
- •И. Н. Двойцова вычислительная математика
- •Введение
- •1. Элементарная теория погрешностей; вычислительные задачи, методы и алгоритмы
- •1.1. Источники и классификация погрешностей результата численного эксперимента
- •1.2. Погрешности чисел
- •1.3. Погрешности арифметических операций
- •1.4. Погрешности функций
- •1.5. Особенности машинной арифметики
- •1.6. Лабораторная работа № 1. Определение абсолютной и относительной погрешностей приближенных чисел. Оценка погрешностей результата
- •1.7. Корректность вычислительной задачи
- •1.8. Обусловленность вычислительной задачи
- •1.9. Вычислительные методы, их классификация
- •2. Приближение функций
- •2.1. Задача приближения функций
- •2.2. Интерполяция обобщенными многочленами
- •2.3. Полиномиальная интерполяция. Многочлен Лагранжа
- •2.4. Погрешность интерполяции
- •2.5. Конечные разности и их свойства
- •Доказательство
- •2.6. Разделенные разности и их свойства
- •2.7. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •2.8. Вычислительная схема Эйткена
- •2.9. Лабораторная работа № 2. Интерполирование и экстраполирование данных. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.10. Интерполяционный многочлен Ньютона с конечными разностями
- •2.11. Лабораторная работа № 3. Интерполирование и экстраполирование данных. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •3. Метод наименьших квадратов и специальные интерполяционные многочлены
- •3.1. Постановка задачи и вывод формул метода наименьших квадратов
- •3.2. Лабораторная работа № 4. Аппроксимация функции по методу наименьших квадратов
- •3.3. Глобальная полиномиальная интерполяция
- •3.4. Чувствительность интерполяционного многочлена к погрешностям входных данных
- •4. Численное дифференцирование и численное интегрирование
- •4.1. Простейшие формулы численного дифференцирования для первой производной
- •4.2. Формулы численного дифференцирования для второй производной
- •4.3. Формулы численного дифференцирования, основанные на интерполяции алгебраическими многочленами
- •4.4. Обусловленность формул численного дифференцирования
- •4.5. Простейшие квадратурные методы численного интегрирования
- •4.6. Оценка погрешностей простейших квадратурных формул
- •4.7. Квадратурные формулы интерполяционного типа
- •4.8. Квадратурные формулы Гаусса
- •4.9. Лабораторная работа № 8. Численное дифференцирование и численное интегрирование функций
- •Ирина Николаевна Двойцова Вычислительная математика
- •660049, Красноярск, пр. Мира , 82
4.4. Обусловленность формул численного дифференцирования
Несмотря
на внешнюю простоту формул численного
дифференцирования, их применение
требует особой осторожности. Так как
табличные значения
функции
непременно содержат ошибки, и эти ошибки
являются неустранимыми, они прибавляются
к погрешностям аппроксимации. Для
уменьшения этой погрешности обычно
уменьшают шаг
,
но именно при малых шагах формулы
численного дифференцирования становятся
плохо обусловленными и результат их
применения может быть полностью искажен
неустранимой ошибкой. Важно понимать,
что действительная причина этого
явления лежит не в несовершенстве
методов вычисления производных, а в
некорректности самой операции
дифференцирования приближенно заданных
функций.
Рассмотрим
Это полная погрешность, она складывается
из погрешности аппроксимации
и неустрани-
мой погрешности
Пусть
Тогда
можно оценить следующим образом:
Фактически это число будет числом
обусловленности формулы (4.1.1), то есть
(4.4.1)
В
идно,
что при
Поэтому, несмотря на то, что погрешность
аппроксимации стремится к нулю при
,
полная погрешность
будет неограниченно возрастать. Найдем
,
при котором
Для этого необходимо, чтобы
Отсюда
. (4.4.2)
Тогда
(4.4.3)
Таким образом, при использовании формул
численного дифференцирования необходимо
обращать внимание на выбор шага
Даже при оптимальном выборе шага полная
погрешность является величиной,
пропорциональной
При
формулы для вычисления
обладают еще большей чувствительностью
к ошибкам задания функций. Поэтому
значения производных высокого порядка,
найденные с помощью таких формул, могут
быть очень неточными.
Пример.
Пусть
задана на
с шагом
следующей
таблицей:
-
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.00000
1.22140
1.49182
1.82212
2.22554
2.71828
Найдем
в узлах таблицы и оценим точность
полученных данных. В точках
возможно применение только формул для
левой и правой разностной производной:
В остальных точках применим формулу (4.1.5), имеющую более высокий порядок точности:
Сведем значения производной в таблицу, подобную исходной таблице задания функции:
-
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.10700
1.22955
1.50180
1.83430
2.24040
2.46370
-0.10700
-0.00815
-0.00998
-0.01218
-0.01486
0.25458
в данном случае легко вычисляется, так
как
Погрешности можно было бы вычислить и
по приведенным формулам для
.
Например, в точке