- •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 строитькак 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 значенияхусловию , 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 функцийк Чебышевской является их линейная независимость.
5.2.Формула Лагранжа.
.
Перепишем этот полином в несколько другой форме, выделяя ив 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 точкив 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 функциина 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 припоэтому его можно представить в виде
,
где - числовой коэффициент при. Посколькуне содержит степени, топросто совпадает с коэффициентом прив 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,черези 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 полиноманазывают интерполяционным полиномом в форме Ньютона.
Из трех эквивалентных представлений интерполяционного полинома первой степени - формула дает его запись в форме Ньютона.