- •050101 „Комп‘ютерні науки ” та 050103 „ Програмна інженерія ”
- •Передмова
- •Розділ 1. Чисельні методи розв‘язання задач. Похибки чисельного розв‘язку
- •1.1. Основні поняття
- •1.2. Поняття стійкості та коректності задачі
- •1.3. Похибки результату чисельного розв‘язання задачі
- •Контрольні питання
- •2.1. Етап 1: відокремлення коренів
- •2.2. Етап 2: уточнення коренів
- •2.2.1. Метод половинного ділення
- •2.2.2. Метод хорд
- •2.2.3. Метод січних
- •2.2.4. Метод дотичних (Ньютона)
- •2.2.5. Метод простої ітерації
- •Контрольні питання
- •Розділ 3. Прямі та непрямі методи розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Методи Гауса та lu-розкладу
- •3.1. Основні поняття
- •3.2 Прямі методи розв‘язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •3.2.1. Метод Гауса
- •3.2.2. Метод lu-розкладу
- •3.2.3. Зв‘язок методу Гауса з методом lu - розкладу
- •3.3 Непрямі методи розв‘язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •3.3.1. Забезпечення збіжності ітераційного процесу
- •3.3.2. Метод простої ітерації та метод Зейделя для розв‘язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •3.3.3. Метод релаксації для розв‘язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •Контрольні питання
- •Розділ 4. Розв‘язання систем нелінійних рівнянь. Метод Ньютона
- •Контрольні питання
- •Розділ 5. Інтерполяція функцій. Інтерполяційні поліноми Лагранжа. Сплайн-інтерполяція
- •5.1. Кусково-лінійна інтерполяція. Інтерполяційні поліноми вищих порядків. Інтерполяційний поліном Лагранжа
- •5.2. Сплайн-інтерполяція
- •Контрольні питання
- •Розділ 6. Апроксимація експериментальних даних. Метод найменших квадратів. Інтерполяція функцій за допомогою ортогональних поліномів
- •6.1. Апроксимація експериментальних даних. Метод найменших квадратів
- •6.2. Інтерполяція функцій ортогональними поліномами
- •Властивості ортогональних поліномів [5]
- •6.3. Базисні сплайни (в-сплайни)
- •Контрольні питання
- •Додаток а. Короткі теоретичні відомості по програмуванню в інтегрованій системі автоматизації математичних розрахунків MatLab
- •Додаток б. Пакети прикладних програм інтегрованої системи автоматизації математичних розрахунків MatLab
- •Перелік основних програмних продуктів класу matlab.
- •Список літературних джерел
- •Нові версії matlab
Властивості ортогональних поліномів [5]
Властивості |
Поліном Лежандра |
Поліном Чебишева |
Поліном Ерміта |
Область визначення |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рекурентна формула обчислення наступних поліномів |
|
|
|
Загальна формула опису |
|
|
|
Узагальнений інтерполяційний поліном F(t) в даному випадку можемо записати у вигляді:
(6.21)
В обчислювальній математиці часто використовується кусково-поліноміальна інтерполяція. Так, эрмітовим кубічним інтерполянтом називається кусково-кубічний інтерполянт з неперервною першою похідною, кубічним сплайном називається кусково-кубічний інтерполянт з двома першими неперервними похідними.
6.3. Базисні сплайни (в-сплайни)
Сплайни з локальним носієм (B-сплайни). Останнім часом в обчислювальній практиці широке розповсюдження набули B-сплайни (від англійського слова bell — дзвін (колокол)), зосереджені на скінченному відрізку [7, 11]. Вони використовуються як для інтерполяції функцій, так і в якості базисних функцій при побудові методів типу скінченних елементів.
B-сплайном
(базисним сплайном) ступеню n-1
дефекту 1 відносно вузлів
називається функція:
(6.22)
де
.
Припустимо область
розв‘язку задачі розбита рівномірною
сіткою
.
Розглянемо кілька частинних випадків
В-сплайнів.
При N = 2 В-сплайн (1-го порядку) будується найпростіше:
(6.23)
або
(6.24)
Рис. 6.1. В-сплайн першого порядку.
В-сплайн 2-го порядку запишемо у вигляді:
(6/25)
При
,
.
Побудований сплайн має наступні
властивості:
а)
,
б)
, (6.26)
в)
.
При інтерполяції функції можемо додати граничні умови. Для інтерполяції за допомогою сплайну необхідно виконання умови:
, (6.27)
де b
— коефіцієнти інтерполяції, S
— B-сплайн, індекс вказує на точку, для
якої побудований сплайн і в якій він
досягає максимуму. Система таких
співвідношень, доповнюється граничними
умовами. Отримана система для визначення
коефіцієнтів розкладу буде мати
тридіагональну матрицю з діагональною
перевагою при виконанні обмеження на
довжину сусідніх кроків: вони повинні
різнитися не більше ніж в
рази
(2.303 рази).
Кубічний В-сплайн (N = 4) має вигляд:
(6.29)
Після деяких спрощень можемо записати попередню формулу у вигляді:
Рис. 6.2. Графік кубічного В-сплайну.
Базисні сплайни (В-сплайни) заданого ступеню є лінійно незалежними функціями і утворюють базис в функціональних просторах, цю властивість можемо використати для представлення за їх допомогою інших функцій цих же просторів. Будь-яка, наприклад, кусково-постійна функція на відрізку, що вміщує інтервали рівної довжини, може бути єдиним чином представлена лінійною комбінацією В-сплайнів нульового ступеню, будь-яка кусково-лінійна функція — В-сплайнів першого ступеню і т.і. Базисні сплайни відіграють значну роль при побудові чисельних методів розв‘язання задач математичної фізики, наприклад, метода скінченних елементів в теорії наближень функцій, при розв‘язку задач комп‘ютерної графіки та інших [15, 17].
