- •Экзаменационные вопросы
- •Нахождение корней методом половиного деления
- •Достоинства и недостатки
- •Оценка погрешности приближенного корня (при любом методе вычислений)
- •Метод итерации
- •Геометрическая модель
- •Условие сходимости итерационного процесса
- •Оценка приближения
- •Вторая формула для вычисления погрешности
- •Условия окончания процесса итерации
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Геометрическая интерпретация метода Ньютона
- •Сходимость итерационного процесса в методе Ньютона
- •Оценка приближения
- •Векторы и матрицы. Основные определения
- •Элементарные преобразования матриц
- •Подобные матрицы
- •Треугольные матрицы
- •Абсолютная величина. Норма матрицы
- •Канонические нормы
- •Решение систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход
- •Обратный ход
- •Процедура приведения матрицы к треугольному виду
- •Обращение матриц методом Гаусса (Вычисление обратной матрицы методом Гаусса)
- •Итерационные методы решения систем линейных уравнений
- •Метод Якоби
- •Сходимость метода Якоби
- •Оценка погрешности приближения процесса итерации в методе Якоби
- •Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации
- •Метод Зейделя
- •Сходимость метода Зейделя (первое достаточное условие)
- •Полная проблема собственных значений
- •Метод Данилевского
- •Исключительные случаи метода Данилевского
- •Вычисление собственных векторов по Данилевскому
- •Метод вращений
- •Трехдиагональная матрица
- •Ортогональные матрицы
- •Преобразование симметричной матрицы к трехдиагональному виду посредством вращений
- •Вычисление собственных векторов трехдиагональной матрицы и исходной матрицы
- •Частная проблема собственных значений
- •Определение наибольшего по модулю собственного значения матрицы
- •Постановка задачи интерполирования
- •Конечные разности
- •Обобщенная степень
- •Конечные разности для обобщенной степени
- •Первая интерполяционная формула Ньютона
- •Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •Интерполяционная формула Лагранжа (для произвольных узлов интерполирования)
- •Оценки погрешностей
- •Оценка погрешности интерполяционной формулы Лагранжа
- •Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Формула прямоугольников
- •Погрешность формулы прямоугольников
- •Обобщенная теорема о среднем
- •Квадратурные формы Ньютона-Котеса
- •Формула трапеций
- •Формула погрешности
- •Общая формула трапеций
- •Формула Симпсона и ее погрешность
- •Погрешность формулы Симпсона (без вывода)
- •Общая формула Симпсона
- •Приближенное (численное) дифференцирование
- •Формулы приближенного дифференцирования, основанные на первой интерполяционной формуле Ньютона
- •Нормальная система дифференциальных уравнений
- •Задача Коши
- •Метод Эйлера
- •Достоинства и недостатки метода Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта
- •Постановка задачи об апроксимации ф-и
- •Системы ф-ий, ортогональные на интервале
- •Полные системы
Часть V
Интерполирование (интерполяция ф-ий)
12 Постановка задачи интерполирования
Задача интерполирования заключается в следующем: на отрезке [a; b] заданы n + 1 точек: x0; x1; :::; xnточек - узлы интерполяции. И заданы значения ф-ии
f(xn) = yn n = 0; 1; 2; ::: (1)
Требуется построить интерполирующую ф-ю F (x), принадлежащую некоторому классу функций и принимающую в узлах интерполяции те же значения, что и f(x). То есть
F (x0) = y0; F (x1) = y1; :::; F (xn) = yn (2)
В такой общей постановке задача может иметь бесчисленное множество решений.
Задача становится однозначной, если вместо произвольной F (x) искать полином Pn(x), степени не выше n, удовлетворяющий условиям (2). То есть, такой, что
Pn(x0) = y0; Pn(x1) = y1; :::; Pn(xn) = yn
Полученную интерполяционную формулу y = F (x) обычно используют для приближенного вычисления значений ф-и f(x) для значений аргумента x, отличных от узлов интерполяции. Такая операция называется интерполированием ф-и f(x).
13 Конечные разности
Пусть y = f(x) - заданная ф-я. Обозначим x = h - фиксированная величина приращения аргумента (шаг). Тогда выражение
y = f(x) = f(x + x) f(x) (1)
называется первой конечной разностью ф-и y. Аналогично определяются конечные разности старших порядков
ny = ( n 1y) (10)
необновляемое представление. Разность второго порядка равна
2y = ( y) = [f(x+ x) f(x)] = [f(x+2 x) f(x+ x)] [f(x+ x) f(x)] = f(x+2 x) 2f(x+ x)+f(x)
42
Символ можно рассматривать как оператор, ставящий в соответствие ф-и y = f(x) ф-ю y = f(x +x) f(x)
Оператор имеет следующие свойства:
1.(u + v) = u + v
2.(cu) = c u
3.m( ny) = m+ny, m и n - целые неотрицательные числа. По определению 0y = y
13.1Выражение ф-и f(x + n x) через конечные разности
Из формулы (1) имеем
f(x + x) = f(x) + f(x)
отсюда рассматривая как символический множитель, получим f(x + x) = (1 + )f(x) (2)
Применим формулу (2) для определения f(x + 2 x). По формуле (1) f(x + 2 x) f(x + x) = f(x + x)
отсюда
f(x + 2 x) = f(x + x) + f(x + x) = (1 + )f(x + x)
На основании формулы (2) получим
f(x + 2 x) = (1 + )2f(x)
Последовательно применяя соотношение (2) n раз получим
f(x + n x) = (1 + )nf(x) (3)
Воспользовавшись формулой бинома Ньютона окончательно получим
n
f(x + n x) = P Cnm mf(x) (4)
m=o
13.2Выражение конечной разности nf(x) через значение ф-и f(x + k x)
= (1 + ) 1 (5)
Применяя формулу бинома Ньютона, получим
n
nf(x) = [(1 + ) 1]nf(x) = P Cnk( 1)k(1 + )n kf(x)
k=o
Из последнего выражения на основании формулы (3) получим
n
nf(x) = P Cnk( 1)kf(x + (n k) x)
k=o
43