
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
Приближение линейными сплайнами
Пусть m = 1 .
Тогда общее число Q свободных параметров равно 2N .
Поставим
вопрос о построении сплайна
совпадающего с функцией f(x)
в точках x0,
x1,…,
xn
.
Получим систему уравнений
Эта система распадается на системы уравнений относительно коэффициентов отдельных многочленов
,
отсюда
находим
Многочлен Pn1(x) является многократно рассматривавшимся интерполяционным многочленом первой степени с узлами интерполяции xn-1, xn.
Широкое распространение сплайнов во многом вызвано тем, что они являются в определенном смысле наиболее гладкими функциями среди функций, принимающих заданные значения. Сплайны степени выше первой в случае гладкой f(x) хорошо приближают не только саму функцию, но и ее производные.
Лекция 9. Численное интегрирование функций
Известно, что не для всякой функции ее первообразная выражается через элементарные функции. В этих случаях вычисление определенных интегралов по формуле Ньютона-Лейбница затруднительно и применяются различные методы приближенного вычисления определенных интегралов. Пользуясь геометрическим смыслом определенного интеграла, рассмотрим три приближенных формулы, с помощью которых численное интегрирование проводится с любой степенью точности.
9.1. Постановка задачи
Пусть на отрезке [a,b] задана непрерывная функция y = f(x). Требуется вычислить приближенное значение определенного интеграла
(9.1)
Е
сли
f(x)
≥ 0
при a
≤ х
≤ b,то
интервал будет численно равен площади
так называемой криволинейной трапеции,
ограниченной графиком функции
y
= f(x),
прямыми
х = a,
х = b
и осью Ох
(рис.9.1).
Воспользуемся этой интерпретацией определенного интеграла.
Разобьем
отрезок [a,b]
точками a
=
х0
, х1,
..., хn
=
b
на n
равных частей длины
,
так что xi
=
a
+ ih,
.
Величина
h
называется шагом интегрирования.
Обозначим через у0
, у1,
…, уn
значения
функции y
= f(x)
в точках х0
, х1
...., хn
соответственно,
то есть yi
= f(xi),
.
9.2. Формула прямоугольников
Заменим площадь криволинейной трапеции aАВb (рис. 9.2), численно равную интегралу (9.1), на сумму площадей левосторонних или правосторонних прямоугольников, то есть на y0h + y1h + … + yn-1 h или y1h + y2h + … + ynh. Тогда интеграл (9.1) приближенно выражается любой из формул:
,
(9.2)
(9.2')
Это формулы левосторонних и правосторонних прямоугольников.
Ч
ем
больше число n,
тем меньше ошибка, совершаемая при
вычислении на отрезке [a,b],
то и для погрешности Rn
формул
прямоугольников справедлива следующая
оценка:
(9.3)
где
.
Если задана точность вычислений ε,
то из (3) можно найти число разбиений n
отрезка [a,b],
которое обеспечит эту точность
.
(9.4)
9
.3.
Формула трапеций. Естественно
ожидать более точное значение интеграла
(9.1), если данную кривую y
= f(x)
заменить не
ступенчатой, как это было в формуле
прямоугольников, а вписанной ломаной
(рис. 9.3). Тогда площадь криволинейной
трапеции aABb
заменится
суммой площадей прямолинейных трапеций,
ограниченных сверху хордами АА1,
А1А2,
…, Аn-1B.
Так как площади этих трапеций соответственно
равны
то для интеграла (1) получаем приближенную формулу
(9.5)
Это формула трапеций. Число n произвольно, но чем оно больше, тем с большей точностью будет получено значение интеграла (9.1). Если f"(x) существует и ограничена на отрезке [a,b], то погрешность Rn формулы (9.5) оценивается неравенством
,
(9.6)
г
де
.
Если задана точность вычислений ε,
то из (9.6) можно найти число разбиений n
отрезка [a,b],
обеспечивающее эту точность
.
(9.7)
9.4. Формула парабол (Формула Симпсона). Разделим отрезок [a, b] на четное число равных частей n = 2m. Площадь криволинейной трапеции, соответствующей первым двум отрезкам [х0, х1] и [х1, х2] и ограниченной заданной кривой y = f(x), заменим площадью параболической трапеции, которая ограничена параболой, проходящей через три точки М0(х0, у0), М1(х1, у1), М2(х2, у2), и имеющей ось, параллельную оси Оу (рис. 9.4). Аналогичным образом поступим и для других пар отрезков [х2, х3], [х3, х4], …, [х2m-2, х2m-1], [х2m-1, х2m]. Площади построенных параболических трапеций соответственно равны
,
,
…,
,
а их сумма даст приближенное значение интеграла (9.1)
(9.8)
Это формула Симпсона. Здесь число 2m точек деления отрезка [a,b] произвольно, но чем больше это число, тем точнее значение интеграла (9.1). Если f"(x) существует и ограничена на отрезке [a,b], то для погрешности Rn формулы (9.8) справедлива следующая оценка:
,
(9.9)
где
.
Если задана точность вычислений ε,
то из (9.9) можно найти число разбиений
2m
= n
отрезка [a,b],
которое обеспечит эту точность
.
(9.10)
ЗАМЕЧАНИЕ. В связи с трудностями оценки четвертой производной подынтегральной функции f(x), погрешность Rn совершаемую при вычислении определенного интеграла (9.1), по формуле (9.8), можно оценить по правилу Рунге
,
где
Jn
и J2n
– приближенное значение интеграла,
вычисленное по формуле парабол,
соответственно с шагом h
и
.
За приближенное значение J
интеграла (9.1), вычисленное по формуле
парабол с поправкой Рунге, принимают
.