- •2. Позиционная и нормализованная формы записи чисел. Значащие и верные цифры позиционной системы.
- •3. Ошибки округления чисел. Распространение ошибок округления в арифметических операциях. Абсолютная и относительная погрешность суммы, разности, произведения и частного.
- •Определение 2. Величина называется абсолютной погрешностью представления числа X с помощью числа .
- •4. Близость в метрическом и нормированном пространствах. Расстояние и норма, их определения и свойства. Основные классы функций:
- •5. Постановка задачи интерполяции. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Теорема о погрешности интерполяции. Единственность многочлена Лагранжа.
- •6. Интерполяция на равномерной сетке. Конечные разности и их свойства.
- •1) Докажем, что операторы и перестановочные. .
- •7. Интерполяционный многочлен Ньютона. Построение и оценка погрешности.
- •8. Ортогональность в гильбертовом пространстве. Многочлены Чебышёва. Определение, построение, свойства.
- •9. Применение многочленов Чебышёва к задаче интерполяции. Теорема об оптимальном выборе узлов.
- •10. Среднеквадратичное приближение функций. Постановка задачи, теорема о существовании и единственности.
- •20. Классические ортогональные многочлены. Построение ортогональных многочленов на каноническом отрезке [-1,1].
- •11. Численное интегрирование. Использование функциональных рядов.
- •12. Квадратурная формула на основе интерполяции. Формулы дл коэффициентов и остаточного члена.
- •13. Базовые квадратурные формулы прямоугольников, трапеций и парабол. Формула теоретической погрешности.
- •14. Обобщенные квадратурные формулы трапеции и Симпсона (формулы Ньютона-Котеса).
- •15. Теоретич. Оценки погрешности обобщённых формул трапеции и Симпсона.
- •16. Правило Рунге практической оценки погрешности квадратурной формулы Симпсона.
- •17. Общие свойства полиномов ортогональных с весом.
- •18. Алгебраическая степень точности квадратурной формулы. Квадратурные формулы Гаусса-Кристоффеля.
- •19. Теорема о необходимых и достаточных условиях выбора узлов в формулах Гаусса-Кристоффеля.
- •21. Принцип сжатых отображений. Теорема о неподвижной точке. Доказать единственность неподвижной точки. Следствия теоремы для банаховых пространств и пространства
- •22. Метод простых итераций решения функциональных уравнений и систем. Условия сходимости.
- •23. Метод Ньютона. Геометрическая интерпретация. Теорема о сходимости метода в одномерном случае.
- •24. Метод Ньютона в многомерном случае. Организация итерационного алгоритма.
- •25. Численные методы решения слау. Прямые и итерационные методы, общие понятия.
- •26. Нормы вещественных квадратных матриц. Спектральные свойства матриц.
- •27. Обусловленность матриц и систем лау. Число обусловленности в спектральной норме.
- •28. Метод итераций для слау специального вида. Теорема о достаточных условия сходимости.
- •29. Спектральный признак сходимости.(теорема о необх. И дост. Усл. Сходимости)
- •30.Стационарные итерационные процедуры. Приведение слау к системе специального вида.
- •31. Метод простых итераций Ричардсона. Условия сходимости.
- •32. Теорема о выборе ускоряющего множителя в методе Ричардсона.
- •33. Метод Якоби. Организация алгоритма. Теорема о достаточных условиях сходимости.
- •34. Метод Зейделя как ускорение метода Якоби. Организация алгоритма. Теорема об условиях сходимости.
- •35. Метод последовательной верхней релаксации. Задача выбора ускоряющего множителя.
- •36. Численное дифференцирование на основе интерполяции.
- •37. Численное дифференцирование на равномерной сетке, основанное на тэйлоровском разложении. Теорема об аппроксимации первой и второй производной.
- •38. Задача Коши. Постановка задачи. Сведение к системе для уравнения n-ого порядка.
- •39. Метод Эйлера. Алгоритм, геометрическая интерпретация, порядок точности.
- •40. Методы Рунге-Кутты повышенной точности. Метод «предиктор-корректор» и метод «средней точки».
- •41. Общая постановка краевой задачи для решения оду второго порядка. Классификация граничных условий.
- •42. Метод «стрельбы» решения краевой задачи с граничными условиями первого рода.
- •43. Метод конечных разностей решения линейной краевой задачи для оду второго порядка.
- •44. Каноническая разностная схема для линейного оду второго порядка, имеющая порядок аппроксимации .
- •45. Устойчивость разностных схем. Спектральный признак устойчивости для уравнений с постоянными коэффициентами. Примеры для оду и уравнений в частных производных.
20. Классические ортогональные многочлены. Построение ортогональных многочленов на каноническом отрезке [-1,1].
Рассмотрим систему алгебраических многочленов (34)
Такая система, рассматриваемая в гильбертовом пространстве , линейно независима при . Однако, непосредственная подстановка алгебраических многочленов в систему (30) неэффективна, т.к. приводит к плохо обусловленной системе уравнений. На базе системы (34) можно построить ортогональные полиномы на заданном отрезке (или бесконечном промежутке) с заданной весовой функцией .Рассмотрим один из алгоритмов ортогонализации, известный как рекуррентная процедура Грама-Шмидта. Новая система полиномов, ортогональная на с весом строится рекуррентно: .
Накладывая условие ортогональности: , получаем формулу для коэффициентов :
|
(35) |
Пример 16. Пусть отрезок . Построить первые три ортогональных полинома , используя процедуру Грама-Шмидта.
Полагаем . Далее по формулам (35) находим
откуда получаем Действуя аналогично далее, получаем: .
Существует другой - более эффективный способ построения ортогональных многочленов. В частности, для системы ортогональных многочленов на отрезке с весом , справедливы следующие две формулы:
формула Родрига: (36)
и рекуррентная формула: (37)
Из (36) последовательно получаем: ; Далее по рекуррентной формуле (37) при находим: . Получаемые таким образом полиномы называются полиномами Лежандра.
Замечание. Найденные по процедуре (36)-(37) ортогональные многочлены могут лишь множителями отличаться от тех, которые строятся по методу Грама-Шмидта.
Квадрат нормы полиномов Лежандра равен
11. Численное интегрирование. Использование функциональных рядов.
Пусть . Тогда существует определенный интеграл
,
согласно формуле Лейбница.
Однако во многих случаях первообразная не выражается в аналитическом виде, поэтому приходится применять те или иные численные методы.
Примеры «неберущихся» интегралов:
– интегральный синус;
– интеграл вероятности;
- интеграл Френеля, и другие.
Одним из способов численного интегрирования является разложение подынтегральной функции в те или иные ряды (например, в ряд Тейлора) и почленное интегрирование полученного ряда. Например, для «интегрального синуса» получаем с помощью тейлоровского разложения:
.
Взяв конечное число членов разложения, получим приближенное значение интегрального синуса . При этом абсолютная ошибка приближения оценивается по остаточному члену тейлоровского разложения.
Подобные примеры рассматриваются на семинарском занятии.
Другой подход основан на интерполяции подынтегральной функции по Лагранжу или Ньютону. В результате получаются так называемые квадратурные формулы. В следующем параграфе этот подход рассматривается более подробно.
12. Квадратурная формула на основе интерполяции. Формулы дл коэффициентов и остаточного члена.
Пусть задана сетка узлов , не обязательно равномерная. Требуется приближенно вычислить интеграл . Представим подынтегральную функцию интерполяционным полиномом Лагранжа по данной системе узлов: , тогда
, где - приближенное значение интеграла, - ошибка приближения.
Используя представление полинома Лагранжа через фундаментальные полиномы , получим: (1)
Где .
Формула (1) называется квадратурной формулой n-го порядка. Если , то используя формулу погрешности интерполяции в точке, получим следующее выражение для погрешности квадратурной формулы:
|
(2) |
Оценивая обе части (2) по модулю, получим оценку абсолютной погрешности
, |
(3) |
Где , Стандартные квадратурные формулы получаются для равномерной сетки .
Воспользуемся первой интерполяционной формулой Ньютона:
, |
(4) |
где .
В этом случае квадратурная формула n-го порядка получается при подстановке представления (4) в интеграл и представления конечных разностей в виде линейной комбинации узловых значений функции (согласно свойству конечных разностей). Для ошибки квадратурной формулы n-го порядка соответственно получаем выражение:
. |
(5) |
После замены переменной , окончательно получаем:
. |
(5) |
Условие связано с тем, что при понятие «шага» сетки не определено.