- •1. ЭЛЕМЕНТАРНАЯ ТЕОРИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ; ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ
- •1.1. Источники и классификация погрешностей результата численного эксперимента
- •1.2. Погрешности чисел
- •1.3. Погрешности арифметических операций
- •1.4. Погрешности функций
- •1.5. Особенности машинной арифметики
- •1.6. Лабораторная работа № 1. Определение абсолютной и относительной погрешностей приближенных чисел. Оценка погрешностей результата
- •1.7. Корректность вычислительной задачи
- •1.8. Обусловленность вычислительной задачи
- •1.9. Вычислительные методы, их классификация
- •2. ПРИБЛИЖЕНИЕ ФУНКЦИЙ
- •2.1. Задача приближения функций
- •2.2. Интерполяция обобщенными многочленами
- •2.3. Полиномиальная интерполяция. Многочлен Лагранжа
- •2.4. Погрешность интерполяции
- •2.5. Конечные разности и их свойства
- •Доказательство
- •2.6. Разделенные разности и их свойства
- •2.9. Лабораторная работа № 2. Интерполирование и экстраполирование данных. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.10. Интерполяционный многочлен Ньютона с конечными разностями
- •2.11. Лабораторная работа № 3. Интерполирование и экстраполирование данных. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •2.12. Интерполяционные формулы Гаусса, Стирлинга и Бесселя
- •3. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЕ МНОГОЧЛЕНЫ
- •3.1. Постановка задачи и вывод формул метода наименьших квадратов
- •3.3. Глобальная полиномиальная интерполяция
- •3.4. Чувствительность интерполяционного многочлена к погрешностям входных данных
- •3.5. Многочлены Чебышева
- •3.6. Решение задачи минимизации оценки погрешности
- •3.8. Лабораторная работа №5. Экономизация степенных рядов
- •3.9. Локальная интерполяция
- •3.10. Сплайны, их свойства и построение
- •3.11. Погрешность приближения кубическими сплайнами
- •3.13. Тригонометрическая интерполяция. Дискретное преобразование Фурье и его реализация на ЭВМ
- •3.14. Матричная форма записи дискретного преобразования Фурье (ДПФ)
- •3.15. Алгоритм реализации ДПФ
- •3.16. Пример реализации алгоритма ДПФ при
- •3.17. Лабораторная работа № 7. Дискретное преобразование Фурье
- •4. ЧИСЛЕННОЕ ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ И ЧИСЛЕННОЕ ИНТЕГРИРОВАНИЕ
- •4.1. Простейшие формулы численного дифференцирования для первой производной
- •4.2. Формулы численного дифференцирования для второй производной
- •4.3. Формулы численного дифференцирования, основанные на интерполяции алгебраическими многочленами
- •4.4. Обусловленность формул численного дифференцирования
- •4.5. Простейшие квадратурные методы численного интегрирования
- •4.6. Оценка погрешностей простейших квадратурных формул
- •4.7. Квадратурные формулы интерполяционного типа
- •4.8. Квадратурные формулы Гаусса
- •4.9. Лабораторная работа № 8. Численное дифференцирование и численное интегрирование функций
- •5. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ И ПРОБЛЕМЫ СОБСТВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ
- •5.1. Нормы векторов и матриц и их свойства
- •5.2. Обусловленность задачи решения системы линейных алгебраических уравнений
- •5.3. Метод Гаусса (схема единственного деления)
- •5.4. Метод прогонки
- •5.5. Метод простых итераций
- •5.6. Сходимость метода простых итераций
- •5.10. Постановка задачи нахождения собственных чисел
- •5.11. Подобные матрицы
- •5.12. Локализация собственных значений
- •5.13. Степенной метод
- •5.14. Вычисление собственных векторов методом обратных итераций
- •6. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ
- •6.1. Решение нелинейных уравнений
- •6.2. Метод Ньютона для уравнений
- •6.3. Сходимость метода Ньютона и трудности его применения
- •6.4. Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений
- •6.6. Модификации метода Ньютона
- •6.7. Лабораторная работа № 11. Решение систем нелинейных уравнений методом Ньютона
- •7. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КОШИ ДЛЯ ОБЫКНОВЕННЫХ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ
- •7.1. Задача Коши для дифференциального уравнения первого порядка
- •7.2. Численные методы решения задачи Коши. Основные понятия и определения
- •7.3. Решение с помощью рядов Тейлора
- •7.5. Анализ ошибок, возникающих при использовании методов Рунге - Кутты
- •7.6. Методы прогноза и коррекции
- •7.7. Сравнение методов
- •7.8. Лабораторная работа № 12. Методы интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.9. Решение задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.11. Лабораторная работа № 13. Численное интегрирование систем дифференциальных уравнений первого порядка
- •8. ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ С ЧАСТНЫМИ ПРОИЗВОДНЫМИ (УРАВНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ)
- •8.1. Классификация уравнений математической физики
- •8.2. Простейшие задачи, приводящие к дифференциальным уравнениям в частных производных
- •8.4. Уравнения параболического типа. Явные и неявные схемы
- •Доказательство
- •8.5. Уравнения гиперболического типа
- •8.6. Уравнения эллиптического типа
- •8.7. Свойства разностных схем для дифференциальных уравнений: способность аппроксимировать исходную дифференциальную задачу, устойчивость и сходимость
- •8.8. Некоторые обобщения
- •8.9. Лабораторная работа № 14. Решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток
- •8.10. Лабораторная работа № 15. Решение однородного уравнения колебаний струны методом сеток по неявной схеме.
При этом Tn (xm )= (−1)m , то есть максимумы и минимумы многочлена Чебышева чере-
дуются.
Теоремы 3.7 и 3.8 легко доказываются с помощью формулы (3.5.7).
Назовем величину max Pn (x) уклонением многочлена Tn (x) от нуля. Тогда справед-
[−1,1]
лива следующая, доказанная П.Л. Чебышевым в 1854 г. теорема.
Теорема 3.9. Среди всех многочленов фиксированной степени n ≥1 со старшим коэффициентом an , равным единице, наименьшее уклонение от нуля, равное 21−n , име-
~ |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ет многочлен Tn (x)= |
|
Tn (x). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2n−1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Последнее свойство имеет особую ценность для приложений. Действительно, тогда |
|||||||||||||||||
для любого многочлена Pn (x)= x |
n |
+ an−1x |
n−1 |
+... + a0 , отличного от |
~ |
||||||||||||
|
|
Tn (x), справедливо нера- |
|||||||||||||||
венство |
1 |
|
|
|
|
~ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
(x) |
|
|
|
P (x) |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
= max |
|
T |
|
< max |
|
|
. |
(3.5.12) |
|||||
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
2n−1 |
|
|
[−1,1] |
|
n |
|
|
|
[−1,1] |
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
В силу формул (3.5.10) и (3.5.11) нули и точки экстремума полинома Tn (x) можно построить |
|||||||||||||||||
следующим образом: разделив полуокружность, опирающуюся на отрезок [−1,1] на 2n час- |
тей, спроецируем полученные точки на диаметр. Нумеруя проекции слева направо, получим, |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
что все проекции с нечетными но- |
|
|
|
|
|
|
n=4 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
мерами являются нулями полинома |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
Tn (x), а с четными – его точками |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
экстремума. |
Из геометрических |
|
|
|
|
|
|
|
|
соображений вытекает, что как ну- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ли, так и точки экстремума поли- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
нома Tn (x) сгущаются к концам |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
-1 |
нули |
|
1 x |
отрезка [−1,1]. |
|||||
|
|
3.6. Решение задачи минимизации оценки погрешности |
|||||||
Предположим, что значение заданной на отрезке [a, b] функции |
f (x) можно вычис- |
||||||||
лить в произвольной точке |
x . |
Однако по некоторым причинам целесообразнее заменить |
|||||||
прямое вычисление функции |
f |
(x) вычислением значений ее интерполяционного многочле- |
на. Для такой замены необходимо один раз получить таблицу значений f (x) в выбранных точках x0 , x1 ,..., xn [a, b]. При этом естественно стремиться к такому выбору узлов интерпо-
ляции, который позволит сделать минимальной величину |
(P |
(x))= max |
|
f (x)− P (x) |
|
. |
||||||||||||||||||
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
[a, b] |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
Пусть о функции f (x) известно лишь то, что она непрерывно дифференцируема n +1 |
||||||||||||||||||||||||
раз на отрезке [a, b]. Тогда |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
(P (x)) = |
M n+1 |
max |
|
ω |
|
(x) |
|
. |
|
|
|
|
(3.6.1) |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
(n + 1)! [a, b] |
|
|
n+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
(Pn (x))→ min . |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
Найдем теперь набор узлов интерполяции x0 , x1 ,..., xn , при котором |
|
|||||||||||||||||||||||
Пусть сначала [a, b]= [−1,1]. В этом случае величина (3.6.1) будет минимальна, если будет |
||||||||||||||||||||||||
минимальна max |
|
ω |
n+1 |
(x) |
|
. Но этим свойством обладают полиномы Чебышева, следовательно, |
||||||||||||||||||
|
|
|||||||||||||||||||||||
[−1,1] |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
73
|
~ |
|
|
|
|
|
2k +1 |
|
||
ωn+1 (x) ≡ Tn+1 |
(x), и набор узлов определен |
xk = cos |
|
|
π, k = 0,1,..., n . Это нули много- |
|||||
2(n +1) |
||||||||||
~ |
(x). При таком выборе |
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
||||||
члена Tn+1 |
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
(Pn (x))= |
M n+1 |
, |
|
(3.6.2) |
||
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
2n (n +1)! |
|
|
причем любой другой выбор узлов дает большее значение верхней границы погрешности.
Для формулы Тейлора, например, |
|
(P |
(x))= |
M n+1 |
|
, то есть в 2n |
раз хуже. |
||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
(n +1)! |
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
Перейдем теперь к отрезку [a, b]. Его можно преобразовать к стандартному отрезку |
||||||||||||||||||||||||||||||
[−1,1] следующей заменой: x = |
a + b |
+ |
b − a |
|
t, |
где t [−1,1]. В этом случае |
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
n+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b − a |
~ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
ωn+1 (x) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
ωn+1 (t), |
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(3.6.3) |
||||
|
|
где ωn+1 (t) = (t |
− t0 )(t − t1 )...(t − tn ) |
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
~ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
и xk |
= |
a + b |
|
+ |
b − a |
tk , |
k = 0,1,..., n. |
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
Тогда |
|
|
(Pn |
(x)) = |
|
M n+1 |
|
b − a n+1 |
|
|
~ |
(t) |
|
(3.6.4) |
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
max |
|
ωn+1 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(n |
+ 1)! |
|
|
2 |
|
|
[−1,1] |
|
|
|
|
|
и минимум этой величины достигается при значениях t0 , t1 ,..., tn , совпадающих с нулями
многочлена ~ ( ). Таким образом, решение поставленной задачи дает выбор узлов
Tn+1 x
|
|
a + b |
|
b − a |
2k + 1 |
|
|
||
xk |
= |
|
+ |
|
cos |
|
π , k = 0,1,..., n, |
(3.6.5) |
|
2 |
2 |
2n + 2 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
и ему соответствует минимальное значение верхней границы погрешности интерполяции,
равное: |
|
(Pn (x))= |
|
|
M |
n+1 |
b − a n+1 |
(3.6.6) |
||
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
. |
||||
|
2 |
n |
|
|
2 |
|||||
|
|
|
|
(n +1)! |
|
|
3.7. Ряд Фурье* по многочленам Чебышева
Функциональный ряд вида f (x) = ∑∞ ci ϕi (x), где {ϕi (x)} - система базисных функ-
ций, называется рядом Фурье функцииi=0f (x) на отрезке [a, b] по системе функций
ϕi (x), i = 0,1,... с весом ρ(x) на [a, b], если коэффициенты ci |
вычисляются по формулам |
||||
|
|
|
1 |
b |
|
вида |
ci = |
|
|
∫ f (x)ϕi (x)ρ(x)dx, i = 0,1,... |
(3.7.1) |
b |
|
||||
|
|
∫ ϕi2 |
(x)ρ(x)dx a |
|
a
Так как для полиномов Чебышева весовая функция равна: ρ(x) =
|
|
|
|
|
|
f (x) |
∞ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑aiTi (x), |
где |
|
||||
то |
|
1 1 |
f (x) |
|
i=0 |
|
|
|
|
|
||
|
|
2 1 f (x)T (x) |
|
|||||||||
|
|
|
|
∫ |
|
2 dx, |
ai = π |
∫ |
|
i |
|
dx, i =1,2,... |
|
a0 |
= π |
1 − x |
1 |
− x |
2 |
||||||
|
|
|
|
−1 |
|
|
−1 |
|
|
1 |
на [−1,1], |
1 − x2 |
|
|
(3.7.2) |
* Жан Батист Жозеф Фурье (1768-1830) - французский математик.
74
Пример. Разложить в ряд Фурье по полиномам Чебышева функцию y = x на отрезке
[−1,1].
Функция y = x - четная, поэтому, как во всяком ряду Фурье, нечетные коэффициенты
будут равны нулю, четные же можно сдвоить, уменьшив при этом интервал интегрирования |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
вдвое. |
|
Тогда |
a0 |
= |
2 1 |
f (x) |
|
dx, ai = |
4 1 f (x)T (x) |
dx. |
Вычислим коэффициенты разложе- |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
∫ |
|
|
|
|
|
|
|
∫ |
|
|
|
|
i |
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ния: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
0 |
1 − x2 |
|
|
|
|
|
|
|
π 0 |
|
1 − x2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x = cos t, dx = −sin tdt, |
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
1 |
|
|
|
xdx |
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a0 |
= |
|
|
|
|
= |
|
|
|
1 − x |
2 |
|
= sin t , |
x = |
0, t = |
, |
= |
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
∫ |
|
|
|
1 − x2 |
|
|
|
|
|
2 |
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x = 1, t = 0. |
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y = |x| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
π |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
∫ cos tdt = |
|
|
sin t |
2 |
|
= |
|
|
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
π |
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
xT |
(x)dx |
|
|
|
|
|
4 |
|
0 cos t |
sin t cos it |
0 |
|
4 |
π |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
ai |
= |
1 |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∫ |
|
|
|
|
i |
|
|
− |
|
|
|
∫ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
dt = |
|
|
|
∫ cos t cos itdt |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 − x2 |
|
π |
|
sin t |
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
π |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
∫2 [cos(t(i −1))+ cos(t(i +1))]dt |
|
|
|
|
|
sin(t(i −1)) |
2 |
|
|
|
|
sin(t(i +1)) |
2 |
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
= |
|
= |
|
|
|
|
|
|
+ |
|
|
= |
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i + |
1 |
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
π 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π i −1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
−1 |
|
|
|
|
πi |
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
πi |
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
πi |
|
|
|
|
|
|
|
|
0, i = 2m +1, |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
= |
|
|
|
|
|
+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
cos |
|
|
|
|
|
|
|
|
cos |
|
= − |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
cos |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(−1) |
m+1 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
π(i |
2 |
−1) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, i = 2m. |
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
π i −1 |
|
|
|
|
2 |
|
i |
+ |
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
π(4m |
2 |
−1) |
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
Итак, |
|
x |
|
= |
2 |
|
|
+ |
4 |
∑∞ |
|
(−1)m+1 |
T2m (x). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
π π m=1 (4m2 −1) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
Пример. По равномерной (а) и специальной (б) таблице значений функции y = lg x |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
найти lg 0.5 |
и оценить погрешность. Использовать формулы Ньютона с разделенными раз- |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ностями. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
(а) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
0.1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0.6 |
|
|
|
|
|
|
|
1.1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.1 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
|
|
-1.000000 |
|
|
|
|
|
-0.221849 |
|
|
|
|
|
|
0.041393 |
|
|
|
|
0.204120 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0.322219 |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(б) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
0.148944 |
|
|
|
|
|
0.512215 |
|
|
|
|
|
|
|
1.1 |
|
|
|
|
|
|
1.687785 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.051057 |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
|
|
-0.826977 |
|
|
|
|
|
-0.290548 |
|
|
|
|
|
|
0.041393 |
|
|
|
|
0.227317 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0.311978 |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Так как таблицы короткие, то по ним можно вычислить разделенные разности лишь до четвертого порядка. Точки аргумента в таблице (б) - это нули многочлена Чебышева пятой степени, то есть точки, где T5 (x) = 0 , приведенные к отрезку [0.1, 2.1] по формуле
75
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
T5 (x) |
|
y = lg x |
|
|
|
0.1 |
1.1 |
2.1 |
-1 |
1 |
-1 |
|
|
|
-1 |
xk = a + b + b − a cos
2 2
2k +1 |
|
k = 0,1,2,3,4, n = 4. Действительно, a = 0.1, b = 2.1, |
||||||
|
, |
|||||||
2n + 2 |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
||
k = 0, |
x0 |
= 1.1 + cos |
|
π |
= 2.051057, |
|||
10 |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|||
k = 1, |
x |
= 1.1 + cos |
3π |
= 1.687785, |
||||
|
|
|||||||
|
|
1 |
|
10 |
|
|
||
k = 2, |
x2 |
= 1.1 + cos π |
= 1.100000, |
|||||
|
|
|
|
2 |
|
|
||
k = 3, |
x3 |
= 1.1 + cos |
7π |
= 0.512215, |
||||
10 |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|||
k = 4, |
x4 |
= 1.1 + cos |
|
9π |
= 0.148944. |
|||
10 |
||||||||
|
|
|
|
|
Согласно теории, в случае расположения узлов интерполяции в нулях многочлена Чебышева гарантирована минимальная погрешность интерполяции, равная
|
|
(Pn (x))= |
|
|
M |
n+1 |
b − a n+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
, в отличие от обычной интерполяции по формуле Ньютона с |
||||||||||||
|
|
2 |
n |
|
|
2 |
||||||||||||||
|
|
|
|
(n +1)! |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
разделенными разностями, где погрешность равна: |
|
(P (x)) = |
M n+1 |
max |
|
ω |
|
(x) |
|
. |
||||||||||
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
(n + 1)! [a, b] |
|
|
n+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Построим для случаев (а) и (б) таблицы разделенных разностей.
(а)
|
|
|
|
|
|
|
f (x |
|
; x ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
i |
|
x |
|
y |
|
|
0 |
|
|
f (x0; x1; x2 ) |
|
|
f (x |
0 |
; x |
; x |
2 |
; x |
3 |
) |
f (x ; x ;...; x ) |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
0 |
1 |
4 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
0.1 |
-1.000000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
1.556302 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0.6 |
-0.221849 |
|
|
|
|
|
|
-1.029818 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
0.526484 |
|
|
|
0.552525 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
2 |
1.1 |
0.041393 |
|
|
|
|
|
|
-0.201030 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-0.239005 |
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
0.325454 |
|
|
|
0.074516 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
1.6 |
0.204120 |
|
|
|
|
|
|
-0.089256 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
0.236198 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
2.1 |
0.322219 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
76
(б)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y |
|
|
|
f (x |
|
; x ) |
|
|
f (x |
|
; x ; x |
|
) |
|
|
|
|
|
|
|
f (x0 ; x1 ;...; x4 ) |
|
i |
|
x |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
0 |
2 |
|
|
f (x0 ; x1; x2 ; x3 ) |
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
0.148944 |
|
-0.826977 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
1.476663 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
1 |
0.512215 |
|
-0.290548 |
|
|
|
|
|
|
|
-0.958862 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
0.564732 |
|
|
|
|
|
|
|
0.485784 |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
2 |
1.100000 |
|
0.041393 |
|
|
|
|
|
|
|
-0.211318 |
|
|
|
|
-0.213107 |
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
0.316313 |
|
|
|
|
|
|
|
0.080431 |
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
3 |
1.687785 |
|
0.227317 |
|
|
|
|
|
|
|
-0.087547 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
0.233051 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
2.051057 |
|
0.311978 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Вычисления по этим таблицам дают: (а)
lg 0.5 = −1.000000 +1.556302 0.4 −1.029818 0.4 (− 0.1)+ 0.552525 0.4 (− 0.1) (− 0.6)− − 0.239005 0.4 (− 0.1) (− 0.6) (−1.1)= −1.000000 + 0.622521+ 0.041193 + 0.013261+ + 0.006310 = −0.316716.
(б)
lg 0.5 = −0.826977 +1.476663 0.351056 − 0.958862 0.351056 (− 0.012215)+ 0.485784
0.351056 (− 0.012215) (− 0.6)− 0.213107 0.351056 (− 0.012215) (− 0.6) (−1.187785)=
=−0.826977 + 0.518391+ 0.004112 + 0.001250 + 0.000651 = −0.302573.
Истинное значение lg 0.5 = −0.301030, |
таким образом, предельная погрешность в |
|||||
случае (а) достигает |
|
a = 0.01569, а в случае (б) |
|
|
б |
= 0.00154, то есть на порядок меньше. |
|
|
|
||||
Так как таблица разностей очень короткая, а |
y = lg x вблизи точки x = 0.1 меняется |
быстро (см. график функции y = lg x ), то попытка оценить погрешность по известным формулам не даст достоверного результата, то есть погрешность будет слишком завышена. Действи-
тельно, y = lg x, yIV = |
24 lg e, |
max |
|
yIV |
|
> 1 106. Так же, огрубляя оценку и вспоминая график |
|
|
|||||
y IV |
x5 |
[0.1, 2.1] |
|
|
|
ω5 (x) |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
0.1 |
2.1 |
0.1 |
0.6 |
1.1 |
1.6 |
2.1 |
функции |
ω |
|
(x), |
будем иметь |
max |
|
ω |
|
(x) |
|
< h5 |
|
, |
|
где |
h |
|
= max h . |
Тогда |
|||
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
1 106 |
|
5 |
|
|
[0.1, 2.1] |
|
|
5 |
|
|
max |
|
|
1.4 105 |
|
max |
0≤i≤4 i |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
R ≤ |
0.03125 |
= 260. Аналогично для случая (б) R |
б |
≤ |
1.61051 |
= 58. |
Оба ре- |
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
a |
|
120 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
120 |
32 |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
зультата не реальны.
77