- •Конспект лекций
- •Пермь 1995
- •Лекция №1 Введение. Понятие о численных методах. История развития численных методов.
- •Приближенные числа. Абсолютная и относительная погрешности.
- •Погрешность числа (а).
- •Абсолютная погрешность().
- •Предельная абсолютная погрешность.
- •Относительная погрешность ().
- •Предельная относительная погрешность (a).
- •Основные источники погрешности.
- •Значащие и верные цифры.
- •Верные цифры.
- •Округление чисел.
- •Связь относительной погрешности приближённого числа с количеством верных цифр этого числа.
- •Лекция № 2 Погрешность суммы.
- •Погрешность разности.
- •Погрешность произведения.
- •Число верных знаков.
- •Погрешность частного.
- •Общая формула для погрешности.
- •Обратная задача теории погрешности.
- •Лекция №3 и 4 Интерполяция функций.
- •Постановка задачи.
- •Конечные разности различных порядков.
- •Первая интерполяционная формула Ньютона.
- •Вторая интерполяционная формула Ньютона.
- •Общая характеристика интерполяционных формул с постоянным шагом.
- •Интерполяционная формула Лагранжа.
- •Частные случаи.
- •Лекции №5 Фрмула Ньютона для неравностоящих узлов Разделённые разности
- •Интерполяционная формула Ньютона для неравностоящих значений аргумента
- •Погрешность формулы Ньютона для неравностоящих узлов
- •Интерполяция сплайками
- •Многочлены Чебышева
- •Выбор узлов интерполирования
- •Обратное интерполирование для равноотстоящих узлов
- •Обратное интерполирование для неравноотстоящих точек
- •Общие выводы по задаче интерполяции
- •Оценка погрешности интерполяционной формулы Лагранжа
- •Лекция n 6 и 7 приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений.
- •Определение корней Графический способ.
- •Аналитический способ.
- •Графическое решение уравнений.
- •Метод половинного деления.
- •Алгоритм метода
- •Метод пропорциональных частей (метод хорд)
- •Алгоритм метода
- •Метод ньютона (метод касательных)
- •Сходимость метода итераций
- •Сходимость метода
- •Лекция №8 и 9 Решение системы линейных уравнений Общая характеристика методов решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Трудоёмкость метода Гаусса
- •Достоинства метода
- •Метод итераций
- •Сходимость метода итераций для решения системы алгебраических уравнений
- •Достоинства метода итераций
- •Метод Зейделя
- •Лекция №10 Численное решение систем линейных уравнений
- •Метод Ньютона
- •Сходимость метода Ньютона
- •Теорема о существовании корней и сходимости процесса Ньютона
- •Метод скорейшего спуска (градиентный метод)
- •Градиент функции u
- •Сходимость градиентного метода
- •Лекции №11 и 12 Приближённое дифференцирование.
- •Графический способ дифференцирования.
- •Алгоритм построения графика производной.
- •Лекция n 13
- •Особенности метода Эйлера.
- •Метод Руте-Кутта.
- •Метод Адамса.
- •Лекция №14 Краевая задача. Методы её решения.
- •Метод конечных разностей для линейных дифференциальных уравнений.
- •Метод прогонки.
- •Метод конечных разностей для нелинейных уравнений второго порядка.
- •Лекция №15 методы обработки эксперементальных данных. Постановка задачи
- •Узловые точки
- •Класс функций
- •Критерий согласия
- •Среднеквадратический критерий
- •Минимальный критерий или критерий чебышева
- •Вероятностно-зональный критерий
- •Точность
- •Метод наименьших квадратов постановка задачи
Лекции №5 Фрмула Ньютона для неравностоящих узлов Разделённые разности
Если в таблицах встречаются неравноотстоящие значения аргумента, т.е. таблицы с переменным шагом, то вводят понятие разделённых разностей.
Пусть функция
задана таблично, где
- значения аргумента
- значения функции
отношения
- разделённая разность первого порядка
- разделённая
разность второго порядка
- разделённая
разность
-го
порядка
Разделённые разности удобнее всего рассматривать в таблице - таблице разностей
|
|
|
|
Разделённые разности |
|
|||
|
|
1-го |
2-го |
3-го |
4-го |
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|||
Интерполяционная формула Ньютона для неравностоящих значений аргумента
Дано
- значения аргумента
- значения функции
Апроксимировать таблично заданную функцию полиномом порядка не выше
Пример:
|
|
1-го |
2-го |
3-го |
0 |
1,450 |
|
|
|
|
|
1,127 |
|
|
1,5 |
3,140 |
|
-0,098 |
|
|
|
0,795 |
|
- 0,012 |
3,4 |
4,650 |
|
-0,18 |
|
|
|
-0,159 |
|
|
6,8 |
4,110 |
|
|
|
Погрешность формулы Ньютона для неравностоящих узлов
где - промежуточное значение между точками и
Интерполяция сплайками
Даны:
,
разбитый на разные отрезки с узлами
и соответствующие
им значения функции
Сплайком
называется функция, которая вместе с
несколькими производными непрерывна
на заданном отрезке
,
и на каждом частичном отрезке
в отдельности является некоторым
алгебраическим многочленом, причём
степени многочлена различны.
Степень сплайка - максимальная степень многочлена.
Дефект сплайка - разность между степенью сплайка и порядком наивысшей производной на отрезке .
На практике широкое применение получили кубические сплайки.
Таким образом для
интерполяции сплайками, необходимо
знать не только значения функции в
точках
и
;
а ещё и их производные
- наклон сплайка
Как задаётся наклон сплайка?
Упрощённый способ
Если известны значения
=>
Глобальный
Сплайки являются
наиболее удобным средством апроксимации
функций на небольших промежутках, то
есть
.
При апрксимации функций интерполяционными многочленами можно потребовать очень высокой степени полиномы, тогда как разбиения на участки, содержащих несколько участков, правда при этом в савке двух многочленов первая производная терпит разрыв.
