
- •1. Основы теории погрешностей
- •2. Численные методы решения нелинейных уравнений. Постановка задачи. Отделение корней
- •3. Численные методы решения нелинейных уравнений. Постановка задачи. Уточнение корня методом половинного деления
- •4. Численные методы решения нелинейных уравнений. Постановка задачи. Уточнение корня методом хорд
- •5.Численные методы решения нелинейных уравнений. Постановка задачи. Уточнение корня методом касательных
- •6. Численные методы решения нелинейных уравнений. Постановка задачи. Уточнение корня комбинированным методом
- •7. Точные и приближенные методы решения систем линейных уравнений. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •8. Точные и приближенные методы решения систем линейных уравнений. Метод квадратных корней
- •9. Численные методы интерполирования функций. Постановка задачи. Формула Лагранжа для неравноотстоящих узлов
- •10.Таблица конечных разностей. Свойства конечных разностей
- •11.Численные методы интерполирования функций. Постановка задачи. Первая формула Ньютона для равноотстоящих узлов
- •12. Постановка задачи численного интегрирования. Формулы прямоугольников. Двойной пересчет.
- •13. Постановка задачи численного интегрирования. Формула трапеций.
- •14. Постановка задачи численного интегрирования. Формула Симпсона
- •16.Принцип сжатых отображений. Теорема о неподвижной точке.
- •17. Принцип сжатых отображений. Решение нелинейных уравнений методом итераций. Оценка погрешности.
- •18. Принцип сжатых отображений. Теоремы о достаточных условиях сходимости итерационной последовательности.
- •19. Принцип сжатых отображений. Правило утроенного отрезка.
- •20. Геометрическая интерпретация сходимости итерационной последовательности.
- •22. Применение принципа сжатых отображений для решения систем линейных уравнений. Метод Зейделя. Оценка погрешности.
- •21. Применение принципа сжатых отображений для решения систем линейных уравнений. Метод простой итерации. Оценка погрешности
- •23. Методы экспериментальной обработки данных. Метод наименьших квадратов.
- •24. Методы экспериментальной обработки данных. Нахождение аппроксимирующей функции в виде линейной регрессии
- •25. Методы экспериментальной обработки данных. Нахождение аппроксимирующей функции в виде квадратичной регрессии
- •26. Методы экспериментальной обработки данных. Нахождение аппроксимирующей функции в виде степенной, показательной и других функций
16.Принцип сжатых отображений. Теорема о неподвижной точке.
Пусть даны два пространства Х и У и множество Е включающееся в Х. Если каждой точке х принадлежащей Е соответствует точка у принадлежащая У, то говорят, что на множестве Е определен оператор, при этом х – прообраз, а у – образ точки х.
у=Ах, где А-символ оператора.
Пусть дан
оператор А, отображающий произвольную
точку пространства Х в точку того же
пространства. х=Ах – операторное
уравнение. Решить такое уравнение -
значит найти такое х*, точку n-мерного
арифметического пространства, образ
которой совпадает с этой точкой. Возьмем
какую-либо точку
из множества определения оператора А.
Назовем ее начальным приближением.
Найдем образ этой точки А
и назовем
первым приближением. Образ первого
приближения обозначим
,
продолжая процесс, получаем
последовательность точек
,…
n-мерного арифметического
пространства, которая называется
последовательностью приближений или
итерационной последовательностью.
Если существует
положительно число 0<α<1
, такое что для любых двух точек х и у
пространства имеет место соотношение
(Ах,Ау)≤α
(x,y),
т.е. расстояние между образами≤расстоянию
между прообразами, то оператор А
называется оператором сжатия, а
число α – коэффициентом
сжатия.
Теорема о неподвижной точке.
Если оператор сжатия А переводит точки n-мерного метрического пространства в точки того же пространства, то существует точка х* - неподвижная точка оператора, притом единственная. Итерационная последовательность, построенная для данного оператора с любым начальным приближением , сходится к х*.
В качестве приближенного решения уравнения х=Ах можно выбрать k-ый член итерационной последовательности при этом будет использована следующие оценки погрешности:
(
,
)
=
(
,
)
=
,
где α-коэффициент сжатия.
17. Принцип сжатых отображений. Решение нелинейных уравнений методом итераций. Оценка погрешности.
Если на множестве X задан оператор, то это записывается y=Ax, где А – символ оператора.
Если существует положительно число 0<α<1 , такое что для любых двух точек х и у пространства имеет место соотношение ρ(Ах,Ау)≤αρ(x,y), т.е. расстояние между образами≤расстоянию между прообразами, то оператор А называется оператором сжатия, а число α – коэффициентом сжатия.
Теорема о неподвижной точке – принцип сжатых отображений.
Если оператор сжатия А переводит точки n-мерного метрического пространства в точки того же пространства, то существует точка х* - неподвижная точка оператора, притом единственная. Итерационная последовательность, построенная для данного оператора с любым начальным приближением , сходится к х*.
Путь
требуется решить уравнение
(1).
Приведем уравнение (1) к виду
(2), где
- оператор, определенный на некотором
замкнутом подмножестве E
одномерного пространства действительных
чисел. Если значение функции
также принадлежит этому множеству, то
можно строить итерационную последовательность
с начальным приближением
,
т.е.
;
;
… ;
.
Если
является оператором сжатия, то итерационная
последовательность сходится и ее предел
является корнем уравнения (2) и (1), причем
согласно принципу сжатых отображений
этот корень единичный.
Метод,
основанный на рассмотрении и использовании
итерационной последовательности
называется методом
итераций
или методом
последовательных приближений.
. Поскольку в одномерном пространстве
=
,
то формулы оценки погрешности k-го
приближения:
или
.
Если
необходимо вычислить корень уравнения
с точностью
,
то при построении итераций последовательности
следует остановиться, если имеет место
одно из неравенств: 1)
;
.
В этом случае за корень уравнения принимают k-е приближение.