
- •7.4.2. Вычисление производных на основании многочлена Лагранжа
- •7.5. Метод неопределенных коэффициентов
- •7.6. Улучшение аппроксимации при численном дифференцировании
- •Раздел 8. Обыкновенные дифференциальные уравнения
- •8.1. Постановка задачи
- •8.2. Задача Коши для оду
- •8.3. Численные методы решения задачи Коши
- •8.3.1. Одношаговые методы решения задачи Коши
- •1. Метод Эйлера
- •2. Метод Эйлера с пересчетом
- •3. Метод Эйлера с последующей итерационной обработкой
- •4. Метод Рунге-Кутта
- •8.3.2. Многошаговые методы решения задачи Коши
- •1. Семейство методов Адамса
- •2. Многошаговые методы, использующие неявные разностные схемы
- •3. Повышение точности результатов
6.1.2. Понятие точной квадратурной формулы
Для некоторых классов функций можно записать квадратурные формулы с погрешностью R 0 сразу для всего класса. Такие квадратурные формулы называются точными. Для иллюстрации этого рассмотрим
f(x) = Pm(x) = a0 + a1x +...+ amxm
на интервале [a,b]. Определим на [a,b] произвольные попарно различные узлы i, 0 i m. Искомое точное соотношение для данной функции f(x) будет иметь вид согласно (7):
. (8)
Полином Pm(x) в левой части (8) можно записать в виде интерполяционного многочлена:
.
Тогда условие (8) позволяет найти значения для весов qi при 0 i m
, (9)
Если взять произвольные различные узлы i на [a,b] и вычислить (9), то соотношение (8) имеет место, т.е. является точной.
Следует заметить, что формула (8) может оказаться точной для полиномов степени большей, чем m. Это достигают специальным выбором узлов i на отрезке [a, b], 0 i m, что построено Гауссом для полиномов степени 2m + 1.
Практический смысл точных квадратурных формул появляется для таких классов f(x), которые могут быть хорошо аппроксимированными полиномами на интервале [a,b].
Тогда применяя точную формулу к f(x), есть надежда получить малую погрешность R в (7) для рассматриваемого класса функций.
6.2. Простейшие квадратурные формулы
Заметим, что при реализации квадратурных формул (7) в подавляющем большинстве случаев используется равномерная сетка произвольно выбранных по количеству интерполяционных узлов, что и определяет разные степени используемых интерполяционных многочленов. Чтобы не иметь дело с многочленами высоких степеней обычно интервал интегрирования разбивают на отдельные участки, применяют рабочие формулы невысокого порядка на каждом участке и потом складывают результаты расчета и оценочные погрешности.
Приведем квадратурные формулы для одного интервала [хi, xi+1], который впоследствии обобщим на весь интервал [a, b] в виде так называемых составных квадратурных формул.
6.2.1. Формула прямоугольников
Пусть рассматривается интервал [–h/2, h/2], где h > 0.
Предположим, что подынтегральная функция f(x) дважды непрерывно дифференцируема, т.е. f(x) C2[–h/2, h/2]. Тогда соотношение (7) запишется в виде:
, (10)
здесь взят один узел = 0 и соответствующий вес q = h.
Полученная квадратурная формула
I = hf(0) (11)
называется формулой прямоугольников для одного шага или формулой средних. Такое название определено, так как это есть площадь прямоугольника с высотой f(0) и основанием h. Из рисунка видно, что, уменьшая интервал h при гладкой функции f(x) (т.к. f(x) C2[–h/2, h/2]), погрешность R 0 при h 0. Доказано, что точность результата для (10) оценивается формулой
, где [–h/2,h/2].
Заметим, что квадратурная формула (11) является точной для полиномов первой степени , так как .
Иногда на интервале [–h/2, h/2] применяют формулы вида I=hf(–h/2) и I=hf(h/2) – формулы правых и левых прямоугольников. Они точны только для полиномов нулевой степени, т.е. констант.
6.2.2. Формула трапеций
Рассмотрим интервал [0, h], h > 0
Предположим, что f(x) C2[0, h]. Соотношение (7) запишем в виде:
, (12)
где взяты два узла 0 = 0, 1 = h и соответствующие веса q0 = q1 = h/2.
Получаемая квадратурная формула
, (13)
называется формулой трапеций для одного шага. Название связано с тем, что (13) при положительных значениях f(0), f(h) является площадью трапеции с основаниями f(0), f(h) и высотой h.
Доказано, что погрешность для (12)
(14)
где – некоторая точка интервала [0, h]. Заметим, что (13) так же, как формула прямоугольников точна для полиномов первой степени.