
- •Числові методи
- •1. Методи розв’язування нелінійних рівнянь та систем
- •Коротко розглянемо кожний з методів.
- •I. Метод дихотомії.
- •II. Метод простої ітерації (умовно-збіжний метод).
- •III Метод релаксації.
- •IV Метод Ньютона.
- •Система нелінійних рівнянь
- •Метод простої ітерації (мпі).
- •Метод релаксації.
- •1. Метод Пікара.
- •2. Метод Якобі.
- •2. Чисельні методи розв’язання систем лінійних рівнянь. Числа обумовленості слр.
- •Прямі методи
- •I. Метод Гауса та його модифікації.
- •II Метод віддзеркалення.
- •III Для специфічних матриць:
- •Ітераційні методи
- •3. Методи інтерполювання. Множники Лагранжа та Ерміта. Сплайни.
- •Сплайни.
- •4. Методи чисельного інтегрування.
- •Теорема чисельного інтегрування:
- •5. Чисельні методи розв’язання задачі Коші.
- •1. Метод Ейлера
- •3. Метод Рунге-Кутта
- •Найпопулярнішою є формула Рунге-Кутта 4-го порядку точності:
Числові методи 2
1. Методи розв’язування нелінійних рівнянь та систем 2
4
2. Чисельні методи розв’язання систем лінійних рівнянь. Числа обумовленості СЛР. 5
3. Методи інтерполювання. Множники Лагранжа та Ерміта. Сплайни. 8
4. Методи чисельного інтегрування. 10
5. Чисельні методи розв’язання задачі Коші. 11
Числові методи
1. Методи розв’язування нелінійних рівнянь та систем
Нехай задано функцію f(x) дійсного аргументу. Треба знайти корені рівняння: f(x)=0 (1).
Задача знаходження коренів рівняння виду (1) складається з двох етапів:
-
Відокремлення коренів (вивчення розташування коренів на комплексній площині і визначення областей, в кожній із яких міститься лише один корінь). Крім того вивчається питання про кратність коренів. Таким чином стає відоме початкове наближення до розв’язку.
-
Використовуючи задане початкове наближення, здійснюється ітераційне наближення (ітераційне уточнення до кожного кореня).
Найчастіше 1-ший етап доводиться реалізовувати графічним методом.
2-гий етап може реалізовуватися декількома методами:
-
Метод дихотомії.
-
Метод простої ітерації (МПІ).
-
Метод релаксації.
-
Метод Ньютона (метод дотичних).
Коротко розглянемо кожний з методів.
I. Метод дихотомії.
Припустимо,
що 1-ша частина задачі вирішена, тобто
знайшли [a,b]. Нехай на [a,b] неперервна
функція f(x) має лише один корінь
(f(a)f(b)0).
Нехай для визначеності f(a)>0, f(b)<0.
Обираємо точку x0=(a+b)/2.
Підраховуємо f(x0).
Якщо f(x0)>0,
то корінь р-ня лежить на відрізку (x0,b).
Якщо f(x0)<0,
то корінь лежить на відрізку (a,.
Далі, двох інтервалів (a,
,
(x0,b)
обираємо той, на границях якого функція
має різні знаки, знаходимо точку
–
середину вибраного інтервалу, обчислюємо
і повторюємо вказаний процес.
В результаті отримаємо послідовність інтервалів, що містять шуканий
корінь
,
при чому довжина кожного наступного
інтервалу буде в два рази менша за
попередній. Процес закінчується, коли
довжина отриманого інтервалу менша
числа
,
в якості кореня
наближено приймається середина цього
інтервалу. Якщо на (a,b) є декілька коренів,
то вказаний процес зійдеться до одного
з них.
Переваги. 1) простота; 2)цей метод відноситься до глобально-збіжних методів (обов’язково знайдемо корінь).
Недоліки. 1) збіжність повільна; 2) метод не можна узагальнити для розв’язання системи рівнянь.
II. Метод простої ітерації (умовно-збіжний метод).
Рівняння
(1) замінюється еквівалентним рівнянням
x=g(x) (2).
Ітерації здійснюються за правилом
xk+1=g(xk),
k=0,1,... (для систем
)
(3),
x0 -
відоме початкове наближення. Для
збіжності велике значення має вибір
функції g(x) .
Озн.
Функція g(x) називається Ліпшиць-неперервною
зі сталою
на множині X, якщо
x1, x2
X виконується нерівність
(4).
Теорема.
Якщо на
функція g(x) Ліпшиць-неперервна зі сталою
(0,1) і виконується умова
,
то ітераційний процес (3) веде до єдиного
розв’язку рівняння (2) при
x0
Ur(a).
Для похибки роз-ку справедлива нерівність:
.
Теорема показує умовний характер збіжності. Метод простої ітерації має лінійну збіжність.
Наслідок.
Умова (4) на неперервн-диф. функції g(x)
еквівалентна умові:
.
(1) перетворюється в (2) так, щоб умова
збіжності виконувалася: х = x + (x)f(x),
де
- неперервна і знакостала функція на
проміжку наближень..
III Метод релаксації.
Коли
(x)=
=const,
отримаємо ітераційний процес:
і для якого
і метод збіжний при умові
(*).
Припустимо,
що
,
1
(5)
, де М1
– максимум першої похідної, m1–
мінімум. Щоб виконувалась умова (*)
повинно задовольняти: 0 <
М1 .
Якщо
задовольняє цю умову, то процес збіжний.
Підберемо
так, щоб процес (3) збігався якнайшвидше:
xk-=zk,
zk=xk-
–
підставляємо в рівняння релаксації і
отримаємо
,
.
(розклад в ряд Тейлора). Можна записати
,
Якщо виконується умова (5), то одержимо
.
Потрібно мінімізувати
і
тоді отримаємо
.