- •Решение систем линейных уравнений 56
- •Программа курса "Численные методы".
- •Тема 1. Погрешность результата численного решения задачи. Источники и классификация погрешностей. Абсолютная и относительная погрешности. Погрешность функции. Обратная задача теории погрешностей.
- •Тема 2. Приближение функций. Постановка задачи приближения функций. Классы аппроксимирующих функций. Критерии согласия. Погрешность аппроксимации.
- •Вопросы по курсу "Численные методы".
- •Введение.
- •Методические указания и типовые задачи. Приближенные вычисления.
- •Типовые задачи.
- •Интерполирование. Постановка задачи интерполирования. Полином Лагранжа, Стирлинга, Бесселя, Ньютона. Обратное интерполирование.
- •A2. Обратная задача теории погрешностей.
- •Интерполяционный полином Бесселя и Стирлинга.
- •Интерполяционные полиномы Ньютона.
- •Обратное интерполирование
- •Типовые задачи
- •Б1. Интерполирование с помощью полинома Лагранжа
- •Б2. Интерполирование с помощью формул Ньютона, Стирлинга, Бесселя.
- •Б3. Обратное интерполирование (случай неравноотстоящих узлов)
- •Б4. Обратное интерполирование (случай равноотстоящих узлов)
- •Численное дифференцирование. Формулы численного дифференцирования. Погрешности, возникающие при численном дифференцировании. Выбор оптимального шага численного дифференцирования
- •Выбор оптимального шага численного дифференцирования
- •Задача b
- •Численное интегрирование
- •Построение простейших квадратурных формул
- •Если округлить результат до двух знаков, то
- •Вычислительная погрешность формулы Симпсона равна
- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Одномерная оптимизация. Отделение корней. Метод хорд. Метод касательных. Метод итераций.
- •Метод Ньютона-Рафсона.
- •Решение систем линейных уравнений.
- •Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
Задача b
Пользуясь таблицей задачи Б2, вычислить первую производную заданной функции в точке x* и оценить погрешность результата. Определить оптимальный шаг таблицы для выбранной формулы численного дифференцирования.
1. x*=1,1 2. X*=1,2 3. X*=1,3 4. X*=2,0
5. x*=2,2 6. X*=0,50 7. X*=0,52 8. X*=0,56
9. x*=0,60 10. X*=0,61 11. X*=1080 12. X*=1090
13. x*=1100 14. X*=1110 15. X*=1120 16. X*=2,70
17. x*=2,74 18. X*=2,76 19. X*=2,80 20. X*=2,84
21. x*=0,7 22. X*=0,9 23. X*=1,1 24. X*=1,3
25. x*=1,5.
Численное интегрирование
Постановка задачи. Пусть требуется вычислить интеграл
|
(1) |
Если функция f(x) является непрерывной на отрезке [a;b], то интеграл (1) существует и может быть вычислен по формуле Ньютона-Лейбница
|
(2) |
Однако для большинства функций f(x) первообразную F(x) не удается выразить через элементарные функции. Кроме того, функция f(x) часто задается в виде таблицы ее значений для определенных значений аргумента. Все это порождает потребность в построении формул численного интегрирования, или квадратурных формул.
Определение 1. Приближенное равенство
|
(3) |
называется
квадратурной формулой, определяемой
узлами
и коэффициентами Ai.
Величина
|
(4) |
называется остаточным членом квадратурной формулы.
В зависимости от способа задания подынтегральной функции f(x) будем рассматривать два различных в смысле реализации случая численного интегрирования.
Задача 1. На отрезке [a;b] в узлах xi заданы значения fi некоторой f, принадлежащей определенному классу F. Требуется приближенно вычислить интеграл (1) и оценить погрешность полученного значения.
Так обычно ставится задача численного интегрирования в том случае, когда подынтегральная функция задана в виде таблицы.
Задача 2. На отрезке [a;b] функция f(x) задана в виде аналитического выражения. Требуется вычислить интеграл (1) с заданной предельно допустимой погрешностью .
Рассмотрим алгоритмы решения задач 1 и 2.
Алгоритм решения задачи 1.
Выбирают конкретную квадратурную формулу (3) и вычисляют JN. Если значения функции f(xi) заданы приближенно, то фактически вычисляют лишь приближенное значение
для
точного JN.Приближенно принимают, что
.Пользуясь конкретным выражением для остаточного члена или оценкой его для выбранной квадратурной формулы, вычисляют погрешность метода
.
Определяют погрешность вычисления
,
по погрешностям приближенных значений f(xi).
Находят полную абсолютную погрешность приближенного значения :
Получают решение задачи в виде
.
Алгоритм решения задачи 2.
1. Представляют в виде суммы трех неотрицательных слагаемых
,
где
- предельно допустимая погрешность
метода;
- пре-дельно допустимая погрешность
вычисления
;
- предельно допустимая погрешность
округления результата.
2. Выбирают N в квадратурной формуле так, чтобы выполнялось неравенство
.
3. Вычисляют f(xi) с такой точностью, чтобы при подсчете JN по формуле (3) обеспечить выполнения неравенства
.
Для этого, очевидно, достаточно вычислить все f(xi) с абсолютной погрешностью
.
4.
Найденную в п.3 величину
округляют (если
)
с предельно допустимой погрешностью
до величины
.
5. Получают решение задачи в виде
.
