
- •Введение
- •Глава 1. Погрешность результата численного решения задачи
- •1.1. Источники и классификация погрешностей
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Формы записи данных.
- •1.3. Вычислительная погрешность
- •Глава 2. Решение нелинейных уравнений
- •2.1. Отделение корней уравнения
- •2.1.1. Аналитический метод отделения корней
- •2.1.2. Графический метод отделения корней
- •2.2. Уточнение приближенных корней
- •2.2.1. Метод половинного деления
- •2.2.2 Метод хорд
- •2.2.3. Метод Ньютона – метод касательных
- •2.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •2.2.5. Метод секущих
- •2.2.6. Метод итераций
- •Глава 3. Решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1. Метод итераций
- •3.1.1. Оценка погрешности приближений процесса итераций
- •3.1.2. Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации:
- •3.2. Метод Зейделя
- •3.3. Метод релаксаций
- •Глава 4. Решение систем нелинейных уравнений
- •4.1. Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений
- •4.2. Распространение метода Ньютона на системы из n уравнений с n неизвестными
- •4.3. Метод итераций для систем нелинейных уравнений
- •4.4. Распространение метода итераций на системы из n уравнений с n неизвестными
- •Глава 5. Интерполяция
- •5.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2. Конечные разности
- •5.3. Интерполяционная формула Ньютона №1
- •5.4. Интерполяционная формула Ньютона №2
- •5.5. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •5.5.1. Вычисление лагранжевых коэффициентов
- •5.5.2. Схема Эйткина
- •5.5.3. Остаточный член формулы Лагранжа
- •5.6. Обратное интерполирование
- •5.6.1 Итерационные методы для обратного интерполирования
- •Глава 6. Аппроксимация функций с помощью сплайнов
- •6.1. Кубические сплайны
- •Глава 7. Методы обработки экспериментальных данных
- •7.1 Построение эмпирической формулы.
- •7.2. Метод выбранных точек (метод натянутой нити)
- •7.3 Метод средних
- •7.4. Метод наименьших квадратов
- •7.5. Метод выравнивания
- •7.6. Метод наименьших квадратов для полиномов
- •Глава 8. Численное интегрирование
- •8.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •8.1. Формула трапеций и ее остаточный член
- •8.2. Общая формула трапеций и ее остаточный член
- •8 .3 Формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.4. Общая формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.5. Формулы Ньютона-Котеса высших порядков
- •8.6. Квадратурная формула Чебышева
- •8.7. Квадратурная формула Гаусса
- •Глава 9. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •9.1. Аналитические методы
- •9.1.1. Метод последовательного дифференцирования
- •9.1.2. Метод последовательных приближений.
- •9.1.3 Метод неопределенных коэффициентов.
- •9.2. Численные методы
- •9.2.1. Метод Эйлера
- •9.2.2. Модифицированные методы Эйлера Первый улучшенный метод Эйлера
- •Второй улучшенный метод Эйлера
- •Третий улучшенный метод Эйлера
- •9.2.3. Метод Рунге-Кутта для уравнений первого порядка
- •Список литературы
1.3. Вычислительная погрешность
Далее для краткости будем обозначать абсолютную погрешность числа x как Δx относительную погрешность как δХ .
Погрешность суммирования чисел х±Δх, у± Δy
Абсолютная: погрешность:
Δz = (x± Δx)+(y± Δy)=(x + y) ±(Δx± Δy)
Относительная погрешность:
Погрешность вычитания чисел х±Δх, у± ΔY
Абсолютная: погрешность:
Δz = (x± Δx)-(y± Δy)=(x + y) ±(Δx± Δy)
Относительная погрешность:
Погрешность умножения чисел х±Δх, у± Δy
Абсолютная: погрешность:
z = (x± Δx) (y± Δy)=xּy± yּΔx ±xּΔy± ΔxּΔy = xּy± yּΔx ±xּΔy
Относительная погрешность:
Погрешность деления чисел х±Δх, у± Δy
Абсолютная: погрешность:
Относительная погрешность:
5. Погрешность функции, зависящей от одной переменной.
Абсолютная: погрешность:
Относительная погрешность:
.
Глава 2. Решение нелинейных уравнений
2.1. Отделение корней уравнения
Пусть дано уравнение, которое в общем виде записывается формулой
,
(2.1)
где f(x) любая действительная функция.
Точным корнем уравнения (2.1) на конечном или бесконечном отрезке [α,β] назовем всякое число ξ из промежутка, которое обращает функцию.f(x) в нуль. Так как уравнение может быть достаточно сложным, редко удается найти его точные корни. Задача состоит в том, чтобы найти приближенные корни и оценить, насколько точно это сделано.
Процесс нахождения приближенных корней уравнения общего вида f(x) = 0 проводится в два этапа:
1. Отделение корней,
то есть установление возможно малых
промежутков
,
в которых содержится один и только один
корень уравнения (2.1);
2. Уточнение приближенных корней.
Если ξ-точный
корень, x
приближенный корень уравнения (2.1), а ε
точность, то для того, чтобы приближенный
корень x
был найден с заданной точностью ε
достаточно потребовать выполнения
неравенства:
.
Теорема 2.1: Если
непрерывная функция
принимает значения противоположных
знаков на концах
,
т.е.
,
то внутри этого отрезка содержится, по
меньшей мере, один корень уравнения
.
Корень
[
]
заведомо будет единственным, если
производная
существует и сохраняет постоянный знак
внутри интервала
,
т.е.
(или
)
при
.
2.1.1. Аналитический метод отделения корней
Процесс отделения
корней начинается с установления знаков
функции
в граничных точках
и
области ее существования. Затем
определяются знаки функции
в
ряде промежуточных точек
,
выбор которых учитывает особенности
функции
.
(Имеются в виду точки, где функция имеет
экстремум или разрыв) Если окажется,
что
,
то в силу теоремы в интервале
существует корень уравнения
.
Можно сузить полученные промежутки
методом простой подстановки значений
в уравнение.
Пример2.1. Отделить корни уравнения
Найдем корни производной
,
x1=1 x2=0.75 x3=1
Составим таблицу. В первой строке поместим в порядке возрастания концы интервала и точки экстремумов, во второй знаки функции в этих точках.
х |
-∞ |
-1 |
0.75 |
1 |
∞ |
Sign f(x) |
+ |
- |
- |
- |
+ |
Уравнение имеет
два корня.
,
.
Уменьшим промежутки, в которых находятся
корни:
х |
-∞ |
-2 |
-1 |
0.75 |
1 |
2 |
∞ |
Sign f(x) |
+ |
+ |
- |
- |
- |
+ |
+ |
Следовательно,
,
.