- •Введение
- •Глава 1. Погрешность результата численного решения задачи
- •1.1. Источники и классификация погрешностей
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Формы записи данных.
- •1.3. Вычислительная погрешность
- •Глава 2. Решение нелинейных уравнений
- •2.1. Отделение корней уравнения
- •2.1.1. Аналитический метод отделения корней
- •2.1.2. Графический метод отделения корней
- •2.2. Уточнение приближенных корней
- •2.2.1. Метод половинного деления
- •2.2.2 Метод хорд
- •2.2.3. Метод Ньютона – метод касательных
- •2.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •2.2.5. Метод секущих
- •2.2.6. Метод итераций
- •Глава 3. Решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1. Метод итераций
- •3.1.1. Оценка погрешности приближений процесса итераций
- •3.1.2. Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации:
- •3.2. Метод Зейделя
- •3.3. Метод релаксаций
- •Глава 4. Решение систем нелинейных уравнений
- •4.1. Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений
- •4.2. Распространение метода Ньютона на системы из n уравнений с n неизвестными
- •4.3. Метод итераций для систем нелинейных уравнений
- •4.4. Распространение метода итераций на системы из n уравнений с n неизвестными
- •Глава 5. Интерполяция
- •5.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2. Конечные разности
- •5.3. Интерполяционная формула Ньютона №1
- •5.4. Интерполяционная формула Ньютона №2
- •5.5. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •5.5.1. Вычисление лагранжевых коэффициентов
- •5.5.2. Схема Эйткина
- •5.5.3. Остаточный член формулы Лагранжа
- •5.6. Обратное интерполирование
- •5.6.1 Итерационные методы для обратного интерполирования
- •Глава 6. Аппроксимация функций с помощью сплайнов
- •6.1. Кубические сплайны
- •Глава 7. Методы обработки экспериментальных данных
- •7.1 Построение эмпирической формулы.
- •7.2. Метод выбранных точек (метод натянутой нити)
- •7.3 Метод средних
- •7.4. Метод наименьших квадратов
- •7.5. Метод выравнивания
- •7.6. Метод наименьших квадратов для полиномов
- •Глава 8. Численное интегрирование
- •8.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •8.1. Формула трапеций и ее остаточный член
- •8.2. Общая формула трапеций и ее остаточный член
- •8 .3 Формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.4. Общая формула Симпсона и ее остаточный член
- •8.5. Формулы Ньютона-Котеса высших порядков
- •8.6. Квадратурная формула Чебышева
- •8.7. Квадратурная формула Гаусса
- •Глава 9. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •9.1. Аналитические методы
- •9.1.1. Метод последовательного дифференцирования
- •9.1.2. Метод последовательных приближений.
- •9.1.3 Метод неопределенных коэффициентов.
- •9.2. Численные методы
- •9.2.1. Метод Эйлера
- •9.2.2. Модифицированные методы Эйлера Первый улучшенный метод Эйлера
- •Второй улучшенный метод Эйлера
- •Третий улучшенный метод Эйлера
- •9.2.3. Метод Рунге-Кутта для уравнений первого порядка
- •Список литературы
2.2.3. Метод Ньютона – метод касательных
Пусть
-
корень уравнения
отделен на отрезке
,
причем
и
непрерывны и сохраняют определенные
знаки на этом же отрезке
.
Найдя какое-нибудь n-е
значение корня
(
),
уточним его по методу Ньютона. Для этого
положим
,
где
-
считаем малой величиной. Разложим
функцию f(x)
в ряд Тейлора в окрестности точки x
n
по степеням h
n
. Тогда
можно записать:
![]()
Ограничимся двумя
членами ряда и так как
,
то:
.
Учитывая найденную
поправку hn:,получим
(n=0,1,2,…).

Рис.2.7 Метод касательных. Начальное приближение x0=b
По-другому этот
метод называется методом касательных.
Если в точке
провести касательную к функции f(x)
, то ее пересечение
с осью ОХ и будет новым приближением
x1
корня
уравнения
Хорошим начальным
приближением
является то значение, для которого
выполнено неравенство
.
Погрешность вычислений
Счет можно прекратить, когда
![]()
Теорема 2.2: Если
,
причем
и
отличны
от нуля и сохраняют определенные знаки
при
,
то, исходя из начального приближения
,
удовлетворяющего условию
,
можно вычислить методом Ньютона
единственный корень
уравнения
с любой степенью точности.
Пример 2.5. Найти методом Ньютона корень уравнения x4-x-1=0,
1-я
производная
2-я
производная положительна
один
корень лежит на промежутке (-1.-0.5), второй
на промежутке (1.1.5)
Уточним
левый корень методом Ньютона
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()




Нашли корень исходного уравнения -0.7245 с точность 0.00007.
Рис. 2.8. Вычисления в Mathcad, реализующие метод касательных для примера 2.5
2.2.4. Модифицированный метод Ньютона
Если производная
мало изменяется на отрезке [a,b]
то в формуле
можно положить
.
Отсюда для корня
уравнения
получаем последовательные приближения
по формуле
(n=0,1,…)..

Рис.2.9. Модифицированный метод Ньютона
Оценка точности делается, как в методе Ньютона.
2.2.5. Метод секущих
Заменим производную функции f(x) в точке xn на функцию F(x) в этой же точке. Подставим ее вместо производной в формулу Ньютона.
,
.
В методе секущих требуются задать для начала счета два значения x0 и x1. Отрезок [x0, x1] не обязательно должен содержать корень уравнения.
Оценка точности делается, как в обыкновенном методе Ньютона
2.2.6. Метод итераций
Пусть дано уравнение
,
(2.1)
где
-
непрерывная функция. Заменим его
равносильным уравнением
.
(2.2)
Выберем каким-либо
способом приближенное значение корня
и подставим его в правую часть уравнения
(2). Получим некоторое число
.
Повторим данную процедуру с x1,
получим
.
Повторяя описанную процедуру, будем
иметь последовательность чисел:
, где n=1,2,….
(2.3)
Пусть у этой
последовательности существует предел
.
Перейдем к пределу в равенстве (2.3).
Предполагая функцию φ(х)
непрерывной,
найдем:
или
.
Таким образом,
предел является корнем уравнения
и может быть вычислен по формуле (2.3) с
любой степенью точности.
На рисунке дана геометрическая интерпретация метода итераций в зависимости от знака производной функции φ(х).

Рис 2.10 φ'(х) > 0.

Рис.2.11 φ'(х) < 0
Достаточное условие сходимости процесса итераций определяется в следующей теореме.
Теорема 2.3: Пусть
функция
определена и дифференцируема на отрезке
,
причем все ее значения
.
Тогда, если существует правильная дробь
q
такая, что![]()
при
,
то
-
процесс итерации
(n=1,2,..)
сходится независимо от начального
значения
; -
предельное значение
является
единственным корнем уравнения
на отрезке
при
.
Для оценки погрешности приближения xn получается формула:
,
где
;
а
![]()
на [a,b]
При заданной точности ответа ε
итерационный процесс прекращается,
если
.
Если q<|0.5|
,
то
.
Сходимость итерационной последовательности определяется видом функции φ(х). Преобразование к виду (2.2) можно провести различными способами. Чтобы обеспечить сходимость, можно искать решение в виде
,
(2.4)
где k-целое
число. Уравнение (2.4) это уравнение (2.1)
с
.
Оно равносильно исходному уравнению
(2.1). Для сходимости метода итераций по
теореме 2.3 необходимо, чтобы
.
Дифференцируем φ(х)
и получаем
.
Решаем неравенство
:

.
Чтобы условие
сходимости выполнялось на всем промежутке
[a,b],
нужно взять
,
где
.
Итак, если выполняются
условия
то метод
итераций сходится для уравнения
Пример 2.6. Методом итераций найти корень уравнения
на промежутке (-10,-9,6) с четырьмя знаками после запятой.
![]()
Находим производную
f(x)


![]()


По значению производной f(x) выбираем положительное k
![]()
В качестве начального приближения выберем левый конец промежутка. Сделаем шесть итераций.
![]()

Так как значения
производной φ(x) по модулю меньше 0.5,
то оцениваем точность вычислений по
формуле
![]()

Корень уравнения x = -9.98071 найден с точностью 0.000038
Рис. 2.12. Вычисления в Mathcad, реализующие метод итераций для примера 2.6
