
- •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.
35. Вычислительная схема Эйткена.
Схема Эйткена предлагает более удобную форму нахождения полинома Лагранжа.
На первом этапе
вычисляются многочлены
,
построенные на каждой паре соседних
узлов
соответственно.
Многочлены, построенные на паре соседних узлов:
.
Затем на основе них вычисляются построенные на тройках соседних узлов:
.
И т.д. пока не получится один многочлен, построенный на всех узлах интерполяции:
Полученный многочлен
.
36. Оценка погрешности интерполяции многочленом Лагранжа.
.
Многочлен
построен так, что
.
Вычисляя погрешность
,
можно получить следующую формулу для
оценки погрешности интерполяционной
формулы Лагранжа:
.
Такая оценка
возможна только когда известно
аналитическое выражение для
.
Если
задана таблично, то производные
заменяются конечными разностями.
37. Разделенные разности, основные свойства. Интерполяционный многочлен Ньютона, особенности применения, оценка погрешности.
Интерполяционные формулы Ньютона.
Первая интерполяционная формула Ньютона.
Пусть
,
,
.
Нужно построить , удовлетворяющий 2 условиям:
1. Степень полинома не должна превышать .
2.
.
Формула
для первой интерполяционной формулы
Ньютона имеет вид:
,
где
.
Первая формула применяется когда находится в начале таблицы. Тогда в качестве следует брать ближайшее слева к заданному табличное значение.
Вторая интерполяционная формула Ньютона.
Когда значение аргумента находится ближе к концу отрезка интерполяции, применять первую формулу становится невыгодно. Поэтому применяется вторая интерполяционная формула Ньютона.
где
.
Здесь в качестве следует брать ближайшее справа к заданному табличное значение.
40. Определение сплайна. Гладкая кусочно-полиномиальная интерполяция. Определение интерполяционного сплайна.
Сплайн — функция, область определения которой разбита на конечное число отрезков, на каждом из которых сплайн совпадает с некоторым алгебраическим полиномом. Максимальная степень из использованных полиномов называется степенью сплайна. Разность между степенью сплайна и получившейся гладкостью называется дефектом сплайна.
Кусочно-полиномиальная интерполяция. Для снижения погрешностей отрезок разбивается на частичные отрезки и на каждом из них функцию заменяют приближенно полиномом невысокой степени.
Интерполяционный сплайн — совпадающий с данной функцией в заданных различных точках.
Сплайн, соответствующий
данной функции и узлам интерполяции —
функция
,
удовлетворяющая условиям:
1. На
каждом отрезке
функция является кубическим
многочленом.
2. Функция, ее первая и вторая производные непрерывны на отрезке [a,b].
3.
.
Условие интерполирования.
Интерполяционный кубический сплайн — удовлетворяющий условиям 1-3. Наиболее распространен.
42. Глобальные и локальные кубические интерполяционные сплайны, Определения и способы построения.
Кубический сплайн — функция , удовлетворяющая 3 условиям:
1. На каждом отрезке функция является кубическим многочленом.
2. Функция, ее первая и вторая производные непрерывны на отрезке [a,b].
3. . Условие интерполирования.