
- •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.
20. Интерполяция кубическими сплайнами.
Сплайн-функцией или сплайном называют кусочно-полиномиальную функцию, определенную на отрезке и имеющую на этом отрезке некоторое число непрерывных производных.
Преимуществом сплайнов перед обычной интерполяцией является, во-первых, их сходимость и, во-вторых, устойчивость процесса вычислений.
Построение кубического сплайна.
Пусть на задана непрерывная функция . Введем сетку
обозначим
.
Сплайном,
соответствующим данной функции
и данным узлам
,
называется функция
,
удовлетворяющая следующим условиям:
а)
на каждом сегменте
функция
является многочленом третьей степени;
б) функция , а также ее первая и вторая производные непрерывны на ;
в)
.
Последнее условие называется условием интерполирования, а сплайн, определяемый условиями а)—в), называется также интерполяционным кубическим сплайном.
На
каждом из отрезков
,
будем искать функцию
в виде многочлена третьей степени
(1)
где
коэффициенты,
подлежащие определению. Поясним
смысл введенных коэффициентов. Имеем
,
,
поэтому
.
Из
условий интерполирования
,
получаем, что
.
Доопределим,
кроме того,
.
Далее, требование непрерывности функции s(x) приводит к условиям
.
Отсюда,
учитывая выражения для функций
,
получаем при
уравнения
.
Обозначая
,
перепишем эти уравнения в виде
.
(2)
Условия непрерывности первой производной
,
приводят к уравнениям
.
(3)
Из условия непрерывности второй производной получаем уравнения
.
(4)
Объединяя
(2) — (4), получим систему
уравнений
относительно
неизвестных
.
Два
недостающих уравнения получают, задавая
те или иные граничные условия для
.
Предположим, например, что функция
удовлетворяет условиям
.
Тогда естественно требовать, чтобы
.
Отсюда получаем
,
т. е.
.
Заметим,
что условие
совпадает с уравнением (4) при
,
если положить
.
Таким образом, приходим к замкнутой
системе уравнений для определения
коэффициентов кубического сплайна:
, (5)
, (6)
. (7)
Убедимся
в том, что эта система имеет единственное
решение. Исключим из (5) — (7) переменные
,
и получим систему, содержащую только
.
Для этого рассмотрим два соседних
уравнения (7):
,
и вычтем второе уравнение из первого. Тогда получим
.
Подставляя
найденное выражение для
в правую часть уравнения (6), получим
. (8)
Далее, из уравнения (5) получаем
и, подставляя эти выражения в (8), приходим к уравнению
.
Окончательно
для определения коэффициентов
получаем систему уравнений
, (9)
.
В
силу диагонального преобладания система
(9) имеет единственное решение. Так как
матрица системы трехдиагональная,
решение легко найти методом прогонки.
По найденным коэффициентам
коэффициенты
и
определяются с помощью явных формул
. (10)
Теорема.
Если
,
то имеют место следующие оценки:
,
,
.
21. Скорость процесса интерполяции кубическими сплайнами.
От ф-и f(x) требуем
.
Предположим, что выполнены ограничения
(граничные
усл.) и такие же условия для сплайнов.
Обозначим
на [a,b],
Пусть
- кубический сплайн, построенный для
ф-и f(x) на сетке
Тогда в следующей
теореме приведены оценки погрешности
интерполяции для
Теорема. Для справедливы оценки:
Из этих оценок
следует, что при h->0 (т.е.при
)
последовательности
сходятся соответственно к ф-ям
.