
- •1Причины появления вычислительной математики. Место эвм в развитии вычислительной математики.
- •2Приближенное значение величины. Оценка точности вычисления: абсолютная погрешность, относительная погрешность. Верные, значащие цифры. Значащие цифры и верные значащие цифры числа
- •Абсолютная погрешность
- •Относительная погрешность
- •3Способы хранения чисел в памяти эвм. Погрешности арифметических действий. Представление данных в памяти эвм
- •4Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод половинного деления: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •5Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод хорд: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •6Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод касательных: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •7Решение системы линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса.
- •8Вычисление определителей методом Гаусса. Применение метода Гаусса для вычисления обратной матрицы.
- •1111 Вычисление определителей методом Гаусса
- •2222222Требуется найти для исходной матрицы а обратную матрицу а-1
- •9Аппроксимация функций. Практическое значение. Интерполяция и экстраполяция. Понятие и определение. Интерполяционный полином, его существование и единственность. Аппроксимация функций.
- •10Интерполяция с помощью многочлена Лагранжа. Суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры для двух узлов интерполяции.
- •11Интерполяционные формулы Ньютона. Сплайн-интерполяция. Сравнение методов интерполяции.
- •12Численное интегрирование. Метод прямоугольников: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •1. Предварительные соображения.
- •2. Формулы прямоугольников.
- •13Численное интегрирование. Метод трапеций: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры. Сравнение методов интегрирования.
- •14Способы решения обыкновенных дифференциальных уравнений с использованием метода Эйлера.
- •15Методы минимизации функций одной переменной. Метод дихотомии: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры. Стр.32
- •16Методы минимизации функций одной переменной. Метод золотого сечения: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •Темы практических заданий
10Интерполяция с помощью многочлена Лагранжа. Суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры для двух узлов интерполяции.
Один
из подходов к задаче интерполяции —
метод Лагранжа. Основная идея этого
метода состоит в том, чтобы прежде всего
найти многочлен, который принимает
значение 1 в одной узловой точке и 0 во
всех других. Легко видеть, сто
функция
является
требуемым многочленом степени n;
он равен 1, если x=xj и
0, когда x=xi, i¹j.
Многочлен Lj(x)×yj принимает
значенияyi в i-й
узловой точке и равен 0 во всех других
узлах. Из этого следует, что
есть
многочлен степени n,
проходящий через n+1
точку (xi, yi).
11Интерполяционные формулы Ньютона. Сплайн-интерполяция. Сравнение методов интерполяции.
Интерполирование
многочленом Лагранжа или Ньютона на
всём отрезке
с
использованием большого числа узлов
интерполяции
>10
часто приводит к плохому приближению,
что объясняется сильным накоплением
погрешностей в процессе вычислений.
Для того, чтобы
избежать больших погрешностей, весь
отрезок
разбивают на частичные отрезки и на
каждом из частичных отрезков приближенно
заменяют функцию
многочленом невысокой степени ( так
называемая кусочно-полиноминальная
интерполяция ).
Один из способов кусочно-полиномиальной интерполяции является интерполяция с помощью сплайн – функций.
Слово "сплайн" происходит от английского spline и означает гибкую линейку, используемую для проведения гладких кривых через заданные точки плоскости.
Его поведение между этими точками определяется упругостью этого стержня.
Преимуществом сплайнов перед обычной интерполяцией является
их сходимость
устойчивость
процесса вычислений.
Рассмотрим способ построения кубического сплайна, интерполирующего заданную функцию на .
Итак, пусть на
введена сетка
функция
задана своими значениями в узлах сетки
.
Сплайном,
соответствующим данной функции
и данным узлом сетки
называется функция
,
удовлетворяющая следующим условиям:
1) На каждом
частичном отрезке
функция
является многочленом 3 степени.
Функция а так же её 1и 2 производная непрерывны на .
Функция удовлетворяет условиям интерполяции
На каждом из
отрезков
ищем
в виде многочлена 3 степени:
;
где
- коэффициенты, подлежащие определению.
Поясним смысл введенных коэффициентов
для этого вычислим производные этого
многочлена:
поэтому
Из условий
интерполяции получаем, что
.
Функция
непрерывна на
поэтому
отсюда получаем
уравнение:
Условия непрерывности
первой производной
приводят к
уравнениям
.
Из условий непрерывности второй производной получаем уравнения:
Получили систему
уравнений относительно
неизвестных
,где
.
Два недостающих
уравнения получают, задавая те или иные
граничные условия для
.
Предположим, например, что
.
Тогда естественно потребовать, чтобы
и сплайн - функция
.
Отсюда получаем:
;
,
т.е.
;
Таким образом приходим к замкнутой системе уравнений для определения коэффициентов кубического сплайна.
Убедимся в том ,
что система имеет единственное решение.
Исключим из переменные
и
и получим систему, содержащую только
.
Для этого рассмотрим два соседних уравнения вида ( 3 )
и вычтем из второго уравнения первое. Получим :
Подставляя
найденное выражение для
в правую часть уравнения ( 2 ), получим
Из уравнения ( 1
) получаем:
,
и подставляя эти выражения в преобразованные 2-ые уравнения, приходим к уравнению:
.
Окончательно для определения коэффициентов получаем систему уравнений
В силу диагонального преобладания система имеет единственное решение, так как матрица системы трехдиагональная, решение легко найти методом прогонки. По найденным коэффициентам коэффициенты и определяются по формулам: