Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
КР ПОТОКОВАЯ ФПФЭ_2011.doc
Скачиваний:
8
Добавлен:
18.11.2019
Размер:
494.59 Кб
Скачать

Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр

группы

Фамилия студента

Оценка

Фамилия проверяющего

Вариант 5

КВ: Теорема об эквивалентности представления интерполяционного многочлена в форме Лагранжа и в форме Ньютона.

  1. (6) Для функции, заданной таблично, найти значение первой производной в указанной точке с максимально возможной точностью.

    x

    x1=0.

    x2=2.

    x3=3.

    x4=5.

    x5=7.

    f(x)

    –1.

    0.

    2.

    3.

    5.

  2. (4) Методом обратной интерполяции найти корень нелинейного уравнения, используя приведенные таблицы, оценить точность полученного решения.

    x

    x1=0.5

    x2=0.6

    x3=0.8

    x4=1.

    f(x)

    –0.378

    –0.225

    0.103

    0.460

  3. (4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:

  1. (6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.

  1. (4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.

  1. (6) Для функции, заданной таблично, вычислить значение определенного интеграла методом трапеций, сделать уточнение результата по правилу Рунге. Сравнить уточненный результат с вычислениями по методу Симпсона.

    x

    x1=0.

    x2=0.125

    x3=0.25

    x4=0.375

    x5=0.5

    x6=0.625

    x7=0.75

    x8=0.875

    x9=1.

    f(x)

    0.000000

    0.124670

    0.247234

    0.364902

    0.473112

    0.563209

    0.616193

    0.579699

    0.000000

  2. (5) Предложите метод вычисления несобственного интеграла с точностью 10-4.

8*. (5) Пусть A=AT>0, и . Доказать, что число обусловленности монотонно убывает по α при α>0.

9*. (6) Оцените минимальное число узлов, необходимых для вычисления интеграла с точностью ε=10-2 по методам трапеций, Симпсона и квадратур Гаусса. Вычислите интеграл с заданной точностью любым из этих методов.

10*. (6) Построить квадратуру Гаусса с двумя узлами для вычисления интеграла .

Ответы к варианту 1

1.

2. x=1.850.

3. Т. Max

6. Это численный интеграл , Ih=1.603144, I2h=1.596321, IR=1.605418, IS=1.605418

9. Ответ. Интегралы подобраны так, чтобы для квадратуры Гаусса было достаточно двух узлов, а по методу трапеций много больше. Точное значение: , по квадратуре Гаусса:

Ответы к варианту 2

1.

2. x=0.213.

3. Т. Max

6. Это численный интеграл , Ih=0.3669885, I2h=0.371737, IR=0.365406, IS=0.365406

9. Ответ. Интегралы подобраны так, чтобы для квадратуры Гаусса было достаточно двух узлов, а по методу трапеций много больше. Приближенное (1000 узлов формулы трапеций): 0.856, по квадратуре Гаусса:

Ответы к варианту 3

1.

2. x=0.243.

3. Т. Max

6. Это численный интеграл , Ih=1.519006 , I2h= 1.5429765 , IR= IS=1.511016

9. Ответ. Интегралы подобраны так, чтобы для квадратуры Гаусса было достаточно двух узлов, а по методу трапеций много больше. Точное значение: , по квадратуре Гаусса: 9/5=1.8

Ответы к варианту 4

1.

2. x=–0.1054

3. Т. Max

6. Это численный интеграл , Ih=1.575095, I2h=1.572338, IR=1.576014, IS=1.576014

9. Ответ. Интегралы подобраны так, чтобы для квадратуры Гаусса было достаточно двух узлов, а по методу трапеций много больше. Приближенное (1000 узлов формулы трапеций): 0.923, по квадратуре Гаусса:

Ответы к варианту 5

1.

2. x=0.7311

3. Т. Max

6. Это численный интеграл , Ih=0.371127, I2h=0.334135, IR=0.383458, IS=0.383458

9. Ответ. Интегралы подобраны так, чтобы для квадратуры Гаусса было достаточно двух узлов, а по методу трапеций много больше. Точное значение: , по квадратуре Гаусса:

Для вычисления интеграла используется таблица значений подынтегральной функции:

x

x1=0.

x2=0.125

x3=0.25

x4=0.375

x5=0.5

x6=0.625

x7=0.75

x8=0.875

x9=1.

f(x)

0.909091

1.007266

1.139113

1.278655

1.443376

1.643421

1.889822

2.151657

0.000000

Нетрудно посчитать, что подынтегральная функция имеет максимум в точке , и поведение функции на правом краю интервала интегрирования сеточной функцией не прописано. Вычисления методом трапеций дают значение Ih=1.375982, I2h=1.231714, уточнение по правилу Рунге в точности совпадает с применением метода Симпсона IS=IR=1.424071. Довольно муторными выкладками этот интеграл можно вычислить точно, и его значение .

Давайте построим решение по алгоритму Рунге-Ромберга на основе экстраполяции вычисленных интегралов в нулевой шаг интегрирования (по h2) для метода трапеций и метода Симпсона вычисления определенного интеграла.

Метод трапеций:

h2

I

Δ1

Δ2

(0.5)2=0.25

0.948961

-1.508016

(0.25)2=0.0625

1.231714

6.697392

-3.0777173

(0.125)2=0.015625

1.375982

Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.430612, ошибка довольно велика (3,67%).

Метод Симпсона:

h2

I

Δ1

Δ2

(0.5)2=0.25

1.113765833

-1.131730222

(0.25)2=0.0625

1.32596525

4.1011788

-2.092944

(0.125)2=0.015625

1.424072

Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.460779, ошибка вдвое меньше (1,64%), но тоже велика.

Измельчим шаг еще вдвое, при этом впервые появляется единственная точка на убывающем участке функции:

h2

I

Δ1

Δ2

Δ3

(0.25)2=0.0625

1.32596525

-2.092944

-79.845679

(0.125)2=0.015625

1.424072

23.7507015

-3.484586666

(0.0625)2=0.00390625

1.464907

Интерполяция в нулевой шаг интегрирования по трем последним шагам дает I=1.479968, ошибка 0,35%.

Интерполяция в нулевой шаг интегрирования по четырем последним шагам дает I=1.480273, ошибка 0,33%. Заметим, что вычисление методом Симпсона даже для самой мелкой сетки дает отличия значительно большие: 1.36%.

Интересно сравнить этот результат с интегрированием по Симпсону, когда поведение функции на правом конце учтено еще лучше:

h2

I

Δ1

Δ2

(0.1)2=0.01

1.442913

-3.7344000

(0.05)2=0.0025

1.470921

137.78488888

-5.02613333

(0.025)2=0.000625

1.480345

Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.483702, погрешность (0,096%).

Теор. Задачи

  1. Доказать подчиненность матричной нормы при выборе октаэдрической нормы вектора.

  2. Можно ли утверждать, что матрица плохо обусловлена, если определитель матрицы мал?

  3. Пусть A=AT>0, и . Доказать, что число обусловленности монотонно убывает по α при α>0.

  4. Найти область сходимости метода Якоби и метода Зейделя решения СЛАУ Ax=f c матрицей

  1. Получить формулы односторонней аппроксимации второго порядка производной в точке x=x0 по значениям функции в точках x=x0, x=x1=x0+h, x=x2=x0+2h двумя способами; 1) используя интерполянт 2)методом неопределенных коэффициентов.

10.* Функция f(x) задана таблицей своих значений в узлах интерполяции

x0=0.

x1=1.

x2=2.

x3=3.

x4=4.

1.00000

0.86603

0.50000

0.00000

–0.50000

а) Построить кубический сплайн для этой функции, предполагая, что сплайн имеет нулевую кривизну при x=x0 и x=x4. Вычислить приближенное значение функции в точке x*=1.5.

б) Предложить способ вычисления интеграла от быстро осциллирующей функции

1 вар-т x=1.5

x0=0.

x1=1.

x2=2.

x3=3.

x4=4.

0.00000

0.50000

0.86603

1.00000

0.86603

2 вар-т x=0.8

x0=0.1

x1=0.5

x2=0.9

x3=1.3

x4=1.7

–2.3026

–0.69315

–0.10536

0.26236

0.53063

3 вар-т x=3.0

x0=0.

x1=1.7

x2=3.4

x3=5.1

x4=6.8

0.00000

1.3038

1.8439

2.2583

2.6077

4 вар-т x=0.1

x0=--0.4

x1=--0.1

x2=0.2

x3=0.5

x4=0.8

1.9823

1.6710

1.3694

1.0472

0.64350

5 вар-т x=1.5

x0=0.

x1=1.

x2=2.0

x3=3.0

x4=4.0

1.00000

1.5403

1.5839

2.0100

3.3464

Ответы

1. Отрезок [1,2] a=0.5 b=0.451808 c=–0.0722874 d=–0. 134956 f(x)=0.706145

2. Отрезок [0.5,0.9] a=–0.693147 b=2.72502 c=–4.86964 d=4.32685 f(x)= –0.197082

3. Отрезок [1.7,3.4] a=1.30384 b=0.535474 c=–0.204257 d=0.0447927 f(x)=1.75317

4. Отрезок [–0.1,0.2] a=1.67096 b=–1.02012 c=0885522 d=–0.128102 f(x)=1.46946

5. Отрезок [1.,2.] a=1.54030 b=0.252035 c=–0.432401 d=0.223917 f(x)=1.58621