- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1 методы оценки погрешностей
- •Этапы решения прикладной задачи и классификация ошибок
- •Погрешности
- •Оценка погрешностей результатов при выполнении операций над приближенными числами
- •Источники погрешностей
- •Практическая работа №1
- •Глава 2 методы решения систем линейных уравнений
- •Общая характеристика методов решения линейных систем
- •Прямые методы решения систем линейных уравнений
- •Метод обратной матрицы
- •Формулы Крамера
- •Метод Гаусса
- •Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •Метод простых итераций
- •Метод Зейделя
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа № 2
- •Глава III приближенные методы решения нелинейных уравнений с одним неизвестным
- •Вводные замечания
- •Итерационные методы решения нелинейных уравнений Метод бисекции (метод половинного деления)
- •Метод хорд
- •Метод касательных (метод Ньютона)
- •Метод простой итерации
- •Методы решения систем нелинейных уравнений
- •Метод простой итерации
- •Метод Ньютона
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа №3
- •Глава IV интерполирование функций
- •Постановка задачи. Вводные замечания
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Интерполяционные многочлены Ньютона
- •Точность интерполяции
- •Метод наименьших квадратов
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа № 4
- •Глава V численное дифференцирование и интегрирование
- •5.1 Аппроксимация производных
- •5.2 Численное интегрирование.Постановка задачи. Вводные замечания
- •5.3 Методы прямоугольников и трапеций
- •Формула Симпсона
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа №5
- •Глава VI численное решение задачи коши для дифференциальных уравнений первого порядка
- •6.1 Постановка задачи. Вводные замечания
- •6.2 Задача Коши.Метод Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа № 6
- •Глава VII методы оптимизации
- •7.1 Постановка задачи. Вводные замечания
- •7.1 Метод «Золотое сечение»
- •7.1 Многомерная оптимизация
- •Метод покоординатного спуска
- •Метод градиентного спуска
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Практическая работа №7
- •Примерный итоговый тест по курсу Часть a
- •Примерная контрольная работа по курсу
- •Литература
Глава IV интерполирование функций
Постановка задачи. Вводные замечания
Пусть величина y является функцией аргумента x –любому значению x из области определения поставлено в соответствие значение y. На практике часто неизвестна явная связь между y и x, т.е. невозможна записать связь в виде зависимости y=f(x), иногда эта связь известна, но она настолько громоздка, что её трудно использовать в расчетах.
Распространен
случай, когда вид связи между y
и
x неизвестен,
но эта связь задана в виде некоторой
таблицы
- множеству значений аргумента поставлено
в соответствие множество значений
функции. Эти значения – либо результаты
расчетов, либо экспериментальные данные.
На практике могут понадобиться значения
величины y и
в других точках, отличных от xi,
получить их
можно путем очень сложных расчетов или
проведением дорогостоящих экспериментов.
Приходим к необходимости использования имеющихся табличных данных для приближенного вычисления искомого параметра y при любом значении параметра x.
Этой цели и служит задача о приближении (аппроксимации) функции: данную функцию f(x) требуется приближенно заменить (аппроксимировать) некоторой функцией φ(x) так, чтобы отклонение φ(x) от f(x) в заданной области было наименьшим. Функция φ(x) при этом называется аппроксимирующей.
Если
приближение строится на заданном
дискретном множестве точек
,
аппроксимация называется точечной, к
ней относится интерполирование. При
построении приближения на непрерывном
множестве точек аппроксимация называется
непрерывной.
На
отрезке
заданы точки
и значения некоторой функции в этих
точках
Требуется
построить функцию
,
принадлежащую известному классу и
принимающую в заданных точках
те же значения, что и функция
,
т. е.
,
(
).
Геометрически
это обозначает, что нужно найти кривую
некоторого определенного типа, проходящую
через заданную систему точек
Интерполирование
состоит в следующем: для данной функции
y=f(x) строим
многочлен
,
принимающий в заданных точках
те же значения
,
что и функция f(x),
т.е.
.
При этом
называется интерполяционным
многочленом,
а
- узлами
интерполяции.
Если
максимальная степень интерполяционного
многочлена m=n,
то это глобальная интерполяция, поскольку
один многочлен
используется для интерполяции функции
f(x)
на всем
рассматриваемом интервале изменения
аргумента x.
Если максимальная степень интерполяционного многочлена m<n, то это локальная (кусочная) интерполяция, при этом интерполяционные многочлены могут строиться отдельно для разных частей рассматриваемого интервала изменения аргумента x.
Если максимальная степень интерполяционного многочлена m>n, то это экстраполяция, интерполяционный многочлен используется для аппроксимации функции вне рассматриваемого отрезка.
Простой
и наиболее используемый вид локальной
интерполяции – это линейная интерполяция.
Она состоит в том, что заданные точки
соединяются прямолинейными отрезками,
и функция f(x)
приближается
ломаной с вершинами в данных точка.
Квадратичная
интерполяция: в качестве интерполяционной
функции на отрезке
принимается квадратный трехчлен.
Уравнение квадратного трехчлена:
.
Коэффициенты
определяют из уравнений – условий
прохождения параболы через три точки
эти условия можно записать так:
