- •Глава 1. Численные методы и особенности использования эвм
- •Глава 2. Решение нелинейных уравнений с одной переменной 23
- •Глава 3. Методы приближения, интерполяции и аппроксимации функций 47
- •Глава 4. Численное интегрирование 75
- •Глава 5. Приближенное интегрирование дифференциальных уравнений 108
- •Глава 6. Численное дифференцирование 139
- •Глава 7. Методы численной оптимизации 150
- •Предисловие
- •Глава 1. Численные методы и особенности использования эвм в решении математических задач
- •1.1. Математическое моделирование и численные методы
- •1.2. Общая постановка и понятие устойчивости задач вычисления
- •1.3. Структура погрешности решения задач вычисления
- •1.4. Абсолютная и относительная погрешности
- •Пример 1.4. Примеры записи абсолютной погрешности числа :
- •Пример 1.5. Пример записи относительной погрешности числа :
- •1.5. Погрешность машинных вычислений и представлений чисел в памяти эвм
- •1.6. Графы вычислительных процессов
- •1.7. Вопросы для самопроверки
- •Глава 2. Решение нелинейных уравнений с одной переменной
- •2.1. Локализация корней
- •2.2. Уточнение корней
- •2.2.1. Метод половинного деления (бисекции, дихотомии)
- •2.2.2. Метод хорд
- •2.2.3. Метод Ньютона (касательных)
- •2.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •2.2.5. Метод секущих
- •2.2.6. Метод итераций
- •Б) односторонний расходящийся процесс; в) двухсторонний сходящийся процесс; г) двухсторонний расходящийся процесс.
- •2.2.7. Комбинированный метод хорд и касательных
- •2.3. Вопросы для самопроверки
- •Глава 3. Методы приближения, интерполяции и аппроксимации функций
- •3.1. Методы приближения функций
- •3.1.1. Формула Тейлора, ряд Тейлора
- •3.1.2. Полиномы Чебышева
- •3.1.3. Экономизация степенных рядов
- •3.1.4. Приближения с помощью дробно-рациональных функций
- •3.2. Методы интерполяции функций
- •3.2.1. Прямой метод
- •3.2.2. Полином Лагранжа
- •3.2.3. Полином Ньютона
- •Конечные разности функции .
- •3.3. Методы аппроксимации функций
- •3.3.1. Среднеквадратичная аппроксимация
- •Некоторые регрессионные модели.
- •Премиальные фонды и прибыли предприятий
- •Расчет сумм для проведения регрессионного анализа
- •Коэффициенты регрессии
- •Расчет суммы квадратов отклонений по линейной модели
- •Сумма квадратов отклонений для рассматриваемых моделей
- •3.3.2. Полиномиальная аппроксимация
- •3.3. Вопросы для самопроверки
- •Глава 4. Численное интегрирование
- •4.1. Понятие определенного интеграла
- •4.2. Классификация методов численного интегрирования
- •4.3. Методы Ньютона-Котеса
- •4.3.1. Методы прямоугольников
- •4.3.2. Метод трапеций
- •4.3.3. Метод Симпсона (метод парабол)
- •4.4. Погрешность методов Ньютона-Котеса
- •4.5. Вычисление интегралов с заданной точностью
- •4.6. Особые случаи численного интегрирования
- •4.7. Вычисление кратных интегралов
- •Результаты вычисления значений функции .
- •4.8. Методы Монте-Карло
- •4.9. Вопросы для самопроверки
Глава 4. Численное интегрирование
Задачи, в которых требуется вычисление интегралов, возникают почти во всех областях прикладной математики, например, многие критерии оценки качества проектируемого изделия вычисляются с помощью определенных интегралов, в теории вероятности интеграл от функции плотности вероятности определяет вероятность некоторого события, с помощью интегралов вычисляются геометрические характеристики объектов и т.д. Иногда удается найти аналитическую формулу для вычисления определённого интеграла функции, но значительно чаще этого сделать не удается. В таких ситуациях требуется применять различные методы численного интегрирования функций.
Задача численного интегрирования заключается в вычислении определенного интеграла на основании ряда значений подынтегральной функции. В настоящее время разработано большое количество методов численного интегрирования функций, учитывающих различные особенности в постановке соответствующей задачи. В данной главе будут рассмотрены некоторые из подходов, в частности, приведены формулы вычисления интегралов, основанные на полиномиальной аппроксимации подынтегральной функции.
4.1. Понятие определенного интеграла
Перед тем как приступить непосредственно к рассмотрению методов численного интегрирования, рассмотрим теоретические основы, приводящие к понятию определенного интеграла. Пусть на отрезке задана функция . Разобьем отрезок на отрезков точками , , …, следующим образом , причем , а . На каждом отрезке , , выберем некоторую точку ; обозначим длину данного отрезка через . Сумму вида будем называть интегральной суммой для функции на отрезке . Очевидно, что интегральная сумма зависит как от способа разбиения отрезка точками , , …, , так и от выбора точек , , …, на каждом из отрезков разбиения , .
Пусть функция неотрицательна на , тогда отдельное слагаемое интегральной суммы равно площади прямоугольника со сторонами и , . В результате значение интегральной суммы равно суммарной площади под кусочной линией, образованной на каждом из отрезков соответствующей прямой , параллельной оси абсцисс, рис. 4.1. Для выбранного разбиения отрезка обозначим через максимальную из длин отрезков , («диаметр разбиения»).
Рис. 4.1. Графическая иллюстрация интегральной суммы.
Определение 4.1. Пусть предел интегральной суммы при существует, конечен и не зависит от способа выбора точек , , …, , а также , , …, . Тогда этот предел называется определенным интегралом от функции на отрезке , обозначается , а сама функция называется интегрируемой на отрезке , то есть
.
С геометрической точки зрения значением определенного интеграла является площадь криволинейной трапеции – фигуры, ограниченной графиком функции и прямыми , и (рис. 4.2).
Рис. 4.2. Геометрическая интерпритация определенного интеграла.
Рассмотрим общий подход к решению задачи вычисления определенного интеграла. Введем в рассмотрение некоторую ломаную, которая расположена достаточно близко к кривой на отрезке , рис. 4.3.
Рис. 4.3. Ломаная линия в геометрической интерпритации определенного интеграла.
Фигура под ломаной состоит из элементарных геометрических фигур (трапеций и прямоугольников), площадь которых может быть вычислена с помощью формул планиметрии. Поскольку ломаная выбрана достаточно близко к кривой , то суммарная площадь фигур под ней и значение соответствующего интеграла приближенно равны. Данное равенство оказывается тем более точным, чем ближе расположена ломаная к исходной кривой. Приведенные рассуждения носят качественный характер, для их использования на практике необходимо уточнить то, что описано нестрого: процедуру выбора ломаной и последующий переход к пределу.
В общем случае при реализации численных алгоритмов вычисления определенных интегралов от некоторой функции на отрезке полагаем, что на выбрана система точек и . Формулы такого вида называются квадратурными, коэффициенты и точки , , выбираются так, чтобы минимизировать погрешность вычисления интеграла.