
- •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. Реалізація методу простої ітерації за допомогою електронних таблиць
Спочатку
згідно з методом треба замінити задане
рівняння f(x) = 0 на
еквівалентне х = φ(х). Існує універсальна
заміна для функцій f(x),
диференційовних
на відрізку
ізоляції її кореня та з незмінним там
знаком f′(x)
згідно з теоремою 1. А саме покладемо
φ(х) = х – λ f(x), тут
λ – деяка дійсна стала, λ ≠
0. Підберемо
так, щоби у φ(х) на [a;b]
була константа Ліпшиця q
< 1. Звідси │φ′(х)│ =
;
або
,
якщо додатково вважати, що φ′(х) ≥ 0,
тобто що збіг ітерацій до кореня є
монотонним (див. рисунок). Тому
або
при φ′(х) ≥ 0. Тому, оскільки
f′(x) не змінює знак
на
,
то стала λ має однаковий знак з f′(x)
і │λ│< 2/М1,
де М1
=
або ж │λ│≤ 1/М1
при φ′(х) ≥ 0. Бажано,
щоби q було
найменшим можливим: чим менше q,
тим збіг швидше. При умові φ′(х) ≥
0, тобто при
значення
при кожному х буде найменшим можливим,
якщо │λ│ обрати найбільшим можливим,
тобто │λ│= 1/М1.
Тоді найменше спільне для всіх х є
одночасно значення q
= 1 – │λ│
= 1 – m1/М1,
де m1
=
.
Насправді ж це найменше
можливе q
і без припущення, що φ′(х) ≥ 0:
за умови φ′(х) ≤ 0 можна
так само отримати найкраще значення
q = М1/m1
– 1. Але М1/m1
– 1 > 1 – m1/М1.
Отже
Висновок. Найкраще (тобто найменше) можливе значення константи Ліпшиця функції φ(х) = х – λ f(x) на відрізку [a;b] ізоляції кореня рівняння f(x) = 0 дорівнює
q
= 1 – m1/М1,
де М1
=
,
m1
=
,
при цьому │λ│= 1/М1,
>
0. (2) Крім того при такому
λ збіг ітерацій процесу хk
= φ(хk-1)
до кореня є монотонним.
Зауважимо, що монотонний збіг значно спрощує перевірку умови застосування методу простої ітерації (тобто умови Ліпшиця) та вибір його початкової точки x0. Справді, тоді всі наступні ітерації розташовані між коренем і x0, тому умову застосування достатньо перевірити на обраному відрізку ізоляції, а у якості x0 взяти будь – яку точку цього відрізку. У протилежному ж випадку, якщо корінь насправді розташований біля краю відрізка ізоляції, то наступна ітерація може опинитися за межами відрізку. Тому умову Ліпшиця слід перевіряти на відрізку втричі довше ніж відрізок ізоляції.
Іноді
замість φ(х) = х – λ f(x)
використовують рівносильну заміну
φ(х) = х –
,
λ =
,
μ ≠ 0. Тоді відповідні необхідні умови
на μ це
і
,
найкраща оцінка q
досягається при μ = М1
=
.
Нарешті значення М1 і m1 не важко знайти при умові, що функція f′(x) монотонна на : тоді це значення f′(x) на краях цього відрізку.
Отже, розглянемо застосування методу простої ітерації на такій задачі: розв‘язати рівняння f(x) = 2 ∙ sin x – x2 + 2 = 0 з точністю = 0,5*10-5.
1. Відрізки ізоляції коренів рівняння f(x) = 0 уже визначені в першому розділі лекції і ці результати доведені комбінованим методом. Це [-1;-0,6] і [1,8;2,2].
2. Знайдемо заміну φi(х) = х – λi f(x) для кожного з відрізків, i = 1,2 . При i = 1 = [-1;-0,6]. Тут f′′(x) = – 2 ∙ sin x – 2 ≤ 0 при всіх х, тож f′(x) монотонно спадає. Отже, на М1 = = │ f′(-1)│≈ 3,08 , m1 = = │ f′(-0,6)│≈ 2,85. Згідно з (2) (оскільки f′(x) > 0 на [-1;-0,6]) покладемо λ1 = 1/М1 ≈ 0,32, φ1(х) = х – 0,32∙(2sinx–x2+2), тоді q = 1 – m1/М1 ≈ 0,07.
Аналогічно при i = 2 = [1,8;2,2], М1 = │ f′(2,2)│≈ 5,57, m1 = │ f′(1,8)│≈ 4,05 , покладемо λ2 = – 1/М1 ≈ – 0,18 (оскільки f′(x) < 0 на [1,8;2,2]), φ2(х) = х + 0,18(2sinx–x2+2), тоді q = 1 – m1/М1 ≈ 0,27.
3. Знайдемо корені на відрізках ізоляції з точністю = 0.5*10-5 методом простої ітерації за допомогою Excel. У першому випадку = [-1;-0,6], φ(х) = х – 0,32∙(2 ∙ sin x – x2 + 2). Оскільки оптимальний вибір λ передбачає монотонний збіг ітерацій, то можна вибрати будь – яку точку з у якості початкової точки x0, наприклад x0 = а = – 1. Надамо чарункам електронної таблиці таких значень:
|
A |
B |
С |
1 |
– 1 |
= 2 ∙ sin(А1) – А1^2 + 2 |
0,32 |
2 |
= A1 – $C$1*B1 |
↓ |
|
3 |
↓ |
↓ |
|
Тут у А1 початкова точка а = – 1, у В1 формула функції f(x) при х = А1, у С1 значення λ1 ≈ 0,32, у А2 формула функції φ1(х) = х – λ1 ∙ f(x) при х = А1. Як і раніше, символ ↓ означає копіювання попередніх чарунок. В результаті отримаємо таку таблицю:
|
A |
B |
C |
1 |
-1 |
-0,68294197 |
0,32 |
2 |
-0,78145857 |
-0,019308672 |
|
3 |
-0,775279795 |
-0,000890639 |
|
4 |
-0,77499479 |
-4,16322E-05 |
|
5 |
-0,774981468 |
-1,94725E-06 |
|
6 |
-0,774980845 |
-9,10811E-08 |
|
7 |
-0,774980816 |
-4,26025E-09 |
|
8 |
-0,774980814 |
-1,9927E-10 |
|
9 |
-0,774980814 |
-9,32099E-12 |
|
10 |
-0,774980814 |
-4,36096E-13 |
|
Як бачимо, починаючи з рядка 8 у стовбці А зміна значень припиняється. Це досягнуто з найбільшим числом значущих цифр, яке взагалі можливо при даному форматі чарунку. Як і для методу дихотомії, перевіримо правильність отриманого розв’язку безпосередньо. А саме надамо чарункам таких значень:
|
A |
B |
C |
11 |
= B10 + 0,5*10-5 |
|
|
12 |
= B10 – 0,5*10-5 |
|
|
В результаті отримаємо:
|
A |
B |
C |
10 |
-0,774980814 |
-4,36096E-13 |
|
11 |
-0,774975814 |
1,48941E-05 |
|
12 |
-0,774985814 |
-1,48942E-05 |
|
У стовпці В відповідні значення функції f(x) приймаються автоматично. Оскільки f(-0,774980814 + 0,5*10-5) > 0, a f(-0,774980814 – 0,5*10-5) > 0, то значення – 0,77498 є коренем рівняння f(x) = 0 з точністю 0,5*10-5.
Другий випадок є аналогічним: = [1,8;2,2], φ(х) = х + 0,18(2∙sin x –x2 +2), обираємо x0 = 1,8 , у електронній таблиці треба лише замінити значення у чарунках А1 і С1:
|
A |
B |
С |
1 |
1,8 |
= 2 ∙ sin(А1) – А1^2 + 2 |
–0,18 |
2 |
= A1 – $C$1*B1 |
↓ |
|
3 |
↓ |
↓ |
|
В результаті отримаємо:
|
A |
B |
C |
1 |
1,8 |
0,707695262 |
-0,18 |
2 |
1,927385147 |
0,159372589 |
|
3 |
1,956072213 |
0,027171069 |
|
4 |
1,960963005 |
0,004315447 |
|
5 |
1,961739786 |
0,000676925 |
|
6 |
1,961861632 |
0,000105972 |
|
7 |
1,961880707 |
1,65847E-05 |
|
8 |
1,961883693 |
2,5954E-06 |
|
9 |
1,96188416 |
4,06159E-07 |
|
10 |
1,961884233 |
6,35605E-08 |
|
11 |
1,961884244 |
9,94668E-09 |
|
12 |
1,961884246 |
1,55657E-09 |
|
13 |
1,961884246 |
2,43591E-10 |
|
14 |
1,961884246 |
3,81204E-11 |
|
Зміна значень з максимальним можливим числом значущих цифр припиняється у рядку 12. Зробимо перевірку:
|
A |
B |
C |
14 |
1,961884246 |
3,81204E-11 |
|
15 |
1,961889246 |
-2,34308E-05 |
|
16 |
1,961879246 |
2,34308E-05 |
|
Тож значення 1,96188 є коренем рівняння f(x) = 0 з точністю 0,5*10-5.
Спробуємо для = [-1;-0,6], замість оптимального λ = 0,32 вибрати вдвічі менше λ = 0,16. Очевидно, це λ задовольняє необхідним умовам збіжності: │λ│< 2/М1, де М1 = ≈ 3,08 і > 0. Збіг насправді має місце, однак стабілізація замість рядка 8 не завершується навіть у рядку 30:
|
A |
B |
C |
25 |
-0,775010814 |
-8,93652E-05 |
|
26 |
-0,775020814 |
-0,000119154 |
|
27 |
-0,775015814 |
-0,000104259 |
|
28 |
-0,775025814 |
-0,000134048 |
|
29 |
-0,775020814 |
-0,000119154 |
|
30 |
-0,775030814 |
-0,000148942 |
|