- •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
6.1.4 Апроксимація тригонометричними поліномами (гармонійний аналіз)
В випадку коли за допомогою попереднього аналізу результатів інженерного або наукового експерименту функція, яка досліджується, має періодичний характер (рис. 6.4), то для апроксимації таких функцій звичайно використовують ортогональні поліноми Фур’є, які мають вигляд:
(6.21)
Рисунок 6.4 – Приклади експериментальних періодичних функцій
Розклад функцій в ряд Фур'є. Теорема Діріхлє
Багато задач науки і техніки зв'язані з періодичними функціями, які відображають циклічні процеси.
Функція f(x) називається періодичною з періодом T>0, якщо вона задовольняє рівності
(6.22)
З практичних міркувань такі функції зручно подати в вигляді тригонометричного поліному або його часткової суми з заданої обчислювальною похибкою . Поліном виду:
(6.23)
називається тригонометричним, причому an і bn - дійсні числа, які не залежать від x.
Нехай
цей ряд збігається для будь-якого x з
інтервалу
,
тоді він визначає періодичну функцію
f(x)
з періодом
.
Рядом Фур'є називається ряд, коефіцієнти якого обчислюються за наступними формулами:
,
(6.24)
та якщо функція f(x) неперервна на відрізку [-p,p].
Розглянемо особливості використання ряду Фур'є для інженерних задач. При цьому виникають наступні питання:
1) Чи збігається ряд Фур'є функції f(x) ?
2) Якщо ряд збігається, то чи буде він мати своєю сумою f(x)?
Відповіді на поставлені питання дає теорема Діріхлє. Перше ніж сформулювати саму теорему, нагадаємо деякі поняття. Функція f(x) називається монотонною на інтервалі, якщо для будь-яких x1 і x2, які належать цьому інтервалу і таких, що x1 < x2, виконується лише одна з нерівностей f(x1)Јf(x2) або f(x1)іf(x2). Функція f(x) називається кусково-монотонною на інтервалі, якщо його можна розбити на кінцеве число відкритих інтервалів, в кожному з яких функція монотонна.
(6.25)
(6.26)
Функція f(x) називається кусково-неперервною на інтервалі, якщо вона має на ньому кінцеве число точок розриву.
Позначимо
через f(а
+ 0)
границю функції f(x)
коли х прямує до
справа
(права границя), відповідно, через f(а
- 0)
- ліва границя.
Теорема Діріхлє. Якщо функція f(x), яка задана в інтервалі [-p, p], кусково-монотонна і кусково-неперервна, то ряд Фур'є цієї функції збігається на всьому інтервалі [-p, p] і сума його дорівнює:
1. f(x) в усіх точках неперервності, які належать [-p, p];
2.
[
f(x - 0) +f(x + 0)]
в усіх точках розриву, які належать
інтервалу [-p,
p];
Тобто
Теорема Діріхлє не стверджує рівномірної збіжності ряду Фур'є до функції f(x). Однак якщо посилити властивості, яким повинна задовольняти функція, тобто вимагати від неї неперервності на всьому інтервалі [-p, p], кускової монотонності на ньому і виконання рівності f(- ) = f ( ), то ряд Фур'є для такої функції буде рівномірно збігатися до функції f(x) на всьому інтервалі [-p, p].
Можна показати, що для парної функції всі коефіцієнти bn дорівнюють нулю, а відповідний ряд Фур'є не містить синусів:
,
(6.27)
де
.
(6.28)
Аналогічно для непарної функції всі коефіцієнти аn дорівнюють нулю і відповідний ряд Фур'є не містить косинусів:
,
(6.29)
Де
.
(6.30)
Чисельний гармонічний аналіз
Теоретичні та практичні засоби використання ряду Фур'є заміст функції f(x) в задачах моделювання і обробки результатів інженерних та наукових експериментів називається гармонічним аналізом. При практичних розрахунках необхідно обмежитися тільки декількома першими членами ряду Фур'є. В результаті можна отримати лише наближений аналітичний вираз для функції f(x) в вигляді тригонометричного багаточлену N-го порядку
(6.31)
Крім того, формули (6.23), (6.24), (6.25) для обчислення коефіцієнтів Фур'є придатні лише в випадку аналітичного завдання функції. На практиці, як правило, функція f(x) задається в вигляді таблиць або графіків (рис. 6.4), тому виникає задача наближеного відшукування коефіцієнтів Фур'є. Узагальнюючи вищесказане, сформулюємо наступну задачу чисельного гармонічного аналізу: апроксимувати на інтервалі (0,Т) тригонометричним багаточленом m-го порядку функцію y= f(x), для якої відомі m її значень
при
xk =
(к=0,1,2,..., m-1).
Тригонометричний багаточлен для функції, яка визначена на інтервалі (0,T), має вигляд
,
(0
x
T)
(6.32)
(6.33)
(6.34)
Використовуючи
в співвідношеннях (6.31) і (6.32) формулу
прямокутників для обчислення інтегралів
за значеннями підінтегральних виразів
в точках
(k
= 0,1,2,...,m -1),
маємо
(n=0,1,2,...,N)
(6.35)
(6.36)
Таким чином, тригонометричний багаточлен (6.31), коефіцієнти an і bn, якого знаходяться за формулами (6.34) і (6.35), може бути використаний для розв’язання даної задачі.
Лекція № 7
ЧИСЕЛЬНІ МЕТОДИ ЗНАХОДЖЕННЯ ІНТЕГРАЛУ ЗА ДОПОМОГОЮ КВАДРАТУРНИХ МЕТОДІВ ОБЧИСЛЕННЯ
Інженеру часто приходиться обчислювати визначений інтеграл чисельними методами. Це буває у тих випадках, коли або не вдається виразити інтеграл у замкненій формі, або вона настільки складна, що простіше скористатися чисельним інтегруванням. Чисельне інтегрування являє собою стійкий процес і в протиставлення чисельному розв’язанню диференційних рівнянь зменшує дію похибок у початкових даних на кінцевий результат.
