- •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
Многочлены Чебышева
Особенность
интерполяции функции многочленами
Чебышева заключается в том, что приведённые
многочлены минимизируют максимальную
погрешность
Выбор узлов интерполирования
На практике ИФН обрывается на членах, содержащих разности в пределах заданной точности. В этом случае остаточный член да 2инф:
- 2ИФН
(1)
- 1ИФН
(2)
- Лагранж
(3)
Анализируя погрешности интерполяционных формул, можно сделать следующий вывод:
Остаточные члены зависят от выбора узлов интерполирования:
и (2) =
В первых двух формулах видоизменить что-либо сложно, ибо само условие означает равноотстоящие узлы.
В формуле Лагранжа можно выбирать узлы. При неудачном выборе узлов интерполирования погрешность
может быть очень большой.
если сконцетрировать
около одного из концов, то
Рациональный вывод
узлов, чтобы полином
имел наименьшее максимальное значение
по абсолютной величине на отрезке
=> “наименее отклонился от шрся на
.
Эта задача решима русским математиком Чебышевым
где
,
=> это узлы Полином Чебышева
Эти узлы неравноотстоящие, а сгущаются около концов отрезка.
Обратное интерполирование для равноотстоящих узлов
Задача обратного интерполирования заключается в том, чтобы по функции найти значение аргумента .
Предположим, что
монотонна и значение
содержится между
и
.
Заменяя
интерполяционным полиномом Ньютона,
имеем:
,
где
число шагов, необходимых для достижения
точки
,
исходя из точки
.
За начальное приближение принимаем:
Применяя метод итерации, получим:
Итерационный процесс, останавливается, когда
и тогда
=>
Пример:
|
|
4 |
11 |
6 |
27 |
8 |
50 |
10 |
83 |
Горизонтальная таблица разностей:
x |
y |
y |
2y |
3y |
4 |
11 |
16 |
7 |
3 |
6 |
27 |
23 |
10 |
|
8 |
50 |
33 |
|
|
10 |
83 |
|
|
|
Тогда
Обратное интерполирование для неравноотстоящих точек
Задача обратного интерполирования для случая неравноотстоящих точек непосредственно может быть решена с помощью интерполяционной формулы Лагранжа
Или с помощью интерполяционной формулы Ньютона для неравноотстоящих точек
Общие выводы по задаче интерполяции
Для равноотстоящих узлов интерполирования лучше всего выбирать интерполяционные формулы Ньютона, при этом:
а) если значение в начале таблицы - 1ИФН
б) если значение в конце таблицы - 2ИФН
Существуют интерполяционные центральные формулы, позволяющие интерполировать в середине таблицы, используя близлежащие разности (Гаус, Стерлинг, Бессель)
Для неравноотстоящих узлов интерполирования существуют формулы Лагранжа, Ньютона.
Если количество узлов больше и существует возможность определения хотя бы первых производных в узлах, то лучше всего исрользовать интерполяцию сплайками.
Если существует возможность выбора узлов, то выбирают по условиям Чебышева, которое позволяет уменьшить погрешность аппроксимации.
Используя интерполяционные формулы, можно решать задачу обратного интерполирования.
Задача обратного интерполирования может быть использована при решении корней уравнения, а именно:
,
необходимо найти корни. Составляем
таблицу
по формуле, а затем задаваясь значением
=> ищат
.
