 
        
        - •1.Прямые методы решения слау.
- •2)Lu-разложение.
- •2.Метод трехдиагональной матричной прогонки.
- •4. Задачи линейного программирования(лп). Регуляризация задач лп.
- •5.Регуляризация плохо обусловленных слау.
- •7. Принцип сжатых отображений в огр.Обл. Банахова пр-ва.
- •6.Обзор задач линейной алгебры. Уточнение эл-ов приближ. Обратной ма-цы .
- •8.Методы решения нелинейных одномерных у-ий.
- •9 Не лок метод Ньют (квазиньют процесс)
- •26 Полиномы Чебышева(пч)
- •33.Жёсткие начальные задачи. Неявный метод Эйлера и его устойчивость.
- •34.Жёские начальные задачи. Неявный метод средней точки и его устойчивость.
- •35.Жёсткие задачи. Неявный метод трапеций и его устойчивость.
- •25.Аппроксимация функции с помощью кубического сплайна
- •15,Численное дифференцирование
- •10,Метод секущих
- •38. Нахождение наибольшего по модулю собственного значения матрицы.
- •11. Методы решения систем нелинейных уравнений. Квазиньютоновские методы.
- •12. Интерполирование. Конечные разности, разностные отношения и их свойства.
15,Численное дифференцирование
Методы
	численного дифференцирования применяются,
	если исходную функцию f(x) трудно или
	невозможно продифференцировать
	аналитически. Например, эта функция
	может быть задана таблично. Задача
	численного дифференцирования – выбрать
	легко вычисляемую функцию (обычно
	полином) 
	 ,
	для которой приближенно полагают
,
	для которой приближенно полагают 
	 .
.
Ч исленное
	дифференцирование – некорректная
	задача, так как отсутствует устойчивость
	решения. При численном дифференцировании
	приходится вычитать друг из друга
	близкие значения функции. Это приводит
	к уничтожению первых значащих цифр,
	т.е. к потере части достоверных знаков
	числа. А так как значения функции обычно
	известны с определенной погрешностью,
	то все значащие цифры могут быть
	потеряны. На графике кривая (1) соответствует
	уменьшению погрешности дифференцирования
	при уменьшении шага; кривая (2) представляет
	собой неограниченно возрастающий
	(осциллирующий) вклад неустранимой
	погрешности исходных данных – значений
	функции y(x). Критерий выхода за оптимальный
	шаг при его уменьшении – «разболтка»
	решения: зависимость результатов
	вычислений становится нерегулярно
	зависящей от величины шага                   
	                               .
	Пусть
исленное
	дифференцирование – некорректная
	задача, так как отсутствует устойчивость
	решения. При численном дифференцировании
	приходится вычитать друг из друга
	близкие значения функции. Это приводит
	к уничтожению первых значащих цифр,
	т.е. к потере части достоверных знаков
	числа. А так как значения функции обычно
	известны с определенной погрешностью,
	то все значащие цифры могут быть
	потеряны. На графике кривая (1) соответствует
	уменьшению погрешности дифференцирования
	при уменьшении шага; кривая (2) представляет
	собой неограниченно возрастающий
	(осциллирующий) вклад неустранимой
	погрешности исходных данных – значений
	функции y(x). Критерий выхода за оптимальный
	шаг при его уменьшении – «разболтка»
	решения: зависимость результатов
	вычислений становится нерегулярно
	зависящей от величины шага                   
	                               .
	Пусть 
	 введена как интерполяционный многочлен
	Ньютона. В этом случае для произвольной
	неравномерной сетки:
	введена как интерполяционный многочлен
	Ньютона. В этом случае для произвольной
	неравномерной сетки: 
	 
,
	для i = 0, 1…n-1, интерполяция полиномом
	первой степени. 
	 ,
	интерполяция полиномом второй степени.
,
	интерполяция полиномом второй степени.
В
	общем случае 
	 .
	Минимальное число узлов, необходимое
	для вычисления k-й производной, равно
	k+1.
.
	Минимальное число узлов, необходимое
	для вычисления k-й производной, равно
	k+1.
Оценка
	погрешности при численном дифференцировании
	может быть осуществлена по формуле, 
	 где n – число узлов функции, k – порядок
	производной.
	где n – число узлов функции, k – порядок
	производной.
На практике чаще всего используются упрощенные формулы для равномерной сетки, при этом точность нередко повышается. Часто используются следующие формулы для трех узлов:
 ,
	где h
	= x1
	– x0
	= const.
,
	где h
	= x1
	– x0
	= const.
	
	 
Исходя из общего вида интерполяционного полинома можно вывести формулы для более высокого порядка точности или для более высоких производных.
10,Метод секущих
В
	отличие от метода Ньютона, можно заменить
	производную первой разделенной
	разностью, найденной по двум последним
	итерациям, т.е. заменить касательную
	секущей. При этом первый шаг итерационного
	процесса запишется так: 
	 
Для
	начала итерационного процесса необходимо
	задать x0 и x1, которые не обязательно
	ограничивают интервал, на котором
	функция должна менять знак; это могут
	быть любые две точки на кривой. Выход
	из итерационного процесса по условию
	. 
	 
С ходимость
	может быть немонотонной даже вблизи
	корня. При этом вблизи корня может
	происходить потеря точности, т.н.
	«разболтка решения», особенно значительная
	в случае кратных корней. От разболтки
	страхуются приемом Гарвика: выбирают
	некоторое ξx и ведут итерации до
	выполнения условия 
	
.
	Затем продолжают расчет, пока
ходимость
	может быть немонотонной даже вблизи
	корня. При этом вблизи корня может
	происходить потеря точности, т.н.
	«разболтка решения», особенно значительная
	в случае кратных корней. От разболтки
	страхуются приемом Гарвика: выбирают
	некоторое ξx и ведут итерации до
	выполнения условия 
	
.
	Затем продолжают расчет, пока 
	 убывает. Первое же возрастание может
	свидетельствовать о начале разболтки,
	а значит, расчет следует прекратить, а
	последнюю итерацию не использовать.
	убывает. Первое же возрастание может
	свидетельствовать о начале разболтки,
	а значит, расчет следует прекратить, а
	последнюю итерацию не использовать.
