- •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
7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
Для интерполирования в конце таблицы обычно применяют вторую интерполяционную формулу Ньютона.
Пусть на [a,b] даны n + 1 различные значения аргумента х0, х1, …, хn ,, которым соответствуют следующие значения
; ; …; ,
а
шаг интерполяции постоянен и равен h,
т.е.
.
Построим интерполяционный многочлен вида
В этом многочлене неизвестны коэффициенты а0 , а1, а2, …, аn . Их надо подобрать так, чтобы были возможны равенства:
; ; … ; .
Для этого необходимо и достаточно, чтобы
.
Коэффициент а0 найдем, положив х = хn в равенстве (7.4)
откуда
Отсюда,
полагая х
= хn-1
имеем
, следовательно
.
Из выражения для второй конечной разности имеем а2
Полагая х = хn-2, получим
,
откуда
,
.
Подставляя найденные значения коэффициентов, получим :
Это и есть вторая интерполяционная формула Ньютона. Положим q = (x - xn)/h, тогда
;
;
(7.5)
Первая интерполяционная формула Ньютона используется для интерполирования в начале отрезка [a,b], а вторая – на конечном участке таблицы.
7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
Оценка погрешности для интерполяционной формулы Лагранжа:
.
Если
все узлы интерполяции равноотстоящие,
то, введя шаг
и полагая
, получим оценку погрешности для первой
интерполяционной формулы Ньютона(7.4)
,
где отрезку интерполяции [x0, xn].
Аналогичным
образом, для второй интерполяционной
формулы Ньютона с равноотстоящими
узлами интерполяции, полагая
,
получим оценку погрешности
,
где
.
Лекция 8. Линейное интерполирование
В тех случаях, когда нет необходимости в отыскании приближенного аналитического выражения функции y = f(x), заданной таблично, требуется лишь определить значение функции в точке, отличной от узла интерполяции, удобно использовать последовательную линейную интерполяцию по Эйткину.
8.1. Интерполирование по Эйткину
Вычисление значения функции в точке, отличной от узлов интерполяции, начинается с вовлечения в счет двух узлов интерполяции с последующим включением в схему новых узлов интерполяции.
Пусть некоторый интерполяционный многочлен F(x) степени n принимает в узлах интерполяции х0, х1, …, хn значения
;
;
…;
.
Воспользовавшись формулой Лагранжа для случая линейной интерполяции, на отрезке [x0, x1] интерполяционное значение функции можно вычислить по формуле
,
(8.1)
на отрезке [x1, x2]
, (8.2)
и, наконец, на отрезке [x0, x2] по формуле
. (8.3)
Далее заменим у0 и у2 в формуле (8.3) соответственно на F0,1(x) и F1,2(x) .
Получим следующее выражение
,
или
.
8.2. Интерполяция и приближение сплайном
Для определенности будем говорить о приближении функции f(x) на [0,1]. Разобьем отрезок на части
и обозначим это разбиение через .
Назовем
«сплайном»
порядка m
функцию, являющуюся многочленом степени
m
на каждом из отрезков
, т.е.
,
при хn-1 x xn удовлетворяющую условиям непрерывности производных до порядка m – 1 в точках х1, …, xn-1 :
(8.5)
при
.
Всего
имеется в распоряжении
неизвестных коэффициентов аnm,
и соотношения (8.5) образуют систему из
линейных алгебраических уравнений.
Другие уравнения для коэффициентов получают из условия близости сплайна к приближаемой функции и из некоторых дополнительных условий.
