- •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
1.6. Классические ортогональные многочлены и их применение в задачах приближения функций.
Пусть H- гильбертово пространство со скалярным произведением <f,g> и, соответственно, нормой . Важным примером такого пространства является так называемое пространство- пространство функцийf(x), для которых конечен интеграл:
(1)
Здесь h(x)- так называемая весовая функция, удовлетворяющая условиям:
h(x)0 на [a,b].
Если промежуток [a,b]- конечный, то существует и конечен;
Если же [a,b]=(0,+), то должно выполняться условие:
т.е. должны существовать любые моменты весовой функции.
Определение 1.
Для определено скалярное произведение:
(2)
и соответственно норма:
согласно условию (1).
Используя неравенство Коши – Буняковского - Шварца, получаем
Поэтому скалярное произведение существует для
Определение 2.
Расстояние между элементами f и g определяется равенством:
.
Возникает вопрос о том, как понимать нулевой элемент. Если норма , следует ли отсюда, чтоf=g? Вводится терминология:f=gпочти всюду, то есть они могут отличаться в конечном числе точек.
Определение 3.
f и g ортогональны на отрезке [a,b] с весом h(x), если <f,g>=0 (кратко пишут ).
Если в гильбертовом пространстве взять любую линейно независимую систему ,i=0,1,2,…, то ее можно ортогонализировать.
Рассмотрим в качестве примера систему: Приконечный набор степенных функций линейно независим, поэтому на базе этой системы можно построить ортогональные полиномы. Известна следующая рекуррентная процедура ортогонализации (процедура Грама - Шмидта):
(3)
Коэффициенты bk+1,j определяются из условий ортогональности:
Последовательно умножая (3) на получаем
(4)
Пример 1.
Пусть h(x)1, [a,b]=[-1,1].
Построить первые три ортогональных полинома по процедуре (3) - (4).
Далее имеем:
,
следовательно,
Действуя, аналогично далее, получаем:
Для системы ортогональных многочленов на отрезке [-1,1] с весом h(x)=1 справедлива формула Родрига:
(5)
Из (5) последовательно получаем:
и т.д.
Получаемые таким образом полиномы называются полиномами Лежандра.
Замечание.
Найденные по процедуре (3) – (4) ортогональные многочлены могут лишь множителями отличаться от тех, которые строятся по явной формуле Родрига (5).
Квадрат нормы у этих полиномов равен:
То есть эти многочлены не нормированы, так как
Для всех классических многочленов существует рекуррентная формула. Для полиномов Лежандра она имеет следующий вид:
(6)
Пусть Рассмотрим среднеквадратичное приближение:
где - среднеквадратичная ошибка аппроксимации,
- отрезок ряда Фурье для функции f(x) по системе ортогональных многочленов {Pk(x)}.
В силу ортогональности многочленов Лежандра, система нормальных уравнений (2) из §1.5 становится диагональной, и ее решение приводит к следующим выражениям для коэффициентов ck:
(7)
При этом
то есть обеспечивается минимум нормы в L2.
Распишем подробно ошибку аппроксимации
(8)