- •1. Источники и виды погрешностей. Абсолютная и относительная погрешности. Вычислительная погрешность и погрешность функции.
- •3. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Правило Крамера и обратная матрица. Вычислительная сложность.
- •4. Решение систем линейных уравнений. Метод исключения Гаусса с верхней и нижней треугольной матрицами. Методы прямой и обратной подстановки. Решение линейных систем алгебраических уравнений
- •Метод исключения Гаусса без перестановки строк
- •5. Решение систем линейных уравнений с симметричными и положительно определенными матрицами. Разложение Холесского с внутренним произведением.
- •6. Разложение Холесского с внешним произведением и с поблочным вычислением матриц.
- •Доказательство теоремы Халецкого
- •7. Метод исключения Гаусса и lu-разложение. Понятие эквивалентности систем уравнений, понятие и состав элементарных операций.
- •8. Алгоритм исключения Гаусса без перестановки строк. Lu- и ldv-разложения.
- •9. Алгоритм исключения Гаусса при наличии вырожденных главных подматриц. Алгоритм с перестановкой строк или с выбором главного элемента.
- •10. Свойства и определения матричных и векторных норм. Теорема Коши – Шварца. Число обусловленности системы линейных уравнений. Геометрический смысл числа обусловленности. Матричная норма
- •Геометрический смысл плохо обусловленных и хорошо обусловленных матриц
- •11. Задачи приближения и интерполяции функций и эмпирических данных.
- •13. Формулы численного дифференцирования интерполяционным методом.
- •14. Формулы численного дифференцирования методом неопределенных коэффициентов.
- •15. Наиболее распространенные формулы численного дифференцирования.
- •16. Задачи и методы численного интегрирования. Квадратурные формулы.
- •Элементарные квадратурные формулы, полученные методом интерполяции
- •17. Численное интегрирование интерполяционными методами.
- •18. Численное интегрирование методом неопределенных коэффициентов.
- •Частные случаи
- •19. Квадратурные формулы Ньютона – Котеса.
- •20. Формулы прямоугольника, трапеций и Симпсона.
- •21. Ортогональные и ортонормальные системы функций и многочленов. Скалярное произведение. Ортогонализация произвольной системы линейно независимых функций. Формула Грама – Шмидта.
- •22. Квадратурные формулы Гаусса. Наиболее распространенные формулы.
- •23. Интегрирование быстро осциллирующих функций. Интегрирование функций на больших интервалах изменения аргумента.
- •24. Тригонометрическая интерполяция и дискретное преобразование Фурье.
- •25. Быстрое преобразование Фурье.
- •26. Задача наименьших квадратов. Прямой метод решения.
- •27. Задача наименьших квадратов. Решение методом qr-разложения.
- •28. Алгоритм qr-разложения. Ортогональные матрицы и матрицы плоского вращения.
- •29. Задача численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Задача Коши и граничные задачи.
- •30. Решение задачи Коши с помощью формулы Тейлора.
- •31. Методы Рунге – Кутта. Формулы Эйлера и Адамса.
- •32.Конечно-разностные методы решения задачи Коши.
- •33. Явные формулы Адамса.
- •34. Решение задачи Коши методом неопределенных коэффициентов.
- •35. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений методом Эйлера.
- •36. Определение градиента функции нескольких переменных.
- •Метод градиента
- •37. Матрица Якоби системы функций нескольких переменных.
- •38. Решение нелинейных уравнений методом простой итерации.
- •39. Решение нелинейных уравнений методом Ньютона.
- •46. Необходимые и достаточные условия минимума и максимума функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия экстремума функции нескольких (двух) переменных
- •47. Форма функции многих переменных в окрестности точки седла.
- •48. Градиентный метод минимизации функции многих переменных.
- •49. Минимизация функции многих переменных методом Ньютона.
- •Применительно к задачам оптимизации
- •50. Формула и множители Лагранжа в задаче оптимизации
- •Описание метода
- •51. Производная по направлению и возможное направление спуска.
- •52. Обратные и некорректные задачи.
18. Численное интегрирование методом неопределенных коэффициентов.
В рамках этого метода, производная в точке ищется в виде линейных комбинаций некоторых функций:
– неизвестное
В качестве функции берутся многочлены , точки – узлы интерполяции.
После подстановки этой функции получим:
Производная в точке :
При : .
Приравнивая значение производной при различных степенях получим систему уравнений:
Решения возможны, если .
При определитель матрицы этой системы является определителем Вандермонда, и он отличен он нуля при различных значениях узлов.
Матрица определяется узлами интерполяции, а правая часть представляет собой вектор степеней в узлах, в которых мы оцениваем производную.
Таким образом, всегда можно построить формулу численного дифференцирования с n узлами точную для многочлена степени .
Частные случаи
Шаг дискретизации примем постоянным: .
Формулы численного дифференцирования точные для многочленов второго порядка. Число узлов интерполяции для многочлена второго порядка равно трем.
Примем эти узлы равными: .
Схема интерполяции:
Оценку интерполяции производим в точке, совпадающей с началом координат:
Рассмотрим равноотстоящую систему узлов:
Формулы вычисления второй производной, точной для многочлена второго порядка:
Получим систему уравнений, используя формулу для второй производной:
Получим формулу оценки производной в начале координат:
На практике часто используется несимметричная формула для производных:
I. 1)
2)
II. 1)
2)
Оценка производной берется в самой точке и в предшествующих точках:
Существуют также формы для оценивания производных, расположенных между узлами интерполяции.
Несимметричные формулы для производных используются при численном решении дифференциальных уравнений.
Для этого все производные в дифференциальном уравнении выражаются через значение функции в соответствующих узлах интерполяции.
19. Квадратурные формулы Ньютона – Котеса.
Квадратурные формулы Ньютона-Котеса – большая группа формул, основанных на интерполяции подынтегральных функций.
Пусть – множество точек принадлежащих интервалу интегрирования .
С помощью этого множества задаются узлы интерполяции: , расположенные на интервале интегрирования . По указанным узлам интерполяции строится интегральный многочлен:
Интеграл заменяется приближенным интегралом: .
Ошибка численного интегрирования:
Из теории известно, что
– фиксированный многочлен
При этом квадратурная формула записывается в виде:
Формула, полученная методом интерполяции зависит от того, является ли число узлов четным или нечетным, а также зависит от формы весовой функции, которая может введена в эти уравнения.
20. Формулы прямоугольника, трапеций и Симпсона.
I. Формула прямоугольников
Число узлов , середина интервала
II. Формула трапеций
Число узлов , узлы располагаются в точках
Получим квадратурную формулу:
III. Формула прямоугольников, как формула с кратным узлом
Кратным узлом трапеции называется узел, в котором задается не только значение функции, но и значения некоторого числа его производных.
Интерполяционная функция, в которой используются как значения самой функции, так и значения некоторого числа ее производных, называется формулой Эрмита.
Квадратурная формула принимает вид:
Формула Симпсона получается методом интерполяции при следующих параметрах:
.