- •Новочеркасск 2008 Содержание
- •Тема №1 Модели и моделирование.
- •Погрешности численных методов.
- •Тема №2 Аппроксимация функций.
- •Интерполяционная формула Лагранжа.
- •Сплайны
- •Сплайны третьей степени
- •Метод наименьших квадратов
- •Метод половинного деления.
- •Тема №3 Решение нелинейных уравнений.
- •Метод простых итераций.
- •Метод Хорд
- •Метод Ньютона (касательных).
- •Тема №4 Решение систем линейных уравнений.
- •1) Прямые
- •2) Итерационные
- •Метод Гаусса.
- •Метод прогонки.
- •Уточнение решения (итерационный метод).
- •Метод Гаусса-Зейделя.
- •Тема №5 Решение систем не линейных уравнений.
- •Простой Итерации
- •Метод Ньютона для систем уравнений.
- •Метод возмущения параметров.
- •Тема №6 Численное интегрирование.
- •Метод прямоугольников.
- •Метод трапеции
- •Метод Симпсона.
- •Метод Гаусса.
- •Метод Монте-Карло.
- •Метод Монте-Карло для вычисления кратных интегралов.
- •Тема №7 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (оду).
- •Метод Эйлера.
- •Модифицированный метод Эйлера.
- •Метод Рунге – Кутта.
- •Метод Рунге-Кутта для решения систем оду
- •Метод Рунге-Кутта для оду высших порядков.
- •Метод стрельбы.
- •Метод конечных разностей (мкр) (метод сеток).
- •Тема №8 Решение дифференциальных уравнений с частными производными.
- •Уравнение теплопроводности.
- •Явная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- •Неявная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- •Тема №9 Задачи оптимизации.
- •Метод половинного деления.
- •Метод золотого сечения.
- •Метод покоординатного подъёма (спуска).
- •Метод градиентного подъёма (спуска).
- •Метод наискорейшего подъёма.
- •Тема №10 Задания для самостоятельной проработки. Транспортная задача.
- •Задача о ресурсах.
- •Волновое уравнение.
- •Уравнение Лапласа.
Метод трапеции
В этом методе интеграл,
приближенно заменяется
на сумму площадей трапеций, образующихся
после замены графика функции
ломаной, соединяющей точки
.

Площадь трапеции с номером
равняется
![]()
-шаг интегрирования
Для практического использования важен
случай интегрирования с постоянным
шагом
тогда
![]()
Погрешность интегрирования
определяется шагом
разбиения h.
С уменьшением h точность
возрастает. Точность
вычисления интеграла по методу
прямоугольников и трапеций имеет
порядок
.
При интегрировании методом прямоугольников
подинтегральная функция на каждом
частном отрезке
апроксимируется постоянной величиной
равной
![]()
А в методе трапеций подинтегральная
функция апроксимируется линейной
зависимостью, проходящей через точку
,
.
Существуют методы, для которых
подинтегральная функция апроксимируется
другими зависимостями.
Метод 23
Метод Симпсона.
Подинтегральное выражение апроксимируется
квадратичной зависимостью вида
![]()
Для применения метода Симпсона отрезок
интегрирования
разбиваем на четное число 2n
частных отрезков с одинаковым шагом
,
а в качестве аппроксимирующей функции
берём полином Лагранжа, проходящий
через три точки:
,
,
.
Можно показать, что интеграл от соответствующего полинома Лагранжа


Таким образом
![]()
Погрешность
метода Симпсона пропорциональна
0(
)-и
имеет порядок
.
Метод 24
Метод Гаусса.
В предыдущих методах при численном интегрировании подинтегральную функцию вычисляют в равноотстоящих друг от друга узлах. В методе Гаусса для повышения точности численного интегрирования значения подинтегральной функции вычисляют в специально подобранных узлах.
Рассмотрим сначала стандартный отрезок
и зададим число m= числу
узлов, в которых вычисляется подинтегральная
функция. Координаты этих узлов обозначим
![]()
и получим для определённого интеграла приближенное выражение
(1.1)
Узлы
подбирают таким образом, чтобы обеспечить
максимальную точность выражения (1.1).
Она будет максимальной в том случае,
если узлы
будут
соответствовать корням полиномов
Лагранжа.
Метод Гаусса представляет собой группу
методов различающихся числом узлов.
Значения параметров
,
для m=2;3 запишем в таблицу.
|
m |
j |
|
|
№метода |
|
2 |
1 |
|
1 |
24 |
|
2 |
|
1 |
||
|
3 |
1 |
0,7745967 |
|
25 |
|
2 |
0 |
|
||
|
3 |
0,7745967 |
|
С помощью формулы Гаусса (1.1) с m-узлами
на стандартном отрезке
можно
получить формулу для вычисления интеграла
на произвольном отрезке
.
Для этого разбиваем отрезок
на n равных частичных
отрезков. На каждом отрезке
![]()
Задаём m узлов с помощью формулы
![]()
i – это номер частичного отрезка;
j – это номер узла в каждом частичном отрезке.
Для
![]()
Метод 24 даёт точные
значения интеграла для полиномов степени
,
при m=2
метод Симпсона и метод Гаусса имеют
приблизительно одинаковую точность.
Однако метод Симпсона более удобен, так
как для него узлы расположены равномерно,
поэтому метод Гаусса
целесообразно использовать при m>2.
Метод 26
