- •Предисловие
- •1 Математические модели. Численные методы. Погрешности вычислений
- •1.1 Математические модели и моделирование
- •1.2 Этапы численного решения задач на эвм
- •1.3 Виды погрешностей решения задач
- •1.4 Погрешности арифметических операций
- •1.5 Графы арифметических операций
- •1.6 Распространение погрешностей в вычислениях
- •2 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1 Постановка задачи. Методы решения
- •2.2 Метод Гаусса
- •2.2.1 Описание метода Гаусса
- •2.2.2 Расчетные формулы метода Гаусса
- •2.2.3 Погрешность метода Гаусса. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •2.4 Обращение матрицы
- •2.5 Метод Гаусса–Зейделя
- •2.5.1 Расчетные формулы метода Гаусса–Зейделя
- •2.5.2 Сходимость метода Гаусса–Зейделя
- •2.5.3 Графическая иллюстрация метода Гаусса–Зейделя
- •3 Аппроксимация функций
- •3.1 Понятие аппроксимации функций
- •3.2 Постановка задачи интерполирования функций
- •3.3 Интерполяционный полином Лагранжа
- •3.4 Конечные и разделенные разности функции
- •3.5 Интерполяционный полином Ньютона
- •3.6 Погрешность интерполирования
- •3.7 Наилучший выбор узлов интерполирования
- •4 Численное интегрирование
- •4.1 Постановка задачи численного интегрирования
- •4.2 Метод прямоугольников
- •4.3 Погрешность метода прямоугольников
- •4.4 Метод трапеций
- •4.5 Погрешность метода трапеций
- •4.6 Метод Симпсона
- •4.7 Погрешность метода Симпсона
- •4.8 Интерполяционные квадратурные формулы
- •4.9 Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.9.1 Квадратурная формула Гаусса–Лежандра
- •4.9.2 Квадратурная формула Гаусса–Лагерра
- •4.9.3 Квадратурная формула Гаусса–Эрмита
- •5 Решение нелинейных уравнений
- •5.1 Постановка задачи численного решения нелинейных уравнений
- •5.2 Метод деления отрезка пополам
- •5.3 Метод простой итерации
- •5.4 Метод Ньютона
- •5.5 Метод секущих
- •6 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1 Постановка задачи
- •6.2 Метод рядов Тейлора
- •6.3 Метод Эйлера
- •6.4 Метод Рунге–Кутта 2-го порядка
- •6.5 Метод Рунге–Кутта 4-го порядка
- •7 Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1 Постановка задачи
- •7.2 Приведение дифференциального уравнения -го порядка к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка
- •7.3 Метод Эйлера
- •8.2 Выполнение символьных операций Matlab
- •8.3 Создание символьных переменных
- •8.4 Создание группы символьных переменных
- •8.5 Создание списка символьных переменных
- •8.6 Вывод символьного выражения
- •8.7 Упрощение выражений
- •8.8 Вычисление производных
- •8.9 Вычисление интегралов
- •8.10 Вычисление сумм рядов
- •8.11 Вычисление пределов
- •8.12 Разложение функции в ряд Тейлора
- •8.13 Вычисление определителя матрицы, обращение матрицы
- •9 Дополнение
- •9.1 Вычисление значений полиномов
- •9.2 Вычисление корней полиномов
- •9.3 Решение систем нелинейных уравнений. Метод Ньютона
- •9.4 Решение систем линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей (метод прогонки)
- •9.5 Интерполирование функций сплайнами
- •Литература
- •Оглавление
4.5 Погрешность метода трапеций
Абсолютная погрешность метода трапеций при равномерном шаге интегрирования есть величина
.
Она складывается из погрешностей , получаемых на частичных отрезках интегрирования,
,
где
, .
Оценка погрешности определяется выражением
.
Чтобы оценить , рассмотрим функцию
, .
Очевидно, что , . Кроме того,
,
,
,
.
Обозначим
, .
Тогда
.
По этой причине
,
.
Следовательно,
.
Оценка абсолютной погрешности на всем отрезке интегрирования определяется выражением
,
где – максимальное по модулю значение второй производной подынтегральной функции на отрезке интегрирования . Мы видим, что погрешность метода прямоугольников имеет тот же порядок, что и . Поскольку для функций вида имеем , , то для таких функций (для полиномов первой степени) формула трапеций является точной.
4.6 Метод Симпсона
В основе метода Симпсона лежит следующая лемма.
Лемма. Если или , то
. (4.5)
Выполним доказательство лишь для квадратичной параболы. Подставим функцию под интеграл в (4.5) и вычислим его. Получим
. (4.6)
С другой стороны,
,
,
.
Сложив три последних выражения, мы получим выражение (4.6), что и доказывает лемму.
Перейдем к изложению метода Симпсона. Разделим точки , разбивающие отрезок интегрирования на частичные отрезки с равномерным шагом , на тройки точек , ,…, . Для такого разбиения число отрезков необходимо выбрать четным. На отрезке, определяемом -й тройкой точек , , заменим подынтегральную функцию параболой второго порядка , проходящей через точки , , , и заменим точное значение интеграла на этом отрезке интегралом от полученной параболы. На основании леммы можно записать, что
.
Приближенное значение интеграла на всем отрезке интегрирования получим как сумму этих частичных интегралов:
. (4.7)
Мы видим, что в методе Симпсона крайние значения функции суммируются с весом 1, значения с нечетным номером – с весом , и значения с четным номером – с весом . Суммы значений функции с различными весами удобно вычислить отдельно, а затем их сложить, умножить на шаг и разделить на 3.
4.7 Погрешность метода Симпсона
Абсолютная погрешность формулы Симпсона (4.7) определяется выражением
.
Она складывается из частичных погрешностей , полученных на каждой тройке точек, используемых для аппроксимации:
.
Частичная погрешность здесь определяется выражением
.
Оценка общей погрешности имеет вид:
. (4.8)
Получим оценки сначала для частичной, а затем и для полной погрешностей. Для этого рассмотрим вспомогательную функцию
, .
При и эта функция совпадает с . Кроме того, . Найдем производные функции до 3-го порядка включительно. Поскольку
,
то, используя правила дифференцирования интеграла по нижнему и верхнему пределам, получим
,
а также
,
.
Выполняя последовательное дифференцирование, будем иметь
,
,
,
.
Применяя к теорему Лагранжа, т.е. используя равенство
, ,
получим
.
Обозначая максимальное по модулю значение четвертой производной подынтегральной функции на отрезке интегрирования ,
,
получим оценку для 3-й производной функции :
.
Поскольку
,
то
.
Аналогично получаем
,
,
,
.
Поскольку , то для частичной погрешности получаем оценку
.
Выражение (4.8) имеет слагаемых, следовательно, абсолютная погрешность формулы Симпсона будет оцениваться выражением
.
Из последней формулы видно, что абсолютная погрешность метода Симпсона имеет тот же порядок, что и . Формула Симпсона точна для полиномов третьей степени, поскольку для полинома 3-й степени . Это является следствием того, что лемма (4.5) справедлива также для полинома 3-й степени.