
- •Вопрос 1. Численное решение нелинейных уравнений. Два этапа поиска корней уравнения. Графический способ отделения корней уравнения.
- •Вопрос 2. Аналитический способ отделения корней уравнения.
- •Вопрос 3. Методы уточнения корней нелинейных уравнений. Метод половинного деления.
- •Вопрос 4. Метод хорд.
- •Вопрос 5. Метод касательных (Ньютона).
- •Вопрос 6. Комбинированный метод хорд и касательных.
- •Вопрос 7. Метод итераций.
- •Вопрос 8. Системы нелинейных уравнений. Метод Ньютона.
- •Вопрос 9. Системы нелинейных уравнений. Метод итераций.
- •Вопрос 10. Системы линейных алгебраических уравнений (слау). Прямые итерационные методы решения слау.
- •Вопрос 11.Слау с трехдиагональной матрицей. Метод прогонки.
- •Вопрос 12. Решение слау методом итераций. Условия сходимости.
- •Вопрос 13. Решение слау методом Зейделя. Условия сходимости.
- •Вопрос 14. Интерполирование функции. Интерполяционный полином Лагранжа.
- •Вопрос 15. Конечные разности. Их свойства.
- •Вопрос 16. 1 интерполяционный полином Ньютона.
- •Вопрос 17. II интерполяционный полином Ньютона.
- •Вопрос 18. Интерполяция сплайнами. Кубический сплайны.
- •Вопрос 19. Обработка экспериментальных данных. Этапы решения задачи.
- •Вопрос 20. Метод наименьших квадратов (мнк).
- •21. Линейное приближение квадратов по мнк.
- •Вопрос 22. Квадратичное приближение квадратов по мнк.
- •Вопрос 23. Полиномиальная аппроксимация по мнк.
- •Вопрос 24. Численное дифференцирование. Формула численного дифференцирования, основанная на применении интерполяционного полинома Ньютона.
- •Вопрос 25.Численное дифференцирование. Метод неопределенных коэффициентов.
- •Вопрос 26. Формула численного дифференцирования, основанные на применении интерполяционных формулах Лагранжа.
- •Вопрос 27.Численное интегрирование. Метод прямоугольников.
- •Вопрос 28. Численное интегрирование. Метод трапеций.
- •Вопрос 29. Численное интегрирование. Метод парабол.
- •Вопрос 30. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса.
- •Вопрос 31. Задача Коши для обыкновенного дифференциального уравнения (оду) I порядка. Метод Эйлера.
- •Вопрос 32. Численное решение задачи Коши для оду I порядка методом Рунге-Кутта.
- •Вопрос 33. Система оду I порядка. Метод Эйлера.
- •Вопрос 34. Система оду I порядка. Метод Рунге-Кутта.
- •Вопрос 35. Конечно—разностный метод решения дифференциальных уравнений. Способы аппроксимации производных.
- •Вопрос 36. Краевая задача для линейного обыкновенного дифференциального уравнения II порядка. Построение конечно-разностной схемы.
- •Вопрос 37. Первая краевая задача для уравнения теплопроводности. Явная конечно-разностная схема.
- •Вопрос 39. Задача Дирихле для уравнения Лапласа. L- сторона квадрата, известна. В задаче Дирихле ставится граничное условие граничное условие 1-го рода. Где - известная функция
Вопрос 15. Конечные разности. Их свойства.
Пусть таблично задана некоторая функция, пусть известны ее значения в некоторых точках.
Определение 1.
Конечной разностью первого порядка
называется
(1)
Определение 2.
Конечной разностью второго порядка
называется
(2)
Определение 3.
Конечной разностью n-го
порядка называется
(3)
Где к=1,2,3…
При этом для полной
определенности
полагают
по определению
.
Найдем явное выражение конечных разностей
через значение функций.
Сравним эти формулы:
коэффициенты совпадают.
Свойство: коэффициенты в выражении конечных разностей совпадают с коэффициентами соответствующих разложений биномов ньютона. На практике для вычисления конечных разностей обычно используют таблицы
Вопрос 16. 1 интерполяционный полином Ньютона.
П
остановка
задачи. На отрезке
задано
равномерное разбиение
т.е
дана система равноудаленных точек
;
;
в
этих точках известны значения функции
,
вообще говоря сама функция неизвестна.
По этим данным требуется построить
полином степени не более чем n
1) degre
который
в узлах принимает те же значения, что и
сама функция 2)
решение
задачи 1)-2) будем искать в следующем
виде
(6)где
-
пока неизвестные коэффициенты. Неизвестные
коэффициенты
будем
определять из условия 2) последовательно
подстовляя в (6) в узловые точки
.
учитывая, что узлы равноудалены
Подставим
в
(6)
Этой формулы можно
предать более компактный вид или ввести
рассмотрение переменную q
(10) где
формула
(10) является предпочтительной когда
вычисления проводятся вручную
Замечание №1 Если
(близко
с порцией точности), то
,
в таких случаях в формуле (10) можно
пренебречь слагаемыми, содержащими
,
тогда можно пользоваться
(11)
Замечание №2: первое ИПН обычно используется для приближенных значениях вычисления функции в начале таблице в первой половине.
Вопрос 17. II интерполяционный полином Ньютона.
Решение
задачи будем искать в следующем виде
(12)
где
-
пока еще неизвестный коэффициент.
Неизвестный коэффициент будем определять
из условия (2) последнее подставляем в
(12) узловые точки, но не сначала, а с
конца.
подставим
(13) в (12) имеем следующие
(14)
по аналогии с предыдущими в ведем
(15)
(16)
где
Замечание №3: Если
,
то
,
поэтому можно пренебречь слагаемыми,
содержащие,
,
тогда можно пользоваться
(17)
Замечание №4 Обычно 2-ой ИПН принимают для приближенных вычислений значения функции в конце таблицы.
Полиномы
определяются единственным образом
-
стандартный вид полинома.
Погрешность
приближения функции ИПН. Для оценки
погрешности метода использована теорема
2. согласна этой теоремы
Вопрос 18. Интерполяция сплайнами. Кубический сплайны.
При
возрастании количество угловых точек
возрастает степень интерполяционного
полинома. Полином начинает сильно
осцеиллировать, это делает их неудобными
для вычисления. Высокой степени можно
избежать, если ввести в рассмотрение
несколько отрезков.
которые
в объединение дают отрезок
и
на каждом из них строить интерполяционный
полином, однако в этом случае первая
производная терпит разрыв ( в точках
стыка)
Если узлов n+1, то степень n
Угловые
коэффициенты разные
,
а значит разные и сами производные в
этих точках
(-слева
+справа )
Применение
сплайнов избавляет от этого недостатка
Опр1. Сплайном (spline-рейка) называется функция, которая на каждом частичном экспериментальном участке представляет собой алгебраический полином (многочлен), а на всем отрезке непрерывна вместе со своими несколькими производными. Существуют сплайны разных степеней на практике наиболее часто используется кубический сплайн.
Кубический сплайн.
Отрезок [a;b]
разобьем на n
– равных частей точками x;
,
где
выберем
произвольный элемент участок
кроме
непрерывности самой функции будем
требовать непрерывности первой и второй
производной
-
многочлен, соответствующий участку
(1)
здесь ai,
bi,
ci,
di
– пока еще
неизвестные коэффициенты (имеем 4n
неизвестных коэффициента) Для определения
неизвестных коэффициентов будем
накладывать условия относительно
сплайнов
П
ервая
группа условий I)
потребуем совпадения значения сплайнов
и значения функции
;
эти
условия позволяют нам получить 2n
уравнения относительно неизвестных
коэффициентов
;
подставим уравнение
II
потребуем непрерывности внутренней
узловой точке всего внутри узловых
точек(n-1)
т.е
будем накладывать следующего условия
,
2(n-1)
–число, полученное уравнение с помощью
следующего условий выражение сплайна
для этого участка
Найдем
производные от
и от
,
(4)
(5)
(6)
(7)
производная
справа
слева
производная справа
т.о
Аналогично,
вторые производные Производные слева
производные
справа
т.о
перепишем
полученное уравнение
4n-2
–уравнения, а неизвестное 4n.
Не хватает еще 2х
уравнений для получения полностью
замкнутой системы. Для получения этих
уравнений обычно используют условия
на концах отрезках [a;b]
т.е
.
Можно ставить различные условия для
получения недостающих уравнений, обычно
используют следующие условие 1) требования
нулевой кривизны в точках a
и b.
Это условие влечет равенство нулю второй
производной в точках a
и b
2) первая производная принимает
определенное значение в точках a
и b
3) вторая производная имеет на концах
определенное но не нулевые значения в
точках a,b.
4) условие периодичности т.е в точка a,b
сплайн принимает одинаковые значения.
Получим дополнительное уравнение на
основе первого условия
производная
справная