
- •3.1. Постановка задачи 23
- •5.1. Постановка задачи 41
- •6.1. Постановка задачи 48
- •7.1. Постановка задачи 59
- •9.1. Постановка задачи 81
- •Введение
- •Тема 1. Элементы теории погрешностей
- •1.1. Точные и приближенные числа
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешность
- •Тема 2. Методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Постановка задачи
- •Отделение корней (локализация корней);
- •Уточнение корней.
- •2.2. Отделение корней
- •2.2.1. Графическое отделение корней
- •2.2.2. Аналитическое отделение корней
- •2.3. Уточнение корней
- •2.3.1. Метод половинного деления
- •2.3.2. Метод итерации
- •2.3.3. Метод Ньютона (метод касательных)
- •2.3.4. Метод хорд
- •Тема 3. Интерполяция функций
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •3.3. Интерполяционные формулы Ньютона
- •3.3.1. Конечные разности
- •3.3.2. Первая интерполяционная формула Ньютона
- •3.3.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •3.4. Сплайн – интерполяция
- •Тема 4. Аппроксимация функций
- •4.1. Постановка задачи аппроксимации
- •4.2. Метод наименьших квадратов
- •Тема 5. Численное интегрирование
- •5.1. Постановка задачи
- •5.2. Методы прямоугольников
- •5.3. Формула трапеций
- •5.4. Формула Симпсона
- •5.5. Оценка погрешности численного интегрирования
- •Тема 6. Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1. Постановка задачи
- •6.2. Метод Эйлера
- •6.3. Методы Рунге-Кутты
- •6.4. Решение оду n-го порядка
- •Тема 7. Одномерная оптимизация
- •7.1. Постановка задачи
- •7.2. Метод прямого перебора с переменным шагом
- •7.3. Метод дихотомии
- •7.4. Метод золотого сечения
- •7.5. Метод средней точки
- •Тема 8. Многомерная оптимизация
- •8.1. Постановка задачи и основные определения
- •8.2. Методы спуска
- •8.3. Метод градиентного спуска с дроблением шага
- •8.4. Метод наискорейшего спуска
- •8.5. Метод покоординатного спуска
- •Тема 9. Методы решения систем линейных уравнений
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2.Метод Гаусса
- •9.3. Метод итераций
- •Список литературы
3.3.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
Вторая формула Ньютона обладает аналогичными свойствами относительно левой части таблицы. Для ее построения используют многочлен вида:
Pn(x)=a0+a1(x-xn)+a2(x-xn)(x-xn-1)+…+an(x-xn)(x-xn-1)…(x-x1), (3.3-8)
где аi (i =0, 1, 2, …, n) – коэффициенты, не зависящие от узлов интерполяции.
Для определения коэффициентов аi будем в (3.3-8) поочередно подставлять узлы интерполяции. При х = xn Pn(xn)=yn, следовательно, a0 = yn.
При х = xn-1 имеем Pn(xn-1) = yn-1 =a0+a1(xn-1-xn)=yn+a1(xn-1-xn), откуда
Продолжая подстановку, получим выражение для всех коэффициентов многочлена (3.3-8) и запишем вторую интерполяционную формулу Ньютона:
(3.3-9)
Введя
обозначение:
Подставив х в (3.3-8), получаем формулу Ньютона для интерполяции назад:
(3.3-10)
Воспользуемся этой формулой для вычисления значения функции, заданной табл. 3.3-1, в точке х = 1.7.
Точка х=1.7 расположена в конце таблицы. В качестве узлов интерполяции выберем: х3=1.8, х2=1.6 и х1=1.4:
Погрешности интерполяционных формул Ньютона определяются соотношением:
для первой формулы Ньютона:
(3.3-11)
для второй формулы Ньютона:
(3.3-12)
где
- некоторое промежуточное значение
между узлами интерполяции.
На практике, если интерполируемая функция y =f(x) задана таблично, полагая, что Dn+1 постоянны, а h – достаточно мало, используют приближенные равенства:
(3.3-13)
Пример 3.3-1.Вычислить c использованием 1-й и 2-й формул Ньютона значение функции, заданной таблицей равноотстоящих узлов, в точке х=1.23.
Таблица 3.3-1
-
x
1.0
1.1
1.2
1.3
1.4
y
0.000000
0.095310
0.182322
0.262364
0.336472
Используем 1-ю формулу Ньютона. Выберем х0=1.2; х1=1.3; х2=1.4.
Построим таблицу конечных разностей:
Таблица 3.3-2
-
x
y
Dy
D2y
1.2
1.3
1.4
0.182322
0.262354
0.336472
0.080042
0.074108
-0.005934
Тогда:
Практическая погрешность оценивается соотношением:
e1 = |Р2(х)-Р1(х)|=|0.206958-0.206335|=0.000623.
Решим ту же задачу с помощью 2-й формулы Ньютона. Пусть хn=1.3; хn-1=1.2; хn-2=1.1.
Таблица конечных разностей имеет вид:
Таблица 3.3-3
-
x
y
Dy
D2y
1.1
1.2
1.3
0.095310
0.182322
0.262364
0.087012
0.080042
-0.006970
Тогда: