- •Требования к выполнению лабораторних работ
- •Тема 1. Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов (мнк)
- •Лабораторная работа № 1
- •Метод наименьших квадратов
- •В случае аппроксимации полиномами
- •Теоретические сведения
- •Лабораторная работа № 2
- •Определить невязки аппроксимации.
- •Проверить вычисления с помощью встроенных функций.
- •Варианты лабораторных работ
- •Тема 2. Численное интегрирование. Приближенное вычисление определенного интеграла Лабораторная работа № 3 Приближенное вычисление определенных интегралов»
- •Теоретические сведения.
- •1. Методы прямоугольников.
- •2. Метод трапеций.
- •3. Метод Симпсона.
- •4. Апостериорные оценки погрешностей по Рунге и Эйткену.
- •Вычисление определенного интеграла с помощью встроенной функции.
- •Программный блок, реализующий приближенное вычисление определенного интеграла.
- •Программный блок вычисления апостериорных погрешностей вычислений.
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 4 Приближенное вычисление определенных интегралов
- •Содержание отчета
- •Теоретические сведения
- •Тема 3. Численное решение интегральных уравнений Лабораторная работа № 5 Приближенное вычисление интегральных уравнений Фредгольма и Вольтерра
- •Теоретические сведения.
- •Лабораторная работа № 5 метод гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Постановка задачи
- •Содержание отчета
- •Теоретические сведения
- •Примеры выполнения заданий
- •Пример вычислений в пакете mathcad.
- •Программная реализация метода Гаусса для решения слау в пакете matlab.
- •Варианты лабораторных работ
- •Лабораторная работа № 5 итерационные методы решения системы линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Постановка задачи
- •Содержание отчета
- •Теоретические сведения
- •Пример выполнения заданий
- •Решение системы методом простой итерации.
- •Пример расчета в пакете mathcad.
- •Программная реализация метода простой итерации для решения слау в пакете matlab.
- •Встроенные функции пакетов mathcad и matlab
- •Для приближенного решения систем линейных
- •Алгебраических уравнений
- •Пакет mathcad
- •Пакет matlab
- •Тема 3. Интерполяция и приближение полиномами Лабораторная работа № 6 интерполяционный многочлен лагранжа
- •Постановка задачи
- •Изучить теоретические сведения.
- •Теоретические сведения
- •Пример выполнения заданий
- •Построение полинома Лагранжа для таблично заданной функции.
- •Построение полинома Лагранжа в пакете mathcad.
- •Пример построения полинома Лагранжа в пакете matlab.
- •Пример использования узлов Чебышева.
- •Пример вычисления погрешности интерполирования.
- •Варианты лабораторных работ
- •Лабораторная работа № 7 интерполирование для таблиц с постоянным шагом. Численное дифференцирование. Обратное интерполирование
- •Постановка задачи
- •Содержание отчета
- •Теоретические сведения
- •Пример выполнения заданий
- •Построение первой формулы Ньютона в пакете mathcad.
- •Пример программ для вычислений по первой формуле Ньютона в matlab.
- •Обратное интерполирование с помощью полинома Ньютона в пакете mathcad.
- •Решение задачи обратного интерполирования
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 8 интерполирование кубическими сплайнами
- •Постановка задачи
- •Содержание отчета
- •Теоретические сведения
- •Пример выполнения заданий
- •Построение кубического сплайна в пакете matlab.
- •Построение кубического сплайна в пакете mathcad.
- •Варианты лабораторных работ
- •Варианты лабораторных работ (окончание)
- •Встроенные функции интерполирования Пакет mathcad
- •Пакет matlab
- •Библиографический список
- •Содержание
- •Тема 1. Приближенное решение алгебраических
- •Тема 2. Приближенное решение систем линейных
- •Тема 3. Интерполяция и приближение полиномами……50
1. Методы прямоугольников.
Рассмотрим сначала простейшие методы из класса методов Ньютона-Котеса, когда подынтегральную функцию f(x) на интервале интегрирования заменяем полиномом нулевой степени. Подобная замена является неоднозначной, так как константу можно выбрать равной значению подынтегральной функции в любой точке в интервале интегрирования. Приближенное значение интеграла определится как площадь прямоугольника, одна из сторон которого есть длина отрезка интегрирования, а другая - аппроксимирующая константа.
Рис. 1. Метод левых прямоугольников. Рис.2. Метод правых прямоугольников
Методы левых (рис. 1) и правых прямоугольников (рис. 2) имеют сравнительно высокую погрешность. Запишем выражение для интеграла на интервале [хi, хi+ h], полученное методом средних прямоугольников
(3)
где
, R
=
,
и оценим погрешность R.
Для этого разложим подынтегральную
функцию f
(х) в ряд
Тейлора около средней точки
(4)
в малой окрестности точки х этот ряд с высокой точностью представляет функцию f(x) при небольшом количестве членов разложения. Поэтому, подставляя под интеграл вместо функции f(x) ее тейлоровское разложение (4) и интегрируя его почленно, можно вычислить интеграл с любой наперед заданной точностью
(5)
Сравнивая соотношения (3) и (5), можно записать выражение для погрешности R. При малой величине шага интегрирования h основной вклад в погрешность R будет вносить первое слагаемое, которое называется главным членом погрешности Roi вычисления интеграла на интервале [xi, xi+1]
(6)
Главный член полной погрешности для интеграла на всем интервале [х0, хn] определится путем суммирования погрешностей на каждом частичном интервале [xi, xi+1]
(7)
Формула
(7) представляет собой теоретическую
оценку погрешности вычисления интеграла
методом средних прямоугольников, эта
оценка является априорной, так как не
требует знания значения вычисляемого
интеграла. Степень шага h,
которой
пропорциональна величина
,
называется порядком метода
интегрирования. Метод средних
прямоугольников имеет второй порядок.
Аналогично проведем априорную оценку метода левых прямоугольников. Разложим подынтегральную функцию в ряд Тейлора около точки х= ,
(8)
Интегрируя разложение (8) почленно на интервале [xi, xi+1], получим
где первое слагаемое есть приближенное значение интеграла, вычисленное по методу левых прямоугольников, второе слагаемое является главным членом погрешности
(9)
На интервале [х0, хn] главный член погрешности интегрирования получим суммированием частичных погрешностей (9)
(10)
Таким образом, метод левых прямоугольников имеет первый порядок; кроме того, погрешность будет больше по сравнению с методом средних прямоугольников.
