
- •Часть 2
- •Оглавление введение
- •Глава 1. Методы одномерной безусловной оптимизации § 1.1. Основные понятия
- •§ 1.2. Метод половинного деления
- •§ 1.3. Метод золотого сечения
- •§ 1.4. Метод Ньютона
- •Глава 2. Методы многомерной безусловной оптимизации § 2.1. Основные понятия
- •§ 2.2. Метод сопряженных направлений
- •§ 2.3. Метод наискорейшего спуска
- •§ 2.4. Метод Ньютона
- •Глава 3. Интерполирование и аппроксимация функций, заданных таблично § 3.1. Основные понятия
- •§ 3.2. Интерполяционный полином в форме Лагранжа
- •§ 3.3. Интерполяционный полином в форме Ньютона
- •§ 3.4. Сплайн-интерполяция таблично заданной функции
- •§ 3.5. Аппроксимация таблично заданных функций методом наименьших квадратов
- •Глава 4. Численное дифференцирование и интегрирование функций § 4.1. Основные понятия
- •§ 4.2. Численное дифференцирование
- •§ 4.3. Численное интегрирование
- •4.3.1. Квадратурные формулы прямоугольников, трапеций и Симпсона. Квадратурные формулы прямоугольников
- •Квадратурная формула трапеций
- •Квадратурная формула Симпсона
- •4.3.2. Автоматический выбор шага. Правило Рунге
- •Глава 5. Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем § 5.1. Основные понятия
- •§ 5.2. Метод Эйлера
- •§ 5.3. Явный 4-шаговый метод Адамса
- •§ 5.4. Метод Рунге Кутта четвертого порядка
- •Литература
§ 4.3. Численное интегрирование
Пусть функция f(x) определена на отрезке [a, b]. Предположим, что определенный интеграл
(4.3.1)
существует, и поставим задачу его приближенного вычисления.
Будем считать, что на отрезке [a, b] в узлах равномерной одномерной сетки
x = {xi / xi = xi –1 + h, h > 0, i = 1, 2, 3, …, n; x0 = a, xn = b}
заданы yi = f(xi), i = 0, 1, 2, …, n – значения дифференцируемой на этом отрезке функции f(x). Требование равномерности сетки не является принципиальным, но позволит упростить ряд последующих записей.
Для приближенного вычисления определенного интеграла I заменим его суммой
(4.3.2)
Формулы вида (4.3.2) называют квадратурными. Квадратурные формулы отличаются способом задания коэффициентов квадратурной формулы ck и расположением узлов квадратурной формулы xk сетки x на отрезке [a, b], k = 0, 1, 2, …, n. Значение R в (4.3.2) определяет погрешность квадратурной формулы и состоит из погрешности аппроксимации определенного интеграла квадратурной формулой и вычислительной погрешности. Последняя включает в себя и погрешность значений функции f(xk) в узлах.
Погрешность аппроксимации определенного интеграла квадратурной формулой зависит как от значений коэффициентов ck, так и от расположения узлов xk. Поскольку мы предположили равномерность сетки x, то расположение узлов квадратурной формулы на отрезке [a, b] будет полностью определяться шагом h сетки. Все оценки погрешности аппроксимации, приведенные в данном параграфе, предполагают достаточную степень гладкости функции f(x) на отрезке [a, b].
Для рассматриваемых квадратурных формул используется следующий подход. Узлы сетки x разбивают отрезок [a, b] на n частичных отрезков разбиения [xk, xk + 1], k = 0, 1, 2, …, n – 1. Используя свойства определенного интеграла I, представляем его в виде суммы частичных определенных интегралов Ik по частичным отрезкам разбиения:
(4.3.3)
(4.3.4)
Каждый из частичных интегралов Ik, k = 0, 1, 2, …, n – 1 аппроксимируем квадратурной формулой вида (4.3.2):
(4.3.5)
Тогда искомая квадратурная формула для приближенного вычисления определенного интеграла I на всем отрезке [a, b] может быть представлена как сумма частичных квадратурных формул Jk:
(4.3.6)
Квадратурные формулы, построенные рассмотренным способом, называют составными. Очевидно, что погрешность аппроксимации определенного интеграла квадратурной формулой составного типа будет определяться как сумма погрешностей аппроксимации k на частичных отрезках разбиения [xk, xk + 1], k = 0, 1, 2, …, n – 1:
(4.3.8)
Теперь перейдем к рассмотрению конкретных квадратурных формул, которые можно назвать простейшими.