- •Министерство образования и науки Российской Федерации
- •Оглавление
- •Лекция № 1
- •1. Особенности математических вычислений, реализуемых на эвм: теоретические основы численных методов: погрешности вычислений
- •1.1. Дискретизация
- •1.3. Погрешность
- •1.4. Устойчивость и сложность алгоритма (по памяти, по времени)
- •2.1. Основные понятия линейной алгебры. Классификация методов решения
- •2.2. Метод исключения Гаусса. Вычисление определителя и обратной матрицы методом исключения
- •2.3. Численные методы решения линейных уравнений
- •2.3.1. Метод прогонки
- •2.3.2. Итерационные методы
- •3.1. Решение нелинейных уравнений
- •3.1.1. Метод половинного деления
- •3.1.2. Метод простой итерации
- •3.1.3. Метод Ньютона
- •3.1.4. Метод секущих
- •3.1.5. Метод парабол
- •3.2. Методы решения нелинейных систем уравнений
- •4.1.Функция и способы ее задания
- •4.2 Основные понятия теории приближения функций
- •4.3 Интерполяция функций
- •4.3.1 Интерполирование с помощью многочленов
- •4.3.2 Погрешность интерполяционных методов
- •4.3.3 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.3.4 Конечные разности
- •4.3.5 Интерполяционные многочлены Стирлинга и Бесселя
- •4.3.6 Интерполяционные многочлены Ньютона
- •4.3.7 Разделенные разности
- •4.3.8 Интерполяционный многочлен Ньютона для произвольной сетки узлов
- •4.3.9 Итерационно-интерполяционный метод Эйткина
- •4.3.10 Интерполирование с кратными узлами
- •4.4 Равномерное приближение функций. Приближение методом наименьших квадратов
- •5.1. Численное дифференцирование
- •5.2. Формулы численного интегрирования
- •5.3. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод конечных разностей для численного решения дифференциальных уравнений
- •Интегрирование дифференциальных уравнений с помощью степенных рядов
- •5.4. Преобразование Фурье
- •5.4.1 Применения преобразования Фурье
- •5.4.2 Разновидности преобразования Фурье Непрерывное преобразование Фурье
- •Ряды Фурье
- •Дискретное преобразование Фурье
- •Оконное преобразование Фурье
- •Другие варианты
- •5.4.3 Интерпретация в терминах времени и частоты
- •5.4.4 Таблица важных преобразований Фурье
- •Библиографический список
4.3.7 Разделенные разности
Рассмотрим случай, когда значение функции заданы в неравноотстающих узлах. При этом вместо конечных разностей рассматриваются разделенные разности, являющиеся в некотором смысле аналогом понятия производной и определяющиеся следующим образом.
Пусть функция y = f(x) задана своими значениями ,
, ,…, , … в узлахпроизвольной сетки.
Разделенные разности нулевого порядка совпадают со значениями функции в точках.Разделенными разностями первого порядка называются отношения
Разделенными разностями второго порядка называются отношения
В общем случае разделенная разность k-го порядка определяется через разделенную разность(k-1)-го порядка по формуле
. (4.36)
Приведем некоторые свойства разделенных разностей
1. Разделенные разности всех порядков являются линейной комбинацией значений , а именно справедлива следующая формула:
. (4.37)
2. Разделенная разность есть симметрическая функция своих аргументов, т.е. не меняется при любой их перестановке.
3. Разделенная разность удовлетворяет равенству
, (4.38)
4. Если узлы принадлежат отрезкуи функцияf(x) имеет на непрерывную производнуюk-го порядка, то существует такая точка , что
. (4.39)
Из этого свойства вытекает простое следствие. Пусть
есть многочлен k-й степени. Тогда, очевидно, , и соотношение (4.39) дает для разделенной разности значение
Итак, у всякого многочлена k-й степени разделенные разности k – го порядка равны постоянной величине – коэффициенту при старшей степени многочлена. Разделенные разности высших порядков (больше k), очевидно, равны нулю.
4.3.8 Интерполяционный многочлен Ньютона для произвольной сетки узлов
Используя форму Лагранжа, представим интерполяционный многочлен в следующем виде:
Здесь ;; (k = 1,2,…n) – интерполяционные многочлены в форме Лагранжа, построенные по узлам .
Рассмотрим разности
Таким образом, используя формулу (3.37), получим
(4.40)
а интерполяционный многочлен принимает форму
(4.41)
Эта форма называется интерполяционным многочленом Ньютона с раздельными разностями.
Выражение для погрешности имеет тот же вид, что и в случае многочлена Лагранжа [см.формулу(4.9)].
Отметим, что в формуле (4.41) интерполяционного многочлена на узлы накладывается единственное условие - их несовпадение. Поэтому нумерацию узлов можно произвести в произвольном порядке. Например, индексом «0» часто обозначают последующий узел таблицы, за принимают предпоследний узел и обозначают егои т.д. В этом случае многочлен (4.41) принимает форму
(4.42)
и ее называют многочленом Ньютона для интерполирования назад.
Сравнение форм Лагранжа и Ньютона интерполяционного многочлена позволяет рекомендовать использование представления в форме Лагранжа, во-первых, в теоретических исследованиях, например при изучении вопроса о сходимости к; во-вторых, при интерполировании нескольких функций на одной и той же сетке узлов, поскольку в этом случае можно один раз вычислить множители Лагранжа и использовать их для интерполяции всех функций.
Представление в форме Ньютона оказывается более удобным в практических расчетах. Действительно, число используемых узлов и степень интерполяционного многочлена часто заранее не известно, а при переходе от n узлов к (n+1)-му узлу в форме Ньютона добавляется лишь один член, имеющий смысл поправки к уже вычисленному значению. В то же время в форме Лагранжа добавление еще одного слагаемого сопровождается полным пересчетом полученного ранее результата. Кроме того, в вычислительной практике интерполяция обычно осуществляется на не большом отрезке длиной h<1. При этом слагаемые формы Ньютона имеет порядок ,…, т.е. расположены в порядке убывания, что оказывается полезным при определении точности результата интерполирования.