- •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.