- •«Численные методы»
- •Оглавление
- •§1. Теоретические основы численных методов 10
- •§2. Особенности математических вычислений на эвм. Погрешности вычислений 13
- •§3. Численные методы решения алгебраических и трансцендентных уравнений 25
- •§4. Методы решения систем уравнений 38
- •Введение
- •Из истории вычислительной математики
- •§1. Теоретические основы численных методов
- •§2. Особенности математических вычислений на эвм. Погрешности вычислений
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №1
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы.
- •§3. Численные методы решения алгебраических и трансцендентных уравнений
- •3.1 Задача решения алгебраических и трансцендентных уравнений
- •3.2 Локализация корней
- •3.3 Метод деления отрезка пополам (метод бисекции, метод дихотомии)
- •3.4 Метод простой итерации
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №2
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы.
- •3.5 Методы Ньютона
- •3.6. Решение уравнений с помощью табличного процессора Excel
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №3
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы.
- •§4. Методы решения систем уравнений
- •4.1 Система линейных уравнений
- •4.1.1 Прямые методы решения систем линейных уравнений
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №4
- •Примеры выполнения заданий работы
- •4.1.2 Вычисление определителей и обратной матрицы
- •Задания для самостоятельного решения
- •Контрольные вопросы.
- •4.1.3 Итерационные методы решения систем линейных уравнений. Метод простой итерации
- •4.2. Решение системы уравнений и вычисление определителя с помощью табличного процессора Excel
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №5
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •§5. Методы приближения и аппроксимации функций
- •5.1 Понятия интерполяции и экстраполяции
- •5.2 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Задания для самостоятельного решения
- •5.3 Приближение функций с помощью табличного процессора Excel
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №6
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •5.3 Интерполяционные формулы Ньютона
- •Задания для самостоятельного решения
- •§6. Численное интегрирование
- •6.1 Задача численного интегрирования
- •6.2 Методы прямоугольников и трапеций
- •6.3 Метод Симпсона (метод парабол)
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №7
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •6.4 Квадратурная формула Гаусса
- •6.5. Вычисление интеграла с использованием табличного процессора Excel.
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №8
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •§7. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1. Задача численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.2. Методы Эйлера
- •7.3 Метод Рунге – Кутта
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №9
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •§8. Методы оптимизации
- •8.1 Методы одномерной оптимизации
- •Задания для самостоятельного решения
- •8.2 Методы многомерной оптимизации
- •8.3. Решение задач оптимизации с помощью табличного процессора Excel
- •Задания для самостоятельного решения
- •Практическая работа №10
- •Примеры выполнения заданий работы
- •Контрольные вопросы
- •Литература
Примеры выполнения заданий работы
Задание 1. Для функции, заданной таблицей узловых значений, составить формулу интерполяционного многочлена Лагранжа, вычислить с его помощью одно значение функции для промежуточного значения аргумента х*.
х |
-1 |
0 |
1 |
2 |
f(x) |
0,5 |
1 |
2 |
4 |
Решение:
Из таблицы следует, что n = 3 (т.к. в таблице четыре узла).
= =
=
Вычислим значение функции при х* = 0,3
f(0,3) = = 1,236
Задание 2. Вычислить значение заданной функции f(x) для промежуточного значения аргумента х* по интерполяционному многочлену Лагранжа с помощью вычислительной таблицы.
х |
0,41 |
1,55 |
2,67 |
3,84 |
f(x) |
2,63 |
3,75 |
4,87 |
5,03 |
Решение:
х = 1,91 |
х0=0,41 |
х1=1,55 |
х2=2,67 |
х3 =3,84 |
рi |
yi |
yi / pi |
х0=0,41 |
1,50 |
– 1,14 |
– 2,26 |
– 3,43 |
– 13,26 |
2,63 |
– 0,198 |
х1=1,55 |
1,14 |
0,36 |
– 1,12 |
– 2,29 |
1,05 |
3,75 |
3,561 |
х2=2,67 |
2,26 |
1,12 |
– 0,76 |
– 1,17 |
2,25 |
4,87 |
2,163 |
х3 =3,84 |
3,43 |
2,29 |
1,17 |
– 1,93 |
– 17,74 |
5,03 |
– 0,284 |
|
|
|
|
|
|
|
5,242 |
f(1,91) = 5,242∙1,50∙0,36∙(– 0,76)∙(– 1,93) = 4,15
Контрольные вопросы
1. Что из себя представляет аппроксимация функций?
2. В чем отличие экстраполяции от интерполяции?
2 Каким образом составляется многочлен Лагранжа?
3 В каких случаях используется вычислительная таблица Лагранжа?
4 Каким образом может быть оценена точность получения значения функции по многочлену Лагранжа?
5. Как используются программные средства для аппроксимации функций?
5.3 Интерполяционные формулы Ньютона
Часто интерполирование ведется для функций, заданных таблицами с равноотстоящими значениями аргумента. В этом случае шаг таблицы h = xi+i – xi (i=0, 1, 2, ...) является величиной постоянной. Для таких таблиц применяют интерполяционные формулы Ньютона.
Конечные разности
Пусть задана функция y = f (x) и Δx = h – фиксированный шаг аргумента, тогда приращением или первой конечной разностью функции y называется выражение
Δy = Δf (x) = f (x + Δx) − f (x) .
n-й конечной разностью функции y будет Δn y = Δ(Δn–1 y) (5.3)
Например, вторая конечная разность имеет вид
Δ2 y = Δ(Δy) = Δ( f (x + Δx) − f (x)) = f (x + 2Δx) − 2 f (x + Δx) + f (x) .
По заданной таблице функции можно составить таблицу конечных разностей (табл. 5.2)
Таблица 5.2
х0 |
y0 |
|
|
|
|
|
|
Δy0 |
|
|
|
x1 |
y1 |
|
Δ2y0 |
|
|
|
|
Δy1 |
|
… |
|
x3 |
y3 |
|
|
|
|
|
|
… |
|
|
Δn y0 |
… |
… |
|
… |
|
|
|
|
… |
|
… |
|
xn-1 |
yn-1 |
|
Δ2yn -2 |
|
|
|
|
Δyn -1 |
|
|
|
xn |
yn |
|
|
|
|
Первая интерполяционная формула Ньютона
Пусть заданы узлы интерполяции x0, x1,…, xn причем расстояния между узлами одинаковы: h = xi+i – xi - const, h – шаг интерполяции. Требуется найти для функции y = f (x) такой многочлен Pn (x) , что Pn (x) = yi и Δk P(x0) = Δk y0 , для k, i = 0, 1, 2,…, K,…, n .
Pn (x) будем искать в виде
Pn (x) = a0+a1(x–x0)+ a2(x–x0)(x–x1)+…+ an(x–x0) (x–x1)·…· (x–x n–1).
Используя понятие обобщенной степени числа, запишем его как
Pn (x) = a0+a1(x–x0)[1] + a2(x–x0)[2] +…+ an(x–x0)[n].
Для определения коэффициентов ai , i = 0, 1, 2, … , n вычислим k-е конечные разности полинома Pn (x) в точке x0, k = 0, 1, 2, … , n и приравняем их значения k-м конечным разностям самой функции f (x0) :
Так как при x = x0 все члены в Δi Pn (x), кроме первого, равны нулю, получаем:
Подставляя найденные значения a k в полином Pn (x), имеем
(5.4)
Формула называется первой интерполяционной формулой Ньютона.
Часто эта формула записывается в несколько ином виде.
Введя переменную t= (x–x0) / h, первая формула Ньютона примет вид:
(5.5)
Первая интерполяционная формула Ньютона применяется для интерполирования в начале отрезка интерполяции, для значений t в интервале (0, 1). Первую интерполяционную формулу Ньютона называют по этой причине формулой для интерполирования вперед.
Когда значение аргумента находится ближе к концу отрезка интерполяции, применяется формула для интерполирования назад – вторая интерполяционная формула Ньютона
Вторая интерполяционная формула Ньютона
Вторая интерполяционная формула Ньютона ищется в виде:
Pn (x) = a0+a1(x–x n)+ a2(x–x n)(x–x n–1)+…+ an(x–x n) ·…· (x–x1).
Таким образом вторая интерполяционная формула Ньютона имеет вид:
(5.6)
При замене t= (x–x n) / h, вторая формула Ньютона примет вид:
(5.7)
Оценка погрешности для первой формулы Ньютона может производится по формуле: (5.8),
для второй формулы Ньютона:
(5.9)
Предполагая, что Δn+1 y почти постоянно для функции y = f (x) и h достаточ-
но мало для формул Ньютона можно получить:
(5.10)
(5.11)