
- •1. Структура погрешности в численном анализе.
- •2.3.Округление.
- •4. Понятие близости в метрическом пространстве.
- •Примеры классов функций и соответствующих нормированных пространств.
- •Задача наилучшего приближения в нормированном пространстве.
- •Задача приближения полиномами.
- •Интерполяция.
- •Конечные разности.
- •7.Интерполяционный многочлен Ньютона.
- •6.Запись интерполяционного многочлена для равноотстоящих узлов.
- •9. Среднеквадратичное приближение функции.
- •10. Классические ортогональные многочлены и их применение в задачах приближения функций.
- •11.Полиномы Лежандра. Построение и использование в задачах ср.Кв.Приближения.
- •С другой стороны
- •12. Некоторые общие свойства ортогональных полиномов.
- •13. Многочлены Чебышева, их свойства .
- •14.Первые применения многочленов Чебышева к задаче интерполяции.
- •15. Квадратурные формулы на основе интерполяций.
- •Формулы Ньютона-Котеса.
- •18 Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •19. Запишем квадратурную формулу для произвольного, но фиксированного распределения узлов :
- •21 .Принцип сжатых отображений.
- •23 Метод Ньютона.
- •24.Численные методы линейной алгебры.
- •Стационарные итерационные процедуры. Теоремы о сходимости.
- •41.Постановка краевой задачи для оду второго порядка:
- •47.Аппроксимация, устойчивость и сходимость разностных схем.
Конечные разности.
Определение
1.Пусть
- сетка узлов,
- значения функции f(x)
в узлах
: значения
называются разделенными
разностями нулевого порядка
функции f(x)
:
значения
называются
разделенными разностями первого порядка
функции f(x).
:
значения
называются разделенными
разностями второго порядка
функции f(x)..
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
:
значения
называются
разделенными разностями n–го порядка
функции f(x).
Простейшие свойства разделенных разностей.1.f(x0, x1, …, xk) – симметричная функция своих аргументов, т.е. не меняется при любой перестановке аргументов.
Заметим, что любая разделенная разность есть линейная функция своих аргументов.
f(x0,
x1,
…, xk)
=
.
(устанавливается по индукции) =>
результат.
2.Если f(x)=Pn(x) – многочлен n-ой степени, то разделенные разности порядков (n+1) равны нулю.
Заметим, что Pn(x, x0) многочлен (n-1)-ой степени,
Pn(x, x0, x1) многочлен (n-2)-ой степени,
………………………………………………
Pn(x, x0, x1, …, x n-1) - многочлен 0-ой степени (т.е. const),
Pn(x, x0, x1, …, x n) 0.
………………………………………………
7.Интерполяционный многочлен Ньютона.
Рассмотрим многочлен
n-ой
степени вида
(9)
Теорема 3.Многочлен
(9) является интерполяционным для f(x)
на сетке узлов
,
т.е.
,
i=0, 1,…, n (10)
Рассмотрим разделенные разности
многочлена Лагранжа
:
. (11)
Числитель в (11) –
многочлен n
-ой степени, обращающийся в 0 в т.
.
Следовательно, по теореме Безу числитель
в (11) делится без остатка на
,
а, следовательно,
-многочлен (n-1)
-ой степени.
Из (11) находим
. (12)
Далее
. (13)
Числитель в (13) – многочлен степени
(n-1)
обращается в 0 при
,следовательно,
делится на
без остатка,
Ln
(x,
x0,
x1)
- многочлен (n-2)-ой
степени.Из (12) с учетом (13) находим
.
(14)
Продолжая таким же образом далее и учитывая, что (n+1) - ая разделенная разность
Ln(x, x0, …, xn) 0, окончательно находим
(15)
Но по условию
теоремы
- интерполяционный многочлен для f(x)
, т.е.
,
i=0, 1,…, n
.Следовательно,
все разделенные разности для
и f(x)
совпадают, поэтому (15) можно переписать
(16)
т.е. получаем представление (9), что и требовалось доказать.
Замечание 1.Мы получили другую форму представления интерполяционного многочлена Лагранжа. Многочлен (9) называется интерполяционным многочленом Ньютона и обозначается также - .
Замечание
2.Интерполяционный
многочлен
в форме Лагранжа содержит значения
в явном виде. Это удобно, когда необходимо
построить интерполяционный многочлен
на тех же узлах, но для другой функции
– g(x).
Тогда значения
достаточно заменить на
.Многочлен
в форме Ньютона содержит
неявно (через разделенные разности).Однако,
он удобен, когда для той же функции f(x)
необходимо увеличить порядок n.
Тогда к исходному многочлену достаточно
добавить несколько членов стандартного
вида.