
- •1. Вычислительный эксперимент. Типы погрешностей. Погрешность округления. Представление чисел на эвм.
- •2. Накопление погрешностей округления.
- •3. Метод Гаусса. Подсчет числа действий. Метод Гаусса с выбором главного элемента.
- •4. Условия применимости метода Гаусса и метода Гаусса с выбором главного элемента.
- •5.Обусловленность, устойчивость решения слу
- •6.Итерационные методы решения линейных уравнений. Метод Якоби, Зейделя.
- •7.Достаточное условие сходимости стационарных итерационных методов.
- •8. Сходимость метода Якоби, Зейделя, метода простых итераций.
- •9. Необходимое и достаточное условие сходимости.
- •10. Оценка скорости сходимости итерационных методов в случае симметричных матриц a и b
- •11. Многочлен Чебышева с нормировкой по старшему коэффициенту.
- •12. Многочлен Чебышева с нормировкой по значению многочлена в нуле
- •13. Явный итерационный метод Чебышева
- •14. Неявный итерационный метод Чебышева.
- •15. Метод минимальных поправок, метод минимальных невязок
- •16. Метод скорейшего спуска, метод сопряжённых градиентов. Подсчёт числа итераций для решения системы линейных уравнений с точностью до ℰ итерационными методами.
- •17. Интерполирование и приближение функций. Интерполяционная формула Лагранжа.
- •18. Погрешность интерполяции. Оптимальный выбор узлов интерполяции.
- •19. Сходимость интерполяционных процессов. Интерполяция с кратными узлами.
- •20. Интерполяция кубическими сплайнами.
- •21. Скорость процесса интерполяции кубическими сплайнами.
- •22. Наилучшее приближение в гильбертовом пространстве.
- •23. Численное интегрирование. Формула прямоугольника, трапеции, Симпсона. Оценка погрешности.
- •24. Апостерионная оценка погрешности методом Рунге. Автоматический выбор шага интегрирования.
- •25. Численное дифференцирование. Связь между точностью вычисления функции и шагом сетки.
- •26. Решение нелинейных уравнений методом простых итераций, релаксации. Сходимость метода релаксации.
- •27. Сходимость метода простых итераций
- •28. Метод Ньютона. Сходимость метода Ньютона.
- •29. Метод Ньютона в случае кратных корней. Односторонние приближения по методу Ньютона.
- •30. Итерационные методы решения снлу. Сходимость метода простых итераций
- •31. Производная от оператора. Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений.
- •32. Метод Рунге-Кутта второго порядка. Семейство методов второго порядка. Методы третьего и четвертого порядка.
- •1. Методы второго порядка
- •2. Методы третьего порядка.
- •3. Методы четвертого порядка.
- •33. Доказательство сходимости метода Рунге-Кутта.
- •34. Многошаговые разностные методы. Погрешность аппроксимации метода.
- •35. Устойчивость многошагового метода по начальным данным.
- •36. Оценка решения неоднородного разностного уравнения. Устойчивость многошагового метода по правой части.
- •37. Разностная аппроксимация Пуассона. Порядок аппроксимации
- •38. Оператор 2 разностной производной на отрезке. Собственные функции и собственные значения оператора
- •39.Разностный оператор Лапласа. Собственные значения и собственные функции
- •40. Устойчивость и сходимость разностной аппроксимации уравнения Пуассона.
- •1) Метод простых итераций.
- •2) Метод Чебышева.
- •3) Метод сопряжённых градиентов.
- •45. Асимптотическая устойчивость разностных схем.
- •46. Вариационные методы в математической физике.
- •47. Метод Ритца.
- •48. Метод Галеркина.
19. Сходимость интерполяционных процессов. Интерполяция с кратными узлами.
Сходимость интерполяционных процессов.
Будет
ли стремиться к нулю погрешность
интерполирования
,
если число узлов
неограниченно увеличивать? Ответ, вообще
говоря, отрицательный.
Сформулируем определение сходимости интерполяционного процесса. Множество точек , таких, что
назовем
сеткой на отрезке
и обозначим через
.
До сих пор предполагалось, что число
узлов интерполяции фиксировано. Переходя
к изучению сходимости интерполяционного
процесса, необходимо рассмотреть
последовательность сеток с возрастающим
числом узлов, а именно последовательность
Пусть
функция
определена и непрерывна на
.
Тогда можно задать последовательность
интерполяционных многочленов
,
построенных для функции
по ее значениям в узлах сетки
.
Говорят,
что интерполяционный процесс для функции
сходится в точке
,
если существует
.
Кроме поточечной сходимости рассматривается сходимость в различных нормах. Например, равномерная сходимость на отрезке [a, b] означает, что
при
Свойство сходимости или расходимости интерполяционного процесса зависит как от выбора последовательности сеток, так и от гладкости функции .
Известны
примеры несложных функций, для которых
интерполяционный процесс расходится.
Так, последовательность интерполяционных
многочленов, построенных для непрерывной
функции
по
равноотстоящим узлам на отрезке [-1, 1],
не сходится к функции ни в одной точке
отрезка [-1, 1], кроме точек -1, 0, 1.
Более общее утверждение содержится в
Теорема Фабера.
Какова
бы ни была последовательность сеток
найдется непрерывная на
функция
такая, что последовательность
интерполяционных многочленов
не сходится к
равномерно на отрезке
.
Для заданной непрерывной функции можно добиться сходимости за счет выбора расположения узлов интерполяции. Справедлива
Теорема Марцинкевича.
Если непрерывна на , то найдется такая последовательность сеток, для которой соответствующий интерполяционный процесс сходится равномерно на .
Интерполяция с кратными узлами.
В
узлах
,
среди которых нет совпадающих узлов,
заданы значения функции
и ее производных
до порядка
включительно,
.
Таким образом, в каждой точке
,
известны
и,
следовательно, всего известно
величин. Требуется построить алгебраический
многочлен
степени
для которого
. (1)
Многочлен
,
удовлетворяющий условиям (1), называется
интерполяционным многочленом Эрмита
для функции
.
Число
называется
кратностью узла
.
Докажем,
что интерполяционный многочлен Эрмита
существует и единствен. Условия
интерполяции (1) представляют собой
систему линейных алгебраических
уравнений относительно коэффициентов
многочлена
.
Число уравнений этой системы равно числу неизвестных и равно . Поэтому достаточно показать, что однородная система
, (2)
имеет
только тривиальное решение
.
Группа
условий (2) при фиксированном
и
означает, что число
является корнем кратности
многочлена
.
Таким образом, многочлен
имеет всего с учетом кратности не менее
корня на
.
Поскольку степень
равна
,
этот многочлен тождественно равен нулю,
следовательно, равны нулю его коэффициенты
и однородная система уравнений (2) имеет
единственное решение
.
Неоднородная система (1) однозначно
разрешима при любых правых частях.
Поскольку
значения
,
входят только в правую часть системы
(1), коэффициенты
многочлена
выражаются линейно через значения
,
и этот многочлен можно представить в
виде линейной комбинации
,
где
— многочлены степени
и
Верна оценка погрешности интерполирования: