- •1. Решение трансцендентных уравнений методом дихотомий.
- •2. Решение трансцендентных уравнений методом хорд.
- •3. Решение трансцендентных уравнений методом касательных (метод Ньютона)
- •4. Решение трансцендентных уравнений методом секущих.
- •5. Решение трансцендентных уравнений методом простых итераций.
- •Задачи линейной алгебры
- •6. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
- •4.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса
- •7. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом простых итераций.
- •8. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Зейделя.
- •9. Вычисление определителей методом Гаусса.
- •10. Обращение матриц.
- •Аппроксимация зависимостей
- •11. Интерполяция зависимостей каноническим полиномом.
- •12. Интерполяционный полином Лагранжа.
- •13. Интерполяционный полином Ньютона.
- •14. Интерполяция сплайнами.
- •15. Аппроксимация зависимостей методом наименьших квадратов.
- •Математически минимум величины q достигается при равенстве нулю частных производных от q по всем коэффициентам с0, с1, …, сm:
- •Вычисление определенных интегралов Требуется вычислить интеграл вида
- •16. Методы прямоугольников вычисления определенных интегралов.
- •Аналогично, в методе правых прямоугольников
- •17. Метод трапеций вычисления определенных интегралов.
- •18. Уточнение по Ричардсону вычисления определенных интегралов методом трапеций.
- •Решение дифференциальных уравнений
- •19. Метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •20. Усовершенствованный метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •21. Исправленный метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •22. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка решения задачи Коши для оду 1 порядка.
- •23. Метод Кутта-Мерсона решения задачи Коши для оду 1 порядка.
14. Интерполяция сплайнами.
При большом количестве узлов и, соответственно, при высокой степени аппроксимирующего полинома полиномиальная интерполяция не всегда дает удовлетворительные результаты, потому что в определенных ситуациях возникает так называемое "явление волнистости", из-за которого аппроксимирующая функция, несмотря на выполнение условий Лагранжа в узлах, может давать значительные отклонения от аппроксимируемой кривой между узлами. При этом повышение степени полинома приводит не к уменьшению, а к увеличению погрешности.
В этих условиях хороший эффект может дать интерполяция, основанная на теории сплайн-функций. Слово spline по-английски означает рейка, линейка. Этот термин возник из опыта работы чертежников, которые для проведения гладких кривых через точки на плоскости используют упругую линейку, совмещая ее с заданными точками. Из условий упругости недеформируемой линейки установлено, что между соседними узлами линейка проходит по линии, удовлетворяющей условию:
-
IV(x)
= 0,(5.7)
где IV - четвертая производная от функции (x).
Самой простой кривой, удовлетворяющей этому условию, является полином третьей степени, поэтому в сплайновой аппроксимации наиболее распространенным является применение кубических сплайнов. В отличие от полиномиальной аппроксимации, когда вся аппроксимируемая функция описывается одним полиномом, при интерполяции кубическими сплайнами на каждом интервале [xi-1,xi] строится отдельный полином третьей степени со своими коэффициентами. Как было отмечено выше, для однозначного построения кубической параболы необходимо задание четырех точек на плоскости. При построении каждого i-го сплайна ( i=1,2,...,n ) известны только две точки xi-1 и xi; поэтому кроме условий Лагранжа для этих точек
-
,(5.8)
;i = 1,2,...,n
необходимо задание еще двух каких-то условий. Ими является "гладкость" перехода с одного полинома на соседний, выражаемая как непрерывность первой и второй производной от сплайнов в узлах:
-
,(5.9)
;i = 1,2,...,n-1.
Условия (5.9) можно задать только для внутренних узловых точек таблицы x1,...,xn-1. Поэтому нужны еще дополнительные условия для концевых точек интервала аппроксимации x0 и xn. Обычно здесь используются условия свободных концов сплайнов (линейка не закреплена в точках вне интервала [ x0 , xn] и, следовательно, описывается там уравнением прямой, т.е. полиномом первой степени). Значит для концов интервала должны выполняться условия
-
= 0,(5.10)
= 0.
Условия (5.8), (5.9), (5.10), расписанные для каждой узловой точки, дают систему из 4n линейных алгебраических уравнений для определения коэффициентов всех n сплайнов (по 4 коэффициента на каждый сплайн). Данная система после некоторых преобразований приводится к так называемому трехдиагональному виду, т.е. ее матрица имеет ненулевые элементы только на главной диагонали и двух примыкающих к ней диагоналях. Для решения таких систем применяется специальный метод, называемый методом прогонки и являющийся частным случаем метода Гаусса.
