- •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.
5.1.Постановка задачи.
Выберем
некоторую систему функций
,
заданных на отрезке
,
и будем строить
как их линейную комбинацию:
,
где
числовые коэффициенты
![]()
подлежат определению, согласно условиям:
,
.
Равенства
представляют собой систему линейных
алгебраических уравнений относительно
коэффициентов
:
,
![]()
или в развернутом виде:
.
Для
того, чтобы коэффициенты
![]()
можно было определить и притом единственным
образом, необходимо и достаточно, чтобы
определитель полученной системы линейных
уравнений был отличен от нуля:
.
Определение.
Система
функций
удовлетворяющая при фиксированных
значениях
условию , называется Чебышевской.
Очевидно,
что для однозначной разрешимости задачи
интерполирования в классической
постановке необходимо и достаточно,
чтобы система функций
была Чебышевской. Только такие системы
функций мы и будем использовать в этой
главе. Необходимым условием принадлежности
системы функций
к Чебышевской является их линейная
независимость.
5.2.Формула Лагранжа.
.
Перепишем
этот полином в несколько другой форме,
выделяя
и
в качестве множителей
.
Интерполяционный
полином первой степени
мы построили, решая напрямую систему
двух уравнений с двумя неизвестными -
коэффициентами
и
.
Однако решить таким же образом систему
при произвольном
технически
очень сложно. Проще сделать это с помощью
специальных методов, учитывающих
особенности рассматриваемой задачи.
Один из таких методов, принадлежащих
Лагранжу, мы и рассмотрим в этом разделе.
Представим
искомый полином
в виде:
,
где
полиномы степени
,
«ориентированные» на точки
в том смысле, что

Такие полиномы легко построить:

или в развернутом виде:

Иногда
нам будет удобно записывать
в виде:
.
Из
выражения и формул очевидно, что
построенный полином
действительно является интерполяционным
полиномом для функции
на сетке с узлами
.
Его принято называть интерполяционным
полиномом в форме Лагранжа. Этим
подчеркивается, что возможны и другие
эквивалентные представления
интерполяционного полинома
.
С одним из них мы познакомимся в следующем
разделе.
В заключение отметим, что из трех различных представлений интерполяционного полинома первой степени - формула дает его запись в форме Лагранжа.
5.3.Формула Ньютона.
Интерполяционный полином в форме Лагранжа, несмотря на своё изящество, неудобен для вычислений тем, что при увеличении числа узлов интерполяции приходится перестраивать весь полином заново.
Перепишем интерполяционный полином Лагранжа в иной, эквивалентной форме
,
где
- полиномы Лагранжа степени
,
соответствующие узлам интерполирования
.
В частности,
- полином нулевой степени.
Полином
![]()
имеет
степень
и по построению обращается в ноль при
поэтому его можно представить в виде
,
где
- числовой коэффициент при
.
Поскольку
не содержит степени
,
то
просто совпадает с коэффициентом при
в полиноме
.Согласно
и его можно записать в виде
,
где
.
При этом
.
Формулы
и позволяют написать рекуррентное
соотношение для полинома
:
.
Выражая
аналогичным образом по индукции
через
,
через
и т. д., получим окончательную формулу
для полинома
:

Представление
удобно для вычислителя, поскольку
увеличение
на единицу требует только добавления
к «старому» многочлену одного
дополнительного слагаемого. Такое
представление интерполяционного
полинома
называют интерполяционным полиномом
в форме Ньютона.
Из трех эквивалентных представлений интерполяционного полинома первой степени - формула дает его запись в форме Ньютона.
