
- •1. Погрешности и их классификация
- •2. Приближенные числа и действия с ними.
- •Правила записи приближенных чисел.
- •Округление чисел
- •3. Уменьшение погрешностей
- •4. Устойчивость. Корректность. Сходимость.
- •5. Вычисление значений функций. Вычисление значений многочлена. Схема Горнера.
- •Вычисление значений рациональных дробей
- •Приближенное нахождение сумм числовых рядов.
- •Вычисление значений аналитической функции
- •Вычисление значений показательной функции
- •Вычисление значений логарифмической функции
- •Вычисление значений синуса и косинуса.
- •Вычисление значений гиперболического синуса
- •Вычисление значений гиперболического косинуса.
- •Применение метода итерации для приближенного вычисления значений функции
- •Вычисление квадратного корня
- •6. Приближение функций При решении задач постоянно встречается необходимость замены одной функции некоторой другой функцией .
- •6.1.2. Равномерное приближение.
- •6.2. Многочлены Тейлора.
- •6.3. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
- •6.4. Линейная интерполяция.
- •7. Минимизация погрешности интерполяции. Многочлены Чебышева.
- •8. Интерполяция с равноотстоящими узлами.
- •9. Конечные и разделенные разности.
- •10.Интерполяционный многочлен Ньютона.
- •11. Интерполирование сплайнами.
- •12. Численное дифференцирование.
- •Погрешность численного дифференцирования.
- •13. Численное интегрирование.
- •Для удобства в вычислениях вместо дробных индексов вводят целочисленные, т.Е.
- •И формула Симпсона принимает вид
- •Еще одной формулой численного интегрирования является следующая, которая называется формулой Ньютона:
- •Остаточный член имеет вид
- •В последней формуле число узлов обязательно равно .
- •Особые случаи численного интегрирования.
- •Применение метода Монте-Карло к вычислению определенных и кратных интегралов.)
- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Отделение корней.
- •Теорема об оценке погрешности приближенного корня.
- •Графическое решение уравнений.
- •Метод половинного деления (дихотомия).
- •Метод хорд (метод пропорциональных частей)
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Видоизмененный (упрощенный) метод Ньютона.
- •Комбинированный метод (хорд и касательных).
- •Метод итераций
- •Оценка погрешности приближения
- •15. Метод итерации для системы двух уравнений
- •Метод Гаусса.
- •Применение метода Гаусса для вычисления определителей.
- •Метод итерации для решения систем уравнений
- •Решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •Так, например, уравнение
- •Является уравнением 1-го порядка.
- •В ходе поиска общего решения часто приходят к соотношению вида
- •Запишем это разложение в виде
- •Метод Эйлера с пересчетом.
- •Решение это приводим:
- •Видно, что при большом числе узлов метод Эйлера может привести к заметным погрешностям, в таких случаях предпочитают пользоваться численными методами высших порядков.
- •Метод Адамса.
6.4. Линейная интерполяция.
Перепишем
многочлен Лагранжа для случая
.
(6.30)
Интерполяция в виде такого многочлена называется линейной.
Рис.6.3. К вопросу о линейной интерполяции.
Введем
обозначения . Тогда
.
.
Итак:
.
(6.31).
Величина
называется фазой интерполяции, которая
изменяется в пределах от 0 до 1, когда
пробегает значения от
до
.
Геометрически
линейная интерполяция означает (рис.
6.3) замену графика функции на отрезке
хордой, соединяющей точки
.
Погрешность линейной интерполяции.
В случае линейной
интерполяции .
Тогда оценка максимальной погрешности
линейной интерполяции на отрезке
в соответствии с (6.29) имеет вид
, (6.32)
где .
Часто
задают таблицу большого числа значений
некоторой функции
с постоянным шагом
изменения аргумента.
Тогда при заданном
выбираются два ближайших к нему узла.
Левый узел принимается за
,
а правый - за
,
и осуществляется линейная интерполяция
по формуле (6.31). Погрешность интерполяции
оценивается по формуле (6.32).
Пример. Задана таблица функции
с шагом
.
Требуется оценить погрешность линейной
интерполяции.
Решение. Шаг
таблицы составляет в радианной мере
.
.
Тогда, согласно (6.32),
.
Значение
оценивалась
в предположении, что табличные значения
даны точно и вычисления по используемой
формуле проведены без погрешностей.
Пусть теперь мы знаем, что предельная
абсолютная погрешность округленных
табличных значений есть
.
При вычислениях по формуле (6.31) в значении
возникает погрешность, оцениваемая
величиной
.
После округления значения интерполяционного
многочлена с четырьмя десятичными
знаками после запятой возникает еще
дополнительная погрешность, ограниченная
по модулю величиной .
7. Минимизация погрешности интерполяции. Многочлены Чебышева.
Возникает
естественный вопрос, как выбрать на
отрезке
узлы
интерполяционного многочлена (6.18)
,
чтобы максимальная
погрешность интерполяционной функции
на этом отрезке была минимальной.
Это
очень сложная задача, и решается она
для немногих частных функций
.
Но частично погрешность приближения
может быть уменьшена за счет уменьшения
.
Достигается
это нахождением соответствующего
расположения узлов интерполяции на
отрезке
.
Одним из таких способов является
использование многочленов Чебышева.
Многочлен
Чебышева
степени
определяется следующей формулой:
(7.1)
Легко
проверить, подставляя разные
в (7.1), что
.
В некоторых источниках многочлены Чебышева задают формулой
,
(7.2)
При
имеем
.
(7.3)
При ,
.
(7.4)
Полагая ,
а
,
можно написать:
или
,
и,
согласно данному определению,
, где
.
(7.5)
Таким образом, мы получили рекуррентную формулу. В ее справедливости
убеждаемся,
находя
.
Итак,
;
.
Свойства
многочленов Чебышева.
Рис. 7.1. К свойствам многочленов Чебышева.
1.
При четном (нечетном)
многочлен
содержит
только четные (нечетные) степени
,
т.е. является четной (нечетной) функцией.
Это свойство очевидно из формул
(7.3)-(7.5).
2. Старший коэффициент
многочлена
при
равен
.
Это свойство очевидно из тех же формул.
3.
имеет
действительных корней в интервале
(-1,1), выражаемых формулой
.
Действительно, из определения многочлена Чебышева
, причем
,
(7.6)
где .
Действительно, согласно определению
А модуль не
может быть больше единицы потому, что
по определению он является косинусом
действительного аргумента.
5. Многочлен
(7.7)
среди всех многочленов
-ой
степени со старшим коэффициентом, равным
единице, имеет на отрезке
наименьшее значение максимума модуля,
т.е. для всех многочленов
-ой
степени со старшим коэффициентом, равным
единице, выполняется неравенство
.
(7.8)
Следствие к cвойству 5. Можно доказать, что если
и
то
.
(Свойство 5 и следствие к нему принимаем без доказательства).
Благодаря свойству 5
многочлены Чебышева
называются многочленами, наименее
уклоняющимися от нуля.
В качестве узлов,
минимизирующих погрешность интерполяции
на отрезке
берут корни многочлена
т.е. точки
,
. (7.9)
Рис.7.2. Качественная иллюстрация расположения
узлов интерполяции (корней многочлена Чебышева)(ср. с рис. 7.3).
Видно, что концы
отрезка
здесь не являются узлами интерполяции.
Можно доказать, что в силу свойства 2
многочленов Чебышева многочлен
,
входящий в формулы для оценки погрешностей
выражается через
следующим образом:
,
благодаря выбранным узлам интерполяции.
Вспоминая, что
,
и помня свойство 4 многочлена Чебышева, можно написать
, (7.10)
т.к. .
Здесь
В силу свойства 5
многочлена Чебышева последняя оценка
является на отрезке
наилучшей, т.е. любой другой выбор узлов
интерполяции даст оценку хуже. Поэтому
выбор узлов интерполяции
является оптимальным для оценки
погрешности на отрезке
.
В случае интерполирования
на произвольном отрезке
его переводят в отрезок
соответствующей заменой независимой
переменной:
(7.11)
При этом узлам интерполяции будут соответствовать точки
. (7.12)
В этом случае согласно последним формулам
так как ,
где
.
Отсюда с учетом свойства 4 многочленов Чебышева и формул
или
получаем:
Поэтому при выбранных узлах оценка погрешности интерполяции приобретает вид
(7.13)
где .
Сравним способы
аппроксимации функции
многочленом Тейлора
и интерполяционным многочленом Лагранжа
с соответствующими узлами. При
использовании многочлена Тейлора точку
берут в середине отрезка
,
т.е.
.
Тогда, в соответствии с формулой
имеем . (7.14)
Из сравнения (7.14) и
(7.13) видно, что оценка погрешности
многочлена Тейлора в
раз больше оценки погрешности
интерполяционного многочлена Лагранжа
с оптимальными узлами.