- •Гоу впо «Кемеровский государственный университет»
- •Методы вычислений
- •Предисловие
- •Тема 1. Элементы теории погрешностей
- •1.1. Определения
- •1.2. Абсолютная и относительная погрешности
- •1.3. Значащие цифры и число верных знаков
- •1.4. Погрешности арифметических действий
- •1.5. Погрешность вычисления функции
- •Задания
- •Варианты
- •Тема 2. Интерполирование
- •2.1. Постановка задачи интерполирования
- •2.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •2.3. Интерполяционная формула Гаусса
- •2.4. Сплайн- интерполяция
- •2.5. Линейный сплайн
- •Таким образом, линейный сплайн имеет вид
- •2.6. Параболический сплайн
- •2.7. Кубический сплайн
- •Задания
- •Варианты функций
- •Тема 3. Численное интегрирование
- •3.1. Постановка задачи интегрирования
- •3.2. Квадратурные формулы
- •3.3. Выбор шага интегрирования
- •3.4. Квадратурная формула Гаусса
- •Тогда формула Гаусса будет иметь вид
- •Задания
- •Варианты
- •Тема 4. Решение трансцендентных (нелинейных) уравнений
- •4.1. Отделение корней
- •4.2. Метод последовательных приближений (метод простой итерации)
- •4.3. Метод половинного деления (метод проб, метод дихотомии)
- •4.4. Метод пропорционального деления (метод хорд)
- •4.5. Метод Ньютона (метод касательных)
- •4.6. Метод Ньютона модифицированный
- •4.7. Метод Чебышева
- •Задания
- •Варианты уравнений
- •Тема 5. Решение спектральной задачи
- •5.1. Метод скалярных произведений
- •5.2. Метод вращения
- •Задания
- •Варианты матриц
- •Тема 6. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •6.1. Обусловленность матрицы
- •6.2. Метод Гаусса
- •6.3. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •6.4. Нахождение определителя и обращение матрицы с помощью метода Гаусса
- •6.5. Итерационные методы (метод Якоби, метод Зейделя, метод релаксации)
- •6.6. Оптимизация скорости сходимости итерационного процесса
- •6.7. Итерационные методы вариационного типа
- •6.8. Методы сопряженных направлений
- •Задания
- •Тема 7. Решение систем нелинейных алгебраических уравнений
- •7.1. Определения
- •Интеграл в правой части (8.4) вычисляется с помощью численной квадратуры
- •8.2. Метод Эйлера
- •8.3. Методы Рунге-Кутта
- •8.4. Метод Адамса
- •8.5. Метод Милна
- •Задания
- •Варианты
- •8.6. Краевая задача для обыкновенного дифференциального уравнения второго порядка
- •8.6.1. Интегро-интерполяционный метод
- •8.6.2. Метод прогонки
- •Задания
- •Варианты заданий
- •Тема 9. Методы решения дифференциальных уравнений в частных производных
- •9.1. Простейшие приемы построения разностных схем
- •9.2. Сходимость, аппроксимация, устойчивость разностных схем
- •9.3. Решение уравнения параболического типа
- •9.3.1. Явная разностная схема
- •9.3.2. Неявная разностная схема
- •9.3.3. Реализация метода разностной прогонки для уравнения параболического типа
- •Задание
- •Варианты
- •9.4. Решение уравнения эллиптического типа
- •9.4.1. Метод матричной прогонки
- •Задание:
- •Варианты
- •Содержание
- •Тема 7. Решение систем нелинейных алгебраических уравнений 40
- •Тема 8. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений 43
- •Тема 9. Методы решения дифференциальных уравнений в частных производных 49
4.5. Метод Ньютона (метод касательных)
Выберем за начальное значение x0 тот конец отрезка, для которого знак функции f(x) совпадает со знаком ее второй производной f"(x). Положим для определенности, что f"(x)>0 при a x b и f(b)>0. Выберем, например, x0=b, для которого f(x0) f"(x0 )>0. Проведем касательную к кривой y=f(x) в точке B0 [x0, f(x0)]. В качестве первого приближения x1 корня возьмем абсциссу точки пересечения этой касательной с осью Ox (рис. 4.7) и т. д.
Приведем итерационные формулы метода Ньютона:
xn+1= xn- (n=0, 1, 2,…), x0=b.
Заметим, что если положить x0=a и, следовательно, f(x0) f"(x0)<0, то, проведя касательную к кривой y=f(x) в точке A[a, f(a)], мы получили бы точку , лежащую вне отрезка [a, b] (см. рис. 4.7).
Метод имеет квадратичную сходимость, то есть погрешность на (n+1) -й итерации пропорциональна квадрату погрешности на n -й итерации. Метод второго порядка точности.
Для оценки погрешности n-го приближения можно воспользоваться формулой:
| xn- | или | xn- | (xn - xn-1)2,
где m1 = min | f'(x)| , M2 =max| f"(x)| для всех x [a, b].
Если f"(x) не задан, то начальное приближение можно искать по формулам:
с=a -
4.6. Метод Ньютона модифицированный
Если производная f'(x) мало изменяется на отрезке [a, b], то в итерационной формуле Ньютона можно положить f'(xn ) f'(x0 ). Отсюда, для корня уравнения f(x)=0 получаем последовательные приближения
xn+1= xn- (n=0, 1, 2,…).
Геометрически этот способ означает, что мы заменяем касательные в точках Bn [xn, f(xn )] прямыми, параллельными касательной к кривой y=f(x), в ее фиксированной точке B0 [x0, f(x0 )] (рис. 4.8).
Этот метод обладает лишь линейной сходимостью, однако он весьма полезен, если f'(xn) сложна для вычислений.
4.7. Метод Чебышева
Приведем формулу третьего порядка точности:
xn+1= xn- (n=0, 1, 2,…) .
Задания
Отделить корни уравнения f(x)=0 на заданном отрезке [a, b].
Уточнить корни уравнения с заданной точностью всеми из предложенных выше методов.
Варианты уравнений
|
|