
- •Лекція 1 етапи розв‘язування задач на еом .Елементи теорії похибок
- •1.1 Точні і наближені числа. Джерела похибок. Класифікація похибок
- •1.2 Абсолютна і відносна похибки
- •1.3 Десятковий запис наближених чисел. Значуща цифра числа. Дійсна значуща цифра
- •1.4 Зв’язок між числом дійсних знаків і похибкою числа
- •1.6 Обчислювальний експеримент та його основні етапи. Поняття стійкості та коректності
- •Лекція № 3 розв‘язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •2.1 Основні поняття та визначення
- •2.2 Класифікація методів розв’язання слар на еом
- •2.3 Особливості методів Гауса
- •2.3.1 Метод Гауса з послідовним виключенням невідомих
- •2.3.2 Метод Гауса за схемою Халецького
- •2.3.3 Метод Гауса з вибором головного елемента
- •2.3.4 Метод Гауса з одиничними коефіцієнтами
- •2.3.5 Метод Гауса-Жордана
- •Лекція №3 наближені методи розв'язання слар на еом
- •3.1 Постановка задачі та класифікація методів
- •3.2 Загальний підхід до розв’язання слар наближеними методами
- •3.3 Умови збіжності ітераційного процесу
- •3.4 Метод послідовних наближень (метод Якобі)
- •3.5 Метод Гауса-Зейделя
- •3.6 Метод верхньої релаксації
- •Лекція № 4 чисельні методи роз’вязання нелінійних рівнянь та систем нелінійних рівнянь
- •4.1 Загальні поняття та визначення
- •4.2 Принципи розв’язання нелінійних рівнянь на еом
- •4.3 Чисельні методи уточнення коренів
- •4.3.1 Метод половинного ділення
- •4.3.2 Метод хорд
- •4.3.3 Метод Ньютона (метод дотичних)
- •4.3.4 Комбінований метод
- •4.3.5 Метод ітерацій (метод послідовних наближень)
- •4.4 Чисельні методи розв’язання систем нелінійних рівнянь
- •5.1 Способи завдання функцій
- •5.2 Математична постановка задачі інтерполювання
- •5.2.1 Інтерполяційний багаточлен Лагранжа
- •5.2.2 Перша інтерполяційна формула Ньютона для рівновіддалених вузлів інтерполяції
- •Лекція №6 Апроксимація табличних функцій
- •6.1 Апроксимація табличних функцій
- •6.1.1 Апроксимація табличних функцій степеневими поліномами
- •6.1.2 Апроксимація узагальненими поліномами
- •6.1.3 Апроксимація ортогональними поліномами
- •6.1.4 Апроксимація тригонометричними поліномами (гармонійний аналіз)
- •7.1 Основні поняття та визначення
- •7.2 Чисельні методи знаходження визначеного інтегралу
- •7.2.1 Метод прямокутників
- •7.2.2 Метод трапецій
- •7.2.3 Метод Сімпсона
- •8.1 Метод Ньютона-Котеса
- •8.2 Метод Чебишева
- •8.3 Метод Гауса
- •8.4 Загальний підхід до визначення інтегралів на еом
- •9.1. Основні визначення та поняття
- •9.2. Класифікація численних методів розв'язання задачі Коші
- •9.3 Одноточкові методи розв'язання задачі Коші на еом
- •9.1.1 Модифікації методу Ейлера
- •9.1.2 Метод Рунге–Кутта
- •9.4 Методи прогнозу і корекції (багатоточкові методи)
- •9.4.1 Метод Мілна
- •9.4.2 Метод Адамса - Башфорта
- •9.4.3 Метод Хемінга
- •10.1 Чисельні методи розв’язання крайових задач
- •10.1.1 Методи стрільби
- •10.1.2 Кінцево-різницеві методи
- •10.1.3 Метод прогонки
- •11.1 Різницеві методи розв'язування диференційних рівнянь у частинних похідних
- •11.2 Етапи чисельного розв'язування диференційних рівнянь (др) у частинних похідних на еом
- •11.3 Еліптичні рівняння
- •11.4 Гіперболічні рівняння
- •12.1 Параболічні рівняння
- •13.1 Метод загального пошуку
- •13.2 Метод половинного ділення (розділення відрізка навпіл)
- •13.3 Метод дихотомії
- •13.4 Метод “золотого перетину”
- •13.5 Метод Фібоначчі
- •13.6 Порівняння методів одновимірного пошуку
- •14.1 Основні поняття та визначення
- •14.2 Критерії оптимальності
- •14.3 Градієнтні методи
- •14.3.1 Найшвидший підйом з використанням одномірного пошуку
- •14.3.2 Метод найшвидшого спуску
- •14.3.3 Метод Флетчера – Рівса
- •14.3.4 Метод Девідона – Флетчера – Пауела
- •14.3.5 Метод конфігурацій Хука – Дживса
- •14.3.6 Метод конфігурацій Розенброка
5.2.2 Перша інтерполяційна формула Ньютона для рівновіддалених вузлів інтерполяції
Якщо
функція, що досліджується, задана
значеннями
в
рівновіддалених
вузлах
інтерполяції, тобто
,
то для побудови її аналітичної залежності
зручно використовувати першу
інтерполяційну формулу Ньютона.
Для виводу інтерполяційних формул для рівновіддалених вузлів інтерполяції вводиться поняття кінцевої різниці.
Поставимо
наступну задачу:
для функції
,
яка задана таблицею значень
причому
x
змінюється з однаковим кроком h,
тобто
,
побудувати кінцеві різниці.
Кінцевою
різницею першого порядку
називається
різність між значеннями функції в
сусідніх вузлах інтерполяції:
В
загальному вигляді кінцеву різницю
першого порядку
можна
записати як
.
Кінцева
різниця другого порядку
складається
з кінцевих різниць першого порядку:
Кінцева
різниця n-го
порядку
складається
з кінцевих різниць
-го
порядку:
,
або в технічної літературі використовують наступну формулу кінцевої різниці -го порядку:
Нехай
необхідно побудувати інтерполяційний
багаточлен
степеню
такий,
що
Будемо
шукати багаточлен виду
(5.9)
В цьому
виразі невідомі коефіцієнти
.
Для того щоб знайти
,
покладемо
.
Тоді при підстановці
в
вираз (5.9) всі складові, окрім першої,
обернуться в нуль, тобто
а
значення функції в точці
відомі
з умови задачі:
Отже
Щоб
знайти коефіцієнт
складемо
першу кінцеву різницю для багаточлена
в
точці x:
Зробивши всі підстановки, отримаємо:
Обчислимо
першу кінцеву різницю багаточлена в
точці
Тут
також всі члени, окрім першого, обернуться
в нуль, і, отже,
але
звідки
і
Щоб
визначити коефіцієнт
складаємо
кінцеву різницю другого порядку:
Після перетворень отримаємо
Вважаємо
;
тоді всі члени, окрім першого, знов
обернуться в нуль і
Звідси
Обчислюючи кінцеві різниці більш високих порядків і вважаючи , прийдемо до загальної формули для отримання коефіцієнтів:
(5.10)
де будемо
вважати, що
та
Підставивши
знайденні значення коефіцієнтів
в
вираз (5.9), отримаємо першу
інтерполяційну формулу Ньютона.
(5.11)
На
практиці часто використовують формулу
Ньютона в іншому вигляді. Для цього
введемо заміну
де
крок
інтерполяції, а q
-
число кроків. Тоді перша інтерполяційна
формула Ньютона прийме наступний вигляд:
(5.12)
Формулу
(5.12) зручно використати для інтерполювання
на початку відрізку інтерполяції
,
де q
мале за абсолютною величиною.
Якщо за
число вузлів інтерполяції прийняти
,
то отримаємо формулу лінійного
інтерполювання
При
отримаємо
формулу параболічного, або квадратичного
інтерполювання
На практиці часто буває необхідно зменшити крок інтерполяції якої-небудь таблиці з рівновіддаленими аргументами. В таблиці можна вважати, що кількість вузлів інтерполяції необмежена. Тоді вибирають так, щоб кінцева різниця була постійна з заданим ступенем точності. За початкове значення можна вибирати будь-яке значення аргументу.
Схема алгоритму інтерполяції табличної функції багаточленом Ньютона представлена на рисунку 5.4.
Рисунок 5.4 – Схема алгоритму інтерполяції табличної функції багаточленом Ньютона
Приклад. Припустимо, що результати експерименту представлені в таблиці 5.2 (перших три стовпця)
З таблиці видно, що
,
Таблиця 5.2 – Результати експерименту
N |
x |
y |
|
|
|
|
|
0 |
0 |
-1 |
3 |
12 |
6 |
0 |
0 |
1 |
1 |
2 |
15 |
18 |
6 |
0 |
|
2 |
2 |
17 |
33 |
24 |
6 |
|
|
3 |
3 |
50 |
57 |
30 |
|
|
|
4 |
4 |
107 |
87 |
|
|
|
|
5 |
5 |
194 |
|
|
|
|
|
Побудуємо багаточлен Ньютона:
Q=-1+3x+6(x(x-1))+1(x(x-1)(x-2))+0=-1+3x+6x2-6x+x3-2x2-x2+2x=x3+3x2-x-1
Висновки:
1. За
допомогою аналітичної залежності
можливо
отримати значення функції для
,
які знаходяться між точками дослідження.
отримуємо це називається задачею
інтерполяції.
2. За
допомогою аналітичної залежності
можна
отримати значення функції за межами
інтервалу дослідження. Наприклад, при
.
Дана задача називається екстраполяцією
або прогнозуванням.