
- •Федеральное агентство по образованию
- •Численные методы в инженерных расчетах
- •Численные методы в инженерных расчетах. Учебное пособие по выполнению лабораторных работ.
- •Содержание
- •Предисловие.
- •Лабораторная работа № 1 Тема: Методы оценки погрешностей Теоретическое введение.
- •Абсолютная и относительная погрешности.
- •Правильная запись и округление чисел.
- •Определение количества верных цифр по относительной погрешности приближенного числа.
- •Вычисление ошибок арифметических действий.
- •Оценка погрешностей значений функций.
- •Способы приближенных вычислений по заданной формуле.
- •6.1 Вычисления по правилам подсчета цифр.
- •6.3 Вычисления по методу границ.
- •Приближенные вычисления по формулам с использованием инструментального пакета Excel.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 2 Тема: Решение уравнений с одной переменной. Теоретическое введение.
- •Постановка задачи решения уравнений. Отделение корней алгебраических и трансцендентных уравнений.
- •Уточнение корня методом половинного деления.
- •Метод хорд.
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 3 Тема: Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау). Теоретическое введение.
- •3.1. Системы линейных алгебраических уравнений.
- •3.2. Метод Гаусса.
- •3.3. Решение систем уравнений с помощью табличного процессора Excel.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Лабораторная работа № 4 Тема: Приближение функций Теоретическое введение.
- •4.1 Постановка задачи аппроксимации функций.
- •4.2. Существование и единственность интерполяционного многочлена.
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа.
- •4.4. Организация ручных вычислений по формуле Лагранжа.
- •4.5. Интерполяционные формулы Ньютона.
- •4.5.1. Конечные разности
- •4.5.2. Первая интерполяционная формула Ньютона
- •4.5.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •4.7. Погрешность многочленной интерполяции.
- •Практическая часть.
- •Пояснения к выполнению лабораторной работы № 4
- •Контрольные вопросы
- •Варианты заданий.
- •Лабораторная работа № 5 Тема: Численное дифференцирование и интегрирование Теоретическое введение.
- •5.1. Постановка задачи численного дифференцирования.
- •5.2. Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа.
- •Пример 5.2 Составить интерполяционный многочлен Лагранжа для функции, заданной своими значениями на равноотстоящих узлах ( ):
- •5.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона.
- •5.4. Постановка задачи численного интегрирования.
- •5.5. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса.
- •5.6 Формула трапеций
- •5.7. Формула Симпсона.
- •5.8 Полуэмпирические оценки точности вычислений по квадратурным формулам.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 6 Тема: Численное решение обыкновенного дифференциального уравнения. Теоретическое введение.
- •6.1. Постановка задачи.
- •6.2 Метод Эйлера.
- •6.3. Метод разложения в степенной ряд.
- •6.4 Метод Рунге-Кутта.
- •Практическая часть.
- •Пояснения к выполнению лабораторной работы № 6
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы.
- •Приложение 1 Табличный процессор Excel
- •Приложение 2 Задания к контрольной работе для заочной формы обучения.
- •Список литературы
- •Составитель Юрий Алексеевич Занора численные методы в инженерных расчетах
5.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона.
Запишем для функции
,
заданной своими значениями в равноотстоящих
узлах
первый интерполяционный
многочлен Ньютона
(5.15)
Продифференцировав, получим:
(5.16)
Подобным путем можно получить и производные функции более высоких порядков. Однако каждый раз, вычисляя значение производной функции в фиксированной точке , в качестве следует брать ближайшее слева узловое значение аргумента.
i |
xi |
yi |
у |
2у |
3у |
4y |
5y |
0 |
1,5 |
1,844535 |
|
|
|
|
|
|
|
|
0,245461 |
|
|
|
|
1 |
1,6 |
2,089996 |
|
0,023915 |
|
|
|
|
|
|
0,269376 |
|
-0,000450 |
|
|
2 |
1,7 |
2,359372 |
|
0,023465 |
|
0,000077 |
|
|
|
|
0,292841 |
|
-0,000373 |
|
-0,000022 |
3 |
1,8 |
2,652213 |
|
0,023092 |
|
0,000055 |
|
|
|
|
0,315933 |
|
-0,000318 |
|
|
4 |
1,9 |
2,968146 |
|
0,022774 |
|
|
|
|
|
|
0,338707 |
|
|
|
|
5 |
2,0 |
3,306853 |
|
|
|
|
|
Особенно просто формула
(5.16) выглядит для одного из узлов. Так
как в этом случае каждый узел можно
считать начальным, при
имеем:
(5.17)
Пример 5.4 Пусть
.
Выполним интерполирование на отрезке
[1,5;2,0] с шагом 0,1.
Составим таблицу конечных разностей (табл. 5.2). Вычислим по формуле (5.17)
Для сравнения продифференцируем
функцию, лежащую в основе табл. 5.2,
аналитически и найдем ее значение в той
же точке:
при
,
т.е. имеет место высокая степень совпадения
“точного” значения с найденным путем
дифференцирования интерполяционного
многочлена.
В то же время задача численного дифференцирования в такой постановке некорректна, из чего следует, что в общем случае нет оснований ожидать таких хороших результатов.
Для вывода формулы погрешности дифференцирования воспользуемся, применительно к первому интерполяционному многочлену Ньютона, формулой (5.11) и запишем:
где
—
некоторое промежуточное значение между
узлами
и заданной точкой
.
Предполагая, что
дифференцируема
раз, получим для оценки погрешности
дифференцирования
(по
аналогии с формулой (5.12)):
(5.18)
Для случая оценки погрешности
в узле таблицы (когда
и
)
будем иметь удобный вид формулы (5.18):
(5.19)
Здесь учтено, что при
,
Пример 5.5
Оценим погрешность численного
дифференцирования, связанную с
примером 5.4 Применяя формулу (5.19), при
имеем:
Таким образом,
что
вполне согласуется с реальной погрешностью,
оцененной выше.
Таким образом, для корректного использования численного дифференцирования с помощью классических интерполяционных многочленов (Лагранжа и Ньютона) следует точку, в которой ищется производная, сделать узлом интерполяции.
Однако здесь явно присутствует логическое противоречие: если функция задана аналитически (пусть даже и достаточно сложным образом), аналитическое дифференцирование обычно выполнить существенно проще, чем описанную выше численную процедуру.
Если же функция исходно
задана таблично, то становится
проблематичной оценка погрешности
численного дифференцирования по
формуле (5.18), поскольку эта формула
включает значение производной
старшего порядка, найти которое при
отсутствии аналитической формулы,
строго говоря, невозможно. Практический
выход из этого обстоятельства таков:
следует воспользоваться аналогией
между производными и конечно-разностными
отношениями:
и
принять в качестве оценки
погрешности,
альтернативной (5.19), оценку:
(5.20)
Применительно к примеру
5.4 эта оценка дает:
что
всего вдвое превышает более корректную
оценку, сделанную в примере 5.5.
Особо отметим простейшую аппроксимацию производных, основанную на линейной интерполяции. Применительно к любому внутреннему узлу таблицы имеют место две очевидные аппроксимации — правосторонняя
(5.21)
и левосторонняя
(5.22)
Для крайнего левого узла возможна лишь аппроксимация (5.21), крайнего правого — (5.22). Комбинируя их, получим для случая равноотстоящих узлов (наиболее часто встречающегося в приложениях) симметричную центрально-разностную аппроксимацию
(5.23)
Действуя аналогично, можно
построить аппроксимации старших
производных. Например, для второй
производной симметричная центрально-разностная
аппроксимация получится в следующем
приближении:
Теперь,
если мы хотим ограничиться
наименьшим возможным числом узлов в
аппроксимационной формуле, следует для
использовать левостороннюю аппроксимацию,
а для
— правостороннюю
(5.24)
Это трехузельная аппроксимация второй производной. Разумеется, она неприменима для крайних узлов, и для построения соответствующих формул надо брать иную аппроксимацию первой производной, например
(5.25)
и аналогично
(5.26)
Подобные формулы используются как для простейшего вычисления значений производных в узлах заданной сетки, так и для других целей (в частности, в некоторых численных методах решения дифференциальных уравнений, рассматриваемых в следующей лабораторной работе).