- •Введение.
- •Глава 1.
- •Устойчивость, корректность, сходимость.
- •Лекция 2.
- •«Абсолютная и относительная погрешности.
- •Погрешность суммы и разности приближенных чисел.»
- •Абсолютная и относительная погрешности.
- •Погрешность возведения в степень и извлечения корня из приближенных чисел.
- •Оценка погрешности результата вычислений по формуле.
- •Погрешность суммы и разности приближенных чисел.
- •Лекция 3.
- •Лекция 4.
- •Обратная задача теории приближенных вычислений.
- •О вычислениях без строгого учета погрешностей.
- •Глава 2.
- •Метод половинного деления.
- •Лекция 6.
- •«Понятие метрического пространства.
- •Теоретическое обоснование метода простых итераций.»
- •Понятие метрического пространства.
- •Теоретическое обоснование метода простых итераций.
- •Лекция 7. «Метод простых итераций.» Метод простых итераций.
- •Var x1,x2:real;
- •Оценка погрешности метода Ньютона.
- •Глава 3.
- •Метод Гаусса с выбором главного элемента.
- •Лекция 10.
- •Достаточные условия применимости метода прогонки.
- •Итерационные методы. Метод простых итераций.
- •Лекция 11.
- •«Метод Зейделя.
- •Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений.»
- •Метод Зейделя.
- •Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений.
- •Глава 4.
- •Вычисление значений многочленов.
- •Интерполирование функции многочленом.
- •Лекция 13.
- •«Интерполяционный многочлен в форме Лагранжа.
- •Остаточный член интерполирования.»
- •Интерполяционный многочлен в форме Лагранжа.
- •Остаточный член интерполирования.
- •Лекция 14.
- •Локальная интерполяция. Сплайны.
- •Лекция 15.
- •Квадратичная интерполяция.
- •Интерполяция кубическими сплайнами.
- •Обратная интерполяция с помощью многочлена Лагранжа.
- •Эмпирические зависимости. Метод наименьших квадратов.
- •Глава 5.
- •Формулы прямоугольников.
- •Формула трапеций.
- •Формула Симпсона.
- •Оценка погрешности квадратурных формул.
- •Лекция 17.
- •Понятие об адаптивных алгоритмах.
- •Особые случаи численного интегрирования.
- •Метод ячеек. Вычисление кратных интегралов.
- •Используемая литература.
- •Рекомендуемая литература
- •Дополнительная литература
Достаточные условия применимости метода прогонки.
Теорема
3.1. Достаточными
условиями применимости метода прогонки
являются:
для любого
,
,
,
.
(3.4)
Доказательство.
При
выводе формул прогонки мы делили на
некоторые величины, не задумываясь, не
равны ли они нулю, а именно на
(
)
и
.
Докажем, что при выполнении условий
(3.4) эти величины не равны нулю.
Докажем
сперва, что
,
для любого
.
Доказательство проведем методом
математической индукции. При
условие выполняется:
.
Сделаем индуктивное предположение, что
,
и докажем, что
.
Рассмотрим разность
![]()
,
так как
.
Из
полученного результата и (3.2) следует,
что
.
По принципу математической индукции
все величины
,
а следовательно,
для всех
.
Так как
по условию, то
,
а следовательно
для
.
Исследуем
теперь величину
.
Докажем, что она строго больше нуля.
Отметим, что
.
Из условий (3.4) следует, что
и
не могут равняться 1 одновременно, то
есть либо
,
либо
.
Пусть
,
тогда
.
Из
следует, что все
,
следовательно и
,
а также
.
Значит,
.
Пусть
.
Так как
,
то
.
Значит
.
Итак,
доказано, что
.
Теорема доказана полностью.
Итерационные методы. Метод простых итераций.
Вновь
рассмотрим систему линейных алгебраических
уравнений
,
гдеA
– матрица коэффициентов системы
,
–
искомый вектор,
– заданный вектор правых частей.
Соотношение
задает отображение
,
где
–m-мерное
арифметическое пространство. Зададим
на нем метрику, например, так:
.
Выразим
неизвестные
из уравнений системы
.

Полученную
систему можно записать в компактной
форме:
,
где
,
,
и
,
,
,
,
.
Если
отображение
является сжатым отображением в себя,
то для решения системы
можно применить принцип сжатых отображений
Банаха.
Найдем условия сжатости отображения B.
![]()
.
Следовательно,
оператор B
будет оператором сжатия, если
или
,
или для всехi
.
Следовательно, для всехi
,
.
Здесь мы пользовались тем, что
.
Последнее условие называют условием преобладания диагональных коэффициентов, оно означает, что любой диагональный коэффициент системы по модулю больше, чем сумма модулей остальных коэффициентов строки.
Пример.

Таким
образом, если в исходной системе
диагональные коэффициенты преобладают,
то решение системы можно получить,
построив итерационный процесс
,
взяв за начальное приближение любую
точку пространства
.
Чаще всего, в качестве начального
приближения берут вектор правых частей
системы.
Более подробно итерационный процесс можно записать так:

Процесс
построения приближений продолжается
до тех пор, пока
,
где
– заданная точность вычислений,
.
(Однако часто это условие нестрого
упрощают, заменяя
просто на).
За решение системы принимают вектор
.
Если в исходной системе не выполняется условие диагонального преобладания, то следует путем линейных преобразований привести систему к требуемому виду.
Лекция 11.
«Метод Зейделя.
Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений.»
Метод Зейделя.
Пусть
вновь дана система линейных алгебраических
уравнений вида
,
где
,
– матрица коэффициентов системы,
–
искомый вектор,
– заданный вектор свободных членов.
Метод Зейделя является своеобразной модификацией метода простой итерации и при прочих равных условиях дает более быструю сходимость.
Преобразуем
систему
к виду
,
где
,
,
и
,
,
,
,
.
Построим итерационный процесс следующим образом:

В
качестве начального приближения берут
вектор правых частей системы. Итерации
следует производить до достижения
заданной точности, то есть до выполнения
условия
.
Тогда за решение системы можно принять
вектор
.
Отметим, что для сходимости итерационного процесса по Зейделю достаточным является преобладание диагональных коэффициентов. Однако это условие не является необходимым, то есть иногда даже при не соблюдении этого условия процесс может сойтись к решению. Однако для достижения гарантированной сходимости рекомендуется систему привести к диагональному преобладанию путем линейных преобразований.
