- •Глава 1. Численные методы.
- •1.1 Структура погрешности в численном анализе.
- •Округление.
- •Погрешность вычисления функции при неточном задании аргументов. (Вопрос вычисления функции при наличии ошибки в вычислении ее аргумента)
- •1.2. Понятие близости в метрическом пространстве.
- •Примеры классов функций и соответствующих нормированных пространств.
- •1.3. Задача приближения функций. Интерполяция.
- •Задача наилучшего приближения в нормированном пространстве.
- •Задача приближения полиномами.
- •Общая задача интерполяции.
- •1.4. Интерполяционный многочлен Ньютона.
- •Пример:
- •Запись интерполяционного многочлена для равноотстоящих узлов.
- •1.5. Среднеквадратичное приближение функции.
- •1.6. Классические ортогональные многочлены и их применение в задачах приближения функций.
- •С другой стороны
- •1.7. Некоторые общие свойства ортогональных полиномов.
- •1.8. Многочлены Чебышева, их свойства и применение в задачах приближения функций.
- •Первые применения многочленов Чебышева к задаче интерполяции.
- •1.9. Равномерное приближение функций на отрезке.
- •1.10 Теоремы о равномерном приближении функций на отрезке.
- •Глава II. Численное интегрирование.
- •2.1. Квадратурные формулы на основе интерполяций.
- •Формулы Ньютона-Котеса.
- •2.2 Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •Глава III. Численные методы алгебры.
- •3.1. Принцип сжатых отображений.
- •3.2. Метод простых итераций для функциональных уравнений.
- •3.3.Метод Ньютона.
- •3.4. Численные методы линейной алгебры.
- •3.4.1. Нормы матриц. Спектральные свойства матриц.
- •Для любой квадратной матрицы и любой согласованной матричной нормы имеет место неравенство:
- •Простейшие следствия из определений.
- •3.4.2. Обусловленность матриц и систем уравнений.
- •3.4.3. Итерационные методы решения систем лау.
- •3.4.4 Стационарные итерационные процедуры. Теоремы о сходимости.
- •Некоторые определения.
- •Глава IV. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •4.1. Численное дифференцирование.
- •4.2.Численные методы решения задачи Коши.
- •4.2.1. Оценка погрешности метода Эйлера.
- •1. Ошибка растет с номером шага k.
- •4.2.2.Методы Рунге-Кутта.
- •4.3. Численные методы решения краевых задач для оду.
- •4.3.1.Задача аппроксимации на сетке.
- •4.3.2.Аппроксимация, устойчивость и сходимость разностных схем.
- •Итерационная процедура устойчива по правой части тогда и только тогда, когда
- •При этом, если выполняется условие
1.4. Интерполяционный многочлен Ньютона.
Определение 1.
Пусть - сетка узлов,- значения функцииf(x) в узлах
: значения называютсяразделенными разностями нулевого порядка функции f(x).
: значения называются разделенными разностями первого порядка функции f(x).
: значения называютсяразделенными разностями второго порядка функции f(x).
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
: значения называются разделенными разностями n–го порядка функции f(x).
Простейшие свойства разделенных разностей.
f(x0, x1, …, xk) – симметричная функция своих аргументов, т.е. не меняется при любой перестановке аргументов.
Заметим, что любая разделенная разность есть линейная функция своих аргуметов.
f(x0, x1, …, xk) = .
(устанавливается по индукции) => результат.
Пример:
Установить вид коэффициентов Сj при фиксированном k.
Самостоятельно.
Если f(x)=Pn(x) – многочлен n-ой степени, то разделенные разности порядков (n+1) равны нулю.
Заметим, что Pn(x, x0) многочлен (n-1)-ой степени,
Pn(x, x0, x1) многочлен (n-2)-ой степени,
………………………………………………
Pn(x, x0, x1, …, x n-1) - многочлен 0-ой степени (т.е. const),
Pn(x, x0, x1, …, x n) 0.
………………………………………………
Рассмотрим многочлен n-ой степени вида
(9)
Теорема 3.
Многочлен (9) является интерполяционным для f(x) на сетке узлов , т.е.
, i=0, 1,…, n (10)
Рассмотрим разделенные разности многочлена Лагранжа :
. (11)
Числитель в (11) – многочлен n -ой степени, обращающийся в 0 в т. . Следовательно, по теореме Безу числитель в (11) делится без остатка на, а, следовательно,-многочлен (n-1) -ой степени.
Из (11) находим
. (12)
Далее
. (13)
Числитель в (13) – многочлен степени (n-1) обращается в 0 при ,следовательно, делится набез остатка, Ln (x, x0, x1) - многочлен (n-2)-ой степени.
Из (12) с учетом (13) находим
. (14)
Продолжая таким же образом далее и учитывая, что (n+1) - ая разделенная разность
Ln(x, x0, …, xn) 0, окончательно находим
(15)
Но по условию теоремы - интерполяционный многочлен дляf(x) , т.е.
, i=0, 1,…, n
Следовательно, все разделенные разности для иf(x) совпадают, поэтому (15) можно переписать
(16)
т.е. получаем представление (9), что и требовалось доказать.
Замечание 1.
Мы получили другую форму представления интерполяционного многочлена Лагранжа. Многочлен (9) называется интерполяционным многочленом Ньютона и обозначается также - .
Замечание 2.
Интерполяционный многочлен в форме Лагранжа содержит значенияв явном виде. Это удобно, когда необходимо построить интерполяционный многочлен на тех же узлах, но для другой функции –g(x). Тогда значения достаточно заменить на.
Многочлен в форме Ньютона содержитнеявно (через разделенные разности).
Однако, он удобен, когда для той же функции f(x) необходимо увеличить порядок n. Тогда к исходному многочлену достаточно добавить несколько членов стандартного вида.