- •1. Источники и виды погрешностей. Абсолютная и относительная погрешности. Вычислительная погрешность и погрешность функции.
- •3. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Правило Крамера и обратная матрица. Вычислительная сложность.
- •4. Решение систем линейных уравнений. Метод исключения Гаусса с верхней и нижней треугольной матрицами. Методы прямой и обратной подстановки. Решение линейных систем алгебраических уравнений
- •Метод исключения Гаусса без перестановки строк
- •5. Решение систем линейных уравнений с симметричными и положительно определенными матрицами. Разложение Холесского с внутренним произведением.
- •6. Разложение Холесского с внешним произведением и с поблочным вычислением матриц.
- •Доказательство теоремы Халецкого
- •7. Метод исключения Гаусса и lu-разложение. Понятие эквивалентности систем уравнений, понятие и состав элементарных операций.
- •8. Алгоритм исключения Гаусса без перестановки строк. Lu- и ldv-разложения.
- •9. Алгоритм исключения Гаусса при наличии вырожденных главных подматриц. Алгоритм с перестановкой строк или с выбором главного элемента.
- •10. Свойства и определения матричных и векторных норм. Теорема Коши – Шварца. Число обусловленности системы линейных уравнений. Геометрический смысл числа обусловленности. Матричная норма
- •Геометрический смысл плохо обусловленных и хорошо обусловленных матриц
- •11. Задачи приближения и интерполяции функций и эмпирических данных.
- •13. Формулы численного дифференцирования интерполяционным методом.
- •14. Формулы численного дифференцирования методом неопределенных коэффициентов.
- •15. Наиболее распространенные формулы численного дифференцирования.
- •16. Задачи и методы численного интегрирования. Квадратурные формулы.
- •Элементарные квадратурные формулы, полученные методом интерполяции
- •17. Численное интегрирование интерполяционными методами.
- •18. Численное интегрирование методом неопределенных коэффициентов.
- •Частные случаи
- •19. Квадратурные формулы Ньютона – Котеса.
- •20. Формулы прямоугольника, трапеций и Симпсона.
- •21. Ортогональные и ортонормальные системы функций и многочленов. Скалярное произведение. Ортогонализация произвольной системы линейно независимых функций. Формула Грама – Шмидта.
- •22. Квадратурные формулы Гаусса. Наиболее распространенные формулы.
- •23. Интегрирование быстро осциллирующих функций. Интегрирование функций на больших интервалах изменения аргумента.
- •24. Тригонометрическая интерполяция и дискретное преобразование Фурье.
- •25. Быстрое преобразование Фурье.
- •26. Задача наименьших квадратов. Прямой метод решения.
- •27. Задача наименьших квадратов. Решение методом qr-разложения.
- •28. Алгоритм qr-разложения. Ортогональные матрицы и матрицы плоского вращения.
- •29. Задача численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Задача Коши и граничные задачи.
- •30. Решение задачи Коши с помощью формулы Тейлора.
- •31. Методы Рунге – Кутта. Формулы Эйлера и Адамса.
- •32.Конечно-разностные методы решения задачи Коши.
- •33. Явные формулы Адамса.
- •34. Решение задачи Коши методом неопределенных коэффициентов.
- •35. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений методом Эйлера.
- •36. Определение градиента функции нескольких переменных.
- •Метод градиента
- •37. Матрица Якоби системы функций нескольких переменных.
- •38. Решение нелинейных уравнений методом простой итерации.
- •39. Решение нелинейных уравнений методом Ньютона.
- •46. Необходимые и достаточные условия минимума и максимума функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия экстремума функции нескольких (двух) переменных
- •47. Форма функции многих переменных в окрестности точки седла.
- •48. Градиентный метод минимизации функции многих переменных.
- •49. Минимизация функции многих переменных методом Ньютона.
- •Применительно к задачам оптимизации
- •50. Формула и множители Лагранжа в задаче оптимизации
- •Описание метода
- •51. Производная по направлению и возможное направление спуска.
- •52. Обратные и некорректные задачи.
23. Интегрирование быстро осциллирующих функций. Интегрирование функций на больших интервалах изменения аргумента.
24. Тригонометрическая интерполяция и дискретное преобразование Фурье.
Лемма 1
Если , то .
Доказательство:
Лемма 2
Учитывая лемму 1, значения функции на сетке узлов можно задать с помощью выражения
В силу периодичности функции: .
Пусть определено скалярное произведение функций f и g:
Скалярное произведение функций f и g задается как произведение выборок этих в точках .
Пусть – комплексная экспонента в узлах .
Рассмотрим скалярное произведение функций:
Сумма представляет собой геометрическую прогрессию.
– целое число
Отсюда следует, что комплексные экспоненты на узлах сетки являются ортонормальными функциями.
Любой периодический сигнал может быть представлен в форме ряда Фурье.
При рассмотрении непериодического сигнала на интервале , функция продолжается периодическим образом вне этого интервала. Вводится функция
В этом случае непериодическая на интервале функция может быть представлена рядом Фурье периодической функцией .
Интервал посредством преобразования аргумента может быть приведен к интервалу .
Интервал будет считаться интервалом .
Ряд Фурье непрерывной функции на интервале :
Значение функция на сетке узлов, расположенных с шагом записывается:
Узлы с шагом делят интервал на N подинтервалов
В силу периодичности функции: : .
Значения функции . Это выражение называется дискретным рядом Фурье.
Значения дискретного ряда Фурье совпадают со значениями функции на сетке узлов .
Если заменить дискретным рядом Фурье дискретную переменную на непрерывную переменную, то мы получим функцию , которую можно назвать тригонометрической интерполяционной формулой, функцией , заданной на сетке узлов.
Значения интерполяционной формулы на сетке узлов совпадают со значениями функции : . Между узлами сетки эти функции значительно отличаются друг от друга.
Точность приближения интерполяционной формулы зависит от величины шага интерполяции или, по другому, периода дискретизации функции.
Вычисления коэффициентов дискретного ряда Фурье через коэффициенты непрерывного ряда Фурье является дискретной процедурой, т.к. сумма представляет бесконечный ряд.
Более рациональным является определение коэффициентов ряда Фурье, основанное ортогональности экспоненциальных функций.
Отображение множества значений функции на множество коэффициентов дискретного ряда Фурье называется прямым дискретным преобразованием Фурье, а его коэффициенты: .
Отображение коэффициентов дискретного ряда Фурье на значения функции в узлах сетки называется обратным дискретным преобразованием Фурье: .
Значения отображения: .
25. Быстрое преобразование Фурье.
С целью умножения числа операций при вычислении дискретного преобразования Фурье (ДПФ) используется быстрое преобразование Фурье (БПФ).
Идея метода БПФ основывается на том, что число N выбирается таким, чтобы оно представляло собой произведение некоторого числа простых чисел: .
Путем преобразования выражений БПФ число операций сокращается:
На практике принимается: , ,