- •Вычислительные методы и компьютерная алгебра
 - •Общие сведения Сведения об эумк
 - •Методические рекомендации по изучению дисциплины
 - •Рабочая учебная программа для специальности
 - •Пояснительная записка
 - •Содержание дисциплины
 - •1. Название тем лекционных занятий, их содержание, объем в часах
 - •2. Перечень тем лабораторных занятий, их наименование и объем в часах
 - •3. Литература
 - •3.1. Основная
 - •3.2. Дополнительная
 - •4. Перечень компьютерных программ, наглядных и других пособий, методических указаний и материалов к техническим средствам обучения
 - •Протокол согласования учЕбной программы по изучаемой учебной дисциплине с другими дисциплинами специальности
 - •Дополнения и изменения к учебной программе
 - •Предисловие ко второму изданию
 - •1 Математические модели. Численные методы. Погрешности вычислений
 - •1.1 Математические модели и моделирование
 - •1.2 Этапы численного решения задач на эвм
 - •1.3 Виды погрешностей решения задач
 - •1.4 Погрешности арифметических операций
 - •1.5 Графы арифметических операций
 - •1.6 Распространение погрешностей в вычислениях
 - •2 Решение систем линейных алгебраических уравнений
 - •2.1 Постановка задачи. Методы решения
 - •2.2 Метод Гаусса
 - •2.2.1 Описание метода Гаусса
 - •2.2.2 Расчетные формулы метода Гаусса
 - •2.2.3 Погрешность метода Гаусса. Метод Гаусса с выбором главного элемента
 - •2.3 Вычислительная сложность метода Гаусса
 - •2.4 Обращение матрицы
 - •2.5 Метод lu-разложения
 - •2.6 Метод квадратного корня решения симметричных слау
 - •2.7 Метод Гаусса–Зейделя
 - •2.7.1 Расчетные формулы метода Гаусса–Зейделя
 - •2.7.2 Сходимость метода Гаусса–Зейделя
 - •2.7.3 Графическая иллюстрация метода Гаусса–Зейделя
 - •3 Аппроксимация функций
 - •3.1 Понятие аппроксимации функций
 - •3.2 Постановка задачи интерполирования функций
 - •3.3 Интерполяционный полином Лагранжа
 - •3.4 Вычисление значений полиномов
 - •3.5 Вычислительная сложность задачи интерполирования
 - •3.6 Конечные и разделенные разности функции
 - •3.7 Интерполяционный полином Ньютона
 - •3.8 Погрешность интерполирования
 - •3.9 Полиномы Чебышева 1-го рода
 - •3.10 Наилучший выбор узлов интерполирования
 - •4 Численное интегрирование
 - •4.1 Постановка задачи численного интегрирования
 - •4.2 Метод прямоугольников
 - •4.3 Погрешность метода прямоугольников
 - •4.4 Метод трапеций
 - •4.5 Погрешность метода трапеций
 - •4.6 Метод Симпсона
 - •4.7 Погрешность метода Симпсона
 - •4.8 Интерполяционные квадратурные формулы
 - •4.9 Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
 - •4.9.1 Квадратурная формула Гаусса–Лежандра
 - •4.9.2 Квадратурная формула Гаусса–Лагерра
 - •4.9.3 Квадратурная формула Гаусса–Эрмита
 - •5 Решение нелинейных уравнений
 - •5.1 Постановка задачи численного решения нелинейных уравнений
 - •5.2 Метод деления отрезка пополам
 - •5.3 Метод хорд
 - •5.4 Метод простой итерации
 - •5.5 Метод Ньютона
 - •5.6 Метод секущих
 - •6 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
 - •6.1 Постановка задачи
 - •6.2 Метод рядов Тейлора
 - •6.3 Метод Эйлера
 - •6.4 Метод Рунге–Кутта 2-го порядка
 - •6.5 Метод Рунге–Кутта 4-го порядка
 - •7 Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
 - •7.1 Постановка задачи
 - •7.2 Приведение дифференциального уравнения -го порядка к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка
 - •7.3 Метод Эйлера
 - •8.2 Выполнение символьных операций в Matlab
 - •8.3 Создание символьных переменных
 - •8.4 Создание группы символьных переменных
 - •8.5 Создание списка символьных переменных
 - •8.6 Вывод символьного выражения
 - •8.7 Упрощение выражений
 - •8.8 Вычисление производных
 - •8.9 Вычисление интегралов
 - •8.10 Вычисление сумм рядов
 - •8.11 Вычисление пределов
 - •8.12 Разложение функции в ряд Тейлора
 - •8.13 Вычисление определителя матрицы, обращение матрицы
 - •9 Дополнение
 - •9.1 Вычисление корней полиномов
 - •9.2 Решение систем нелинейных уравнений. Метод Ньютона
 - •9.3 Решение систем линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей (метод прогонки)
 - •9.4 Интерполирование функций сплайнами
 - •Практический раздел Указания к выбору варианта
 - •Лабораторная работа № 1. Работа в системе Matlab
 - •1.1. Цель работы
 - •1.2. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
 - •2.1. Цель работы
 - •2.2. Теоретические положения
 - •2.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 3. Аппроксимация функций
 - •3.1. Цель работы
 - •3.2. Теоретические положения
 - •3.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 4. Численное интегрирование
 - •4.1. Цель работы
 - •4.2. Теоретические положения
 - •4.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 5. Решение нелинейных уравнений
 - •5.1. Цель работы
 - •5.2. Теоретические положения
 - •5.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
 - •6.1. Цель работы
 - •6.2. Теоретические положения
 - •6.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 7. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
 - •7.1. Цель работы
 - •7.2. Теоретические положения
 - •7.3. Порядок выполнения работы
 - •Лабораторная работа № 8. Выполнение символьных операций
 - •8.1. Цель работы
 - •8.2. Теоретические сведения
 - •8.3. Порядок выполнения работы
 - •Литература
 - •Литература
 
4.9 Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
     Точность
интерполяционной квадратурной формулы
(4.10) можно существенно увеличить путем
рационального выбора узлов 
.
Задача получения более точной квадратурной
формулы формулируется следующим образом:
построить квадратурную формулу
,
                                       (4.13)
которая
при заданном 
была бы точной для полиномов возможно
большей степени. Построение такой
формулы заключается в надлежащем выборе
коэффициентов
и узлов
.
     Для
решения задачи потребуем, чтобы формула
(4.13) была точна для любого полинома
степени 
.
Это эквивалентно требованию, чтобы
формула была точна для однородных
полиномов
,
.
Отсюда получаем условия
,
,
                               (4.14)
которые
представляют собой систему 
нелинейных уравнений относительно
неизвестных
,
.
Для того, чтобы число уравнений равнялось
числу неизвестных, необходимо выполнение
равенства
,
откуда получаем
.
Оказывается, что при
эта система уравнений имеет единственное
решение. Таким образом, существует
квадратурная формула (4.13), точная для
полиномов степени
.
Степень точности этой формулы более
чем в 2 раза выше степени точности
интерполяционной квадратурной формулы.
Для получения этой формулы необходимо
определить ее параметры
,
путем решения системы нелинейных
уравнений (4.14) при
.
Однако существует другой путь определения
этих параметров, который содержится в
следующей теореме.
     Теорема.
Квадратурная формула (4.13) точна для
любого полинома степени 
тогда и только тогда, когда выполняются
следующие условия:
формула является формулой интерполяционного типа, т.е. ее коэффициенты определяются выражением (4.11);
полином
в (4.11) ортогонален с весом
любому многочлену
степени
меньше
:
,
,
что равносильно требованию
,
.
                           (4.15)
Теорему принимаем без доказательства.
     Замечание
1. Полином 
,
удовлетворяющий условиям (4.15), называется
ортогональных полиномом на
с весом
.
     Замечание
2. Поскольку полином 
имеет вид
,
то ясно, что точки
являются корнями этого ортогонального
полинома.
     Таким
образом, для любых 
существует, притом единственная,
квадратурная формула наивысшей
алгебраической степени точности
вида (4.13). Узлы этой формулы совпадают
с корнями ортогонального на
с весом
полинома степени
,
а коэффициенты определяются формулой
(4.11). Интерполяционная квадратурная
формула наивысшей алгебраической
степени точности называется также
квадратурной формулой Гаусса–Кристоффеля
или квадратурной формулой Гаусса. Узлы
и соответствующие им веса
квадратурной формулы Гаусса рассчитываются
заранее для различных весовых функций
и сводятся в таблицы [8,9]. В следующих
разделах приведены примеры квадратурных
формул Гаусса.
4.9.1 Квадратурная формула Гаусса–Лежандра
     Квадратурная
формула Гаусса–Лежандра
используется для вычисления интеграла
с единичной весовой функцией 
на конечном отрезке
,
т.е. интеграла вида
.
Этот интеграл линейной заменой переменных

приводится к виду
.
На
отрезке 
ортогональны с весом
полиномы Лежандра
.
Первые четыре полинома Лежандра имеют вид
,
,
,
.
Узлы
квадратурной формулы в этом случае
выбираются равными корням полинома
Лежандра
.
Квадратурная формула имеет вид
.
В таблице 4.1 в качестве примера приведены узлы и коэффициенты для этой формулы при использовании от одного до четырех узлов.
Таблица 4.1 – Узлы и коэффициенты квадратурной формулы Гаусса–Лежандра
| 
			 Число узлов 
  | 
			 Значения узлов 
  | 
			 Значения весовых коэффициентов 
  | 
| 
			 1  | 
			 
  | 
			 
  | 
| 
			 2  | 
			 
  | 
			 
  | 
| 
			 3  | 
			 
 
  | 
			 
 
  | 
| 
			 4  | 
			 
 
  | 
			 
 
  | 















