
- •Содержание
- •Лекция № 1. Теория погрешностей План
- •1.1. Источники и классификация погрешностей
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Формы записи данных
- •1.3. Вычислительная погрешность
- •2.1. Общие сведения и определения
- •2.2. Отделение корней
- •2.3. Метод половинного деления
- •2.4. Метод простой итерации
- •2.5. Преобразование уравнения к итерационному виду
- •2 0.777373 -3.32063 Search
- •Лекция № 3. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений План
- •3.1. Общие сведения и основные определения
- •3.2. Метод Гаусса и его реализация в пакете matlab
- •3.3. Вычисление определителей
- •3.4. Решение систем линейных уравнений методом простой итерации
- •5. Метод Зейделя
- •3.6. Решение систем линейных уравнений средствами пакета matlab
- •Выражения
- •Лекция № 4. Методы решения систем нелинейных уравнений
- •4.2. Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений
- •Последовательные приближения корней
- •4.3. Решение нелинейных систем методами спуска
- •4.4. Решение систем нелинейных уравнений средствами пакета matlab
- •Iteration Func-count f(X) step optimality cg-iterations
- •Iteration Func-count f(X) step optimality cg-iterations
- •Лекция № 5. Интерполирование функций План
- •5.1. Постановка задачи
- •Решение задачи находится отысканием некоторой приближающей функции f(X), близкой в некотором смысле к функции f(X), для которой известно аналитическое выражение/
- •5.2. Интерполяционный полином Лагранжа
- •5.3. Интерполяционный полином Ньютона для равноотстоящих узлов
- •5.3.1. Конечные разности
- •5.3.2. Первая интерполяционная формула Ньютона
- •5.3.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •5.4. Погрешность интерполяции
- •5.5. Сплайн-интерполяция
- •5.6. Решение задачи одномерной интерполяции средствами пакете matlab
- •Лекция № 6. Численное дифференцирование
- •6.2. Особенности задачи численного дифференцирования функций, заданных таблично
- •6.3. Интегрирование функций, заданных аналитически (формула прямоугольников, формула трапеций, формула Симпсона)
- •6.4. Погрешность численного интегрирования
- •6.5. Вычисление интегралов методом Монте-Карло
- •Лекция № 7. Методы обработки экспериментальных данных План
- •7.1. Метод наименьших квадратов
- •Сумма квадратов отклонений
- •7.2. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции и квадратичного трехчлена
- •7.5. Аппроксимация функцией произвольного вида
- •Лекция № 8. Преобразование Фурье
- •8.2. Эффект Гиббса
- •8.3. Спектральный анализ дискретных функций конечной длительности
- •8.4. Быстрое преобразование Фурье
- •Лекция № 9. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений План
- •9.1. Основные сведения и определения
- •9.2. Метод Пикара
- •9.3. Метод Эйлера
- •9.4. Метод Рунге-Кутта
- •9.5. Средства пакета matlab для решения обыкновенных дифференциальных уравнений
6.4. Погрешность численного интегрирования
Для
нахождения зависимостей погрешности
вычисления определенного интеграла на
отрезке
от числа отрезков разбиения интервала
интегрирования разложим подынтегральную
функцию в ряд Тейлора:
.
(6.22)
Тогда
интеграл от данной функции на отрезке
будет равен
.
(6.23)
Оценим
погрешность метода левых прямоугольников.
Погрешность интегрирования
на отрезке
равняется разности между точным значением
интеграла и его оценкой
:
.
(6.24)
Из
(6.24) видно, что основной член погрешности
на каждом отрезке имеет порядок
или, в символической записи,
.
Поскольку полное число отрезков равноN,
а
,
то полная погрешность метода левых
прямоугольников по порядку величины
равна
.
Аналогично можно показать, что погрешность
метода правых прямоугольников также
пропорциональна
.
Погрешность
формулы трапеций оценивается аналогичным
образом. Так как значение интеграла на
отрезке
вычисляется по формуле
,
то погрешность равна
(6.25)
Заменив
в (6.25) первый член выражением (6.23), значение
функции в точке
разложением в ряд Тэйлора:
,
раскрыв
скобки и приведя подобные, обнаруживаем,
что член, пропорциональный первой
производной функции, сокращается, и
погрешность на одном отрезке равна
.
Следовательно, полная погрешность
формулы трапеций на отрезке
по порядку величины равна
.
Так
как формула Симпсона основывается на
приближении функции
параболой, можно ожидать, что в данном
случае погрешность по порядку величины
будет определяться членами, пропорциональными
третьей производной функции. Однако
последовательное повторение действий,
выполненных при оценке погрешности
метода трапеций, показывает, что эти
члены сокращаются в силу их симметричности,
поэтому в разложении в ряд Тейлора
следует удержать член, пропорциональный
.
Следовательно, погрешность формулы
Симпсона на отрезке
пропорциональна
,
а полная погрешность на отрезке
по порядку величины составляет
.
Полезно
получить оценку погрешности вычисления
интеграла от функции, зависящей от двух
переменных, который с геометрической
точки зрения представляет собой объем
фигуры под поверхностью, заданной
функцией
.
В прямоугольном приближении данный
интеграл равен сумме объемов
параллелепипедов с площадью основания
и
высотой, равной значению функции
в одном из углов. Для определения
погрешности разложим функцию
в ряд Тейлора:
,
(6.26)
где
,
частные производные по соответствующим
переменным.
Погрешность
вычисления интеграла
равна
.
(6.27)
Подставив
(6.26) в (6.27), выполнив интегрирование и
приведя подобные, получаем, что член
пропорциональный
сокращается, а интеграл от
дает
.
Интеграл от данного выражения по
дает еще один множитель
.
Аналогичный вклад дает интеграл от
члена, пропорционального
.
Так как погрешность порядок погрешности
также составляет
,
то погрешность интегрирования по
прямоугольнику
,
равна
.
(6.28)
Из
(6.28) видно, что погрешность интегрирования
по одному параллелепипеду составляет
. Так как имеетсяN
параллелепипедов, полная погрешность
по порядку величины равна
.
Однако в двумерном случае
,
поэтому полная погрешность
.
Напомним, что в одномерном случае полная
погрешность метода прямоугольников
.
Аналогичные
оценки для двумерных обобщений формул
трапеций и Симпсона показывают, что они
соответственно равны
и
.
Вообще можно показать, что если для
одномерного случая погрешность составляет
,
то вd-мерном
случае она равна
.