
- •0. Указатель/вопросы.
- •I. Основные понятия.
- •II. Численные методы линейной алгебры.
- •III. Решение нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений.
- •IV. Интерполирование функций.
- •V. Численное дифференцирование и интегрирование функций.
- •VI. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •VII. Приближение функций и смежные вопросы.
- •Основные понятия.
- •1. Понятие метрики и метрического пространства, примеры.
- •2. Сходящиеся и фундаментальные последовательности, открытые и замкнутые шары, полные метрические пространства.
- •3. Линейные нормированные пространства. Аксиомы нормы. Примеры определения норм в различных пространствах.
- •4. Элементы общей теории погрешностей. Основные определения, утверждения (абсолютная и относительная погрешности, погрешности основных арифметических операций).
- •5. Особенности представления чисел в эвм и компьютерной арифметики. Машинное эпсилон и алгоритм его вычисления.
- •6. Обусловленность вычислительной задачи и вычислительного алгоритма. Абсолютное и относительное число обусловленности.
- •7. Понятие оператора и неподвижной точки оператора. Принцип сжимающих отображений.
- •II. Численные методы линейной алгебры.
- •8. Нормы векторов и матриц. Относительная и абсолютная погрешность вектора. Связь погрешности решения систем линейных алгебраических уравнений и невязки.
- •9. Характеристика и отличительные особенности прямых и итерационных методов численного решения систем линейных алгебраических уравнений. Примеры.
- •11. Алгоритм lu разложения матрицы.
- •12. Решение систем линейных алгебраических уравнений с помощью lu разложения матрицы системы.
- •13. Алгоритм qr разложения матрицы.
- •15. Использование lu и qr разложения матрицы системы для решения систем с одинаковой матрицей и различными правыми частями (на примере вычисления обратных матриц).
- •16. Вычисление определителя матрицы на основе ее lu или qr разложения.
- •17. Метод прогонки решения систем линейных алгебраических уравнений с матрицей специального вида.
- •18. Итерационный метод Якоби решения слау, оценка погрешности полученного решения. Геометрическая иллюстрация метода для двух уравнений.
- •19. Итерационный метод Зейделя решения слау, оценка погрешности полученного решения. Геометрическая иллюстрация метода для двух уравнений.
- •III. Решение нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений.
- •IV. Интерполирование функций.
- •32. Задача интерполяции. Обобщенный многочлен по системе функций. Глобальная и локальная интерполяции. Преимущества и недостатки. Примеры.
- •33. Интерполяция алгебраическими многочленами. Системы функций Чебышёва. Существование и единственность интерполяционного алгебраического многочлена.
- •34. Интерполяционный многочлен Лагранжа, особенности применения.
- •35. Вычислительная схема Эйткена.
- •36. Оценка погрешности интерполяции многочленом Лагранжа.
- •37. Разделенные разности, основные свойства. Интерполяционный многочлен Ньютона, особенности применения, оценка погрешности.
- •40. Определение сплайна. Гладкая кусочно-полиномиальная интерполяция. Определение интерполяционного сплайна.
- •42. Глобальные и локальные кубические интерполяционные сплайны, Определения и способы построения.
IV. Интерполирование функций.
32. Задача интерполяции. Обобщенный многочлен по системе функций. Глобальная и локальная интерполяции. Преимущества и недостатки. Примеры.
Аппроксимация. Зачем нужна, примеры.
Аппроксимация — метод, состоящий в замене объектов другими объектами, близкими к исходным, но более простыми. Позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (#, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). В геометрии рассматриваются аппроксимации кривых ломаными. Некоторые разделы математики целиком посвящены аппроксимации (#, теория приближения функций, численные методы анализа).
Аппроксимация
функций — приближенная замена
заданной функции другой функцией так,
чтобы их отклонение друг от друга в
заданной области было минимальным.
Аппроксимирующая функция —
заменяющая; обозначается
.
Исходная обозначается
.
Типичной задачей аппроксимации является
задача интерполяции.
Пусть в пространстве
заданы точки
,
имеющие в некоторой системе координат
имеют радиус-векторы
.
Задача интерполяции состоит в построении кривой, проходящей через указанные точки в указанном порядке. Узлы интерполяции — точки, через которые проходит кривая.
Обобщенный
многочлен по системе функций: линейные
комбинации
.
Локальная интерполяция — если таблица значений используется по частям. Глобальная — наоборот.
33. Интерполяция алгебраическими многочленами. Системы функций Чебышёва. Существование и единственность интерполяционного алгебраического многочлена.
Интерполяция
алгебраическими многочленами функции
на отрезке
— построение многочлена
степени
,
принимающего в узлах интерполяции
значения
:
,
.
После выбора вида интерполяции задача сводится к вычислению коэффициентов обобщенного многочлена. Если определитель отличен от 0, можно решать.
Система функций
Чебышёва — система ЛН функций, у
которой определитель
для любого набора узлов.
Система уравнений, определяющих коэффициенты многочлена, имеет вид:
.
Её определителем является определитель Вандермонда:
Существование
и единственность интерполяционного
многочлена гарантируется, если все
узлы интерполяции
различны. Определитель СЛАУ для
нахождения коэффициентов
является определителем Вандермонда,
отличном от нуля, когда все узлы
различны. Поскольку матрица системы
невырождена (определитель
),
то решение системы существует и
единственно. Т. е. интерполяционный
полином существует и единственный.
34. Интерполяционный многочлен Лагранжа, особенности применения.
Интерполяционный
многочлен Лагранжа. Для
пар чисел
,
где все
различны, существует единственный
многочлен
степени не более
,
для которого
.
В простейшем
случае: при
линейный многочлен, график которого —
прямая, проходящая через 2 заданные
точки.
Вычисление.
где базисные полиномы определяются по формуле:
обладают следующими
свойствами:
Являются многочленами степени .
,
Отсюда следует,
что
— как линейная комбинация
— может иметь степень не больше
,
и
.
Применение многочлена Лагранжа:
Конечная коммутативная группа матриц над полем
приводится к диагональному виду (поле должно содержать все корни k-ой степени из единицы, где
— порядок группы, и чтобы не делилось на характеристику поля ).
Алгебраическое уравнение степени <5 решается в радикалах.
Линейное дифференциальное уравнение с постоянными коэффициентами решается в явном виде.
Для любого полинома от одной переменной с рациональными коэффициентами явно решается следующая задача: определить, раскладывается ли полином на множители, являющиеся полиномами положительных степеней с рациональными коэффициентами; если «да», то найти его разложение на множители.