
- •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
2.2.2. Аналитическое отделение корней
Аналитическое отделение корней основано на следующем следствии из основной теоремы Коши:
Если функцияf(x) непрерывна и монотонна на отрезке[a;b]и принимает на концах отрезка значения разных знаков, то на отрезке [a;b] содержится один корень уравнения f(x)=0.
Если
условия теоремы выполнены(рис. 2.2-3), то
есть f(a)∙f(b)<0
и f'(x)>0 для
xÎ
[a;b] - график функции пересекает ось 0Х
только один раз и,
следовательно, на отрезке [a;b]
имеется один корень
уравнения f(x)
=0.
Аналогично
можно доказать единственность корня
на
отрезке [c;d],
на
[d;e]
и т.д.
Рис. 2.2-3
Таким образом, для отделения корней нелинейного уравнения необходимо найти отрезки, в пределах которых функция монотонна и изменяет свой знак. При аналитическом отделении корней уравнения можно рекомендовать следующий порядок действий:
установить область определения функции;
составить таблицу знаков функции f(x) с выбранным шагом в области ее определения;
определить интервалы, на концах которых функция принимает значения разных знаков.
Пример 2.2-3. Отделить корни уравнения x - ln(x+2) = 0.
Область допустимых значений функции f(x) = x - ln(x+2) лежит в интервале (-2; ∞), найденных из условия x+2>0. Построим таблицы знаков функции f(x)- табл.2.2-1 и табл. 2.2-2.
Таблица 2.2-1 Таблица 2.2-.2
-
x
x→-2
-1
x→∞
x
-1.9
-1.1
-0.9
2.0
Sign(f(x))
+
-
+
Sign(f(x))
+
-
-
+
Уравнение x - ln(x+2) = 0 имеет два корня (-2;-1] и [-1; ∞) . Проверка знака функции внутри каждого из полученных полуинтервалов (табл.2.2-2) позволяет отделить корни уравнения на достаточно узких отрезках [-1.9;-1.1] и [-0.9;2.0].
2.3. Уточнение корней
Задача
уточнения корня уравнения
с точностью
,
отделенного на отрезке [a;b],
состоит в нахождении такого приближенного
значения корня
,
для которого справедливо неравенство
.Если
уравнение имеет не один, а несколько
корней, то этап уточнения проводится
для каждого отделенного корня.
2.3.1. Метод половинного деления
Пусть корень уравнения f(x)=0отделен на отрезке [a;b], то есть на этом отрезке имеется единственный корень, а функция на данном отрезке непрерывна.
Метод половинного деления позволяет получить последовательность вложенных друг в друга отрезков [a1;b1], [a2;b2], …,[ai;bi],…, [an;bn], таких что f(ai).f(bi) <0, где i=1,2,…,n, а длина каждого последующего отрезка вдвое меньше длины предыдущего:
Рис.2.3-1
Последовательное
сужение отрезка вокруг неизвестного
значения корня
обеспечивает
выполнение на некотором шаге n
неравенства |bn
- an|<e.
Поскольку при этом для любого хÎ[an;bn]
будет выполняться неравенство |
- х|<
,
то с точностью
любое
может
быть принято за приближенное значение
корня. Обычно выбирают середину отрезка
В методе половинного деления от итерации к итерации происходит последовательное уменьшение длины первоначального отрезка [a0;b0]в два раза (рис. 2.3-1). Поэтому на n-м шаге справедлива следующая оценка погрешности результата:
(2.3-1)
где - точное значение корня, хnÎ [an;bn] – приближенное значение корня на n-м шаге.
Сравнивая полученную оценку погрешности с заданной точностью , можно оценить требуемое число шагов:
(2.3-2)
Из формулы видно, что уменьшение величины e (повышение точности) приводит к значительному увеличению объема вычислений, поэтому на практике метод половинного деления применяют для сравнительно грубого нахождения корня, а его дальнейшее уточнение производят с помощью других, более эффективных методов.
Пример 2.3-1.Уточнить корень уравнения x3+x-1=0 с точностью =0.1, который локализован на отрезке [0;1].
Результаты удобно представить с помощью таблицы 2.3-3.
Таблица 2.3-3
-
k
a
b
f(a)
f(b)
(a+b)/2
f((a+b)/2)
a k
b k
1
0
1
-1
1
0.5
-0.375
0.5
1
2
0.5
1
-0.375
1
0.75
0.172
0.5
0.75
3
0.5
0.75
-0.375
0.172
0.625
-0.131
0.625
0.75
4
0.625
0.75
-0.131
0.172
0.688
0.0136
0.625
0.688
После четвертой итерации длина отрезка |b4-a4|=|0.688-0.625|=0.063 стала меньше величины e, следовательно, за приближенное значение корня можно принять значение середины данного отрезка: x = (a4+b4)/2 = 0.656.
Значение функции f(x) в точке x=0.656 равно f(0.656)= -0.062.