- •Основные понятия вычислительной математики.
- •Решение нелинейного уравнения методом простых итераций. Понятие сжимающего отображения. Теорема о сходимости. Геометрическая интерпретация. Метод простой итераций.
- •Условие сходимости метода. Понятие сжимающего отображения.
- •Усовершенствование итерационного процесса. Условия для выбора числа r. Геометрическая интерпретация Модификация итерационного процесса.
- •Геометрическая интерпретация.
- •Метод Ньютона для решения нелинейного уравнения. Условия сходимости метода. Геометрическая интерпретация. Метод Ньютона.
- •Условие сходимости метода Ньютона
- •Геометрическая интерпретация.
- •Метод секущих для решения нелинейных уравнений. Условие сходимости. Геометрическая интерпретация. Метод секущих.
- •Метод Стефенсона. Условие сходимости метода. Геометрическая интерпретация. Метод Стефенсона.
- •Геометрическая интерпритация.
- •Численные методы линейной алгебры.
- •Прямые и итерационные методы. Условие сходимости итерационных методов. Метод Гаусса.
- •Метод простой итерации.
- •Сходимость метода простой итерации.
- •Метод Зейделя.
- •Метод релаксации.
- •Метод прогонки.
- •Вычисление собственных чисел матрицы.
- •Метод итерации и Ньютона решения сну. Теоремы о сходимости.
- •Сходимость метода.
- •Метод Ньютона.
- •Сходимость метода.
- •Вопрос приближения функций. Понятие точечной и интерполяционной аппроксимации.
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа. Теорема о единственности.
- •Многочлен Ньютона с распределенными разностями.
- •Многочлен Ньютона с конечными разностями
- •Сплайны.
- •Линейная и квадратичная интерполяция.
- •Характер экспериментальных данных.
- •Метод выбранных точек и средних.
- •Метод наименьших квадратов.
- •Равномерное приближение функции.
- •Численное интегрирование и дифференцирование.
- •Общая постановка задачи Коши.
- •Метод Эйлера.
- •Метод Рунге - Кутта.
- •Метод Рунге - Кутта четвертого порядка точности:
- •Постановка 2-х точной краевой задачи.
- •Метод конечных разностей
- •Метод Адамса.
Численное интегрирование и дифференцирование.
Численное интегрирование.
В прикладных исследованиях часто возникает необходимость вычисления значения определенного интеграла
О н может выражать площадь, объем, работу переменной силы и т.д.
Если функция f(x) непрерывна на отрезке [a;b] и ее можно выразить через известные функции, то для вычисления интеграла (1) можно воспользоваться формулой Ньютона- Лейбница:
Однако в действительности очень часто получить решение (1) с помощью формулы (2) или других аналитических методов невозможно.
Примером может служить широко применяемый для исследования процессов теплообмена и диффузии, в статистической физике и теории вероятностей интеграл:
з начение, которого не может быть выражено в виде конечной комбинации элементарных функций.
Помимо этого вычисления интеграла (1) в аналитической форме могут быть длительным и трудоемким процессом, приводящим к приближенному результату, или не дающими такового совсем.
На практике помимо аналитических методов широко применяются специальные численные методы. Наиболее широко применяются квадратурные формулы вида:
- некоторые т., ∊[a; b] – узлы квадратной ф-лы;
Аi – числовые коэф., называемые весами квадратной формулы.
В ыведем простейшие квадратурные формулы, исходя из геометрических соображений. Известно, что интеграл (1) - площадь криволинейной трапеции, ограниченная сверху функцией f(x) (рис.1).
Разобьем отрезок [a;b] на элементарные отрезки [xi-1,xi ] точками
При этом интеграл будет представлять сумму своих составляющих.
Будем считать шаг h=xi-x i-1 постоянным и введем обозначения fi = f (xi), fi-1/2 = f (xi-1/2),
где xi-1/2 = (xi-1/2 + xi) / 2 - середина элементарного отрезка.
Формула прямоугольников. Заменим приближенно площадь элементарной криволинейной трапеции площадью прямоуголника с основанием [xi-1, xi] и высотой fi-1/2.
Таким способом мы переходим к элементарной квадратурной формуле прямоугольников
П роизведя такую замену для всех элементарных криволинейных трапеций (рис. 2), получим составную квадратурную формулу прямоугольников:
В результате получаем замену площади исходной криволинейной трапеции площадью ступенчатой фигуры. Помимо формулы (4) на практике используют формулы левых и правых прямоугльников:
Формула трапеций. Соединим Ni-1 (xi-1, f i-1) и Ni(xi, fi) на графике функции y = f(x).
В результате получится трапеция (рис.4). Заменим приближенно площадь элементарной криволинейной трапеции площадью построенной фигуры. Получим элементарную квадратурную формулу трапеции:
Составная квадратурная формула трапеции будет представлять собой:
Эта формула соответствует замене исходной фигуры (см. рис.1) ломанной линией, проходящей через точки N0, ... , Nn.
Формула Симпсона. Если площадь элементарной криволинейной трапеции заменить площадью фигуры, расположенной под параболой, проходящей через точки Ni-1, Ni-1/2,, Ni, то получим приближенное равенство:
г де P2 (x) - интерполяционный многочлен второй степени с узлами xi-1, xi-1/2, xi.
Нетрудно убедиться, что верна формула:
Интегрирование этой формулы приводит к равенству:
которое представляет собой элементарную формулу Симпсона. От нее легко можно перейти к составной квадратурной формуле Симпсона:
Численное дифференцирование.
Во многих задачах решение включает необходимость вычисления производных. Если функциональная зависимость f(x) имеет простой вид, то в вычислительных алгоритмах можно использовать явный вид производной f`(x) для определения ее числовых значений. Однако, в реальных ситуациях, функция f(x) может быть представлена математической моделью или конечным множеством точек (xi; fi(x)). В этом случае отсутствует возможность пользоваться аналитическим выражением производной. Вспомним определение производной:
можно использовать приближенное числовое значение:
- производная слева
- справа
Вторую производную в точке xi можно рассчитать по этой же формуле:
и так далее.
Данные формулы дают достаточно высокую точность при задании h→0. отдельный случай представ. Случай когда функция f(x) задана таблицей. Здесь отсутствует возможность определения ∆x. Выходом в данной ситуации может быть использование интерполяционных методов. Покажем использование алгоритма Лагрнажа L2,i(x), проходящего по точкам xi-1,xi,xi+1.
Значение производной f'(x) будет приближенно совпадать с L2,i(x).