- •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
2.1.3. Метод Ньютона
Геометрический
смысл метода Ньютона (метода касательных)
заключается в том, что на отрезке
содержащем
корень уравнения (1) график функции
заменяется отрезком касательной,
проведенной к графику
при
или
.
(Предполагая что функция
дифференцируема на
.)
При
этом используется только одна точка,
поэтому не обязательно задавать
отрезок
,
содержащий корень, достаточно задать
некоторое приближение
.
Уравнение касательной
в точке ![]()
.
Для точки пересечения с осью 0x получаем
,
и т. д.
(8)
Объем
вычислений в методе Ньютона на каждом
шаге выше, чем в предыдущих методах, т.
к. в точке
вычисляются значения функции и ее
производной, что компенсируется более
высокой скоростью сходимости этого
метода.
Но в отличие от предыдущих методов метод Ньютона сходится не при всяком выборе начального приближения на отрезке, содержащем корень уравнения.
Легко проверить, что примером достаточных условий сходимости метода будет сохранение знака второй производной f(x) на некотором промежутке, содержащем корень, и выбор начального приближения с той стороны от корня, где знак функции совпадает со знаком второй производной.
При этом последовательные приближения будут сходится к корню монотонно.
Другой вариант достаточного условия сходимости получается при исследовании скорости сходимости вблизи корня
Перепишем формулу (8) в виде

Используя
для разности
разложение по формуле Тейлора до членов
второго порядка, получим
.
Отсюда
,
(9)
где
.
Из неравенства (9) следует, что
при
(10)
Условие (10) можно рассматривать как ограничение на выбор начального приближения: выполнение неравенства
достаточно
для сходимости метод.
Если
погрешности приближенных решений,
полученных некоторым методом, удовлетворяют
неравенству вида (9) (где
),
то говорят, что метод имеет квадратичную
скорость сходимости.
Наличие показателя степени 2 в правой части неравенства (9) определяет большее убывание погрешности приближенных решений, полученных методом Ньютона, по сравню, например, с методом хорд.
Оценки погрешности приближенных решений могут быть получены в аналогичном методу хорд виде. Из формулы (8) следует
-f(xn) = (xn+1 - xn )f'(xn),
отсюда получается формула, аналогичная (4)
( x* -
xn
)
= ( xn+1
- xn
)f'(xn).
Из этой формулы вытекает оценка (6)
.
Для погрешности приближенного решения также справедлива и оценка (7)
Примеры решения алгебраических уравнений
1.1. Методы решения алгебраических уравнений
1.1.1. Приближенное решение уравнений методом хорд.
Тема: Графическое отделение и вычисление
методом хорд наименьшего положительного
корня уравнения f(x)=0 с точностью
.
Пример.
![]()
Для графического отделения корня необходимо построить график функции f(x), составив таблицу значений функции на интервале [0,2] с шагом равным 0.2

С помощью рисунка можно определить, что положительный корень лежит в промежутке [1.2, 1.4].
Для уточнения корня методом хорд проверяется достаточное условие применимости метода. Для этого определяются знаки функции и второй производной на концах выбранного промежутка. За начальное приближение принимается то из чисел, для которого эти знаки одинаковы.

![]()
Вычисления по формулам производятся до тех пор, пока не совпадут две последние итерации. Значение функции при x=1,31492 равно нулю, следовательно корень уравнения равен 1,31492.

Значение корня можно получить, используя стандартную функцию пакета root, предназначенную для нахождения корня уравнения, задавz=1,4 (приблизительное значение корня).

Корень уравнения равен 1.31492.
1.1.2. Приближенное решение уравнений методом касательных.
Тема: Графическое отделение и вычисление
методом касательных наименьшего
положительного корня уравнения f(x)=0
с точностью
.
Пример.
![]()
Для графического отделения корня необходимо построить график функции f(x), составив таблицу значений функции на интервале [0,2] с шагом равным 0.2

С помощью рисунка можно определить, что положительный корень лежит в промежутке [1.2, 1.4].
Для уточнения корня методом касательных проверяется достаточное условие применимости метода. Для этого определяются знаки функции и второй производной на концах выбранного промежутка. За начальное приближение принимается то из чисел, для которого эти знаки одинаковы.

![]()
Вычисления по формулам производятся до тех пор, пока не совпадут две последние итерации. Значение функции при x=1,31492 равно нулю, следовательно корень уравнения равен 1,31492.

Значение корня можно получить, используя стандартную функцию пакета root, предназначенную для нахождения корня уравнения, задавz=1,4 (приблизительное значение корня).

Корень уравнения равен 1.31492.
1.1.3. Приближенное решение уравнений комбинированным методом хорд касательных.
Тема: Графическое отделение и вычисление
комбинированным методом хорд и касательных
наименьшего положительного корня
уравнения f(x)=0 с точностью
.
Пример.
![]()
Для графического отделения корня необходимо построить график функции f(x), составив таблицу значений функции на интервале [0,2] с шагом равным 0.2

С помощью рисунка можно определить, что положительный корень лежит в промежутке [1.2, 1.4].
Для уточнения корня комбинированным методом хорд и касательных проверяется достаточное условие применимости метода. Для этого определяются знаки функции и второй производной на концах выбранного промежутка.

За начальное приближение принимается то из чисел, для которого эти знаки одинаковы. За следующее приближение принимается другой конец промежутка. Вычисления по формулам производятся до тех пор, пока не совпадут две последние итерации. Значение функции при x=1,31492 равно нулю, следовательно корень уравнения равен 1,31492.

Значение корня можно получить, используя стандартную функцию пакета root, предназначенную для нахождения корня уравнения, задавz=1,4 (приблизительное значение корня).

Корень уравнения равен 1.31492.
