
- •Содержание
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •Задача Коши для оду
- •1.2. Источники и классификация погрешностей
- •1.2.1. Погрешности данных, метода и вычислений
- •1.3. Абсолютная и относительная погрешности вычисления
- •2. Численные методы алгебры
- •2.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •2.1.1. Метод деления отрезка пополам
- •2.1.2. Метод хорд
- •2.1.3. Метод Ньютона
- •2.2. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.4. Варианты итерационных методов
- •2.4.1. Метод простых итераций
- •2.4.2. Метод Якоби
- •2.4.3. Метод Зейделя
- •2.4.4. Метод релаксации
- •2.5. Оценка погрешности и мера обусловленности
- •2.4. Варианты итерационных методов
- •2.4.1. Метод простых итераций
- •2.4.2. Метод Якоби
- •2.4.3. Метод Зейделя
- •2.4.4. Метод релаксации
- •2.5. Оценка погрешности и мера обусловленности
- •2.6.1. Степенной метод
- •2.6.2. Метод вращений
- •3. Численные методы математического анализа
- •3.1. Задача интерполяции. Многочлен Лагранжа
- •3.1.1. Постановка задачи
- •3.1.2. Построение интерполяционного многочлена Лагранжа
- •3.1.3. Остаточный член
- •3.2.1. Постановка задачи
- •3.2.2. Многочлены Чебышева
- •3.2.3. Минимизация оценки остаточного члена
- •3.4.1. Использование интерполяционных многочленов с разделенными разностями.
- •3.4.3. Оценка погрешности по методу Рунге..
- •3.4.4. Уточнение приближенного решения.
- •3.5.1. Линейный интерполяционный сплайн
- •3.5.2. Кубический интерполяционный сплайн
- •3.5.3. Метод прогонки.
- •3.6. Метод наименьших квадратов
- •3.6.1. Подбор эмпирических формул
- •3.6.2. Среднеквадратичные приближения.
- •3.7.1. Формула прямоугольников.
- •3.7.2. Формула трапеций.
- •3.7.3.Формула Симпсона (парабол).
- •3.7.4. Оценка погрешности численного интегрирования.
- •4.2.1. Классификация численных методов для задачи Коши
- •4.4.1. Устойчивость задачи Коши по начальным данным
- •4.4.2. Устойчивость схемы Эйлера на модельной задаче
- •4.6. Сходимость методов Рунге - Кутта второго порядка
- •4.6.1. Исследование сходимости семейства разностных схем на модельной задаче
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
- •4.8.1. Построение двухшаговой и трехшаговой схем
- •4.8.2. Погрешность аппроксимации
- •4.8.3. Устойчивость на модельной задаче
- •4.9.1. Построение неявных схем
- •4.9.2. Двухшаговая схема: погрешность аппроксимации и устойчивость на модельной задаче
- •4.9.3. Нахождение решения неявной разностной схемы
- •4.9.4. Схема "предиктор - корректор". Сравнение методов
- •4.10.1. Граничные условия
- •4.10.2. Метод стрельбы для краевой задачи с оду 2-го порядка
- •4.12. Общая задача.
- •4.12.1. Построение трехточечной разностной схемы 2-го порядка аппроксимации.
- •4.12.2. Сходимость разностной схемы.
- •4.12.3. Краевые условия 2-го и 3-го рода.
- •4.12.1. Построение трехточечной разностной схемы 2-го порядка аппроксимации.
- •4.12.2. Сходимость разностной схемы.
- •4.12.3. Краевые условия 2-го и 3-го рода.
- •1.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •1.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
- •1.3. Итерационные методы решения систем уравнений
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
3.5.1. Линейный интерполяционный сплайн
Пусть
-
разбиение отрезка
.
,
-
заданные значения.
Сплайном
первой степени называется :непрерывная
на отрезке
,
линейная на каждом частичном промежутке
функция.
Его обозначение
.
Интерполяционным для данной функции
называется
сплайн, удовлетворяющий условиям
,
.
График
линейного интерполяционного сплайна
-
это ломаная, проходящая через заданные
точки.
Пусть
,
.
Выражение для сплайна
на
этом промежутке:
Остаточный
член :
.
Оценка
остаточного члена зависит от
дифференцируемых свойств функции
.
Пусть
.
Обозначение
-
колебание функции на
Справедлива следующая лемма:
Лемма (вариант теоремы о среднем):
Пусть
.
Если величины
одинакового
знака, то существует
такое,
что
С помощью этой леммы доказывается следующая теорема об оценке остаточного члена линейного интерполяционного сплайна.
Теорема
Если
,
то
.
Действительно,
,
где
.
По
приведенной выше лемме
,
где
С
улучшением гладкости функции
оценка
погрешности ее интерполяции линейными
сплайнами также улучшается. А именно,
если
,
то
,
где
Для
можно
получить оценку
.
Дальнейшее
увеличение гладкости функции
не
дает повышения порядка аппроксимации.
Происходит насыщение алгоритма.
Сходимость.
Пусть
на
задана
последовательность сеток
:
,
,
которая удовлетворяют условию
при
.
Для
строится
интерполяционный сплайн
.
Интерполяционный процесс сходится,
если
при
для
любой функции
из
некоторого класса . Отсюда вытекает
возможность интерполяции с наперед
заданной точностью:
.
Преимущество по сравнению с интерполяционными многочленами: из оценки погрешности следует сходимость.
Пусть
.
По доказанной теореме
.
По
определению
при
,
поэтому процесс интерполяции линейными
сплайнами сходится на множестве
непрерывных функций по произвольной
последовательности сеток
.
Если
,
,
то
.
Сходимость порядка
.
3.5.2. Кубический интерполяционный сплайн
Пусть
на
задана
сетка
,
в узлах которой известны значения
функции
.
Сплайн третьей степени
,
интерполирующий заданную функцию
,
определяется как функция, удовлетворяющая
условиям:
1)
2)
Для любого частичного промежутка
-многочлен
третьей степени
3)
Для
задания
надо
определить 4 коэффициента для каждого
промежутка
,
т.е.
параметров.
Условия 1) требуют чтобы во внутренних узлах сплайн и его производные до 2-го порядка были непрерывны.
Это
дает
условия
для определения параметров, еще
условие
содержится в 3).
Итого
имеем
условия.
Еще 2 условия, необходимые для однозначного
определения сплайна, обычно задаются
в виде граничных условий, т.е. условий
в точках
и
.
Возьмем в качестве граничных условия
4)
Для
построения кубического интерполяционного
сплайна могут быть использованы различные
подходы. Проведем построение сплайна,
исходя из условий 1) - 4). Из 1) и 2) следует,
что ??? непрерывная функция, линейная на
каждом
т.е.
??? - линейный сплайн.
Обозначив
,
получаем
(33)
для
.
Интегрируя (5), получаем
(34)
(35)
и
-
постоянные интегрирования.
Условия 3) дают:
(36)
Из (36) получаем:
Подставляя
и
в
(7), получаем:
(37)
После
преобразования
из (37) получаем
(38)
Из (34) получаем
(39)
Из
(39) находим односторонние пределы
производной для узла
,
(40)
(41)
Подставляя
(40) и (41) в условие непрерывности
в
узле
получаем
:
(42)
Дополняя
(42) равенствами из условия 4) :
,
получаем систему уравнений относительно
вида
:
(43)
с
квадратной матрицей
.
и
квадратной матрицей
Координатами
вектора
являются
значения
.
Для
матрицы
ненулевые
элементы расположены на главной диагонали
и двух соседних с ней. Такие матрицы
называются трехдиагональными. Для
выполнено
условие диагонального преобладания
.
Матрица
с диагональным преобладанием невырождена.
Следовательно, система (42) однозначно
разрешима, т.е. существует единственный
кубический интерполяционный сплайн.
Кроме условий 4) - условий "свободного
провисания" интерполяционной кривой
в точках
и
,
могут быть известны наклоны интерполяционной
кривой в граничных точках. Тогда условия
на границах имеют вид:
(44)
Могут
быть использованы и другие варианты.
Вид
граничных условий меняет некоторые
элементы матрицы
,
но в любом случае она остается матрицей
с диагональным преобладанием.
Решение
системы (43) с трехдиагональной матрицей
может
быть найдено посредством специального
варианта метода последовательного
исключения неизвестных, который
называется методом прогонки.
Относительно оценки погрешности и сходимости интерполяций кубическими сплайнами имеют место следующие результаты:
если
,
то
,
где
,
,
если
,
,
то оценка имеет вид для
.
Из
этих оценок следует сходимость
интерполяционного процесса на
последовательности сеток
.