
- •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
§2. Інтерполяційна формула Лагранжа
Хоч інтерполяційний многочлен, що задовольняє умови (1) і єдиний, проте можливі різні форми його запису.
Означення 3. Многочлен
Ln(x)
=
f(xi)
називається інтерполяційним многочленом Лагранжа для функції f(x). Наближену рівність f(x) ≈ Ln(х) називають інтерполяційною формулою Лагранжа.
Очевидно, що Ln(хi) = f(xi) (i = 0,1,…,n), тобто що інтерполяційний многочлен Лагранжа задовольняє умови (1). Розглянемо два окремих випадки цієї інтерполяційної формули.
1. Нехай n = 1, тобто значення функції f задано в двох вузлах х0 і х1, f(х0) = у0, f(х1) = у1. Тоді інтерполяційна формула має вигляд
f(x)
≈
.
Цю формулу називають формулою лінійного інтерполювання. Геометрично це дуга кривої у = f(x) на відрізку [x0;x1] замінюється відрізком прямої, що лежить між точками (x0;у0) і (х1;у1).
2. Нехай n = 2. Функцію f задано в трьох вузлах xі і f(xі) = уi (i = 0,1,2). У цьому разі інтерполяційна формула набирає вигляду
f(x)
≈
.
Цю формулу називають формулою квадратичного інтерполювання. Геометрично це дуга кривої у = f(x) на відрізку [x0;x1] замінюється дугою параболи, що проходить через точки (хi ; уi) (i = 0,1,2).
Приклад. Побудувати інтерполяційний многочлен Лагранжа третього степеня для функції f, заданої таблицею
i |
0 |
1 |
2 |
3 |
xi |
1 |
3 |
4 |
6 |
yi |
10 |
6 |
8 |
5 |
і знайти наближене значення функції в точці х = 2.
За
умовою задачі L3(х)
=
,
f(2)
= L3(2)
≈ 5,67.
Інтерполяційний
многочлен Лагранжа можна записати
компактніше. Для цього введемо многочлен
n + 1
– го степеня виду ωn+1(х)
= (x – x0)(x
– x1)…(x
– xn).
Продиференціювавши цей
добуток, дістанемо ω´n+1(х)
=
.
Поклавши х = хi
(і
= 0, 1
, … ,
n), матимемо
ω´n+1(хi)
= (xi
– x0)(xi
– x1)…(xi
– xi-1)(xi
– xi+1)…(x
– xn).
Підставивши ці вирази
для ωn+1(х)
і ω´n+1(хi)
у інтерполяційний многочлен Лагранжа,
знайдемо Ln(x)
= ωn+1(х)
.
Теорема
1. (Оцінка похибки
інтерполювання). Якщо вузли інтерполювання
xi
(і
= 0,
1, …,
n) різні і
належать відрізку [a;
b], функція
f(x)
n + 1 раз
неперервно диференційовна на [a;
b], то похибка
інтерполювання
Rn(f,x)
=
ωn+1(х),
де ξ
= ξ(x)
є [a; b].
Доведення.
Нехай z є
[a; b],
z ≠ хi
(і
= 0,1,…,n);
покладемо φ(х) = f(x)
– Ln(x)
– Kωn+1(х),
де число K
обране так, щоби φ(z)
= 0 (тобто K
=
).
Оскільки φ(z)
= 0 = f(z)
– Ln(z)
– Kωn+1(z),
то Rn(f,z)
= f(z)
– Ln(z)
= Kωn+1(z).
При
такому K функція
φ(х) має n
+ 2 коренів: у точках хi
(і
= 0,1,…,n)
та z. За
теоремою Ролля між двома різними коренями
φ(х) похідна φ´(х) має принаймні один
корінь. Отже, φ´(х) має принаймні n
+ 1 різних коренів на [a;
b]. Застосувавши
теорему Ролля до функції
φ´(х), дістанемо, що її похідна φ´´(х) має
принаймні n
різних коренів на [a;
b]. Продовжуючи
ці міркування далі, нарешті дістанемо,
що φ(n+1)(х)
має принаймні один корінь у деякій
точці ξ
= ξ(z)
є [a; b].
Оскільки Ln(x)
– це многочлен степеня
n,
ωn+1(х)
– многочлен
степеня n
+ 1, то
Ln(n+1)(x)
= 0, ωn+1(n+1)(х)
= (n+1)!. Звідси
φ(n+1)(х)
= f(n+1)(x)
– K(n+1)! , а тому φ(n+1)(ξ)
= 0 = f(n+1)(ξ)
– K(n+1)!, звідки K
=
.
Отже, Rn(f,z)
=
Kωn+1(z)
=
ωn+1(z),
що і треба було довести.