- •Конспект лекций
- •Введение. Понятие о численных методах. История развития численных методов.
- •Интерполяция функций.
- •Постановка задачи.
- •Конечные разности различных порядков.
- •Диагональная таблица
- •Первая интерполяционная формула Ньютона.
- •Горизонтальная таблица разностей.
- •Вторая интерполяционная формула Ньютона.
- •Горизонтальная таблица разностей.
- •Общая характеристика интерполяционных формул с постоянным шагом.
- •Интерполяционная формула Лагранжа.
- •Частные случаи.
- •Формула Ньютона для неравностоящих узлов Разделённые разности
- •Интерполяционная формула Ньютона для неравностоящих значений аргумента
- •Погрешность формулы Ньютона для неравностоящих узлов
- •Интерполяция сплайками
- •Многочлены Чебышева
- •Выбор узлов интерполирования
- •Обратное интерполирование для равноотстоящих узлов
- •Обратное интерполирование для неравноотстоящих точек
- •Общие выводы по задаче интерполяции
- •Оценка погрешности интерполяционной формулы Лагранжа
- •Решение системы линейных уравнений Общая характеристика методов решения систем линейных уравнений
- •Прямой метод
- •По правилу Крамера
- •Метод Гаусса. Схема единственного деления
- •Трудоёмкость метода Гаусса
- •Метод Гаусса. Схема с выбором главного элемента
- •Достоинства метода
- •Метод итераций
- •Сходимость метода итераций для решения системы алгебраических уравнений
- •Достоинства метода итераций
- •Метод Зейделя
- •Численное решение систем нелинейных уравнений Постановка задачи
- •Метод Ньютона
- •Сходимость метода Ньютона
- •Теорема о существовании корней и сходимости процесса Ньютона
- •Градиент функции u
- •1 Итерация
- •2 Итерация
- •Сходимость градиентного метода
- •Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Эйлера.
- •Особенности метода Эйлера.
- •Первая улучшенная формула Эйлера
- •Вторая улучшенная формула Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта.
- •Методы обработки экспериментальных данных. Постановка задачи
- •Узловые точки
- •Класс функций
- •Критерий согласия
- •Среднеквадратичный критерий
- •Минимаксный критерий или критерий чебышева
- •Линейная функция.
- •Квадратный трехчлен.
- •Степенная функция
- •Показательная функция.
- •Логарифмическая функция.
- •Дробно-линейная функция.
- •Гипербола.
- •Дробно-рациональная.
Линейная функция.
Разделив каждое уравнение на n, получается:
Введем обозначения:
Таким образом, получается система линейных уравнений с неизвестными: a и b:
Разрешив данную систему уравнений относительно неизвестных параметров а и b, определим искомую функцию
Результаты вычислений лучше всего оформить в виде таблицы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
E |
Значение E определяет близость аппроксимирующей функции к исходной. E определяется по следующей формуле:
Естественно, чем меньше E, тем аппроксимирующая функция ближе к исходной функции.
Квадратный трехчлен.
После преобразования получается система линейных уравнений с неизвестными: a, b, c.
Разрешив данную систему уравнений относительно неизвестных параметров а, b и с, определим искомую функцию .
Результаты вычислений лучше всего оформить в виде таблицы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
E |
Степенная функция
Степенная функция имеет вид:
Если прологарифмировать данное уравнение, то можно получить следующее:
Введя новые переменные:
,
получим следующее линейное уравнение:
.
Определив параметры А и В (см. линейную функцию), можно определить параметры степенной функции:
Результаты вычислений лучше всего оформить в виде таблицы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
E |
Следует заметить, что данный алгоритм справедлив только для положительных значений x и y.