
- •1. Абсолютная и относительная погрешности. Десятичная запись, значащая цифра, число верных знаков.
- •Или можно записать
- •2. Общая формула для погрешности
- •3. Основные требования предъявляемые к вычислительным алгоритмам. Устойчивость. Точность. Эффективность. Экономичность. Аварийные остановы.
- •4. Отделение корней. Графическое решение уравнений. Метод половинного деления.
- •5. Метод касательных. Метод хорд. Оценка приближения.
- •6. Метод хорд. Оценка приближения.
- •7. Метод итераций. Теорема Банаха.
- •8. Оценка скорости сходимости метода итераций. Число итераций, необходимых для заданной точности.
- •9. Определение нормированного пространства. Примеры.
- •10 Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •11. Нахождение определителя матрицы по схеме Гаусса.
- •12. Вычисление обратной матрицы по схеме Гаусса.
- •13. Решение систем линейных уравнений методом итераций.
- •14. Метод квадратного корня. Метод Зейделя.
- •15. Интерполяционная формула Лагранжа.
- •16. Конечные разности и интерполяционные формулы Ньютона.
- •17. Формулы приближенного дифференцирования, основанные на первой интерполяционной формуле Ньютона.
- •18. . Формула прямоугольников. Формула трапеций. Оценки погрешности.
- •19. Формула Симпсона. Оценки погрешности. Метод парабол (Симпсона)
- •20.Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования
- •21. Решение задачи Коши для дифференциальных уравнений методом Эйлера.
- •22. Решение задачи Коши для дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта.
- •23. Общая схема метода Галеркина для решения уравнений
- •24. Решение краевой задачи для дифференциальных уравнений методом Галеркина.
24. Решение краевой задачи для дифференциальных уравнений методом Галеркина.
Рассмотрим в качестве иллюстрации обыкновенное дифференциальное уравнение:
с граничными условиями:
Решение данного уравнения известно:
Для первого
нетривиального решения
собственное
число равно
.
Теперь применим метод Галёркина. Выберем сперва одну базисную функцию:
Подставляя в уравнение, получим невязку:
и требование ортогональности невязки перепишется в виде:
Отсюда очевидно:
В приводимом
здесь примере получается
,
что менее чем на 1,5 % отличается от
точного решения. Задание большего числа
базисных функций позволяет уточнить
уже известное значение λ, а также получить
первое приближение для следующего
(соответствующего n=2).
Представим решение в виде линейной комбинации n функций:
Тогда невязка:
.
Система уравнений для коэффициентов разложения:
В этом случае собственные значения находятся из условия разрешимости системы (равенство нулю её определителя):
Важно помнить, что сходимость метода Галёркина не всегда быстро достигается. Успешное применение возможно только для т. н. самосопряжённых задач, то есть инвариантных к эрмитовому сопряжению.