- •Вычислительная математика
- •Оглавление
- •3. Численное интегрирование…………………………………………………...51
- •4. Уравнения в частных производных…………………………………………65
- •5. Численные методы линейной алгебры……………………………………...73
- •1. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений Основные понятия
- •Элементы теории погрешностей
- •Численное дифференцирование. Аппроксимационные формулы
- •Задача Коши для обыкновенного дифференциального уравнения 1-го порядка. Метод Эйлера
- •Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений 1-го порядка. Методы Рунге-Кутта
- •Краевые задачи для обыкновенного дифференциального уравнения 2-го порядка
- •Метод Галеркина для обыкновенных дифференциальных уравнений 2-го порядка
- •2. Аппроксимация функций Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Многочлены Чебышева
- •Минимизация погрешности интерполяции полинома Лагранжа
- •Интерполяция с равноотстоящими узлами
- •Кусочная аппроксимация
- •Сплайн- интерполяция
- •Метод наименьших квадратов
- •Ортогональные полиномы
- •3. Численное интегрирование Простейшие квадратурные формулы
- •Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •Экстраполяция по Ричардсону
- •Квадратурные формулы Гаусса, Чебышева
- •Метод Монте-Карло
- •4. Уравнения в частных производных
- •5. Численные методы линейной алгебры
- •Матрицы и действия над ними
- •Клеточные матрицы
- •Разложение матрицы на произведение двух треугольных матриц
- •Итерационные методы
- •Метод Якоби
- •Метод Зейделя
- •Практикум по вычислительной математике Лабораторные работы для Mathcad 2001i Professional Лабораторная работа № 1 Обращение матриц
- •Лабораторная работа №2 Решение системы нелинейных уравнений
- •Лабораторная работа №3 Построение уравнений регрессии
- •Лабораторная работа № 4 Разложение функций в ряд Фурье пополиномам Лежандра
- •Лабораторная работа № 5 Решение дифференциального уравнения второго порядка
- •Лабораторная работа № 6 «Аппроксимации»
- •Лабораторная работа № 7 Решение слау с помощью lu разложения
- •Лабораторная работа № 11 Метод прогонки
- •Синтаксис среды Maple
- •Данные множественного типа
- •Решение дифференциальных уравнений в среде Maple Примеры решения уравнений встроенными функциями
- •Примеры численного решения оду
- •Лабораторная работа №1 Решение оду различными методами
- •Задания для самостоятельного решения
- •Лабораторная работа № 2 Интерполяция функции полиномами Лежандра
- •Лабораторная работа № 3 Метод наименьших квадратов
- •Лабораторная работа № 4 Применение системы Maple в сопротивлении материалов
- •Эпюра q
- •Эпюра q
- •Эпюра q
- •Эпюра q Лабораторная работа № 5 Решение системы методом прогонки
- •Библиографический список
2. Аппроксимация функций Интерполяционный многочлен Лагранжа
Наиболее
распространенным и практически важным
случаем является задание связи между
параметрами
и
в виде некоторой таблицы
.
Это означает, что дискретному множеству
значений аргумента
поставлено в соответствие множество
значений функции
.
Табличные значения могут быть результатами
эксперимента или расчета. Вид точной
функции, отражающей зависимость
нам не известен. Мы хотим
по имеющимся
табличным данным построить другую
функцию
,
которая была бы в некотором смысле
близкой к
и достаточно простой.
Задача приближения
функций называется задачей
аппроксимации,
функция
–
аппроксимирующей.
Аппроксимация, при которой приближение
строится на заданном дискретном множестве
точек
,
называется точечной.
Процесс вычисления
значений функции в точках
,
отличных от значений
,
называется
интерполяцией.
Если аргумент
находится за пределами отрезка
,
то задача определения значения функции
в точке
называется экстраполированием.
Пусть задана
система
точек
,
всего
значений некоторой функции
.
Требуется построить функцию
такую,
что ее значения в точках
,
называемых узлами
интерполяции,
совпадали с заданными значениями
функции:
,
,
т.е.
требуется строгое совпадение значений функций в узлах интерполяции. Геометрически это означает, что график интерполирующей функции проходит через заданные точки.
Будем искать интерполирующую функцию в виде канонического многочлена степени
.
(2.1)
Полагая, что
,
получим:
.
(2.2)
Таким образом, чтобы многочлен (2.1) был интерполяционным, нужно, чтобы его коэффициенты удовлетворяли системе уравнений:
(2.3)
Получили систему линейных уравнений порядка (n + 1), её определитель
так называемый
определитель Вандермонда,
не равен
нулю, если все
различны, следовательно, существует
единственный интерполирующий многочлен
канонического вида (2.1). Однако практическое
построение интерполяционного многочлена
таким путем малоэффективно.
Построим интерполирующий полином Лагранжа в виде линейной комбинации:
,
где
– базисные полиномы такие, что:
.
Значение базисного полинома в узлах интерполяции будет:
тогда интерполяционный многочлен Лагранжа имеет вид:
.
При
по двум точкам построим линейный
многочлен:
.
При
по трем точкам построим многочлен
Лагранжа второй степени:
Погрешность интерполяции полинома Лагранжа
Оценим погрешность
приближенного представления функции
интерполяционным
многочленом Лагранжа на рассматриваемом
отрезке
как
.
Рассмотрим вспомогательную функцию
.
(2.3)
В точках
,
будет
,следовательно,
,
значит функция
имеет по меньшей мере (n
+ 1) нулей на
рассматриваемом отрезке.
Пусть
,
не совпадает ни с одной точкой. Подберем
значение
так, чтобы функция в этой точке имела
еще один корень:
.
Следовательно,
можно подобрать единственное значение
коэффициента
так,
чтобы
,
,
тогда
имеет по крайней мере (n
+ 2) корней.
По теореме Ролля между нулями функции
существует, по крайней мере, один нуль
производной, тогда производная
имеет (n
+ 1) нуль.
Применим теорему Ролля к производной,
тогда
имеет
нулей
и т.д. Производная
имеет
один корень, следовательно, существует
точка
такая, что
.
Продифференцируем равенство (2.3) (n + 1) раз:
Следовательно,
учитывая, что
,
получим
.
Поскольку
– любая точка из промежутка, не совпадающая
с узловой, то заменим ее произвольной
точкой
,
тогда:
.
.
Если производная
порядка
ограничена
,
то оценка погрешности полиномиальной
интерполяции:
.
Рассмотрим линейную интерполяцию
,
если
.
Оценим погрешность линейной интерполяции, для этого найдем :
,
Преобразуем
.
Найдем точку, в которой производная этого выражения имеет нуль:
,
тогда
и оценка погрешности имеет вид:
.
