- •Определение 2. Величина называется абсолютной погрешностью представления числа X с помощью числа .
- •1.2 Распространение ошибок округления в арифметических операциях.
- •1.7.2. Простейшие свойства многочленов Чебышева.
- •11. Численное интегрирование. Использование функциональных рядов.
- •12. Квадратурные формулы на основе интерполяции. Формулы для коэффициентов и остаточного члена.
- •13. Базовые квадратурные формулы прямоугольников, трапеций и парабол. Формулы теоретической погрешности.
- •14. Обобщенные квадратурные формулы трапеций и Симпсона
- •15. Теоретические оценки погрешности обобщенных формул трапеций и Симпсона.
- •17. Общие свойства полиномов ортогональных с весом.
- •18. Алгебраическая степень точности квадратурной формулы. Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •19. Теорема о необходимых условиях выбора узлов в формулах Гаусса-Кристоффеля.
- •20. Классические ортогональные многочлены. Построение ортогональных многочленов Лежандра на каноническом отрезке [-1,1].
- •2. Покажем, что - неподвижная точка. Из сходимостиследует, т.Е.
- •22. Метод простых итераций решения функциональных уравнений и систем. Условия сходимости.
- •23. Метод Ньютона. Геометрическая интерпретация. Теорема о сходимости метода в одномерном случае.
- •24. Метод Ньютона в многомерном случае. Организация итерационного алгоритма.
- •25. Численные методы решения слау. Прямые и итерационные методы – общие понятия.
- •26. Нормы вещественных квадратных матриц. Спектральные свойства матриц.
- •27. Обусловленность матриц и систем лау. Определение числа обусловленности.
- •28. Метод итераций для слау второго рода. Теорема о достаточных условиях сходимости.
- •29. Спектральный признак сходимости (теорема о необх. И достат. Условиях сходимости).
- •30. Стационарные итерационные процедуры. Приведение слау первого рода к системе второго рода.
- •31. Метод простых итераций Ричардсона. Условия сходимости.
- •32. Теорема о выборе ускоряющего множителя в методе Ричардсона.
- •33. Метод Якоби. Организация алгоритма. Теорема о достаточных условиях сходимости.
- •34. Метод Зейделя как ускорение метода Якоби. Организация алгоритма. Теорема об условиях сходимости.
- •35. Метод последовательной верхней релаксации. Организация алгоритма.
- •36. Численное дифференцирование на основе интерполяции.
- •37. Численное дифференцирование на равномерной сетке, основанное на тэйлоровском разложении. Теоремы об аппроксимации первой и второй производной.
- •38. Задача Коши. Постановки задачи в одномерном случае для первой и второй производной. Сведение к системе уравнений с первой производной.
- •39. Метод Эйлера. Алгоритм, геометрическая интерпретация, порядок точности.
- •40. Методы Рунге-Кутты повышенной точности. Метод “предиктор – корректор” и метод «средней точки».
- •41. Общая постановка краевой задачи для оду 2-го порядка. Классификация граничных условий.
- •42. Метод “стрельбы” решения краевой задачи с граничными условиями первого рода.
- •43. Метод конечных разностей решения линейной краевой задачи для оду 2-го порядка.
- •45. Устойчивость разностных схем. Спектральный признак устойчивости для уравнений с постоянными коэффициентами. Примеры для оду и уравнений в частных производных.
- •16. Правило Рунге практической оценки погрешности квадратурной формулы Симпсона.
- •10. Среднеквадратичное приближение. Метод наименьших квадратов в регрессионном анализе. Вывод уравнения прямой регрессии.
12. Квадратурные формулы на основе интерполяции. Формулы для коэффициентов и остаточного члена.
Пусть задана сетка узлов , не обязательно равномерная. Требуется приближенно вычислить интеграл. Представим подынтегральную функциюинтерполяционным полиномом Лагранжа по данной системе узлов:, тогда
,
где
- приближенное значение интеграла,
- ошибка приближения.
Используя представление полинома Лагранжа через фундаментальные полиномы
,
получим:
, |
(1) |
где
.
Формула (1) называется квадратурной формулой n-го порядка. Если , то используя формулупогрешности интерполяции в точке, получим следующее выражение для погрешности квадратурной формулы:
|
(2) |
Оценивая обе части (2) по модулю, получим оценку абсолютной погрешности
, |
(3) |
где
,
Стандартные квадратурные формулы получаются для равномерной сетки .
Воспользуемся первой интерполяционной формулой Ньютона:
, |
(4) |
где
.
В этом случае квадратурная формула n-го порядка получается при подстановке представления (4) в интеграл
и представления конечных разностей в виде линейной комбинации узловых значений функции(согласно свойству конечных разностей).
Для ошибки квадратурной формулы n-го порядка соответственно получаем выражение:
. |
(5) |
После замены переменной , окончательно получаем:
. |
(5) |
Условие связано с тем, что припонятие «шага» сетки не определено.
13. Базовые квадратурные формулы прямоугольников, трапеций и парабол. Формулы теоретической погрешности.
Перейдем к непосредственному выводу квадратурных формул для порядков .
. Пусть .
Как говорилось выше, шаг h в этом случае не определен, т.к. имеется всего один узел . Этот узел может быть выбран многими способами.
Положим, например,
(тем самым оптимизируется погрешность «в среднем» для большого семейства функций). Учитывая, что полином Ньютона нулевого порядка имеет вид
,
Получаем квадратурную формулу «нулевого порядка»
. |
(6) |
Формула (6) имеет простой геометрический смысл и называется «формулой прямоугольника».
Для оценки погрешности данной квадратурной формулы (как говорилось выше, при формула (6) не применима) введем «псевдошаг», положив
, и рассмотрим интеграл
. (7)
После замены переменных получим:
. (8)
Пусть . Разложим подинтегральную функцию в (8) в ряд Тэйлора до членов второго порядка:, где, и подставим в (8):
=.
Из последней формулы усматриваем, что
- приближенное значение интеграла (квадратурная формула прямоугольника);
- теоретическая погрешность формулы прямоугольника.
Из последней формулы получаем оценку абсолютной погрешности формулы прямоугольника:
.
. Используем два узла: .
и линейное приближение интерполяции:
,
. Отсюда получаем приближенное значение интеграла
- |
(9) |
Квадратурная фомула (9) называется формулой трапеции.
Дадим геометрическую иллюстрацию формулы (9). На рисунке заштрихована площадь трапеции, определяемая формулой (9).
Погрешность формулы трапеций находим по формуле (5) (попрежнему считаем, что ):
. |
(10) (10) |
Из формулы (10) следует оценка абсолютной погрешности: .
Интерполяционный полином Ньютона второго порядка имеет вид
, .
Вычисляемм приближенное значение интеграла:
.
Таким образом, квадратурная формула второго порядка имеет вид
- |
(11) (11) |
Формула (11) носит название - формула Симпсона.
Погрешность квадратурной формулы Симпсона приведем без вывода:
. |
(12) (12) |
Из (12) получаем оценку абсолютной погрешности
.
Формулы (5), (10) и (12) для погрешности квадратурных формул носят теоретический характер. В частности, они позволяют выяснить, какова алгебраическая степень точности данной квадратурной формулы.
Определение. Говорят, что данная квадратурная формула имеет алгебраическую степень точности , если она точна для многочленов степени равной или меньшейs.
Из определения следует, что квадратурные формулы прямоугольников и трапеций точны для многочленов степени s=1 (т.к. для такого многочлена иза счет производной). – (См. формулы (5) и (10)).
Подобным образом убеждаемся, что формула Симпсона (11) имеет алгебраическую степень точности s=3 (следует из вида в формуле (12)). Но как видно из тех же формул дляи, точность определяется не только производной, но и шагом интерполяцииh.