- •Численные методы
- •Сиговцев Генадий Сергеевич, заведующий кафедрой имо
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •Задача Коши для оду
- •Краевыезадачи для оду
- •Разностныесхемы для краевой задачи с оду 2-го порядка
- •1. Введение
- •1.1. Роль численных методов
- •1.2. Источники и классификация погрешностей
- •1.2.1. Погрешности данных, метода и вычислений
- •1.3. Абсолютная и относительная погрешности вычисления
- •Методы решенияалгебраических уравнений
- •2. Численные методы алгебры
- •2.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •2.1.1. Метод деления отрезка пополам
- •2.1.2. Метод хорд
- •2.1.3. Метод Ньютона
- •1.1. Методы решения алгебраических уравнений
- •Метод Гаусса решениясистем линейных алгебраических уравнений
- •2.2. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.2. Использование интерполяционного многочлена для вычисления производной.
- •Итерационныеметоды. Общая схема
- •2.3. Итерационные методы. Общая схема
- •Вариантыитерационных методов
- •2.4. Варианты итерационных методов
- •2.4.1. Метод простых итераций
- •2.4.2. Метод Якоби
- •2.4.3. Метод Зейделя
- •2.4.4. Метод релаксации
- •2.5. Оценка погрешности и мера обусловленности
- •1.3. Итерационные методы решения систем уравнений
- •2.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Алгебраическаяпроблема собственных значений
- •2.6. Алгебраическая проблема собственных значений
- •2.6.1. Степенной метод
- •2.6.2. Метод вращений
- •Задачаинтерполяции. Многочлен Лагранжа.
- •3. Численные методы математического анализа
- •3.1. Задача интерполяции. Многочлен Лагранжа
- •3.1.1. Постановка задачи
- •3.1.2. Построение интерполяционного многочлена Лагранжа
- •3.1.3. Остаточный член
- •Минимизацияостаточного члена
- •3.2. Минимизация остаточного члена
- •3.2.1. Постановка задачи
- •3.2.2. Многочлены Чебышева
- •3.2.3. Минимизация оценки остаточного члена
- •Интерполяционнаяформула Ньютона с разделенными разностями
- •3.3. Интерполяционная формула Ньютона с разделенными разностями
- •Численноедифференцирование
- •3.4. Численное дифференцирование.
- •3.4.1. Использование интерполяционных многочленов с разделенными разностями.
- •3.4.3. Оценка погрешности по методу Рунге..
- •3.4.4. Уточнение приближенного решения.
- •Сплайн-интерполяция
- •3.5. Сплайн - интерполяция
- •3.5.1. Линейный интерполяционный сплайн
- •3.5.2. Кубический интерполяционный сплайн
- •3.5.3. Метод прогонки.
- •Метод наименьших квадратов
- •3.6. Метод наименьших квадратов
- •3.6.1. Подбор эмпирических формул
- •3.6.2. Среднеквадратичные приближения.
- •2.4. Метод наименьших квадратов
- •Квадратурныеформулы
- •3.7. Квадратурные формулы.
- •3.7.1. Формула прямоугольников.
- •3.7.2. Формула трапеций.
- •3.7.3.Формула Симпсона (парабол).
- •3.7.4. Оценка погрешности численного интегрирования.
- •2.5. Квадратурные формулы
- •4.2. Одношаговые методы численного решения
- •4.2.1. Классификация численных методов для задачи Коши
- •МетодЭйлера
- •4.3. Метод Эйлера
- •4.3.1. Разностная схема
- •4.3.2. Погрешность аппроксимации
- •4.3.3. Сходимость
- •Неявный метод Эйлера.
- •Метод Рунге-Кутты второго порядка точности.
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •Неявный двухшаговый метод Адамса.
- •Методы Рунге-Кутты
- •4.5. Методы Рунге-Кутты второго порядка точности
- •4.5.1. Канонический вид явных одношаговых методов
- •4.5.2. Построение семейства схем второго порядка точности.
- •Метод Рунге-Кутты второго порядка точности.
- •Многошаговые схемы. МетодАдамса
- •4.7. Многошаговые схемы. Метод Адамса
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
- •Явныесхемы Адамса
- •4.8. Явные схемы Адамса
- •4.8.1. Построение двухшаговой и трехшаговой схем
- •4.8.2. Погрешность аппроксимации
- •4.8.3. Устойчивость на модельной задаче
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •Явный двухшаговый метод Адамса.
- •4.7. Многошаговые схемы. Метод Адамса
- •4.7.1. Сценарий построения разностных схем
3.7.2. Формула трапеций.
Построение.
Аппроксимируем подинтегральную функцию интерполяционным многочленом 1-й степени
![]()
Тогда
(66)
Геометрический
смысл этой формулы - площадь трапеции,
у которой одна из сторон это хорда,
соединяющая точки графика
,
соответствующие
и
.
Оценка погрешности.
Обозначим
.
Тогда
,
.
Дифференцируя
по
,
получаем:
,
.
![]()
Теперь
интегрируя по
,
находим:
![]()
Используя
теорему о среднем получаем:
,
где
.
Еще раз интегрируя и применяя теорему о среднем, получаем
![]()
Отсюда следует оценка погрешности квадратурной формулы трапеций:
(67)
При
разбиении отрезка
на
промежутков
(
)
длины
,
получаем обобщенную формулу трапеций:
(68)
Из (67) следует оценка погрешности обобщенной формулы
(69)
3.7.3.Формула Симпсона (парабол).
Построение.
Аппроксимируем
подинтегральную функцию
интерполяционным
многочленом 2-й степени, совпадающим с
в
точках
.
(70)
Заменяя
Ошибка! Закладка не определена., где
и
интегрируя (70), получаем
![]()

Таким образом, квадратурная формула имеет вид:
(71)
Она
называется квадратурной формулой
Симпсона или формулой парабол (т. к. дуга
кривой
заменяется
на дугу кривой второго порядка).
Оценка погрешности .
Для
получения выражения остаточного члена,
которое позволяет установить оценку
погрешности, используется тот же прием
последовательного дифференцирования,
а затем интегрирования, что применялся
в предыдущем случае. Введем обозначение
.
Последовательно получаем:
,
![]()



Теперь
интегрируем по
,
учитывая что
,
и
применяя каждый раз теорему о среднем:
![]()
Наконец
(72)
Отсюда,
кстати, следует, что
для
многочленов до 3 - й степени включительно.
Из (72) получаем оценку погрешности
формулы Симпсона:
,
где
(73)
Разбивая
промежуток
на
равных
частей точками
,
и
применяя формулу (71) к каждому из частичных
промежутков
длины
,
получаем
обобщенную формулу Симпсона:

Оценка погрешности этой формулы следует из (72):
(74)
3.7.4. Оценка погрешности численного интегрирования.
Оценки погрешности квадратурных формул, полученные в предыдущем разделе, дают представление о влиянии исходных данных задачи (подинтегральной функции, длины промежутка интегрирования) на величину погрешности.
В
случае обобщенных квадратурных формул
эти оценки содержат параметр
-
длину каждого из равных частичных
промежутков, на которые разбивается
отрезок
.
При
(т.е.
когда число частичных промежутков
)
погрешность каждой из этих квадратурных
формул стремится к нулю. Причем скорость
стремления к нулю (порядок малости
относительно
)
для разных квадратурных формул у этих
оценок разная: от
у
обобщенных формул левых (правых)
прямоугольников до
у
оценки погрешности обобщенной формулы
Симпсона. Показатель степени
в
этих оценках еще называют порядком
точности квадратурной формулы.
Практически
использование оценок (65) , (69), (74) затруднено,
а иногда и не возможно из-за наличия в
них величин
,
,
-
верхних границ абсолютных значений
соответствующих производных подинтегральной
функции.
Исходя из формул, выражающих остаточные члены квадратурных формул через значения производных подинтегральных функций, можно получить представление для остаточных членов вида (31), которые позволяют использовать для оценки погрешности интегрирования метод Рунге.
Например, выражение для остаточного члена формулы трапеций имеет вид:
.
Для остаточного члена обобщенной формулы трапеций получаем:
,
где ![]()
-
это интегральная сумма для
,
т.е.
,
где
-
это величина, стремящаяся к нулю при
(
).
Таким образом, для погрешности обобщенной
формулы трапеций имеем формулу вида:
,
где
(75)
Аналогично,
для погрешности обобщенной формулы
Симпсона выводится формула
,
где
выражается
через интеграл от производной четвертого
порядка подинтегральной функции. Тогда
первая формула Рунге (31) дает оценку
погрешности значения интеграла,
вычисленного о обобщенной квадратурной
формуле с шагом
(
)
через это приближение и приближение,
вычисленное с шагом
(
):
для
формулы трапеций
,
для
формулы Симпсона
.
Пример использования
