30. Численные методы решения систем линейных уравнений (слау): постановка задачи, метод Зейделя.

Метод Зейделя является модификацией метода итераций. СЛАУ задается в виде (3.8) и приводится к виду (3.10). Отличие от метода итераций заключается в вычислительной процедуре нахождения приближения на i+1 итерации. В отличии от метода простых итераций , где для отыскания i+1 приближения используется i - ое приближение неизвестных xⁱ_j , в методе Зейделя используются уже вычисленные i+1 значения x . Рекуррентные соотношения используемые в методе Зейделя представляются следующим образом:

(3.12)

Условия сходимости метода Зейделя может быть сформулировано следующим образом:

Для того чтобы итерационный процесс сходился, достаточно, чтобы сумма абсолютных значений элементов каждой строки (исключая диагональный) была меньше абсолютного значения диагонального элемента соответствующей строки.

Математически это определение может быть выражено следующим образом

На первом этапе решения СЛАУ система приводится к виду (3.10), после чего происходит проверка условия сходимости итерационного процесса к решению системы. Для этого необходимо выбрать максимальные значения коэффициентов a_i,i и провести проверку условия на сходимость итерационного процесса. После этого задаются начальные приближения, обычно для этого используется столбец свободных членов, и проводится расчет по формуле (3.12) до достижения окончательного решения.

31. Численные методы восстановления функций: постановка задачи. Понятие аппроксимации, интерполяции и экстраполяции.

Постановка задачи:

В вычислительной практике часто приходится иметь дело с функциями , заданными таблицами их значений для некоторого конечного множества значений х: .

В процессе же решения задачи необходимо использовать значения для промежуточных значений аргумента. В этом случае строят функцию Ф(x), достаточно простую для вычислений, которая в заданных точках x₀, x₁,...,x_n, называемых узлами интерполяции, принимает значения , а в остальных точках отрезка (x₀,x_n), принадлежащего области определения , приближенно представляет функцию с той или иной степенью точности.

При решении задачи в этом случае вместо функции оперируют с функцией Ф(x). Задача построения такой функции Ф(x) называется задачей интерполирования. Чаще всего интерполирующую функцию Ф(x) отыскивают в виде алгебраического полинома.

Основная задача аппроксимации – построение приближенной (аппроксимирующей) функции наиболее близко проходящей около данных точек или около данной непрерывной функции.

Аппроксимация – процесс подбора эмпирической функции φ(х) для установления из опыта функциональной зависимости y= φ(х)

Эмпирические формулы служат для аналитического представления опытных данных.

Обычно задача аппроксимации распадается на две части:

1. Сначала устанавливают вид зависимости y=f(x) и, соответственно вид эмпирической формулы, то есть решают, является ли она линейной, квадратичной, логарифмической или какой-либо другой.

2. После этого определяются численные значения неизвестных параметров выбранной эмпирической формулы, для которых приближение к заданной функции оказывается наилучшим.

При решении аппроксимации нужно ответить на ряд вопросов:

1)Каким способом задана восстанавливаемая ф-я f(x). 2)В какой области определенна.

3)К какому классу должна относиться восстан-я фун-я f(x).

4)Необходимо выбрать критерий приближения ф(х) к f(x).

Задачей интерполяцией считают:

Нахождение значений f(x), которые заданы таблично в аргументах, которые не совпадают с узловыми точками.То есть внутри заданного интервала. Экстраполяция- то же самое, что и интерполяция, только нахождение функции за пределами интервала.