- •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
1.1Блок-схема алгоритма метода половинного деления
Входные параметры: a-начало интервала; b-конец; "-погрешность Выходные параметры: -значение корня. f( )
1.2Достоинства и недостатки
Достоинства:
прост и надежен. К простому корню он сходится при любых неприрывных функциях f(x). Метод устойчив к ошибкам округления. Рекомендация: применять когда требуется высокая надежность счета, а скорость несущественна
Недостатки:
Если интервал содержит несколько корней, то неизвестно к какому вычислительный процесс. Неприменим к корням четной кратности
На системы уравнений данный метод не обобщается. Скорость сходимости невелика.
2Оценка погрешности приближенного корня (при любом методе вычислений)
При любом методе определение погрешности может быть получена на основе следующей теоремы. Теорема 2. Пусть точный корень, а x приближенный корень уравнения f(x) = 0, находящиеся на
одном и том же отрезке [a; b], причем
jf0(x)j > m1 > 0
a 6 x 6 b m1 - минимальное значение модуля первой производное на [a; b]. Тогда
jx j 6 jf(x)j (4)
m1
Док-во. Применяя теорему Лагранжа получим
f(x) f( ) = (x )f0(c)
c 2 (x; ) - промежуточное значение между и x. Так как
f( ) = 0 jf0(c)j > m1
то получим
jf(x) f( )j = jf(x)j > m1jx j
6