- •Лекція 1 етапи розв‘язування задач на еом .Елементи теорії похибок
- •1.1 Точні і наближені числа. Джерела похибок. Класифікація похибок
- •1.2 Абсолютна і відносна похибки
- •1.3 Десятковий запис наближених чисел. Значуща цифра числа. Дійсна значуща цифра
- •1.4 Зв’язок між числом дійсних знаків і похибкою числа
- •1.6 Обчислювальний експеримент та його основні етапи. Поняття стійкості та коректності
- •2.3 Особливості методів Гауса
- •Лекція № 3 розв‘язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •2.1 Основні поняття та визначення
- •2.2 Класифікація методів розв’язання слар на еом
- •2.3.1 Метод Гауса з послідовним виключенням невідомих
- •2.3.2 Метод Гауса за схемою Халецького
- •2.3.3 Метод Гауса з вибором головного елемента
- •2.3.4 Метод Гауса з одиничними коефіцієнтами
- •2.3.5 Метод Гауса-Жордана
- •Лекція №3 наближені методи розв'язання слар на еом
- •3.1 Постановка задачі та класифікація методів
- •3.2 Загальний підхід до розв’язання слар наближеними методами
- •3.3 Умови збіжності ітераційного процесу
- •3.4 Метод послідовних наближень (метод Якобі)
- •3.5 Метод Гауса-Зейделя
- •3.6 Метод верхньої релаксації
- •Лекція № 4 чисельні методи роз’вязання нелінійних рівнянь та систем нелінійних рівнянь
- •4.1 Загальні поняття та визначення
- •4.2 Принципи розв’язання нелінійних рівнянь на еом
- •4.3 Чисельні методи уточнення коренів
- •4.3.1 Метод половинного ділення
- •4.3.2 Метод хорд
- •4.3.3 Метод Ньютона (метод дотичних)
- •4.3.4 Комбінований метод
- •4.3.5 Метод ітерацій (метод послідовних наближень)
- •4.4 Чисельні методи розв’язання систем нелінійних рівнянь
- •5.1 Способи завдання функцій
- •5.2 Математична постановка задачі інтерполювання
- •5.2.1 Інтерполяційний багаточлен Лагранжа
- •5.2.2 Перша інтерполяційна формула Ньютона для рівновіддалених вузлів інтерполяції
- •Лекція №6 Апроксимація табличних функцій
- •6.1 Апроксимація табличних функцій
- •6.1.1 Апроксимація табличних функцій степеневими поліномами
- •6.1.2 Апроксимація узагальненими поліномами
- •6.1.3 Апроксимація ортогональними поліномами
- •6.1.4 Апроксимація тригонометричними поліномами (гармонійний аналіз)
- •7.1 Основні поняття та визначення
- •7.2 Чисельні методи знаходження визначеного інтегралу
- •7.2.1 Метод прямокутників
- •7.2.2 Метод трапецій
- •7.2.3 Метод Сімпсона
- •8.1 Метод Ньютона-Котеса
- •8.2 Метод Чебишева
- •8.3 Метод Гауса
- •8.4 Загальний підхід до визначення інтегралів на еом
- •9.1. Основні визначення та поняття
- •9.2. Класифікація численних методів розв'язання задачі Коші
- •9.3 Одноточкові методи розв'язання задачі Коші на еом
- •9.1.1 Модифікації методу Ейлера
- •9.1.2 Метод Рунге–Кутта
- •9.4 Методи прогнозу і корекції (багатоточкові методи)
- •9.4.1 Метод Мілна
- •9.4.2 Метод Адамса - Башфорта
- •9.4.3 Метод Хемінга
- •10.1 Чисельні методи розв’язання крайових задач
- •10.1.1 Методи стрільби
- •10.1.2 Кінцево-різницеві методи
- •10.1.3 Метод прогонки
- •11.1 Різницеві методи розв'язування диференційних рівнянь у частинних похідних
- •11.2 Етапи чисельного розв'язування диференційних рівнянь (др) у частинних похідних на еом
- •11.3 Еліптичні рівняння
- •11.4 Гіперболічні рівняння
- •12.1 Параболічні рівняння
- •13.1 Метод загального пошуку
- •13.2 Метод половинного ділення (розділення відрізка навпіл)
- •13.3 Метод дихотомії
- •13.4 Метод “золотого перетину”
- •13.5 Метод Фібоначчі
- •13.6 Порівняння методів одновимірного пошуку
- •14.1 Основні поняття та визначення
- •14.2 Критерії оптимальності
- •14.3 Градієнтні методи
- •14.3.1 Найшвидший підйом з використанням одномірного пошуку
- •14.3.2 Метод найшвидшого спуску
- •14.3.3 Метод Флетчера – Рівса
- •14.3.4 Метод Девідона – Флетчера – Пауела
- •14.3.5 Метод конфігурацій Хука – Дживса
- •14.3.6 Метод конфігурацій Розенброка
5.2 Математична постановка задачі інтерполювання
В економіці і техніці постійно приходиться зіштовхуватися з необхідністю обчислення значень функції в точках , відмінних від значень аргументу, фіксованих в таблиці експериментальних досліджень. Крім того, в деяких випадках, незважаючи на те, що аналітичний вираз функції відомий, він є занадто складним і незручним для подальших математичних перетворень. Подібні задачі формалізуються як задачі інтерполювання.
Нехай
на відрізку
функція
задана
системою точок
,
де значення
називаються
вузлами
інтерполяції.
Необхідно знайти аналітичну залежність
,
співпадаючої у вузлах інтерполяції зі
значеннями заданої функції, тобто
Процес
обчислення значень функції
в
точках
,
відмінних від вузлів інтерполяції,
називають інтерполюванням
функції
(рисунок
5.1).
Якщо
аргумент
знаходиться
за межами відрізка інтерполювання
,
то задача визначення значення функції
в
точці
називається
екстраполюванням.
Слідує
відмітити, що задача інтерполювання
стає однозначною, якщо в якості функції
вибрати
багаточлен
степені
не вище n, такий, що
.
Багаточлен
,
що задовольняє цим умовам, називають
інтерполяційним
багаточленом,
а відповідні формули – інтерполяційними
формулами.
Рисунок 5.2 – Геометрична інтерпретація інтерполяції табличної функції
У випадку, коли береться з класу степеневих функцій, інтерполяція називається параболічною. Цей спосіб наближення ґрунтується на тому, що на невеликих відрізках експериментальна функція може бути достатньо добре апроксимована параболою певного порядку. Якщо в якості інтерполяційної функції використовувати багаточлен виду:
(5.1)
то така інтерполяція називається степеневою
Інколи
доцільно використати інші види
інтерполяції. Якщо функція, що
досліджується,
–
періодична, то в якості інтерполяційної
функції
(
)
вибирають тригонометричну, наприклад,
виду:
(5.2)
і така інтерполяція називається тригонометричною. В деяких в якості інтерполяційної функції ( ) вибирають раціональні функції.
При інтерполюванні виникає ряд задач:
1. вибір найбільш зручного способу побудови інтерполяційної функції для кожного конкретного випадку;
2. оцінка
похибки при заміні
інтерполяційною
функцією
на
відрізку
,
оскільки функції
та
співпадають
тільки у вузлах інтерполяції
;
3. оптимальний вибір вузлів інтерполяції для отримання мінімальної похибки.
Для
задачі інтерполювання важливим є
визначення того, як повинна вести себе
інтерполяційна функція між заданими
точками, так як ці точки можуть бути
інтерпольовані множиною різноманітних
функцій, і необхідно мати певний критерій
вибору. Звичайно критерій формується
в термінах гладкості та простоти.
Більшість інтерполяційних функції
генеруються лінійними комбінаціями
найпростіших функцій. Лінійні комбінації
одночленів
формують
степеневі
поліноми,
лінійні комбінації тригонометричних
функцій
формують
тригонометричні
поліноми,
використовуються також лінійні комбінації
експонент
.
Найбільш важливим класом інтерполяційних
функцій є множина алгебраїчних поліномів.
Поліноми мають переваги з точки зору
алгоритмізації, тому що їх значення
легко обчисляти, додавати, перемножувати,
інтегрувати чи диференціювати. Важливою
властивістю поліномів є те що якщо с
– константа, а p(x)-
поліном,
то поліномами будуть і p(cx)
і p(x+c)
Клас інтерполяційних функції обирають, використовуючи теорему Вейерштраса:
Якщо
f(х)
– неперервна на кінцевому інтервалі
функція,
то для любого
існують
поліном pn(x)
ступеня
n такий,
що
.
