- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
На отрезке [a,b] в узлах интерполяции х0, х1, …, хn задается функция f(x) своими n + 1 значениями у0 = f(x0), …, yn=f(xn) .
Требуется построить многочлен L(х), совпадающий в узлах интерполяции х0, …, хn со значениями заданной функции:
L(x0) = y0, …, L(xn) = yn , где h = xi+1 – xi const – шаг интерполяции.
Представим многочлен
,
где ai (i = 0, 1 , 2, …, n) неизвестные постоянные коэффициенты, которые нам необходимо найти.
Пусть Ln(x) в узлах интерполяции х0, х1, …, хn принимает значения Ln(x0) = уn .
Тогда в узле интерполяции х0 имеем
,
,
…
.
Запишем это в виде системы n + 1 уравнений с n + 1 неизвестным
а0 , а1, а2, …, аn .
где xi и yi (i = 0, 1, …, n) – табличные значения аргумента и функции.
Находим значения неизвестных, как
;
;
;
… ;
,
где
– определитель системы.
Если 0, то система имеет единственное решение
.
Перепишем этот многочлен в другой форме
,
где
удовлетворяет следующим условиям:
.
В точках x0 , x1 , … , xi-1 , xi+1 , … , xn функция Qi(x) обращается в ноль, а в точке хi равна 1 .
Окончательно получаем
.
Этот многочлен называется интерполяционным многочленом Лагранжа
,
где х0, х1,…. хn – узлы интерполяции, а х – значение аргумента, для которого определяется приближенное значение по интерполяционной формуле Лагранжа.
Обозначим произведение элементов первой строки через R0 :
.
В общем виде произведение элементов i строки
.
Дополнительно вычислим произведение элементов, расположенных на главной диагонали
,
тогда интерполяционный многочлен Лагранжа можно переписать в виде
.
Интерполяционная
формула Лагранжа заметно упрощается,
если узлы интерполяции равноотстоящие,
т.е.
.
Обозначим q = (x - x0)/h , тогда
.
Введем обозначения:
…
,
тогда
.
Заметим, что часть произведения в знаменателе равна
,
а другая
.
Умножив числитель и знаменатель правой части последнего равенства на (-1)n-i(q - i), получим
,
где
.
Интерполяционный многочлен Лагранжа для равноотстоящих узлов интерполяции теперь можно записать в виде
.
6.2. Оценка погрешности интерполяционного многочлена Лагранжа
Интерполяционный многочлен Лагранжа Ln(x) совпадает с функцией f(x) в узлах интерполяции х0, х1, х2, …, хn. Чтобы оценить степень приближения интерполяционного многочлена в точках, отличных от узлов интерполяции, надо сделать дополнительные предположения о поведении функции f(x), заданной таблично.
Будем
считать, что функция f(x)
дифференцируема n
+ 1 раз на
отрезке [a,b].
Погрешность
. Введем вспомогательную функцию
.
Функция
имеет n
+ 1 корень,
т.е.
,
т.к. в узлах интерполяции
и один из сомножителей
.
Подберем
k
таким
образом, чтобы
,
т.е.
,
тогда получим
.
Определим численное значение коэффициента k. Для этого продифференцируем n + 1 раз. Так как обращается в ноль на [a,b] в n + 2 точках: х0, х1, х2,…, хn, то на основании теоремы Ролля производная от обращается в ноль , по крайней мере n + 1 раз на интервале [a, b].
Применим
снова теорему Ролля к функции
.
Вторая производная
обращается в ноль не менее n
раз на
интервале (а,
b).
Продолжая
этот процесс, придем к выводу, что
производная (n
+ 1) порядка
функции
имеет хотя бы один корень, т.е.
.
Тогда
,
но т.к.
.
Получим
,
.
Полагая, что Mn+1 = max | f (n+1)(x)| получаем, оценку погрешности х [a, b] для интерполяционного многочлена Лагранжа
.
