
- •Метод Зейделя
- •Погрешность произведения и частного
- •1) Метод зейделя
- •2)Погрешность произведения и частного
- •Метод левых прямоугольников
- •Погрешность суммы и разности
- •Метод итераций слу
- •Постановка задачи численного интегрирования
- •Метод правых прямоугольников
- •Интерполяционная формула Лагранжа
- •2) Лагранжа интерполяционная формула
- •Метод Гаусса
- •Метод Хорд
- •Метод правых прямоугольников
- •Метод касательных
- •Метод касательных.
- •Вопрос1
- •Вопрос 2
- •Метод проб.
- •Составление квадратурной формулы.
- •Билет №11.
- •1. Условия сходимости итерационного процесса.
- •2. Погрешность степени и корня.
- •Билет №12.
- •1. Точные и приближенные цифры.
- •2. Интерполяционный многочлен Ньютона.
- •Билет №13.
- •1. Простейшие квадратурные формулы.
- •2. Интерполяция многочленами.
Метод правых прямоугольников
Метод касательных
Метод правых прямоугольников Разделим отрезок [a; b] на n равных частей, т.е. на n элементарных отрезков. Длина каждого элементарного отрезка . Точки деления будут: x0=a; x1=a+h; x2=a+2× h, ... , xn-1=a+(n-1)× h; xn=b. Эти числа будем называть узлами. Вычислим значения функции f(x) в узлах, обозначим их y0, y1, y2, ... , yn. Cтало быть, y0=f(a), y1=f(x1), y2=f(x2), ... , yn=f(b). Числа y0, y1, y2, ... , yn являются ординатами точек графика функции, соответствующих абсциссам x0, x1, x2, ... , xn. Площадь криволинейной трапеции приближенно заменяется площадью многоугольника, составленного из n прямоугольников. Таким образом, вычисление определенного интеграла сводится к нахождению суммы n элементарных прямоугольников.
Формула правых прямоугольников:
Метод касательных.
ОТСЮДА СЛЕДУЕТ
Подставим 3.16 в 3.15 и получим
Билет №7.
Условия сходимости итерационного процесса
Постановка задачи численного интегрирования
Условия сходимости итерационного процесса.
Пусть
дана система:
.
Условие сходимости состоит в следующем:
Если сумма модулей элементов (строк)столбцов <1, то процесс итерации для данной системы сходится к единственному решению независимо от выбора нач.вектора:
или
Сходимость итера.процесса связана с нормальной матрицой
∣∣
∣∣1=
||
||
Постановка задачи численного интегрирования
Теперь попробуем вычислить каким-либо методом математического анализа аналогичный интеграл вида и убедимся в том, что он аналитически не вычисляется. Однако практические задачи в своем большинстве приводят именно к такого типа интегралам. Как решается эта проблема? В этих случаях применяется численное интегрирование. Кроме того, если функция y=f(x) задана таблично, то приближенное вычисление интеграла также выполняется численно.
Прежде чем переходить к численным методам подсчета интегралов, вспомним, как вводится интеграл Римана в курсе математического анализа. Проводится разбиение отрезка [a, b] на N частичных отрезков [xi-1, xi], i = 1, ..., N, внутри каждого из которых выбирается произвольная точка ξi. Далее составляется интегральная сумма:
SN=∑Ni=1 f(ξi ) (xi - xi-1 )
Тогда интеграл Римана определяется как следующий предел интегральных сумм:
Если зафиксировать число N и не переходить к пределу, то получим некоторое приближенное значение интеграла. Простейшие численные методы нахождения значения интеграла основаны на подобных соображениях.
Задача численного интегрирования состоит в нахождении приближенного значения интеграла: (4.15)
где y=f(x) - заданная функция.
Введем на отрезке [a,b] сетку :
Точки xi называют узлами сетки (i=1, ..., N), отрезки [xi-1,xi] - частичными отрезками, числа hi=xi-xi-1 называют шагами сетки (i=1, ..., N).
В качестве приближенного значения интеграла L[f] рассмотрим следующее: LN[f] ≡ (4.16)
где li[f] - формула для приближенного вычисления интеграла на частичном отрезке [xi-1,xi].
Билет № 8