- •Теоретический раздел Предисловие
- •Предисловие ко второму изданию
- •1 Математические модели. Численные методы. Погрешности вычислений
- •1.1 Математические модели и моделирование
- •1.2 Этапы численного решения задач на эвм
- •1.3 Виды погрешностей решения задач
- •1.4 Погрешности арифметических операций
- •1.5 Графы арифметических операций
- •1.6 Распространение погрешностей в вычислениях
- •2 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1 Постановка задачи. Методы решения
- •2.2 Метод Гаусса
- •2.2.1 Описание метода Гаусса
- •2.2.2 Расчетные формулы метода Гаусса
- •2.2.3 Погрешность метода Гаусса. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •2.3 Вычислительная сложность метода Гаусса
- •2.4 Обращение матрицы
- •2.5 Метод lu-разложения
- •2.6 Метод квадратного корня решения симметричных слау
- •2.7 Метод Гаусса–Зейделя
- •2.7.1 Расчетные формулы метода Гаусса–Зейделя
- •2.7.2 Сходимость метода Гаусса–Зейделя
- •2.7.3 Графическая иллюстрация метода Гаусса–Зейделя
- •3 Аппроксимация функций
- •3.1 Понятие аппроксимации функций
- •3.2 Постановка задачи интерполирования функций
- •3.3 Интерполяционный полином Лагранжа
- •3.4 Вычисление значений полиномов
- •3.5 Вычислительная сложность задачи интерполирования
- •3.6 Конечные и разделенные разности функции
- •3.7 Интерполяционный полином Ньютона
- •3.8 Погрешность интерполирования
- •3.9 Полиномы Чебышева 1-го рода
- •3.10 Наилучший выбор узлов интерполирования
- •4 Численное интегрирование
- •4.1 Постановка задачи численного интегрирования
- •4.2 Метод прямоугольников
- •4.3 Погрешность метода прямоугольников
- •4.4 Метод трапеций
- •4.5 Погрешность метода трапеций
- •4.6 Метод Симпсона
- •4.7 Погрешность метода Симпсона
- •4.8 Интерполяционные квадратурные формулы
- •4.9 Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.9.1 Квадратурная формула Гаусса–Лежандра
- •4.9.2 Квадратурная формула Гаусса–Лагерра
- •4.9.3 Квадратурная формула Гаусса–Эрмита
- •5 Решение нелинейных уравнений
- •5.1 Постановка задачи численного решения нелинейных уравнений
- •5.2 Метод деления отрезка пополам
- •5.3 Метод хорд
- •5.4 Метод простой итерации
- •5.5 Метод Ньютона
- •5.6 Метод секущих
- •6 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1 Постановка задачи
- •6.2 Метод рядов Тейлора
- •6.3 Метод Эйлера
- •6.4 Метод Рунге–Кутта 2-го порядка
- •6.5 Метод Рунге–Кутта 4-го порядка
- •7 Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1 Постановка задачи
- •7.2 Приведение дифференциального уравнения -го порядка к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка
- •7.3 Метод Эйлера
- •8.2 Выполнение символьных операций в Matlab
- •8.3 Создание символьных переменных
- •8.4 Создание группы символьных переменных
- •8.5 Создание списка символьных переменных
- •8.6 Вывод символьного выражения
- •8.7 Упрощение выражений
- •8.8 Вычисление производных
- •8.9 Вычисление интегралов
- •8.10 Вычисление сумм рядов
- •8.11 Вычисление пределов
- •8.12 Разложение функции в ряд Тейлора
- •8.13 Вычисление определителя матрицы, обращение матрицы
- •9 Дополнение
- •9.1 Вычисление корней полиномов
- •9.2 Решение систем нелинейных уравнений. Метод Ньютона
- •9.3 Решение систем линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей (метод прогонки)
- •9.4 Интерполирование функций сплайнами
- •Практический раздел Указания к выбору варианта
- •Лабораторная работа № 1. Работа в системе Matlab
- •1.1. Цель работы
- •1.2. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Цель работы
- •2.2. Теоретические положения
- •2.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 3. Аппроксимация функций
- •3.1. Цель работы
- •3.2. Теоретические положения
- •3.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 4. Численное интегрирование
- •4.1. Цель работы
- •4.2. Теоретические положения
- •4.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 5. Решение нелинейных уравнений
- •5.1. Цель работы
- •5.2. Теоретические положения
- •5.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1. Цель работы
- •6.2. Теоретические положения
- •6.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 7. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1. Цель работы
- •7.2. Теоретические положения
- •7.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 8. Выполнение символьных операций
- •8.1. Цель работы
- •8.2. Теоретические сведения
- •8.3. Порядок выполнения работы
- •Литература
- •Литература
4.2 Метод прямоугольников
Как известно из курса высшей математики, часть плоскости, ограниченную сверху кривой ,,, снизу – осью, с боков – прямымии(рисунок 4.1), называют криволинейной трапецией. Приплощадь криволинейной трапеции считается положительной, а при– отрицательной. Если, то определенный интеграл (4.1) представляет собой сумму площадей, заключенных между кривой, осьюи крайними прямыми,, взятых со знаком плюс там, где, и со знаком минус там, где.
Рисунок 4.1 – К методам прямоугольников и трапеций
Разобьем отрезок интегрирования начастей точками, как это показано на рисунке 4.1, и заменим площадь криволинейной трапеции суммой площадей прямоугольников, построенных на частичных отрезках,, как на основаниях. Если высоту-го прямоугольника взять равной значению функциив левой точке основания прямоугольника, т.е. принять
,
то получим квадратурную формулу левых прямоугольников
.
Для равноотстоящих на величину узлов,
,
формула левых прямоугольников имеет вид
. (4.2)
Мы видим, что все весовые коэффициенты формулы левых прямоугольников в случае равноотстоящих узлов равны , кроме коэффициента при, который равен нулю.
Если интеграл на -м отрезкезаменить площадью прямоугольника с высотой, равной значению функциив правой точке основания прямоугольника, т.е. принять
,
то получим квадратурную формулу правых прямоугольников
.
Для равноотстоящих на величину узлов формула правых прямоугольников имеет вид:
. (4.3)
Мы видим, что все весовые коэффициенты формулы правых прямоугольников в случае равноотстоящих узлов равны , кроме коэффициента при, который равен нулю.
4.3 Погрешность метода прямоугольников
Абсолютная погрешность метода левых прямоугольников есть разность
.
Она складывается из погрешностей , получаемых на частичных отрезках интегрирования,
,
где
, .
Оценка погрешности определяется выражением
.
Чтобы оценить , рассмотрим функцию
, .
Понятно, что если ,, то. По теореме Лагранжа
, ,
и
.
Если обозначить
,
то
, .
На этом основании получаем оценку для частичной погрешности при равномерном шаге интегрирования :
.
Оценка абсолютной погрешности на всем отрезке интегрирования определяется выражением
.
Мы видим, что погрешность метода прямоугольников имеет тот же порядок, что и шаг интегрирования . Поскольку для функций вида, то для таких функций формула прямоугольников является точной.
4.4 Метод трапеций
Заменим площадь криволинейной трапеции суммой площадей трапеций, построенных на частичных отрезках , (см. рисунок 4.1),
,
где
.
В результате получим квадратурную формулу трапеций:
.
Для равноотстоящих на величину узлов формула трапеций имеет вид
. (4.4)
4.5 Погрешность метода трапеций
Абсолютная погрешность метода трапеций при равномерном шаге интегрирования есть величина
.
Она складывается из погрешностей , получаемых на частичных отрезках интегрирования,
,
где
, .
Оценка погрешности определяется выражением
.
Чтобы оценить , рассмотрим функцию
, .
Очевидно, что ,. Кроме того,
,
,
,
.
Обозначим
, .
Тогда
.
По этой причине
,
.
Следовательно,
.
Оценка абсолютной погрешности на всем отрезке интегрирования определяется выражением
,
где – максимальное по модулю значение второй производной подынтегральной функциина отрезке интегрирования. Мы видим, что погрешность метода прямоугольников имеет тот же порядок, что и. Поскольку для функций видаимеем,, то для таких функций (для полиномов первой степени) формула трапеций является точной.