
- •Содержание
- •Глава 1. Численные методы в теории приближений
- •Глава 2. Численное интегрирование.
- •Глава 3. Численные методы алгебры.
- •Глава 4. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •Предисловие
- •Глава 1. Численные методы в теории приближений.
- •1.1. Структура погрешности в численном анализе.
- •1.2 Распространение ошибок округления в арифметических операциях.
- •1.3 Понятие близости в метрическом пространстве.
- •1.4. Задача интерполяции как простейшая задача приближения функций.
- •1.5 Конечные разности и их свойства.
- •1.6 Интерполяционный полином Ньютона
- •1.7 Многочлены Чебышева, их свойства и применение в задаче интерполяции.
- •1.7.1. Основные определения.
- •1.7.2. Простейшие свойства многочленов Чебышева.
- •1.7.3. Применение многочленов Чебышева в задаче интерполяции.
- •1.8 Среднеквадратичное приближение функций.
- •1.8.1. Общая постановка задачи и ее разрешимость.
- •1.8.2. Среднеквадратичное приближение функций алгебраическими многочленами.
- •1.8.3. Среднеквадратичная ошибка аппроксимации полиномами Лежандра.
- •Глава 2. Численное интегрирование.
- •2.1. Использование функциональных рядов.
- •2.2. Квадратурные формулы на основе интерполяции.
- •2.3. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса.
- •2.4. Некоторые общие свойства ортогональных с весом полиномов.
- •2.5.Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •Глава 3. Численные методы алгебры.
- •3.1. Принцип сжатых отображений.
- •3.2. Метод простых итераций для функциональных уравнений.
- •3.3. Метод Ньютона.
- •3.4. Численные методы решения систем лау.
- •3.4.1. Прямые методы решения систем лау.
- •3.4.2. Нормы векторов и матриц.
- •3.4.3. Обусловленность матриц и систем уравнений.
- •3.4.4. Итерационные методы решения систем лау.
- •3.4.5. Стационарные итерационные процедуры.
- •Глава 4. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений (оду).
- •4.1. Численное дифференцирование на основе интерполяции.
- •4.2. Численное дифференцирование на равномерной сетке.
- •4.3. Задача Коши для оду.
- •4.3.1. Постановка задачи.
- •4.3.2. Метод Эйлера и его модификации.
- •4.4. Численные методы решения краевых задач для оду.
- •4.4.1. Постановка задачи для диффернциального уравнения 2-го порядка.
- •4.4.2. Метод конечных разностей (метод сеток).
- •4.4.3. Аппроксимация, устойчивость и сходимость разностных схем.
- •, Где с не зависит от h (т.Е. От n). Без доказательства (см.[1,2]).
- •Литература
1.2 Распространение ошибок округления в арифметических операциях.
1) Операции сложения и вычитания.
Пусть
,
.
Тогда
,
где
.
Поскольку
,
то
,
т.е. при сложении чисел предельные абсолютные ошибки складываются.
Не трудно убедиться, что такое же правило справедливо и для разности.
Вывевсти формулу
для максимальной относительной
погрешности разности ◄ самостоятельно
►.
2) Операция умножения.
Пусть
,
где
,
тогда
,
Следовательно,
,
т.е.
.
Если последнее слагаемое имеет второй порядок малости по сравнению с первыми двумя, то им можно пренебречь. В этом случае получаем более простое правило: при умножении относительные максимальные ошибки приближенно складываются.
3) Операция деления.
Пусть
,
,
.
Пример 4. Показать, что справедливо следующее правило:
.
Самостоятельно
.
4) Погрешность вычисления функции при неточном задании аргументов.
Рассмотрим для
определенности функцию двух переменных
,
непрерывно-дифференцируемую в области
G
R2.
Пусть
приближенное значение точки
,
причем замкнутый прямоугольник
содержит обе указанные точки.
Пусть
,
,
,
.
По формуле конечных приращений Лагранжа имеем:
,
где
- некоторая точка замкнутого прямоугольника
.
Отсюда, оценивая обе части равенства по модулю, получим
.
Если известны
оценки:
,
,
где (
,
то максимальная абсолютная ошибка
вычисления функции:
.
1.3 Понятие близости в метрическом пространстве.
Определение 1.
Множество
X
элементов произвольной природы (не
обязательно числовое множество)
называется метрическим
пространством,
если любой паре элементов
поставлено в соответствие число
,
(метрика, или расстояние) в соответствии
с аксиомами:
А1.
тогда и только тогда, когда x=y.
А2.
.
А3.
– неравенство треугольника.
Определение 2.
Говорят, что
последовательность элементов
метрического пространства X
сходится к элементу
,
если
.
Определение 3.
Последовательность
элементов метрического пространства
X
называется фундаментальной,
если
.
Определение 4. Метрическое пространство X называется полным, если любая фундаментальная последовательность его элементов сходится к некоторому элементу этого пространства.
Замечания.
Не любое метрическое пространство является полным.
Например, множество
всех рациональных чисел с метрикой
не является полным,
т.к., скажем, последовательность
- фундаментальная, но
- иррациональное число.
Сходимость большинства итерационных процессов удается доказать только в полном метрическом пространстве, следовательно, полнота играет важную роль в числовом анализе.
Определение 5. Множество X называется нормированным линейным пространством, если
оно является линейным пространством, т.е. в нем определены операции сложения элементов и умножения элемента на число с известными свойствами.
Любому элементу
поставлено в соответствие число
(норма x),
удовлетворяющее аксиомам:
А1.
,
А2.
А3.
–
неравенство треугольника.
Замечание. Любое нормированное линейное пространство X можно считать метрическим, если ввести метрику по формуле
, (1)
Если последовательность нормированного пространства X сходится в смысле метрики (1), то говорят о сходимости по норме пространства X.
Нетрудно убедиться, что для метрики (1) выполняются все аксиомы метрики.
Приведем некоторые примеры классов функций и соответствующих линейных пространств.
Пример 5. Множество
всех функций, заданных на отрезке [a,b]
и имеющих на нем непрерывные производные
до k
-го порядка включительно, называется
классом
.
Пример 6. При
k=0
получаем класс
- множество непрерывных на отрезке [a,b]
функций.
Если на ввести норму по формуле
|
(2) |
то получим линейное
нормированное пространство C[a,b]
(операции сложения и умножения на число
вводятся обычным образом f+g=f(x)+g(x),
).
Аксиомы А1, А2 – очевидно, выполняются. В справедливости А3 нетрудно также убедиться с помощью свойств модуля и теоремы Вейерштрасса.
Замечания.
Норму в классе
можно ввести не единственным образом.
Например,
|
Сходимость
последовательности
по норме (2) – это равномерная сходимость:
.
Пространство C[a,b] с нормой (2) является полным в силу теоремы мат. анализа: равномерно сходящаяся последовательность в замкнутой области сходится к непрерывной функции.
Пример 7. Множество
всех функций, p-я
степень модуля которых интегрируема
на отрезке [a,b],
называется линейным нормированным
пространством
,
если на нем введена норма по формуле
|
(3) |
Сходимость по норме (3) называется сходимостью в среднем (при p=2 - среднеквадратичная сходимость).
Замечание. Пусть
,
тогда
.
,
.
Отсюда следует,
что из сходимости последовательности
по норме C
следует ее сходимость по норме
,
но не наоборот.