- •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 VI
Приближенное интегрирование функций
Пусть требуется вычислить определенный интеграл
b
f(x)dx (1)
a
где f(x) заданная на интервале [a; b] непрерывная ф-я. Если известна первообразная F (x) этой функции, то интеграл может быть найден по формуле Ньютона-Лейбница
b
f(x)dx = F (b) F (a)
a
Если первообразная F (x) не может быть найдена, то для вычисления интеграла (1) прибегают к приближенным или численным методам. Задача численного интегрирования ф-и заключается в вычислении определенного интеграла на основании ряда значений подинтегральной функции.
Численное или приближенное вычисление однократного интеграла называется механической квадратурой, а двойного - механической кубаторой. Соотвествующие формулы называются квадратурными и кубатурными формулами.
19 Формула прямоугольников
Будем истолковывать определенный интеграл как площадь некоторой фигуры, ограниченной кривой y = f(x). Используя соображения, приводящие к понятию определенного интеграла разобъем все фигуры на рисунке на полосы одинаковой длины x = b na . Каждую полосу приближенно заменим прямоугольником, за высоту которого примем какую-либо из ее ординат. Получим, что
b
f(x)dx b na [f( 0) + f( 1) + ::: + f( n 1)] (2)
a
где xi 6 i 6 xi+1 i = 0; 1; ::; n 1
На практике берут
= xi+xi+1 = x
i 2 i+1=2
Обозначим соответствующую среднюю ординату как
f( i) = f(xi+1=2) = yi+1=2
Тогда (1) примет вид
b
f(x)dx b na [y1=2 + y3=2 + ::: + y(n 1)=2] (3)
a
19.1Погрешность формулы прямоугольников
В простейшем случае, при n = 1 формула (3) имеет вид
b
f(x)dx (b a)f(a+2 b ) (4)
a
Предположим, что на промежутке [a; b] имеет непрерывные первую и вторую производную. Тогда разлагая f(x) по формуле Тейлора по степеням разности
x a+2 b
получим
51
f(x) = f(a+2 b ) + (x a+2 b )f0(a+2 b ) + 12 (x a+2 b )2f00(e)
где e2 [x; a+2 b ].
Проинтегрируем последнее равенство в интервале [a; b]. Так как
b |
|
|
|
(x a+2 b )dx = 0 (5) |
|||
|
|
|
|
a |
|
|
|
то получим, что |
|
|
|
b |
21 |
b |
( )(x a+2 b )2dx |
f(x)dx = (b a)f(a+2 b ) + |
f00 |
||
|
|
|
e |
a |
|
a |
|
Следовательно, погрешность формулы (4) имеет вид
b
= 12 f00(e)(x a+2 b )2dx (6)
a
Обозначим m и M соотвественно наименьшие и наибольшие значения производной f00(x) на интервале [a; b]. Так как второй множитель в подинтегральном выражении не меняет знака, то пользуясь обобщенной теоремой о среднем значении можно написать
= 1 |
b |
( )(x a+b )2dx = (b a)3 |
(7) |
||
f00 |
|||||
|
|
e |
2 |
|
|
2 |
|
|
24 |
|
a
где m 6 6 M.
19.1.1 Обобщенная теорема о среднем
Пусть
1.ф-и f(x) и g(x) интегрируемы на интервале [a; b]
2.m 6 f(x) 6 M
3.g(x) не меняет знака на [a; b]
Тогда
bb
|
|
f(x)g(x)dx = g(x)dx
aa
где m 6 6 M
Так как f00(x) непрерывна на [a; b], то в интервале [a; b] найдется такая точка , что
= f00( )
Следовательно
= (b a)3 f00( ) (8)
24
Если теперь разделить промежуток [a; b] на n равных частей, то для каждого промежутка [xi; xi+1] будем иметь точную формулу
xi+1 |
|
b |
a |
|
(b a)3 |
|
xi |
f(x)dxi = |
|
n |
f(xi+1=2) + |
|
f00( i ) |
|
24n3 |
где xi 6 6 xi+1
Сложив эти равенства, при i = 0; 1; 2:::; n 1 получим,что
b
f(x)dx = b na (y1=2 + y3=2 + ::: + y(n 1)=2) + Rn
a
52