- •Элементы теории погрешностей.
- •1.1.Определение абсолютной и относительной погрешности численного результата.
- •1.2.Основные составляющие абсолютной погрешности.
- •1.3.Формулы для оценки абсолютной и относительной погрешности для значения функции и переменных.
- •Решение уравнений с одной неизвестной.
- •2.1.Отделение корней уравнения и отделение корней алгебраического уравнения.
- •2.2.Понятие кратного корня.
- •2.3.Методы уточнения корней простой итерации.
- •2.4.Метод Ньютона.
- •2.5.Метод хорд.
- •2.6.Достаточное условие сходимости метода простой итерации.
- •Вывод условия сходимости:
- •2.7.Оценка погрешности n-приближения.
- •Решение систем линейных уравнений.
- •3.1.2.Классификация слау
- •3.1.3.Обусловленность слау
- •3.1.Метод Гаусса.
- •3.2.Метод прогонки.
- •3.3.Метой простой итерации. Приведение системы к итерационной форме
- •Выполнение итерации
- •Проверка условия окончания решения
- •3.4.Достаточное условие сходимости простой итерации.
- •3.5.Оценка погрешности n-приближения.
- •4.1.Метод простых итераций.
- •1) Функции 1(X,y) и 2(X,y) определены и непрерывно дифференцируемы в r;
- •3) В r выполнены неравенства
- •4.2.Метод Ньютона.
- •Интерполяция функций.
- •5.1.Постановка задачи.
- •5.2.Формула Лагранжа.
- •5.3.Формула Ньютона.
- •5.4.Оценка погрешности интерполяции.
- •5.5.Интерполяция сплайнами.
- •Определение кубического сплайна.
- •Формулировка системы уравнений для коэффициентов кубического сплайна.
- •Аппроксимация функций.
- •6.1.Постановка задачи.
- •6.2.Метод наименьших квадратов.
- •6.3.Матричная формула для коэффициентов многочлена аппроксимации.
- •Численное интегрирование.
- •8.1.Формулы прямоугольников, трапеций, парабол (Симпсона). Оценки погрешностей. Методы прямоугольников
- •Метод трапеций
- •Метод парабол
- •8.2.Метод Рунге двойного счета для оценки погрешности.
- •Методы решения задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения.
- •9.1.Интегральное представление задачи Коши.
- •10.1.Обусловленность задачи поиска минимума.
- •10.3.Метод золотого сечения.
- •10.4.Метод координатного спуска.
- •10.5.Метод наискорейшего спуска.
Метод парабол
В этом методе вершины каждых трех ординат соединяются дугами квадратичных парабол, оси которых параллельны оси y. Таким образом, вместо двух прямоугольных трапеций рассматривают одну элементарную трапецию, ограниченную параболической дугой. Исходя из этого можно видеть, что число разбиений n в методе Симпсона должно быть четным.
Площади полученных трапеций можно обозначить как s12, s34, … , sn-1,n. Рассмотрим первую из этих трапеций. Для упрощения вычислений можно перенести ось ординат параллельно самой себе так, чтобы она шла вдоль ординаты yo . Ясно, что от этого величина площади не изменится.
Уравнение квадратичной параболы , ось которой параллельна оси y, есть
y = A0 + A1*x + A2*x2
Чтобы парабола проходила через точки подынтегральной кривой (xo,yo), (x1,y1), (x2,y2) нужно правильно подобрать коэффициенты А0, А1 и А2:
Так как xo = 0, x1 = h и x2 = 2h, то, подставив эти значения в приведенное выше уравнение можно получить:
; ;
Площадь s12 определяется интегралом:
Подставив найденные значения А0, А1 и А2 в это уравнения и приведя свободные члены, получим:
Аналогично
. . . . . . . . . .
Следовательно,
Отсюда можно найти формулу метода парабол (или метода Симпсона):
Или, в более компактном виде:
где cj = 1, 4, 2, 4, 2, … ,2, 4, 1 .
Предельная абсолютная погрешность метода Симпсона:
, где
8.2.Метод Рунге двойного счета для оценки погрешности.
Метод тройного счета.
Методы решения задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения.
1.1. Опр. Пусть дан отрезок [a,b].Равномерной сеткой на этом отрезке назовем множество узлов whтакое, что wh = { xj= jh, j=0,...,n, h=(b-a)/n) }.
Опр. Сеточной функцией y = yj= y(xj) называется функция, заданная в узлах сетки.
Любую сеточную функцию y j= y(xj) можно представить в виде вектора Y=(y0, y1, ..., yn-1, yn), и, следовательно, множество сеточных функций образует конечномерное пространство, в данном случае размерности n+1. В этом пространстве можно ввести норму, напримерили.
Пусть дано дифференциальное уравнение Lu(x) = f(x,u) ( например, ) .
1.2.Заменим Lu в узле сетки xi линейной комбинацией значений сеточной функции yi на некотором множестве узлов сетки, называемом шаблоном. Такая замена Lu на Lh yh называется аппроксимацией на сетке дифференциального оператора L разностным оператором Lh . Замена непрерывной функции f(x,u) в узлах сетки на сеточную функцию j (xh,yh) называется аппроксимацией правой части.
Таким образом дифференциальное уравнение можно аппроксимировать (заменить) на сетке разностной схемой
Lh yh = j ( xh,yh) ( например,).
Изучение разностных аппроксимаций проводится сначала локально, т.е. в любом фиксированном узле сетки.
Пусть uh- проекция непрерывной функции u(x) на сетку ( например, uh= u(xj) = uj).
Опр. Погрешностью аппроксимации дифференциального оператора Lu разностным оператором Lhназовем величину y1= (Lu)h- Lhuh , где (Lu)h- проекция на сетку результата действия дифференциального оператора L на функцию u
( например,) .
Опр. Говорят, что погрешность аппроксимации дифференциального оператора имеет в узле xiпорядок k , если y1(xi) = O(hk)0 при h0.
Опр. Погрешностью аппроксимации правой части f сеточной функцией jh назовем величину y2= fh- jh , где fh- проекция на сетку функции f(x,u) (например, f(xj ,uj).
Опр. Погрешность аппроксимации правой части имеет в узле xiпорядок m , если y2= O(hm)0 при h0
Опр. Погрешностью аппроксимации разностной схемы на решении в узле xi(локальной погрешностью) назовем величину y , равную
y = y 1 - y2 = (Lu)h- Lhuh - ( fh- jh)= jh - Lhuh,
здесь использовано, что Lu=f.
.
Опр. Значения локальной погрешности аппроксимации в каждом узле xi образуют сеточную функцию погрешности аппроксимации yi.
Обычно требуется оценка погрешности аппроксимации на сетке, т.е. оценка функции y iв некоторой сеточной норме.
Опр. Говорят, что погрешность аппроксимации разностной схемы имеет m-ый порядок на сетке, если чкyчк = O(hm).
Опр. Решение разностной схемы сходится к решению дифференциального уравнения с порядком k на сетке, если погрешность решения
ч к zhч к =ч к uh- yhч к = O(hk) ® 0 при h® 0.