- •Методы вычислений
- •Часть I
- •Ошибки, содержащиеся в исходной информации
- •Ошибки ограничения
- •Ошибки округления
- •Абсолютная и относительная погрешности
- •Сложение и вычитание приближенных чисел
- •Умножение, деление и вычисление функций от приближенных чисел
- •Контроль вычислений
- •Принцип Лежандра
- •Контроль составления нормальных уравнений
- •Интерполяционный полином Лагранжа
- •Остаточный член формулы Лагранжа
- •Интерполяционный полином Ньютона для таблицы с переменным шагом
- •Интерполирование по таблице с постоянным шагом
- •Интерполяционнные полиномы Стирлинга, Бесселя, Ньютона
- •Интерполирование по таблице функции двух аргументов
Принцип Лежандра
Поскольку в системе [3] уравнений больше чем неизвестных, то не существует таких значений корней x1, x2, x3,…xn которые бы удовлетворяли одновременно всем уравнениям системы. Система [3] несовместна. Иными словами, подстановка любых значений неизвестных, например, даст
.
Очевидно, естественно выбрать значения неизвестных так, чтобы модули невязокбыли бы возможно меньшими.
Если дана система равноточных условных уравнений, то условимся искать неизвестные так, чтобы сумма квадратов невязок была наименьшей. Это и есть принцип Лежандра. Хотя нельзя обеспечить малость отдельных невязок, но минимальность суммы квадратов обеспечивает ограниченность и отдельных невязок. Иными словами, необходимо найти минимум аналитической функции – суммы квадратов невязок . Необходимые условия минимума этой функции:
[4]
… … …
[4] – система нормальных уравнений. Для определения неизвестных всегда получается система с числом уравнений, равным числу неизвестных, поэтому задача становится определенной. Для 1-го уравнения системы [4]
,
, подставляя значение , получим
,
, меняя порядок суммирования в первом слагаемом
.
Введем обозначения Гаусса ,i=1,n,
, тогда последнее уравнение примет видили, в развернутом виде
[5]
Это система нормальных уравнений. Ее решение соответствует минимуму суммы квадратов невязок , поэтому метод получил название метода наименьших квадратов.
Пример Таблично задана функция
-
x
y
1.4
5.1
2.3
4.2
3.4
3.3
Методом наименьших квадратов найти линейное уравнение, представляющее данные таблицы в виде .
Здесь неизвестны коэффициенты k и b. Перепишем эту функцию в виде . В предыдущих обозначениях с индексами это два неизвестных х1 и х2.
Составляем условные уравнения в виде
Расширенная матрица коэффициентов условных уравнений
Расширенная матрица коэффициентов нормальных уравнений вычисляется так
Итак
Система нормальных уравнений
, решая
Возвращаясь к прежним обозначениям ,
Найдем невязки (см. табличную функцию)
Отметим, что .
Пример Утром, после восхода Солнца, метеоролог отмечал рост температуры воздуха
-
время
температура
8h15m
17О
8h30m
18О
8h40m
19О
Найти формулу, позволяющую вычислить температуру, зная время на интервале с 8 до 9 часов утра в виде T= at+b.
Составляем условные уравнения, считая что время отсчитывается в минутах с 8 часов утра.
Расширенная матрица коэффициентов условных уравнений
Расширенная матрица коэффициентов нормальных уравнений
Система нормальных уравнений
, решая b=18-28.33 a
2725 a + 85 (18-28.33 a)-1555 = 0,
316.95 a – 25 = 0,
a = 0.0789,
b = 15.76,
Итак, T = 0.0789 t + 15.76
из формулы O-C
t = 15m T=17O T=16.94O 0.06
t = 30m T=18O T=18.13O -0.13
t = 40m T=19O T=18.92O 0.08
0.01