
- •Электрооборудования и электрического транспорта
- •Оглавление
- •Глава 2 23
- •Глава 3 34
- •Глава 4 43
- •Глава 5 61
- •5.7. Понятие о методах обратного дифференцирования 74
- •Предисловие
- •Глава 1 решение алгебраических уравнений и их систем
- •1.1. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •1.1.1. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •1.1.2. Факторизация и типовые схемы решений
- •1.1.3. Метод Гаусса и lu— разложение
- •1.1.4. Метод Гаусса-Жордана обращения матриц
- •1.1.5. Метод квадратного корня (Холесского)
- •1.1.6. Метод вращений
- •1.1.7. Итерационное уточнение
- •1.1.8. Решение преопределенных систем линейных алгебраических уравнений
- •1.2 Решение систем нелинейных алгебраических уравнений
- •1.2.1. Метод последовательных приближений
- •1.2.2. Метод Ньютона
- •1.2.3. Метод Ньютона по параметру
- •Глава 2 Интерполяция зависимостей
- •2.1. Интерполяция каноническим полиномом
- •2.2. Интерполяция полиномом Лагранжа
- •2.3. Интерполяция полиномом Ньютона
- •2.4. Применение интерполяции для решения уравнений
- •2.5. Интерполяция сплайнами
- •Глава 3 Метод наименьших квадратов
- •3.1. Общие положения
- •3.2. Степенной базис
- •3.3. Базис в виде классических ортогональных полиномов
- •3.4. Базис в виде ортогональных полиномов дискретной переменной
- •3.5. Линейный вариант метода наименьших квадратов
- •3.6. Сглаживание экспериментальных данных с ошибками
- •Глава 4 Определенные интегралы
- •4.1. Классификация методов
- •4.2. Методы прямоугольников
- •4.3. Апостериорные оценки погрешностей по Рунге и Эйткену
- •4.4. Метод трапеций
- •4.5. Метод Симпсона
- •4.6. Методы Ньютона-Котеса
- •4.7. Вычисление интегралов с заданной точностью
- •4.8. Применение сплайнов для численного интегрирования
- •4.9. Методы наивысшей алгебраической точности
- •4.10. Несобственные интегралы
- •4.11. Вычисление кратных интегралов
- •Глава 5 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •5.1. Типы задач для обыкновенныхдифференциальных уравнений
- •5.2. Метод Эйлера
- •5.3. Методы Рунге-Кутта
- •5.4. Метод Рунгe-Кутта-Мерсона
- •5.5. Методы Адамса-Башфорта и Адамса-Маултона
- •5.6. Методы Гира
- •5.7. Понятие о методах обратного дифференцирования
- •Библиографический список
- •Методы вычислений в задачах
- •Электроаппаратостроения,
- •Электрооборудования
- •И электрического транспорта
- •346428, Г.Новочеркасск, ул. Просвещения 132
4.4. Метод трапеций
Подинтегральную
функцию заменим на участке
полиномом
первой степени
.
Как и в методах
прямоугольников, такая аппроксимация
неоднозначна. Одним из возможных способов
является проведение прямой через
значения функции на границах интервала
интегрирования (рис. 4.4). В этом случае
приближенное значение интеграла
определяется как площадь трапеции:
(4.19)
Рис. 4.4. Метод трапеций
Априорную погрешность Rметода трапеций получим путем интегрирования тейлоровского разложения подынтегральной функции около точки xi.
(4.20)
.
(4.21)
С помощью разложения
(4.20) вычислим подынтегральную функцию
в точке
:
,
откуда
.
(4.22)
Подставляя произведение (4.22) в выражение (4.21), получим
(4.23)
Следовательно, главный член погрешности метода трапеций на одном интервале будет
(4.24)
Если интегрирование проводится путем разбиения отрезка [x0;xп] на несколько интервалов, то общую погрешность получим суммированием частичных погрешностей (4.24):
(4.25)
Получили, на первый взгляд, несколько неожиданный результат. Оказалось, что метод трапеций имеет погрешность в два раза больше по абсолютной величине, чем метод средних прямоугольников, хотя аппроксимация подынтегральной функции проводилась полиномомпервой, а не нулевой степени. По-видимому, выбранный вариант аппроксимации подынтегральной функции прямой, проходящей через ее значения на границах, не является оптимальным. Задача выбора способа аппроксимации полиномом заданной степени с наименьшей возможной погрешностью была решена Гауссом, что привело к развитию целого класса методов.
Как видно из выражения (4.25), метод трапеций, как и метод средних прямоугольников, имеет второй порядок. Если подынтегральная функция задана аналитически, то предпочтительнее из методов второго порядка применять метод средних прямоугольников вследствие его меньшей погрешности.
4.5. Метод Симпсона
Подынтегральную функцию f(x) заменим интерполяционным полиномом второй степени Р2(х) — параболой, проходящей через узлы (рис. 4.5), тогда
где R— погрешность вычисления интеграла.
P
x0 xi x2 X
Рис. 4.5. Метод Симпсона
Для записи полинома Р2(х) воспользуемся интерполяционной формулой Ньютона (2.6) для трех узлов:
, (4.26)
где и — разделенные разности, определяемые по формулам
|
h- расстояние между узлами.
Введем
новую переменную
,
тогда
и полином(4.26)
принимает вид
. (4.27)
Теперь вычислим интеграл от полинома (4.27):
(4.28)
Последнее соотношение называют квадратурной формулой Симпсона или формулой парабол.
Формулу Симпсона можно получить и с помощью первой и второй формул Рунге, примененных к вычислению интеграла методом трапеций. Запишем два приближенных значения интеграла от функции f(x) на интервале [ , ] с шагами hи 2hпо формуле трапеций (4.19):
(4.29)
Интегралы (4.29) подставим в формулы (4.14) и (4.15) и получим уточненное значение интеграла
которое совпадает с формулой Симпсона (4.28).
Для оценки погрешности формулы Симпсона разложим подынтегральную функцию f(x) в ряд Тейлора около точки х1и проинтегрируем разложение почленно на интервале [ , ]:
|
(4.30)
Суммируя разложения около точки х1для функции f(x) в узлах x0 иx2, получим, что
тогда интеграл (4.30) принимает вид
.
(4.31)
Первое слагаемое в правой части формулы (4.31) совпадает с формулой Симпсона значит, второе слагаемое является главным членом погрешности для интеграла на интервале [ , х2]
(4.32)
Если интеграл
вычисляется на интервале [
,
]
путем разбиения его на четное число
подинтегралов [
],
на каждой паре которых применяется
формула Симпсона для узлов
,
то полная погрешность
будет суммой правых частей соотношения
(4.32). При малой величине шага hна
основании метода средних прямоугольников
получим
тогда полная погрешность запишется в виде
(4.33)
следовательно,
формула Симпсона имеет четвертый порядок
точности с очень малым численным
коэффициентом в остаточном члене.
Формула Симпсона позволяет получить
высокую точность, если четвертая
производная
подынтегральной функции не слишком
велика. В противном случае методы
второго порядка могут дать большую
точность, чем методСимпсона.
Например,[17]дляфункции
формула
трапеций при n
= 2 для интеграла в пределах [-1,1] дает
точный результат,
равный 4, тогда как по формуле Симпсона
получим результат, не совпадающий
даже по знаку (-8/3).