
- •2. Позиционная и нормализованная формы записи чисел. Значащие и верные цифры позиционной системы.
- •3. Ошибки округления чисел. Распространение ошибок округления в арифметических операциях. Абсолютная и относительная погрешность суммы, разности, произведения и частного.
- •Определение 2. Величина называется абсолютной погрешностью представления числа X с помощью числа .
- •4. Близость в метрическом и нормированном пространствах. Расстояние и норма, их определения и свойства. Основные классы функций:
- •5. Постановка задачи интерполяции. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Теорема о погрешности интерполяции. Единственность многочлена Лагранжа.
- •6. Интерполяция на равномерной сетке. Конечные разности и их свойства.
- •1) Докажем, что операторы и перестановочные. .
- •7. Интерполяционный многочлен Ньютона. Построение и оценка погрешности.
- •8. Ортогональность в гильбертовом пространстве. Многочлены Чебышёва. Определение, построение, свойства.
- •9. Применение многочленов Чебышёва к задаче интерполяции. Теорема об оптимальном выборе узлов.
- •10. Среднеквадратичное приближение функций. Постановка задачи, теорема о существовании и единственности.
- •20. Классические ортогональные многочлены. Построение ортогональных многочленов на каноническом отрезке [-1,1].
- •11. Численное интегрирование. Использование функциональных рядов.
- •12. Квадратурная формула на основе интерполяции. Формулы дл коэффициентов и остаточного члена.
- •13. Базовые квадратурные формулы прямоугольников, трапеций и парабол. Формула теоретической погрешности.
- •14. Обобщенные квадратурные формулы трапеции и Симпсона (формулы Ньютона-Котеса).
- •15. Теоретич. Оценки погрешности обобщённых формул трапеции и Симпсона.
- •16. Правило Рунге практической оценки погрешности квадратурной формулы Симпсона.
- •17. Общие свойства полиномов ортогональных с весом.
- •18. Алгебраическая степень точности квадратурной формулы. Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •19. Теорема о необходимых и достаточных условиях выбора узлов в формулах Гаусса-Кристоффеля.
- •21. Принцип сжатых отображений. Теорема о неподвижной точке. Доказать единственность неподвижной точки. Следствия теоремы для банаховых пространств и пространства
- •22. Метод простых итераций решения функциональных уравнений и систем. Условия сходимости.
- •23. Метод Ньютона. Геометрическая интерпретация. Теорема о сходимости метода в одномерном случае.
- •24. Метод Ньютона в многомерном случае. Организация итерационного алгоритма.
- •25. Численные методы решения слау. Прямые и итерационные методы, общие понятия.
- •26. Нормы вещественных квадратных матриц. Спектральные свойства матриц.
- •27. Обусловленность матриц и систем лау. Число обусловленности в спектральной норме.
- •28. Метод итераций для слау специального вида. Теорема о достаточных условия сходимости.
- •29. Спектральный признак сходимости.(теорема о необх. И дост. Усл. Сходимости)
- •30.Стационарные итерационные процедуры. Приведение слау к системе специального вида.
- •31. Метод простых итераций Ричардсона. Условия сходимости.
- •32. Теорема о выборе ускоряющего множителя в методе Ричардсона.
- •33. Метод Якоби. Организация алгоритма. Теорема о достаточных условиях сходимости.
- •34. Метод Зейделя как ускорение метода Якоби. Организация алгоритма. Теорема об условиях сходимости.
- •35. Метод последовательной верхней релаксации. Задача выбора ускоряющего множителя.
- •36. Численное дифференцирование на основе интерполяции.
- •37. Численное дифференцирование на равномерной сетке, основанное на тэйлоровском разложении. Теорема об аппроксимации первой и второй производной.
- •38. Задача Коши. Постановка задачи. Сведение к системе для уравнения n-ого порядка.
- •39. Метод Эйлера. Алгоритм, геометрическая интерпретация, порядок точности.
- •40. Методы Рунге-Кутты повышенной точности. Метод «предиктор-корректор» и метод «средней точки».
- •41. Общая постановка краевой задачи для решения оду второго порядка. Классификация граничных условий.
- •42. Метод «стрельбы» решения краевой задачи с граничными условиями первого рода.
- •43. Метод конечных разностей решения линейной краевой задачи для оду второго порядка.
- •44. Каноническая разностная схема для линейного оду второго порядка, имеющая порядок аппроксимации .
- •45. Устойчивость разностных схем. Спектральный признак устойчивости для уравнений с постоянными коэффициентами. Примеры для оду и уравнений в частных производных.
29. Спектральный признак сходимости.(теорема о необх. И дост. Усл. Сходимости)
(Спектральный
признак сходимости).
Для сходимости
метода простых итераций СЛАУ второго
рода необходимо и достаточно, чтобы
.
Необходимость.
Заметим, что
если оператор
удовлетворяет условию сжатости, то
согласно теореме 3.6
.
Пусть теперь
известно, что итерационная процедура
(28) сходится при
.
От противного: пусть
и
- соответствующий собственный вектор.
Выберем начальное приближение
и запустим итерационную процедуру (29).
что противоречит
сходимости при
начальном приближении
.
Достаточность. Докажем для частного случая, когда - вещественная и симметрическая матрица.
Выберем спектральную норму (норму -2):
,
где
- сингулярные числа матрицы
.
Согласно свойству
6)
,
где
- собственные значения матрицы
.
- т.е. получили достаточное условие
сходимости согласно теореме 3.7. в норме
-2.
Т.к. все матричные нормы эквивалентны, то сходимость в норме -2 влечет за собой сходимость и в остальных нормах.
30.Стационарные итерационные процедуры. Приведение слау к системе специального вида.
Пусть задана система ЛАУ (23) общего вида (первого рода)
|
(1) |
Требуется привести данную систему к виду
x=Tx+d |
(2) |
с матрицей
(оператором) Т,
удовлетворяющей
условию
в какой либо матричной норме.
Рассмотрим простейший прием такого преобразования – тождественное преобразование:
|
( (31) |
где Н - некоторая невырожденная матрица.
Из (31) следует, что
x=Tx+d,
где
|
( (32) |
Определение 1. Итерационная процедура, основанная на представлениях (31)-(32)
|
(5) |
называется линейной стационарной итерационной процедурой; при этом матрица Т в представлении (32) называется матрицей перехода, а матрица Н – матрицей расщепления.
Определение 2. Более общая линейная нестационарная итерационная процедура записывается в виде:
,
где Hk – матрица расщепления k-го шага. Соответственно матрица перехода Tk=E-HkA – называется матрицей перехода k-го шага.
31. Метод простых итераций Ричардсона. Условия сходимости.
Рассмотрим некоторые
частные случаи стационарных процедур,
зависящих от выбора матрицы
.
I. Метод простых итераций ( Метод Ричардсона).
Положим
.
Матрица перехода в этом случае имеет
вид:
.
Получаем так называемый метод простых итераций или метод Ричардсона.
,
или
.
Выясним условия сходимости метода Ричардсона.
Пусть - собственное значение матрицы , - собственное значение матрицы . является корнем характеристического уравнения
.
- корнем уравнения
,
или:
,
откуда следует, что
.
Согласно теореме 3.8. условие сходимости:
.
Последнее условие,
например, выполняется, если
.
32. Теорема о выборе ускоряющего множителя в методе Ричардсона.
Пусть
,
где
- некоторый параметр сходимости, с
помощью которого можно оптимизировать
процедуру Ричардсона.
Матрица перехода
в этом случае имеет вид:
.
Требуется так
выбрать параметр
,
чтобы минимизировать спектральный
радиус
.
Теорема 3.9.
Пусть
Тогда
и достигается при
,
где
- оптимальное значение параметра
сходимости ускоренной итерационной
процедуры Ричардсона:
.
Т.к.
,
то все собственные значения матрицы
.
Выберем в качестве
матричной нормы – спектральную норму
.
По определению,
,
поэтому чем меньше радиус сходимости, тем быстрее сходится итерационная процедура в соответствии с принципом сжатых отображений.
Пусть
- собственное значение матрицы
- корень уравнения
.
Пусть - собственное значение матрицы является корнем уравнения
.
Из сравнения двух характеристических уравнений следует:
.
Таким образом,
.
- функция от
при фиксированном
.
Т.к. функция
кусочно линейна, то
достигается на концах отрезка,
следовательно
.
Найдем такое
,
для которого
(33)
Не трудно проверить,
что при
выполняется следующее условие:
,
т.е. указанное в теореме значение как раз и является оптимальным в смысле критерия (33). Действительно, пусть, например,
Из последних
равенств видно, что при любом знаке
один из модулей будет
,
т.е.
,
что и требовалось доказать.