- •ПЕРЕЧЕНЬ МАТЕРИАЛОВ
- •ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ
- •1.1 Логика высказываний
- •1.1.1 Понятие логического высказывания
- •1.1.2 Логические операции
- •1.1.3 Пропозиционные формулы
- •1.1.4 Тавтологии
- •1.1.5 Равносильные формулы
- •1.2 Булевы функции
- •1.2.1 Понятие булевой функции. Число булевых функций от n переменных
- •1.2.2 Элементарные булевы функции. Представление булевых функций пропозиционными формулами
- •1.2.3 Двойственные функции. Принцип двойственности
- •1.2.4 Совершенные конъюнктивные нормальные формы (СКНФ)
- •1.2.5 Полиномы Жегалкина
- •1.3 Полнота и замкнутость
- •1.3.1 Полные системы функций и замкнутые классы
- •1.3.2 Основные замкнутые классы
- •1.3.3 Теоремы о функциональной полноте
- •1.3.4 Базисы пространства булевых функций
- •1.4 Минимизация булевых функций
- •1.4.1 Постановка задачи
- •1.4.2 Метод Квайна-Макклоски
- •1.4.3 Карты Карно
- •1.5 Реализация булевых функций
- •1.5.1 Контактные схемы
- •1.5.2 Схемы из функциональных элементов
- •1.6 Предикаты
- •1.6.1 Основные понятия и определения
- •1.6.2 Операции над предикатами
- •1.6.3 Равносильные формулы логики предикатов
- •1.6.4 Приведенная форма и предваренная нормальная форма предиката
- •2 ОСНОВЫ ТЕОРИИ МНОЖЕСТВ
- •2.1 Множества и операции над ними
- •2.1.1 Основные понятия
- •2.1.2 Способы задания множеств
- •2.1.3 Операции над множествами
- •2.1.4 Свойства операций над множествами. Алгебра множеств
- •2.1.5 Декартово произведение множеств
- •2.2 Отображения множеств
- •2.2.1 Основные понятия
- •2.2.2 Произведение (композиция) отображений
- •2.2.3 Обратные отображения
- •2.3 Отношения
- •2.3.1 Основные понятия и способы задания отношений
- •2.3.2 Операции над бинарными отношениями и их свойства
- •2.4 Отношения экивалентности
- •2.4.1 Классы эквивалентности
- •2.4.2 Отношения частичного порядка
- •2.5 Комбинаторика
- •2.5.1 Размещения
- •2.5.2 Перестановки
- •2.5.3 Сочетания
- •2.5.4 Сочетания с повторениями
- •2.5.5 Бином Ньютона. Понятие о производящей функции
- •2.5.6 Числа Стирлинга
- •2.5.7 Число Белла
- •2.6 Мощности множеств
- •2.6.1 Мощность конечного множества
- •2.6.2 Мощности бесконечных множеств. Счетные множества
- •2.6.3 Несчетные множества. Мощность континуума
- •2.6.4 Кардинальные числа. Гипотеза континуума
- •3 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ
- •3.1 Основные определения и типы графов
- •3.1.1 Основные понятия
- •3.1.2 Основные типы графов
- •3.1.3 Обобщения понятия графа
- •3.1.4 Изоморфные графы
- •3.1.5 Количество различных графов порядка n
- •3.2 Основные числовые характеристики и матрицы графа
- •3.2.1 Степени вершин графа
- •3.2.2 Матрица смежности
- •3.2.3 Матрица Кирхгофа
- •3.2.4 Матрица инцидентности
- •3.3 Подграфы и операции на графах
- •3.3.1 Подграфы
- •3.3.2 Операции над графами
- •3.4 Связные графы и расстояние в графах
- •3.4.1 Маршруты в графах. Связные графы
- •3.4.2 Компоненты связности. Связность графа и его дополнения
- •3.4.3 Расстояния на графах
- •3.4.4 Метод поиска в ширину
- •3.4.5 Выяснение вопросов связности, достижимости и расстояний на графе по матрице смежности
- •3.5 Деревья и остовы
- •3.5.1 Критерии дерева
- •3.5.3 Типы вершин дерева, радиус и центры
- •3.5.4 Остовы графа, циклический ранг и ранг разрезов
- •3.5.5 Задача о минимальном остове
- •3.5.6 Разрезы графа. Фундаментальная система циклов и фундаментальная система разрезов
- •3.5.7 Линейное пространство графа
- •3.6 Эйлеровы и гамильтоновы графы
- •3.6.1 Эйлеровы графы
- •3.6.2 Гамильтоновы графы
- •3.7 Планарные графы
- •3.7.1 Вложимость графов в трехмерное пространство
- •3.7.2 Планарные графы. Формула Эйлера
- •3.7.3 Следствия из формулы Эйлера
- •3.7.4 Гомеоморфные графы. Критерий планарности
- •3.8 Раскраски графов
- •3.8.1 Хроматическое число графа
- •3.8.2 Хроматическое число 2-дольного графа. Критерий 2-дольности
- •3.8.3 Некоторые оценки хроматического числа
- •3.8.4 Раскраски планарных графов
- •3.8.5 Реберная раскраска графа
- •3.9 Паросочетания
- •3.9.1 Паросочетания
- •3.9.2 Теорема Холла о свадьбах
- •3.10 Сети
- •3.10.1 Основные понятия
- •3.10.2 Потоки в сетях
- •3.10.3 Сетевое планирование
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •4 ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •4.1 Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
- •4.2 Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений. Плохая обусловленность и анализ ошибок. Влияние погрешностей округления
- •4.3 Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •4.3.1 Основные понятия
- •4.3.2 Метод простой итерации. Описание метода
- •4.3.3 Некоторые сведения о векторах и матрицах
- •4.3.4 Условия и скорость сходимости метода простой итерации
- •4.3.5 Приведение системы (1) к виду (2)
- •4.4 Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.4.1 Постановка задачи
- •4.4.2 Интерполяционная формула Лагранжа. Представление и оценка остатка
- •4.4.3 Практическое применение интерполяции
- •4.5 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.1 Конечные разности
- •4.5.2 Интерполяционный многочлен Ньютона
- •4.5.3 Линейная интерполяция
- •4.6 Многочлены Чебышева на отрезке [-1, 1]. Интерполирование сплайнами
- •4.7 Численное интегрирование
- •4.7.1 Формулы прямоугольников
- •4.7.2. Формула трапеций
- •4.7.3. Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •4.7.4 Квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.8 Численное решение нелинейных уравнений
- •4.8.1. Отделение корней
- •4.8.2 Метод деления отрезка пополам
- •4.8.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •4.8.4. Метод Ньютона (метод касательных)
- •4.8.5 Метод секущих
- •4.8.6 Метод хорд
- •4.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •4.9.1 Метод простой итерации
- •4.9.2 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •4.9.3 Метод Ньютона
- •4.9.4 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •4.10 Численные методы решения задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения
- •4.10.1 Метод Эйлера
- •4.10.2 Методы Рунге–Кутта
- •4.11 Постановка задачи линейного программирования. Геометрическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •4.11.1 Предмет математического программирования
- •4.11.2 Основная задача линейного программирования
- •4.11.3 Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •4.11.4 Графический метод решения задач линейного программирования
- •4.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования. Двойственность в линейном программировании
- •4.12.1 Свойства решений задачи линейного программирования (ЗЛП)
- •4.12.2 Общая идея симплексного метода
- •4.12.3 Построение начального опорного плана
- •4.12.4 Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы
- •4.12.5 Переход к нехудшему опорному плану. Симплексные преобразования
- •4.13 Разностные методы
- •4.13.1 Основные понятия
- •4.13.2 Сетки и сеточные функции
- •4.13. 3 Аппроксимация простейших дифференциальных операторов
- •4.13.4 Разностная задача
- •4.13.5 Устойчивость
- •4.13.6 Связь аппроксимации и устойчивости со сходимостью
- •4.13.7 Явные и неявные разностные схемы
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Лабораторная работа 5. Задача коммивояжера
- •ПРОДОЛЖЕНИЕ ОГЛАВЛЕНИЯ
- •2.1. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.2. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод простых итераций и метод Зейделя
- •2.2.1. Метод простых итераций
- •2.2.2 Метод Зейделя
- •2.3. Интерполирование алгебраическими многочленами. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.1. Постановка задачи
- •2.3.2 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3.3 Практическое применение интерполирования. Оценка погрешности интерполяционного многочлена Лагранжа
- •2.4 Конечные разности. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •2.4.1 Конечные разности
- •2.4.2 Первая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования вперед)
- •2.4.3 Вторая интерполяционная формула Ньютона (для интерполирования назад)
- •2.5 Интерполирование сплайнами
- •2.6 Численное интегрирование
- •2.6.1 Метод средних прямоугольников
- •2.6.2 Формула трапеций
- •2.6.3 Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
- •2.7 Численное решение нелинейных уравнений. Отделение корней. Метод половинного деления. Метод простой итерации
- •2.7.1 Отделение корней
- •2.7.2 Метод половинного деления
- •2.7.3 Метод простой итерации (метод последовательных приближений)
- •2.7.4 Практический критерий сходимости (когда надо прекращать итерации)
- •2.8 Итерационные методы решения нелинейных уравнений. Метод Ньютона. Метод секущих. Метод хорд
- •2.8.1 Метод Ньютона (метод касательных)
- •2.8.2 Метод секущих
- •2.8.3 Метод хорд
- •2.9 Итерационные методы решения систем нелинейных уравнений
- •2.9.1 Метод простой итерации для системы двух уравнений
- •2.9.2 Метод Ньютона для системы двух уравнений
- •2.10.1 Метод Эйлера
- •2.10.2 Метод Рунге-Кутта
- •2.11 Графическая интерпретация и графическое решение задачи линейного программирования
- •2.11.1 Основная задача линейного программирования
- •2.11.2 Графическая интерпретация задачи линейного программирования
- •2.11.3 Графическое решение задачи линейного программирования
- •2.12 Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •2.13 Метод сеток для уравнения параболического типа
- •2.13.1 Общие сведения
- •2.13.2 Постановка задачи
- •2.13.3 Разностные схемы
- •2.13.4 Оценки погрешностей
- •2.14 Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •1 Операции над множествами. Алгебра множеств. Декартово произведение множеств
- •2 Отображения множеств. Бинарные отношения на множествах
- •3 Комбинаторика и мощности множеств
- •6 Расстояния в графах
- •7 Деревья и остовы
- •8 Эйлеровы графы. Критерий эйлеровости. Планарные графы. Формула Эйлера
- •9 Раскраски графов. Хроматическое число графа
- •10 Сети и потоки в сетях
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ГРАФОВ»
- •ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ
- •1 Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2 Интерполирование алгебраическими многочленами
- •3 Численное интегрирование
- •4 Численные методы решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений
- •5 Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка
- •6 Линейное программирование
- •7 Численное решение уравнений с частными производными
- •Тесты по разделу «ЭЛЕМЕНТЫ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ»
- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
- •СПИСОК ВОПРОСОВ К ЗАЧЕТУ ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКЕ
- •СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
|
|
|
|
|
π |
−0 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
R |
|
≤ |
|
|
|
1 = 0,005046 |
|
R |
|
< 0,0051. |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
12 82 |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Итак, оценка гарантирует две верных цифры после запятой, поэтому результат округ- |
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
лим (ошибка округления 0,004) |
и получим ∫2 cos x dx ≈1,00 , причем все указанные цифры |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|||
верные, т.к. абсолютная погрешность результата (от ошибки метода и ошибки округления) 0,0051+0,004<0,01.
4.7.3. Формула Симпсона (метод параболических трапеций)
В формуле Симпсона заменяют график функции y = f (x) на каждом отрезке разбиения не отрезками прямых, как в формулах трапеций и прямоугольников, а дугами парабол.
Отрезок [a,b] разобьем на 2n равных частей (отрезков) длиной h |
= b −a |
точками |
|
|
|
2n |
|
xi = x0 +ih, (i = 0,1,2, ,2n) . В точках деления |
a = x0 , x1, x2 , , x2n−2 , x2n−1, x2n = b |
вычис- |
|
ляем значения подынтегральной функции y = f (x) : y0, y1, y2, , y2n−2, y2n−1, y2n .
Заменяем каждую пару соседних элементарных криволинейных трапеций с основаниями, равными h, одной элементарной параболической трапецией с основанием, равным 2h. На отрезке [x0; x2 ] парабола проходит через три точки (x0; y0 ) , (x1; y1) , (x2; y2 ) . Площадь этой элементарной параболической трапеции можно вычислить по формуле
|
|
x |
|
|
|
|
|||
S1 |
= ∫2 f (x) dx = h (y0 + |
4y1 + y2 ) . |
|
|
|||||
|
|
3 |
|
|
|
|
|||
|
|
x0 |
|
|
|
|
|||
Аналогично |
|
|
|
|
|||||
|
|
x |
|
x |
(x) dx = h (y2n−2 + 4y2n−1 + y2n ) . |
|
|||
S2 |
= ∫4 f (x) dx = h |
(y2 + 4y3 + y4 ), , Sn = ∫2nf |
|
||||||
|
|
3 |
|
x2n−2 |
3 |
|
|||
|
|
x2 |
|
|
|
||||
Сложив эти равенства, получим |
|
|
|||||||
b |
f (x) dx = h (y0 + |
|
|
|
|
||||
∫ |
4y1 + 2y2 + 4y3 + 2y4 + 2y2n−2 + 4y2n−1 + y2n ) |
|
|||||||
a |
|
3 |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
или |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b |
|
|
b −a |
|
|
|
|
(8) |
|
∫ |
f (x) dx ≈ |
((y0 + y2n ) + 4(y1 + y3 + + y2n−1) + 2(y2 + y4 + + y2n−2 )) |
|||||||
|
|||||||||
a |
|
|
6n |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Если функция y = f (x) |
четырежды непрерывно дифференцируема на интервале [a,b], |
||||||||
158
причем f IV (x) ≤ M4 , при a ≤ x ≤ b , то для погрешности R в формуле Симпсона (8) справед-
лива оценка
|
|
|
|
R |
|
≤ |
(b − a)5 |
M |
4 |
, или |
|
R |
|
≤ |
(b −a)h4 |
M |
4 |
|
|
|
|
|
(10) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
n |
|
|
2880n4 |
|
|
|
n |
|
|
|
180 |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
Пример. Вычислить |
∫2 cos x dx |
с помощью формулы Симпсона, разбив |
интервал |
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
на четыре равные части и оценить погрешность результата. |
|
|
|
|||||||||||||||||||
0, |
2 |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
Решение. |
По |
|
условию |
2n = 4 h = b −a |
= |
2 −0 |
= |
π |
, точки |
разбиения |
|||||||||||
|
|
|
|
4 |
8 |
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2n |
|
|
|
|
||
x0 = 0, x1 = π8 , x2 = 28π, x3 = 38π, x4 = 48π = π2 .
По формуле (9)
|
π |
|
|
|
π |
−0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
2 cos x dx ≈ |
|
2 |
|
(y |
0 |
+ 4y |
+ 2y |
2 |
+ 4y |
3 |
+ y |
4 |
), y |
k |
= cos x |
k |
, k = 0,1, 2,3, 4 , |
|||||||||||||
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
|
∫ |
|
|
6 |
2 |
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
откуда ∫2 cos x dx ≈1,000134 . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Оценку погрешности проведем по формуле (10). |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||
Т.к. f (x) = cos x , то |
|
f IV (x) |
|
≤1 M 4 =1. |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
2n = 4 n = 2 . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
π |
−0 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
R |
|
≤ |
|
|
|
|
= 0,0002075 |
|
R |
|
≤ 2,1 10−4 . |
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
2880 24 |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
Оценка гарантирует три верные цифры после запятой; проведем округление результа- |
|||||||||||||||||||||||||||||||
та: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
π
∫2 cos x dx =1,000.
0
Формула Ньютона (правило трех восьмых)
159
b |
|
3h [y0 |
|
|
|
∫ |
f (x) dx ≈ |
+ y3m + 2(y3 + y6 |
+ + y3m−3 ) + |
(11) |
|
a |
|
8 |
|
|
+ 3(y1 + y2 + y4 + y5 + + y3m−2 + y3m−1)],
где
h = b −n a = b3−ma .
Остаточный член имеет вид
R = − 3mh5 |
f (4) (ξ) = − |
(b −a)h4 |
f (4) (ξ), a < ξ < b . |
(12) |
|
|
|||||
n |
80 |
80 |
|
|
|
|
|
|
|||
Заметим, что в формуле (12) число узлов обязательно равно 3m +1, т.е. n = 3m . |
|
||||
Если функция y = f (x) задана таблично и ее производные найти затруднительно, то в предположении отсутствия быстро колеблющихся составляющих можно применять приближенные формулы для погрешностей, выраженные через конечные разности.
Для формулы трапеций Rn ≈ − b12−a ∆2 y ;
для формулы Симпсона Rn ≈ − b180−a ∆4 y ;
для формулы Ньютона Rn ≈ − b80−a ∆4 y .
Правило Рунге (двойной пересчет)
На практике, чтобы не проводить оценку модуля производной высокого порядка, поступают так: вычисляют определенный интеграл по выбранной формуле с шагами h1 и
h2 = h21 , и приближенно находят ошибку численного интегрирования с помощью соотно-
шения |
I − I h |
≈ |
Ih |
− I h |
, где I – точные значения определенного интеграла, Ih |
, Ih |
– при- |
|
1 |
|
1 |
1 |
1 |
2 |
|
|
2 |
|
|
2 |
|
|
|
ближенные значения определенного интеграла, найденные по выбранной квадратурной фор-
муле с шагами, равными h1 и h2 = h21 соответственно.
Заметим, что если определенный интеграл вычислялся дважды по формуле Симпсона с шагами h1 и h2 = h21 , то ошибку численного интегрирования можно находить с помощью приближенной формулы
160
|
I − I h |
≈ |
|
1 |
|
Ih |
− I h |
. |
|
|
|
|
|
|
|
15 |
|
|
|
|
|
||||||||
|
1 |
|
|
1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
2 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|||||||||
Для формулы трапеций: |
I − I h |
≈ |
Ih |
− I h |
. |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
3 |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|
Если заданная точность после этих вычислений окажется недостигнутой, то шаг интегрирования еще раз уменьшаем вдвое и т.д.
4.7.4 Квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
Квадратурные формулы Гаусса имеют вид
1 |
n |
|
∫ f (x) dx = ∑Ai f (xi ) + Rn ( f ) |
(13) |
|
−1 |
i=1 |
|
Формула (13) имеет 2n параметров Ai и xi , поэтому при помощи выбора их можно сделать равенство точным для всяких алгебраических многочленов степени 2n −1 или, что
равносильно, чтобы оно было точным для степеней х от нулевой до 2n −1. Числа |
Ai , xi в |
|||||
этом случае определяются однозначно. |
|
|
|
|||
|
Абсциссы xi и коэффициенты Ai квадратурных формул Гаусса при n=4 и 5. |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
хi |
Аi |
Rn ( f ) |
|
|
|
− x1 = x4 = 0,861136312 |
A1 = A4 = 0,347854845 |
R ( f ) ≈ 2,88 10−7 |
f (8) |
(ξ) |
|
4 |
− x2 = x3 |
= 0,339981044 |
A2 = A3 = 0,652145155 |
4 |
|
|
−1 < ξ <1 |
|
|
||||
|
− x1 = x5 = 0,906179846 |
A1 = A5 = 0,236926885 |
R ( f ) ≈ 8,08 10−4 |
f (10) (ξ) |
||
5 |
− x2 = x4 |
= 0,538469310 |
A2 = A4 = 0,478628670 |
5 |
|
|
−1 < ξ <1 |
|
|
||||
|
x3 |
= 0 |
A3 = 0,568888889 |
|
|
|
Неудобство применения квадратурной формулы Гаусса состоит в том, что абсциссы xi и Ai , вообще говоря, иррациональные числа. Этот недостаток искупается ее высокой точностью при сравнительно малом числе узлов интегрирования. В тех случаях, когда подынтегральная функция сложна и на вычисление ее значений в каждом узле интегрирования требуется много времени, применение формулы Гаусса особенно выгодно.
Получить оценку погрешности результата, используя формулу остаточного члена, для формул Гаусса удается очень редко, так как это связано с вычислением производных высоких порядков от подынтегральной функции.
b
При вычислении интеграла ∫ f (x) dx следует сделать замену переменной
a
161
