
- •Численные методы
- •Введение
- •1. Абсолютная и относительная погрешности.
- •1..1 Число верных знаков приближенного числа.
- •1.2 Погрешность функций
- •1.3 Погрешность простейших функций двух переменных.
- •1.4 Примеры и задания.
- •2. Приближение функций
- •2.1 Интерполяционные полиномы.
- •2.2 Интерполяционный полином Лагранжа
- •2.3 Интерполяционный полином Ньютона.
- •2.3 Примеры и задания для практических занятий
- •Второй интерполяционный полином Ньютона:
- •3. Численные методы решений трансцендентных и алгебраических уравнений
- •3.1 Метод простой итерации для решения нелинейных и трансцендентных уравнений
- •3.2 Метод хорд и секущих.
- •3.3 Метод касательных.
- •3.4 Скорость сходимости итерационных методов.
- •3.5 Пример и задание для практических занятий.
- •4. Численное интегрирование
- •4.1 Метод Ньютона – Котеса
- •4.2 Метод прямоугольников.
- •4.3 Метод трапеций.
- •4.4 Оценка погрешности метода
- •4.5 Метод парабол. (Метод Симпсона)
- •4.6 Оценка погрешности метода парабол
- •4.7 Квадратурные формулы Гаусса
- •4.8 Задание для практических занятий.
- •Численные методы линейной алгебры.
- •5.1. Численное решение слау.
- •5.2 Прямые методы решения слау
- •5.2.1 Метод Гаусса (Метод исключений)
- •5.2.2 Вычислительная схема метода Гаусса.
- •5.2.3 Ортогонализация матриц
- •5.2.4 Решение системы уравнений методом ортогонализации
- •5.3. Итерационные методы решения слау.
- •5.3.1. Метод простой итерации.
- •5.3.2. Метод Якоби и метод Зейделя.
- •5.3.3. Метод оптимального спектрального параметра (осп) для простой итерации.
- •5.4. Нахождение собственных векторов и собственных значений матриц
- •5.5. Примеры и задания к теме
- •5.5.1. Точные методы решения слау
- •5.5.2. Итерационные методы решения слау
- •5.5.3 Нахождение собственных значений и векторов
- •6. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1 Метод разложения в ряд Тейлора.
- •6.2. Общая схема метода Рунге - Кутта
- •6.3 Методы Рунге-Кутта низших порядков
- •6.3.1 Метод Эйлера
- •6.3.2. Метод трапеций и прямоугольника
- •6.4. Методы Рунге-Кутта высших порядков
- •6.5. Задание к теме и пример решения оду
- •Литература
- •Содержание.
4. Численное интегрирование
Цель
– приближенно вычислить определенный
интеграл:
на [a,b].
По
теореме Ньютона – Лейбница он равен
разности верхнего и нижнего пределов
первообразной
(
)
функции. Но для табличных функций их
первообразная не существует и даже для
известных
не всегда
представима в виде комбинаций элементарных
функций. Интеграл геометрически равен
площади криволинейной трапеции.
В
численных методах интеграл ищется в
виде квадратуры:
.
Необходимо найти оптимальным образом
и
.
Обычно коэффициенты подбираются так,
чтобы квадратура давала точное значение
для полинома максимально возможной
степени.
4.1 Метод Ньютона – Котеса
Предполагается, что значения аргументов известны и расположены равномерно. Требуется найти коэффициенты А.
Рассмотрим
интервал:
,
.
На интервале заменим интерполяционным полиномом Лагранжа (2.1), подставляя в него переменную q, равную:
.
,
получим
,
где штрих означает отсутствие в произведении сомножителя с j=i
коэффициенты Аi равны:
,
(4.1)
где
не зависящие от интервала [a,b]
– коэффициенты Котеса.
В дальнейшем рассматривается равномерная сетка узлов с шагом h.
4.2 Метод прямоугольников.
Степень
полинома n
= 0
.
Коэффициент Котеса (4.1) при n
= 0 (вычисляется
как предельный переход при
)
равен 1.Интервал
неопределен, т.к. есть только одна точка
-
.
Геометрически это обозначает, что f(x)
заменяется на интервале каким-то
значением ординаты. Если интервал [a,b]
велик, то его разбивают точками
на n интервалов
и на каждом применяют метод прямоугольников.
Для первого интервала приближенное
значение интеграла равно
,
где
.
В
качестве
обычно применяют:
- метод левых прямоугольников;
- метод правых прямоугольников.
На
[
]
повторяют ту же процедуру и результат
суммируют
,
.
(4.2)
Погрешность
метода на интервале длиной h
равна:
дифференцируя по h,
получим:
,
.
После интегрирования по h:
.
Абсолютная погрешность на n
интервалах суммируется. В результате,
учитывая, что
получим:
,
где
.
4.3 Метод трапеций.
На
частичном интервале функция заменяется
линейной, т.е. n=1.
,
.
На интервале
,
заменяя f(x)
на P1(x),
получим для равноотстоящих узлов:
.
То есть, площадь
криволинейной трапеции заменена площадью
прямоугольной трапеции.
Суммируя
по всем интервалам, приходим к выражению:
,
в котором внутренние ординаты встречается
дважды. Окончательно получим:
.
(4.3)
Между методом трапеций и методом прямоугольников существует простая связь:
(4.4)
4.4 Оценка погрешности метода
Продифференцируем
соотношение дважды по
:
,
,
.
Интегрируя
дважды с заменой
на среднее значение, приходим к выражению:
.
Погрешность
на интервале интегрирования есть сумма
погрешности на каждом частичном
интервале, мажорируя вторую производную,
получим:
.
4.5 Метод парабол. (Метод Симпсона)
Степень
полинома n
равна двум.
Рассмотрим
интервал длиной 2h:
.
Коэффициенты Котеса равны:
,
,
.
Подставляя
коэффициенты в квадратурную формулу:
.
Для применения метода парабол на [a , b] ,его необходимо разбить на 2n интервала, т.е. число интервалов должно быть четно. При суммировании по частичным интервалам внутренние четные точки удваиваются, В результате окончательная формула имеет вид:
,
(4.5)
где
,
.