
- •Численные методы (Вычислительная математика) Санкт-Петербург
- •Оглавление
- •Глава 1. Элементарная теория погрешностей........................10
- •Глава 2.Численные методы решения уравнений……………24
- •Глава 3. Приближенное представление функций.................50
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Элементарная теория погрешностей
- •1.1. Приближенные числа и их погрешности
- •1.2. Правила приближенных вычислений и оценка погрешностей при вычислениях
- •1.3. Неустранимая погрешность вычисления значения функции
- •1.4. Обеспечение заданной точности результата
- •Глава 2.Численные методы решения уравнений
- •2.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений
- •2.2. Метод половинного деления
- •2.3. Метод хорд
- •2.4. Метод касательных (метод Ньютона).
- •2.5. Комбинированный метод хорд и касательных
- •2.6.Метод итераций
- •2.7. Решение систем линейных уравнений методом итераций.
- •2.9. Метод итераций для нелинейных систем уравнений
- •Глава 3. Приближенное представление функций (аппроксимация, интерполяция)
- •3.1. Интерполирование функции алгебраическими многочленами
- •3.2. Единственность интерполяционного многочлена
- •3.3. Интерполяционная формула Лагранжа
- •3.4. Погрешность интерполяционной формулы Лагранжа
- •3.5. Погрешность линейной интерполяции
- •3.6.Конечные разности и их свойства
- •3.7.Интерполяционная формула Ньютона (для равностоящих узлов)
- •3.10. Эмпирические формулы и метод наименьших квадратов
- •Глава 4. Численное дифференцирование и интегрирование
- •4.1. Дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона
- •4.2. Дифференцирование на основе формулы Стирлинга
- •4.3. Дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа
- •Глава 5. Численное интегрирование функций
- •5.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •5.2. Формула трапеций
- •5.3. Формула Симпсона (формула парабол)
- •5.4. Формулы Ньютона – Котеса высших порядков
- •Глава 6. Численное интегрирование обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1. Метод Эйлера
- •6.2. Метод Рунге – Кутта
- •6.3. Метод Адамса
- •Глава 7. Численные методы оптимизации
- •7.1. Градиентные методы
- •7.2. Метод Франка – Вулфа
- •7.3. Метод наискорейшего спуска
- •7.4. Метод штрафных функций
- •Литература
3.4. Погрешность интерполяционной формулы Лагранжа
Погрешность,
возникающая при замене значения функции
значением интерполяционного многочлена
,
представима формулой:
.
Слагаемые
метода и
вычисляются теоретически,
можно получить лишь в самом процессе
счета, так как погрешность округления
зависит от того, как ведутся вычисления.
А. Оценка погрешности метода (погрешности интерполирования).
Займёмся оценкой
величины
,
считая, что многочлен
построен по точным данным и что значения
его вычисляются абсолютно точно.
Теорема.
Если в промежутке, содержащем все узлы
интерполяции, функция
имеет (n+1)-ую
ограниченную производную, то для любого
значения
из этого промежутка
.
То есть
, (4)
где Мn+1
-верхняя граница значений
на рассматриваемом промежутке.
Доказательство.
Рассмотрим вспомогательную функцию
,
где к
-некоторое число. Функции f(t)
и
имеют
производные до (n+1)-го
порядка. Функция
обращается
в нуль во всех узлах интерполяции
:
Для данного значения
x≠xi,
отличного от всех узлов интерполяции,
подберём число к,
так чтобы
.
Для определения числа к
получаем условие
Поскольку
,
то множитель при числе к
отличен от нуля и получаем:
Вычислим теперь
число к другим
способом. С этой целью вспомним теорему
Ролля: между каждыми двумя нулями
дифференцируемой функции имеется хотя
бы один нуль её производной. Функция
имеет
(n+2)
нуля
.
Следовательно, её производная
имеет,
по крайней мере (n+1)
нуль. Применяя повторно теорему Ролля
к производной
,
убеждаемся в том, что вторая производная
имеет,
по крайней мере, n
нулей. Продолжая, получим, что (n+1)
-ая производная
имеет,
по крайней мере, один нуль, т.е. найдётся
точка ξ,
в которой
Найдём производную :
Производная
(n+1)-го
порядка от многочлена n-ой
степени равна нулю, то
Вычислим (n+1)-ую производную, входящую в последнее слагаемое:
.
Следовательно,
В точке ξ имеем:
,т.е.
Сравнивая два
выражения для числа к,
получаем
Таким образом, в
наших условиях найдётся точка ξ, такая
что
В полученной
формуле число ξ неизвестно, поэтому она
не может быть использована на практике.
Получим формулу, которую можно использовать
на практике. Значения
ограничены числом
,
тем самым
.
Следовательно,
.
В. Оценка неустранимой погрешности.
При получении интерполяционного многочлена Лагранжа
Вместо точных
значений функции
использованы
приближённые значения
,
т.е. вместо требуемого многочлена
получен многочлен
Неточность исходных
данных
,
приводит к неустранимой погрешности
.
Считая известной абсолютную погрешность
значений
:
:
,
следовательно,
Абсолютная неустранимая погрешность равна
С. Полная погрешность формулы Лагранжа.
Объединяя полученные результаты, можно написать следующее выражение для полной погрешности формулы Лагранжа
, (4)
где
-
верхняя граница значений
на рассматриваемом отрезке;
-
абсолютная погрешность вычисления
значения функции
;
-многочлены;
-
суммарная погрешность всех проведённых
в ходе вычисления округлений.
Пример 10.
Для функции
=sin(x)
с
узлами
построен
интерполяционный многочлен Лагранжа
.
Вычислить значение многочлена при
и оценить полную погрешность, считая,
что использованы пятизначные таблицы
значений sin(x)
(т.е.
).
Вычислим значение
:
.
Оценим погрешность
интерполирования:
и на отрезке от
до
имеем
,
т.е.
.
В формуле для
вычисления погрешности интерполирования
значения
и
переведем в радианы, получим
.
Таким образом,
,
Следовательно,
.