
- •Предисловие
- •Глава 1. О численном анализе
- •1.1. Немного истории
- •1.1.1. Развитие численных методов
- •1.1.2. Теории и модели
- •1.2. Математическое моделирование
- •1.2.1. Математическая модель
- •1.3. Источники погрешности
- •1.3.1. Величины и нормы
- •1.3.2. Погрешность модели
- •1.3.3. Неустранимая погрешность
- •1.3.4. Погрешность метода
- •1.3.5. Погрешность округления
- •1.3.6. Корректность задачи
- •Глава 2. Системы алгебраических уравнений
- •2.1. Линейные системы
- •2.1.1. Задачи линейной алгебры
- •2.1.2. Метод Гаусса
- •2.1.3. Определитель и обратная матрица
- •2.1.4. Прочие методы
- •2.1.5. Плохо обусловленные системы
- •2.1.6. Переобусловленные системы
- •2.2. Нелинейное уравнение
- •2.2.1. Дихотомия
- •2.2.2. Метод Ньютона
- •2.2.3. Обобщенный метод Ньютона
- •2.2.4. Прочие методы
- •2.2.5. Удаление корней
- •2.3. Системы нелинейных уравнений
- •2.3.1. Метод Ньютона
- •2.3.2. Обобщенный метод Ньютона
- •Глава 3. Численное интегрирование
- •3.1. Квадратурные формулы
- •3.1.1. Интегральная сумма
- •3.1.2. Формула средних
- •3.1.3. Формула трапеций
- •3.1.4. Формула Симпсона
- •3.1.5. Формулы Эйлера-Маклорена
- •3.1.6. Формулы Гаусса-Кристоффеля
- •3.1.7. Недостаточно гладкие функции
- •3.2. Метод сгущения сеток
- •3.2.1. Однократное сгущение
- •3.2.2. Рекуррентное уточнение
- •3.2.3. Квазиравномерные сетки
- •3.2.4. Метод Эйткена
- •3.3. Кубатурные формулы
- •3.3.1. Метод средних
- •3.3.2. Произведение квадратурных формул
- •3.3.3. Статистические методы
- •Глава 4. Интерполяция
- •4.1. Интерполяционный многочлен
- •4.1.1. Задачи интерполяции
- •4.1.2. Многочлен Ньютона
- •4.1.3. Погрешность
- •4.1.4. Обратная интерполяция
- •4.1.5. Эрмитова интерполяция
- •4.1.6. Многомерная интерполяция
- •4.2. Сплайн-интерполяция
- •4.2.1. Историческая справка
- •4.2.2. Кубический сплайн
- •4.2.3. Обобщения
- •4.3. Нелинейная интерполяция
- •4.3.1. Выравнивание
- •4.3.2. Рациональная интерполяция
- •Глава 5. Среднеквадратичная аппроксимация
- •5.1. Общий случай
- •5.1.1. Выбор нормы
- •5.1.2. Аппроксимация обобщенным многочленом
- •5.1.3. Неортогональные базисы
- •5.1.4. Ортогональные системы
- •5.1.5. Метод наименьших квадратов
- •5.2. Тригонометрический ряд Фурье
- •5.2.1. Общие формулы
- •5.2.2. Сходимость
- •5.2.3. Вычисление коэффициентов
- •5.2.4. О равномерных приближениях
- •5.3. Ряды по многочленам Чебышева
- •5.4. Метод двойного периода
- •5.4.1. Исключение разрывов
- •5.4.2. Двойной период
- •5.4.3. Наилучшее приближение
- •5.4.4. Вычисление скалярных произведений
- •5.5. Аппроксимация сплайнами
- •5.5.1. В-сплайны
- •5.5.2. Среднеквадратичная аппроксимация
- •5.5.3. Конечные элементы
- •5.6.2. Хорда
- •5.6.3. Окружность
- •5.6.4. Аппроксимация
- •5.6.5. Ротационная инвариантность
- •Глава 6. Численное дифференцирование
- •6.3. Некорректность численного дифференцирования
- •Глава 7. Спектр матрицы
- •7.1. Преобразование подобия
- •7.1.1. Теория
- •7.1.2. Метод отражений
- •7.1.3. Другие методы
- •7.2. Вычисление спектра
- •7.2.1. Частичная проблема
- •7.2.2 Обобщенная проблема
- •7.2.3. Полная проблема
- •Глава 8. Задачи минимизации
- •8.1. Одномерный минимум
- •8.1.1. Золотое сечение
- •8.1.2. Метод Ньютона
- •8.1.3. Случай многих экстремумов
- •8.2. Многомерный минимум
- •8.2.1. Рельеф функции
- •8.2.2. Обобщенный метод Ньютона
- •8.2.3. Многоэкстремальность
- •8.3. Решение сеточных уравнений
- •8.3.1. Градиентные спуски
- •8.3.2. Наискорейший спуск
- •8.3.3. Минимальные невязки
- •8.3.4. Усеченный спуск
- •8.3.5. Сопряженные градиенты
- •8.3.6. Нелинейность
- •8.4. Задачи с ограничениями
- •8.4.1. Наложение связей
- •8.4.2. Ограниченная область
- •8.4.3. Общий случай
- •8.5. Минимизация функционала
- •8.5.1. Прикладные проблемы
- •8.5.2. Сеточный метод
- •8.5.3. Метод Ритца
- •8.5.5. Пробные функции
- •Список литературы
- •Оглавление

Редакционный совет серии
П ред сед ат ел и с о в е та:
академик РАН Ю. И. Журавлев, академик РАН В. А. Садовничий
Член ы с о в е та:
О. М. Белоцерковский (академик РАН), В. П. Дымников (академик РАН),
Ю. Г. Евтушенко (академик РАН), И. И. Еремин (академик РАН),
В. А. Ильин (академик РАН),
П. С. Краснощеков (академик РАН),
Е. И. Моисеев (академик РАН),
А. А. Петров (академик РАН), Л. Н. Королев (член-корреспондент РАН),
Д. П. Костомаров (член-корреспондент РАН),
Г. А. Михайлов (член-корреспондент РАН),
Ю. Н. Павповский (член-корреспондент РАН),
К. В. Рудаков (член-корреспондент РАН),
Е. Е. Тыртышников (член-корреспондент РАН), И. Б. Федоров (член-корреспондент РАН),
Б. Н. Четверушкин (чпен-корреспондент РАН)
Ответственный редактор серии
доктор физико-математических наук
Ю. И. Димитриенко
УНИВЕРСИТЕТСКИЙ УЧЕБНИК
Серия «Прикладная математика и информатика»
ЧИСЛЕННЬIЕ
МЕТОДЫ
В ДВУХ КНИГАХ
Книга 1
Н. Н. КАЛИТ КИН, Е. А. АЛЬШИНА
ЧИСЛЕННЫЙ АНАЛИЗ
Допущено
Учебно-методическим объединением по классическомууниверситетскому образованию
в качествеучебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям «Прикладная математика и информатика»,
«Фундаментальная информатика и информационные технологии>>
...• ... 1
ACADEMA
Москва Издате()ьский центр нАкадемиян
2013
УДК 51(075.8)
ББК22.1я73 Ч-671
Ре цензе нты:
д-р физ.-мат. наук, проф. МГУ им. М. В.Ломоносова А. В. Гулин; чл.-кор. РАН, зав. кафедрой вычислительной математики Московского физико-технического института -
технического университета А. С. Холодов
Численные методы : в 2 кн. Кн. 1. Численный анализ : Ч-671 учебник для студ. учреждений высш. проф. образования/
Н.Н.Калиткин, Е.А.Альшина. - М. : Издательский центр
«Академия», 2013. - 304 с. - (Университетский учебник. Сер.
Прикладная математика и информатика).
ISBN 978-5-7695-5089-8
В учебнике, состоящем из двух книг, изложены основные численные
методы решения задач математического анализа, возникающих при ис
следовании прикладных проблем. Приведенные алгоритмы пригодны для расчетов как на ЭВМ, так и на калькуляторе. Особое внимание уделено
нахождению точной оценки погрешности вычислений.
Для студентов учреждений высшего профессионального образования. Может быть полезен аспирантам, преподавателям, научным работникам
иинженерам-исследователям, а также лицам, имеющим дело с числен
ными расчетами.
УДК 51(075.8)
ББК 22.1я73
Оригинал-макет данного издания является собственностью Издательского центра «Академия», и его воспроизведение любым способом без согласия правообладателя запрещается
|
© |
Калиткин Н.Н., Альшина Е.А" 2013 |
ISBN 978-5-7695-5089-8 (кн. 1) |
© |
Образовательно-и:щательский центр •Академия», 2013 |
ISBN 978-5-7695-5090-4 |
©Оформление. И:щательский центр «Академия», 2013 |
ПРЕДИСЛОВИЕ
Использование компьютеров для вычислений позволило от
простейших расчетов и оценок различных конструкций или про
цессов перейти к новой стадии работы - детальному математи
ческому моделированию (вычислительному эксперименту), ко
торое существенно сокращает потребность в дорогостоящих, а
нередко даже опасных натурных экспериментах.
В основе вычислительного эксперимента лежит решение урав
нений математической модели численными методами.
Сложные вычислительные задачи, возникающие при иссле
довании различных физических и технических проблем, можно
разделить на ряд элементарных: вычисление интеграла, реше
ние дифференциального уравнения и т. п. Многие элементарные задачи являются несложными и хорошо изучены. Для этих за дач уже разработаны методы численного решения и обычно име ются стандартные программы. Возникает вопрос: «Нужно ли
практику-вычислителю изучать численные методы при наличии
стандартных программ?»
Ответ на вопрос дает следующий пример. Известно, что sin х можно разложить в ряд Тейлора, который знакопеременен и схо дится при любом значении х. Согласно классической математи
ке, погрешность частичной суммы этого ряда не превышает пер
вого отброшенного члена. Составленная программа для 64-раз
рядного компьютера обрывает вычисления, если очередной член
ряда Тейлора меньше 10-8 . При задании угла х = 2 550° был
получен ответ: sin 2 550° = 29, 5 ... !!! Из данного примера сле
дует очевидный вывод - полагаться на мощность компьютера
и незнакомую программу рискованно, следует знать численные
методы, включая тонкости вычисления алгоритмов.
Для каждой задачи существует множество методов решения. Например, хорошо обусловленную систему линейных уравнений можно решать методами Гаусса, Жордана, оптимального ис ключения, окаймления, отражений, ортогонализации и др. Ин терполяционный многочлен записывают в формах Лагранжа, Ньютона, Грегори - Ньютона, Бесселя, Стирлинга, Гаусса и Ла-
3
пласаЭверетта. Подобные методы обычно являются вариаци
ями одного-двух основных методов, и даже если в каких-то част
ных случаях они имеют преимущества, то незначительные. Кро ме того, многие методы были созданы до появления компьюте
ров, и ряд из них в качестве существенного элемента включа
ет интуицию вычислителя. Компьютерное вычисление потребо вало переоценки существующих методов, поскольку эффектив
ность многих методов сильно зависит от мелких деталей алго
ритма, почти не поддающихся теоретическому анализу; поэто
му окончательно отобрать лучшие методы можно лишь, исполь
зуя большой опыт практических расчетов. Попытка такого отбо ра сделана авторами в данном учебнике на основе многолетнего опыта решения большого числа разнообразных задач математи
ческой физики. Для большинства рассмотренных в книге задач
изложены только наиболее эффективные методы с широкой об ластью применимости. Несколько методов для одной и той же
задачи даны в том случае, если они имеют существенно разные
области применимости или если для этой задачи еще не разра ботаны достаточно удовлетворительные методы.
Изложению численных методов посвящено немало книг, од нако большинство из них ориентировано на студентов и науч ных работников математического профиля. Данный же учебник предназначен для широкого круга читателей - как учебник для студентов и аспирантов физических и технических специально стей и как справочное пособие для научных сотрудников, инже неров и математиков-вычислителей. Авторы старались сочетать
простоту изложения, разумную степень строгости, умеренный
объем и широту охвата материала. Большое внимание в книге
уделено рекомендациям по практическому применению алгорит
мов; изложение пояснено рядом примеров. Для обоснования ал
горитмов использован несложный математический аппарат, зна
комый студентам физических и инженерных специальностей. Книга является полным курсом численных методов для фи
зических и инженерных специальностей; для математических
специальностей вузов она может быть вводным курсом числен ных методов, после которого слушатели могут изучать углуб
ленные спецкурсы.
Учебник написан на основе курса лекций, читавшихся вна чале инженерам-конструкторам, а после переработки курса - студентам физического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова и некоторых других вузов. Он дополнен рядом актуальных раз
делов (решение жестких систем, задачи в неограниченных обла-
4
стях и т. п.), состоит из двух книг: книга 1 содержит материал
по численному анализу, книга 2 - численные методы решения
дифференциальных (обыкновенных и в частных производных)
и интегральных уравнений.
Учебник разделен на главы и подразделы. Формулы имеют двойную нумерацию: номер главы и порядковый номер формул в главе; то же относится к нумерации рисунков и таблиц. Ко нец доказательства теоремы отмечен знаком•· Приведенные в списке литературы учебники и монографии рекомендуются для углубленного изучения отдельных разделов.
Общий подход к теории и практике вычислений, определив
ший стиль этой книги, сложился у авторов под влиянием мно
голетней совместной работы с А. А. Самарским и В. Я. Голь диным. Ряд актуальных тем был включен по инициативе А. Г. Свешникова и В. Б. Гласко. Много ценных замечаний сде лали В. Ф. Бутузов, А. В. Гулин, Б. Л. Рождественский, И. М. Со-. боль, И. В. Фрязинов, Е. В. Шикин. В оформлении рукописи
большую помощь оказали Л. В. Кузьмина и Т. Г. Ермакова. Ис
кренне благодарим всех названных лиц и особенно Александра Андреевича Самарского.