
- •Основи чисельних методів математики (з використанням Excel) Передмова
- •Розділ 1. Методи обчислень: предмет, основні поняття та застосування
- •§ 1. Предмет і застосування
- •§ 2. Основні поняття
- •1. Похибки наближень.
- •2. Граничні похибки. Похибки функції.
- •3. Похибки розв'язку.
- •4. Стійкість і коректність.
- •Питання, тести
- •Розділ 2. Інтерполяція функцій
- •§1. Задача інтерполювання
- •§2. Інтерполяційна формула Лагранжа
- •§3. Поділені різниці. Формула Ньютона з поділеними різницями
- •§4. Інтерполяційна формула за допомогою Excel
- •§5. Інтерполювання за схемою Ейткіна
- •§6. Скінчені різниці. Інтерполяційні формули Ньютона для рівновіддалених вузлів
- •§7. Інтерполювання із скінченими різницями за допомогою Excel
- •§8. Інші методи інтерполювання
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 3. Чисельне диференціювання та інтегрування.
- •§ 1. Однобічні формули чисельного диференціювання
- •§ 2. Оцінки похибки чисельного диференціювання
- •§ 3. Чисельне інтегрування. Квадратурні формули
- •§ 4. Квадратурні формули Ньютона – Котеса
- •§ 5. Узагальнені квадратурні формули.
- •§ 6. Метод подвійного перерахунку.
- •1. R2n ( f ) ≈ (правило Рунге) (14)
- •§ 7. Метод кратного перерахунку за допомогою Excel
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 4. Чисельні методи розв‘язування рівнянь з однією змінною
- •§ 1. Відокремлення коренів
- •§ 2. Метод дихотомії (поділу відрізка пополам)
- •§ 3. Ітераційні методи та оператор стиску.
- •§ 4. Похибки ітераційного процесу
- •§ 5. Реалізація методу простої ітерації за допомогою електронних таблиць
- •§ 6. Метод Ньютона. Порядок збіжності ітераційного процесу.
- •§ 7. Метод лінійного інтерполювання.
- •§ 8. Інші приклади ітераційних методів.
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 5. Методи розв’язування систем лінійних рівнянь
- •§ 1. Метод Гаусса
- •Метод Гаусса в матричній формі
- •Елементарні операції над матрицею:
- •§ 2. Метод Гаусса за допомогою Excel
- •§ 3. Матричні операції в Excel
- •3. Множення матриць.
- •§ 4. Метод простої ітерації для слр
- •§ 5. Метод Зейделя
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 6. Методи лінійного програмування
- •§ 1. Оптимізаційні задачі. Математичне програмування
- •§ 2. Геометричний зміст задач лінійного програмування. Графічний метод
- •§3. Канонічна форма задачі лінійного програмування. Опорні розв’язки
- •§4. Симплекс – таблиця
- •§5. Симплекс – метод.
- •§6. Розв’язування задач лінійного програмування за допомогою excel
- •§7 Приклади
- •§8. Пошук початкового опорного розв’язку. Метод штучного базису
- •Властивості допоміжної задачі.
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 7. Чисельні методи розв’язування звичайних диференціальних рівнянь
- •§ 1. Метод Ейлера
- •§ 2. Метод Ейлера за допомогою Excel
- •§ 3. Методи Рунге – Кутта
- •§ 4. Подвійний перерахунок для методів Рунге – Кутта
- •§ 5. Кратний перерахунок для методів Рунге – Кутта за допомогою Excel
- •§ 6. Методи Рунге – Кутта з вищими порядками похибки
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Іменний покажчик
- •Предметний покажчик
- •Література
§ 5. Узагальнені квадратурні формули.
Точність квадратурної формули Ньютона – Котеса звичайно характеризують порядком її залишкового члена R( f ) стосовно степеня відстані між вузлами інтегрування h, тобто кроку інтегрування.
Означення 3. Залишковий член R( f ) квадратурної формули Ньютона – Котеса має порядок k (де k – натуральне число) відносно кроку інтегрування h, якщо існують такі сталі С, с > 0, що chk ≤ R( f ) ≤ Сhk для всіх достатньо малих h.
Записують це так: R( f ) = О(hk). Отже, залишковий член формули прямокутників має другий порядок: R( f ) = О(h2), формули трапецій третій: R( f ) = О(h3), формули Сімпсона п’ятий: R( f ) = О(h5). Якщо крок h достатньо малий, то квадратурна формула тим точніша, чим більшим є порядок її залишкового члена: з розглянутих найточнішою є формула Сімпсона. Проте, коли крок h не малий, довжина відрізку b – a наближається до одиниці, тоді розглянуті оцінки квадратурних формул стають неприйнятними. Якщо функцію f(х) задано на великому проміжку [a; b], то для обчислення застосовують відповідну узагальнену квадратурну формулу. Це означає, що відрізок [a; b] ділять на рівні відрізки і на кожному з них застосовують дану квадратурну формулу. Наприклад, розглянемо узагальнену формулу трапецій.
Нехай
точки a =
х0 <
х1
< …
< хk
<
… <
хn
=
b ділять
відрізок [a;
b] на n
рівних відрізків завдовжки
h = (b
– a)/n
і до кожного з відрізків [хk;
хk+1]
застосуємо квадратурну
формулу трапецій:
≈
(
f(хk)
+ f(хk+1))
(k = 0, 1, …, n – 1). Тоді
=
+
≈
(
f(х0)
+ f(х1))
+
(
f(х1)
+ f(х2))
=
(
f(х0)
+ 2 f(х1)
+ f(х2)),
=
+
≈
(
f(х0)
+ 2 f(х1)
+ f(х2))
+
(
f(х2)
+ f(х3))
=
∙ ( f(х0)
+ 2f(х1)
+ 2f(х2)
+ f(х3)),
… . Взагалі
=
≈
=
(
f(a)
+ 2
+
f(b)).
Отже, узагальнена
формула трапецій:
≈ ( f(a) + 2 + f(b)). (10)
Згідно
з оцінкою формули трапецій R(
f)
≤
)
,
на кожному з відрізків [хk;
хk+1]
маємо Rk(
f)
≤
,
звідки дістаємо таку оцінку узагальненої
формули трапецій: Rу(
f)
≤
Rk(
f)
≤
≤
= n ∙
)
=
)
(b
– a), оскільки h
= (b – a)/n.
Отже, залишковий
член узагальненої
формули трапецій:
Rу
(f)
≤
)
(b
– a) =
)
. (11)
Аналогічно Rу (f) ≥ ) (b – a) .
Узагальнена формула Сімпсона. Поділимо відрізок [a; b] на 2n рівних відрізків точками a = х0 < х1 < … < хk < … < х2n = b і до кожного з відрізків [х2k; х2k+2] завдовжки h = (b – a)/n застосуємо квадратурну формулу Сімпсона:
≈
(f
(х2k)
+ 4 f
(х2k+1)
+ f
(х2k+2))
(k = 0, 1, …, n – 1). Тоді
=
+
≈
(
f(х0)
+ 4 f
(х1)
+ f(х2))
+
(
f(х2)
+ 4 f
(х3)
+
f(х4))
=
(
f(х0)
+ 4 f
(х1)
+ 2f(х2)
+ 4
f (х3)
+ f(х4)).
Взагалі
=
≈
=
(
f(a)
+ 4
+
2
+ f(b)).
Отже, узагальнена
формула Сімпсона:
≈ ( f(a) + 4 + 2 + f(b)). (12)
Згідно з
отриманою оцінкою формули Сімпсона R(
f )
≤
)
,
на кожному з відрізків [х2k;
х2k+2]
маємо Rk(
f)
≤
)
,
звідки дістаємо таку оцінку:Rу(
f)
≤
Rk(
f)
≤
)
≤
=
n ∙
=
(b – a),
оскільки h
= (b – a)/n.
Отже, оцінка похибки
(залишкового члена)
узагальненої формули
Сімпсона:
Rу
( f)
≤
(b – a)
=
)
.
(13)
Аналогічно
Rу
( f)
≥
)
(b – a).
Як бачимо, залишковий член узагальненої квадратурної формули Сімпсона має порядок менший на одиницю від порядку неузагальненої формули Сімпсона, те ж саме стосується і формули трапецій. Не важко зрозуміти, що це залишиться справедливим і для будь – якої квадратурної формули Ньютона – Котеса.
Висновок. Для будь – якої квадратурної формули Ньютона – Котеса і довільного натурального n можна побудувати на відрізку [a; b] відповідну узагальнену квадратурну формулу, поділивши [a; b] на n рівних відрізків і на кожному з них застосувавши дану квадратурну формулу. Залишковий член такої узагальненої квадратурної формули має порядок k – 1, де k – порядок залишкового члена даної неузагальненої формули.
Проте, отримані тут апріорні оцінки узагальнених квадратурних формул, як правило, значно завищені (тобто ці формули насправді значно точніші, ніж це випливає з наведених апріорних оцінок безпосередньо). Крім того, іноді оцінити залишковий член квадратурної формули Ньютона – Котеса за апріорними формулами дуже важко або й неможливо (тоді, наприклад, коли функцію задано графічно чи таблично). Всі ці недоліки можна усунути, застосувавши метод подвійного перерахунку, який дозволяє отримувати апостеріорні (тобто отримані після і в результаті розрахунків) оцінки квадратурних формул.