
- •Смагин в.И., Решетникова г.Н.
- •Содержание
- •1. Основы теории погрешностей 9
- •2. Аппроксимация функций 19
- •2.16. Контрольные вопросы 90
- •2.17. Задания к главе 2 92
- •3. Численное дифференцирование 95
- •3.5. Контрольные вопросы 110
- •4. Численное интегрирование 112
- •4.10. Контрольные вопросы 189
- •4.11. Задания к главе 4 191
- •5. Приложение. Варианты к заданиям 195
- •1. Основы теории погрешностей
- •1.1. Математические оценки точности приближенного числа
- •1.2. Запись чисел на эвм
- •1.3. Верные знаки приближенного числа
- •1.4. Классификация погрешностей
- •1.5. Погрешность вычисления функции многих переменных
- •1.6. Обратная задача теории погрешностей
- •1.7. Погрешности простейших функций
- •1.8. Контрольные вопросы
- •1.9. Задания к главе 1
- •2. Аппроксимация функций
- •2.1. Постановка задачи
- •2.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3. Интерполяционная схема Эйткена
- •2.4. Остаточный член многочлена Лагранжа
- •2.5. Разделенные разности и их свойства
- •2.6. Интерполяционная формула Ньютона при неравноотстоящих узлах
- •2.7. Многочлены Чебышева и их свойства
- •2.8. Минимизация погрешности метода при аппроксимации многочленом Лагранжа
- •2.9. Многочлены наилучшего равномерного приближения
- •2.10. Экономизация степенных рядов
- •2.11. Интерполирование с кратными узлами
- •2.12. Интерполирование при равноотстоящих узлах
- •2.12.1. Конечные разности
- •2.12.2. Интерполирование в начале и конце таблицы
- •2.12.3. Формулы Гаусса
- •2.12.4. Формулы Стирлинга и Бесселя
- •2.12.5. Оценки погрешности метода и неустранимой погрешности
- •2.13. Сплайн-функции
- •2.13.1. Линейный сплайн
- •2.13.2. Параболический сплайн
- •2.13.3. Кубический сплайн
- •2.13.4. В-сплайны
- •2.13.5. Эрмитовы сплайны
- •2.14. Аппроксимация данных методом наименьших квадратов (мнк)
- •2.14.1. Аппроксимация алгебраическими полиномами
- •2.14.2. Аппроксимация ортогональными полиномами
- •2.14.3. Аппроксимация ортогональными полиномами дискретной переменной
- •2.15. Аппроксимация функций многих переменных
- •2.15.1. Построение интерполяционных многочленов
- •2.15.2.Метод последовательного интерполирования
- •2.15.3. Применение метода наименьших квадратов
- •2.16. Контрольные вопросы
- •2.17. Задания к главе 2
- •3. Численное дифференцирование
- •3.1. Численное дифференцирование при неравноотстоящих узлах
- •3.2. Численное дифференцирование при равноотстоящих узлах
- •3.3. Оценка приближений численного дифференцирования по правилу Рунге
- •3.4. Метод квадратурных формул
- •3.5. Контрольные вопросы
- •3.6. Задание к главе 3
- •4. Численное интегрирование
- •4.1. Общая интерполяционная квадратура
- •4.2. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •4.2.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.2.3. Квадратурная формула Симпсона (парабол)
- •4.2.4. Квадратурная формула “трех восьмых” (формула Ньютона)
- •4.3. Метод Рунге оценки погрешности
- •4.4. Квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности
- •4.5. Частные случаи квадратурного правила наивысшей алгебраической степени точности
- •4.6. Квадратурные формулы с равными коэффициентами
- •4.7. Приближенное вычисление несобственных интегралов
- •4.8. Приближенное вычисление неопределенных интегралов
- •4.9. Методы Монте-Карло
- •4.9.1. Простейший метод Монте-Карло
- •4.9.2. Геометрический метод Монте-Карло
- •4.10. Контрольные вопросы
- •4.11. Задания к главе 4
- •5. Приложение. Варианты к заданиям
- •5.1. Варианты к заданиям 1.1
- •5.2. Варианты к заданиям 2.1-2.5
- •5.3. Варианты к заданиям 2.6
- •5.4. Варианты к заданиям 2.7-2.8, 3.1
- •5.5. Варианты к заданиям 4.1-4.6
- •5.6. Варианты к заданиям 4.7
2.13.3. Кубический сплайн
Сплайн состоит из многочленов вида:
,
(2.89)
,
Для определения параметров кубического сплайна дефекта 1 потребуем дополнительно к (2.72), (2.73), (2.77) выполнение условия непрерывности второй производной:
.
(2.90)
Первая и вторая производные отдельных многочленов сплайна соответственно равны:
(2.91)
.
(2.92)
Тогда, обозначив , получим:
,
(2.93)
,
(2.94)
,
(2.95)
.
(2.96)
Последние два уравнения получены из (2.77) и (2.90).
Уравнения
(2.93)-(2.96) составляют систему из
уравнений для определения
параметров сплайна. Для получения двух
недостающих уравнений потребуем
выполнения дополнительных условий на
концах интервала
:
,
(2.97)
.
(2.98)
Тогда из (2.97) следует
,
(2.99)
а из (2.98) получим:
.
(2.100)
Из
уравнения (2.96) выразим
,
(2.101)
и, подставляя его в (2.94), с учетом (2.93), получим
.
(2.102)
Если выражения
для
и
подставить в (2.95), то получим:
,
(2.103)
где
.
(2.104)
Уравнения (2.103)
образуют систему из
уравнения относительно неизвестных
.
Эта система является системой с
трехдиагональной матрицей вида:
(2.105)
и
вектором свободных членов
,
где
символ
транспонирования.
Решение таких систем осуществляется методом прогонки, согласно которому решение представляют в виде:
,
(2.106)
где
– прогоночные коэффициенты. Чтобы
получить выражения для этих коэффициентов,
запишем формулы для определения
и
согласно (2.106) и, подставив их в (2.103),
сравним полученное выражение с (2.106).
При сравнении получим, что выражения
для определения прогоночных коэффициентов
будут иметь вид:
(2.107)
При
этом, учитывая (2.99), полагают
.
Таким образом,
порядок вычисления коэффициентов
кубического сплайна следующий: сначала
определяют коэффициенты
,
,
для чего необходимо, осуществляя прямой
ход метода прогонки по формулам (2.107),
найти значения
,
при
,
а затем, выполнив обратную прогонку,
считая
по формуле (2.106), вычисляются
.
При этом, согласно (2.99),
Остальные коэффициенты сплайна
определяются по следующим формулам:
– (2.93),
– (2.101),
– (2.102),
.
Отметим, что преобладание в трехдиагональной
матрице (2.105) диагональных элементов
обеспечивает корректность и устойчивость
метода прогонки.
Пример. 2.9. Для
исходных данных, приведенных в примере
2.7, построим кубический сплайн. Сплайн
строится в виде (2.89). Для интерполяции
кубическим сплайном сначала согласно
(2.107) вычисляются коэффициенты
и
,
,
причем 1=1=0,
после чего обратным ходом по (2.106)
рассчитываются коэффициенты
.
Остальные коэффициенты без особого
труда можно вычислить по формулам (2.93
), (2.101)-(2.102). Занесем полученные значения
коэффициентов в таблицу и отобразим
полученный кубический сплайн на одном
графике (рис. 2.5) с исходной функцией:
Таблица 2.10.
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
ai |
0,9108 |
0,7237 |
-0,2004 |
-0,5184 |
bi |
0,146 |
-0,6661 |
-0,8988 |
0,7030 |
ci |
0 |
-0,5414 |
0,3088 |
0,4921 |
di |
-0,1203 |
0,2834 |
0,0306 |
-0,3281 |
Рис. 2.5. Интерполяция кубическим сплайном
Отметим что, описанный кубический сплайн в отличие от рассмотренного варианта параболического сплайна, обеспечивает устойчивость процесса интерполяции.