
- •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.
- •6.Обзор задач линейной алгебры. Уточнение эл-ов приближ. Обратной ма-цы .
- •7. Принцип сжатых отображений в огр.Обл. Банахова пр-ва.
- •8.Методы решения нелинейных одномерных у-ий.
- •9 Не лок метод Ньют (квазиньют процесс)
- •10,Метод секущих
- •11. Методы решения систем нелинейных уравнений. Квазиньютоновские методы.
- •12. Интерполирование. Конечные разности, разностные отношения и их свойства.
- •15,Численное дифференцирование
- •16. Регуляризация задачи численного дифференцирования
- •18. Малая и большая формула трапеций.
- •19. Малая и большая формула средних прямоугольников и ее остаточный член.
- •20.Формула Симпсона
- •21.Квадратурные формулы более высокого порядка точности
- •23. Правило Рунге — Ромберга
- •24. Восстановление функций по мнк.
- •25.Аппроксимация функции с помощью кубического сплайна
- •26 Полиномы Чебышева(пч)
- •29. Метод Рунге-Кутта.
- •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.
- •36. Краевые задачи. Редукция к задачам Коши.
- •37.Краевые задачи. Метод диф.Прогонки.
- •42. Метод наименьших квадратов решения линейных краевых задач.
25.Аппроксимация функции с помощью кубического сплайна
Сплайны – многочлены 3-ей степени, построенные специальным образом.
Для пары соседних
узлов многочлен имеет вид:
Для определения коэффициентов а, b, c, d на всех (N-1) отрезках необходимо получить 4*(N-1) уравнений.
Часть уравнений
составляется из условия прохождения
функцией j(х)
через заданные точки эксперимента
, j=2,3…N
Так получаем 2*(N-1) уравнений.
Для получения
недостающих уравнений используем
условие непрерывности 1-ых и 2-ых
производных в узлах интерполяции.
Приравнивая в каждом внутреннем узле
значение этих производных, вычисленных
в правом и левом от узла интерполяции
интервалах, получим еще 2*(N-1)-2
уравнения:
Ещё 2 уравнения получим из условия закрепления концов сплайна. При свободном закреплении концов можно приравнять к нулю кривизну линий в этих точках (эта функция – свободный кубический сплайн) 2-ые производные в этих точках равны нулю.
С целью экономии машинного времени:
Сначала находят
аj-1=
yj-1,
затем
Далее подстановкой
и
В окончательном
виде получим с1=0,
сN-1=0,
По найденным сj находят b и d.
На каждом интервале своя сплайн функция.
При интерполяции сплайнами следует чаще выбирать узлы интерполяции на нелинейных участках изменения функции.
26 Полиномы Чебышева(пч)
ПЧ – полином наименее отклоняющийся от 0 на отрезке [-1;1].
Мн-ном Чебышева наз-ся ф-ция: Tn(x) = cos(n*arcos(x)), n из N, x из [-1;1].
n=0, T0=1 n=1, T1(x)=x.
α = arcos(x) -> Tn-1 = cos((n-1)* α), T(n+1) = cos((n+1)* α)
cos((n+1)*α) = cos(n*α)*cos(α) – sin(n*α)*sin(α)
cos((n-1)*α) = cos(n*α)*cos(α) + sin(n*α)*sin(α)
cos((n+1)*α)+ cos((n-1)*α) = 2* cos(n*α)*cos(α)
Tn+1(x)+Tn-1(x) = 2xTn(x) => (2) Tn+1(x) = 2xTn(x)-Tn-1(x)
T2(x) = 2x2-1
T3(x) = 2x(2x2-1)-x = 4x3-3x
Анализ формулы (2) позволяет утверждать след:
1.все ф-ции многочлены степени эн
2.все степени возростают с ростом эн, старший коэфф имеет вид 2n-1xn
3.при четн эн все степени четные
Св-ва:
1.многочлен имеет на [-1;1] ровно эн различн действ корней
2.корни ПЧ перемежаются с точками их наиб и наим знач = -1 и 1
3.из всех мн-нов степ эн нормир ПЧ отклоняется от 0 наим на [-1;1]
если в качестве узлов интерполирования братькорни ПЧ то остаточный член будет иметь вид: Rn(f,x)<=((b-a)n+1/22n+1)Mn+1
29. Метод Рунге-Кутта.
Для повышения точности вычисления значений функции требуется проведение дополнительных вычислений внутри интервала h, то есть между xi и xi+1. Метод Рунге-Кутта даёт набор формул для расчёта координат внутренних точек, требуемых для достижения точности, то есть ошибки на каждом шаге, порядка h4. Расчёты при использовании этого метода производятся по формуле
yi+1=yi+(k0+2k1+2k2+k3)/6
Здесь k0=h*f(xi,yi),
k1=h*f(xi+h/2, yi+k0/2),
k2=h*f(xi+h/2, yi+k1/2),
k3=h*f(xi+h, yi+k2)
Метод Эйлера и его модификация по существу являются методами Рунге-Кутта первого и второго порядка соответственно. По сравнению с ними метод Рунге-Кутта обеспечивает более высокую точность. Это позволяет увеличить шаг интегрирования h. Допустимая погрешность на шаге определяет его максимальную величину.