|
исунок 2.9 - График функции на выбранном отрезкеПо данным из п.2.2.2 за x0 выбираем тот конец отрезка, который совпадает со знаком 2-ой производной. А за x1 второй конец отрезка.x0=-1; x1=0. По формуле находим:x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x<0.001 Необходимая точность достигнута при n=7, т.е. на 6-й итерации.Так как заданная точность достигнута, то процесс можно прекратить.Теперь строим график функции x=, т.е. последовательность xn, стремящаяся к x* и условием сходимости здесь является (рисунок 2.10).Рисунок 2.10 - График функции для исследуемой функции2. Дано уравнение x3-0,2x2+0,4x-1,4=0. Решить его методом хорд с точностью решения=0,001.Как в предыдущем методе для нахождения корня исследуем функцию. График функции представлен на рисунке 2.5Выбираем концы отрезка: a= -0.1; b = 1.5 График функции на этом отрезке представлен на рисунке 2.11Рисунок 2.11 - График функции на выбранном отрезке. По данным из п.2.2.2 за x0 выбираем тот конец отрезка, который совпадает со знаком 2-ой производной и удовлетворяет условию . А за x1 второй конец отрезка.x0=1,5; x1=0,5.По формуле находим:x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x>0.001x<0.001Необходимая точность достигнута при n=9, т.е. на 8-й итерации.Так как заданная точность достигнута, то процесс можно прекратить.Теперь строим график функции x=, т.е. последовательность xn, стремящаяся к x* и условием сходимости здесь является (рисунок 2.12).Рисунок 2.12 - График функции для исследуемой функции. 2.4 ВыводСудя по графикам и сравнивая эти два метода, можно сделать вывод, что искомый корень находится в промежутке между найденными приближенными корнями, т.е. для функции на отрезке [-0.48059; - 0.48028], а для для функции на отрезке [1,0627; 1,06289]На рисунках 2.12, 2.13 приведены графики функций на данных отрезках.Рисунок 2.12 - График функции Рисунок 2.13 - График функции Анализируя эти два метода, можно отметить, что в методе хорд, чтобы достичь заданной точности, необходимо выполнять больше итераций, чем в методе касательных. Так, в первом примере, в методе хорд мы выполнили 6 итераций, а в методе касательных всего 4; во втором примере в методе хорд мы выполнили 8 итераций, а в методе касательных всего 4. С другой стороны, в методе хорд не нужно вычислять производную функции на каждом шаге. Таким образом, как мне кажется, метод касательных является более трудоемким.2.5 Метод простых итераций2.5.1 Общие сведенияПусть дано уравнение f (x) =0, (1)Метод простых итераций уточнения корней уравнения (1) состоит в замене этого уравнения эквивалентным ему уравнением (2)и построении последовательности (3), где , Напримерx0 = (а + b) /2Если не удается выразить х из уравнения (1), то эквивалентное уравнение и эквивалентную функцию можно построить, например, так:Последовательность (3) называют методом простых итераций уточнения корней уравнения (1).Теорема (достаточное условие сходимости метода простых итераций). Пусть функция в эквивалентном уравнении (2) определена и дифференцируема на отрезке Тогда, если существует число q такое, чтоно отрезке [а, b], то последовательность (3) сходится к единственному корню уравнения (2) при любом начальном приближении x0.Критерий окончания итерационного процесса. При заданной точности >0 вычисления следует вести до тех пор, пока не окажется выполненным неравенствоЕсли величина , то можно использовать более простой критерий окончания итераций:2.5.2 Решение нелинейного уравнения методом простых итераций1. Дано уравнение tg (0.36*x +0.4) =x2. Решить его методом простых итераций с точностью решения=0,001. Как в предыдущих методах для нахождения корня исследуем функцию.Выбираем концы отрезка: a= -1; b = 0. График функции на этом отрезке представлен на рисунке 2.14.Рисунок 2.14 - График функции на выбранном отрезкеПриведем уравнение к виду x=x-af (x), где итерационная функция ? (x) =x-af (x), a - итерационный параметр.Максимальное и минимальное значения производной достигаются на концах отрезка:Применяем формулу x=x - af (x) =?f (x):2. Дано уравнение x3-0,2x2+0,4x-1,4=0. Решить его методом методом простых итераций с точностью решения=0,001.Для нахождения корня исследуем функцию .Выбираем концы отрезка: a= -0.1; b = 1.5 График функции на этом отрезке представлен на рисунке 2.15.Рисунок 2.15 - График функции на выбранном отрезке. Найдем корень с помощью встроенной функции root:Приводим уравнение к виду x=f (x), гдеПроверим условие сходимости:Максимальное по модулю значение производной итерационной функции достигается в левом конце отрезка:Применяем формулу x= ? (x): 2.6 Программа для решения нелинейных уравненийНа рисунках 2.16, 2.17 представлены программы для решения нелинейных уравнений методами хорд и касательных.Пользователь вводит необходимые данные и при нажатии кнопки "Решить" выводится результат.Листинги программ представлены в приложениях А, Б.Рисунок 2.16 - Программа для решения методом касательныхРисунок 2.17 - Программа для решения методом хорд 3. Решение нелинейных уравнений методом интерполирования3.1 ИнтерполяцияИнтерполяция является одним из способов аппроксимации функции. Смысл аппроксимации заключается в том, что производится замена одной функции другой в некотором смысле близкой.Такая задача возникает по многим соображениям в частности, из-за удобства вычисления значений функции, вычисления производных и т.д.Допустим, в n+1 точке заданы значения x0,x1,…xn и соответствующие им значения f (x0), f (x1), …, f (xn). Значения f (xi) вычисляются только в случае, если известна функция f (x), но эти значения могут быть получены, например, экспериментальным путем как значение некой неизвестной функции.Точки xi, в которых известны значения функции, носят названия узлов интерполяции.Интерполяция заключается в выборе функции ц (х), значения которой в узлах интерполяции совпадают со значениями f (xi).ц (хi) = f (xi)Между узлами значения этих функций могут отличаться (рисунок 3.1).Рисунок 3.1 - Интерполяция Мы рассмотрим простейший случай, когда в качестве интерполируемой функции используется полином степени n. Преимущества такой интерполяции очевидны. Значения полинома легко вычисляются, имеют непрерывную производную.3.2 Многочлен ЛагранжаПусть известны значения некоторой функции f в n+1 различных точках. Возникает задача приближенного восстановления функции f в произвольной точке x. Часто для решения этой задачи строится алгебраический многочлен Ln (x) степени n, который в точках xi принимает заданные значения, т.е.Ln (xi) =fi, i=0,1,…,nи называется интерполяционным.В частности, мы рассматриваем построение интерполирующего многочлена Лагранжа., гдеfi - значения интерполируемой функции в i-том узле; - коэффициент интерполяции Лагранжа.Можно сказать, что L1 (x) - линейная функция x, поэтому такую интерполяцию называют линейной (она производится для двух точек).Интерполяционный многочлен Лагранжа обладает тем недостатком, что в случае, когда добавляются новые узлы интерполяции, все слагаемые необходимо пересчитывать. Но, с другой стороны, он обладает тем достоинством, что интервалы между узлами могут быть неравномерными.Обратная интерполяция заключается в построении зависимости x (y) и, затем, с помощью такого многочлена легко можно найти корень нелинейного уравнения.Многочлен Лагранжа в этом случае выглядит следующим образом:, гдеxi - значения узлов; - коэффициент интерполяции Лагранжа.Если задано достаточно много узлов на отрезке [a,b], то интерполирующие функции на отрезке [a,b] представляют собой непрерывную функцию, уже первая производная которой является кусочно-непрерывной.В узлах, где происходит стыковка отдельных интерполяционных многочленов, производная рвется. Этого недостатка не имеет интерполяция сплайнами. 3.3 Интерполяция сплайнамиПусть отрезок [a, b] разбит на n одинаковых частей точками x0, x1,…xn.Примем x0=а, xn=b, h= (b-a) /n, xi= a+ih.Сплайном называется непрерывная на [a, b] и имеющая непрерывные производные функция, на каждом из частичных участков представляющая собой алгебраический многочлен. Порядком сплайна называется старший порядок многочлена, а дефектом сплайна называется разность между порядком сплайна и старшей непрерывной производной.Например, линейная интерполяция - это сплайн первого порядка с дефектом 1.Наиболее широкое распространение на практике имеет кубический сплайн. Если сплайн используется для интерполяции некоторой функции и ее производных, т.е. в узлах интерполяции значение сплайна и ее производных некоторых порядков совпадают со значениями функции и ее производных соответствующих порядков, то такой сплайн называется интерполяционным.Если интерполяционный сплайн на заданном отрезке рассматривать как совокупность кубических сплайнов для каждой пары точек, такая интерполяция носит название локальной интерполяции.Этот сплайн не прерывен вместе с первой производной, но непрерывность второй производной не гарантируется, т.е. дефект сплайна равен 2. Если этот сплайн имеет непрерывную вторую производную на отрезке [a, b], т.е. имеет дефект 1, то такой сплайн носит название глобального.Для построения кубического сплайна используется формула: Для построения глобального сплайна, т.е. сплайна с дефектом 1 необходимо, начиная со 2-го узла, поставить условие непрерывности 2-й производной, т.е.2-я производная при подходе к точке 2 и дальше слева (x1-0) должна равняться второй производной при подходе справа (x1+0). Такие равенства можно составить для всех внутренних узлов x1 до xn-1. Затем используем условия на краях x0 и xn, получаем систему уравнений, которая и обеспечит дефект 1. Очевидно, что при наличии S3 на соответствующих участках, построение таких равенств не представляет особого труда. Приравнивая эти значения, для определения m получим СЛАУ. В двух крайних точках: Если функция задана в виде таблиц, то для вычисления производных используеться результаты, получаемые при численном диференцировании, порядок точности которых не ниже 3-ей степени. 3.4 Использование интерполяции на практике3.4.1 Интерполяция с помощью многочлена ЛагранжаЗадание: найти приближенное значение функции при данном значении аргумента с помощью интерполяционного многочлена Лагранжа, если функция задана в неравносторонних узлах таблицы. Дана функция:Составляем таблицу узлов интерполяции:Поскольку n=5 строим интерполяционный многочлен L5 (x):L5 (x) =P50*f (x0) +P51*f (x1) + P52*f (x2) + P53*f (x3) + P54*f (x4) + P55*f (x5) В результате получаем многочлен:L5 (x) = 1.049*10-3*x5+5.4373*10-3*x4 +0.027*x3 - 0,936*x2 + 0,424*x +0.42278, X= - 0.48051Подставляя заданное значение аргумента, получаем ответ:L5 (x) = 0,00011При подстановки того аргумента в заданную функцию, получаем такой же результат:f (-0.48051) =0.000113.4.2 Обратная интерполяцияЗадание: найти приближенное значение корня данном значении функции с помощью интерполяционного многочлена Лагранжа, если функция задана в равносторонних узлах таблицы.Дана функция:Составляем таблицу узлов интерполяции:|
i | Xi | Yi | | 0 | -0,7 | -0.34091 | | 1 | -0,5 | -0.02638 | | 2 | -0,3 | 0.21059 | | 3 | -0,1 | 0.37098 | | 4 | 0,1 | 0.4559 | | |
Поскольку n=4 строим интерполяционный многочлен L4 (y): L4 (y) =P40*x0+P41*x1+ P42*x2+ P43*x3+ P44*x4 В результате получаем многочлен: L4 (y) = 7.99*y4-0.8176*y3 - 0.4932* y2 +0.9008*y - 0.4759 y= 0 Подставляя заданное значение функции, получаем ответ: L4 (y) = - 0.47591 Таким образом, получаем приближенное значение корня: X= - 0.47591 При подстановки этого аргумента в заданную функцию, получаем результат: f (-0,47591) = 0.00625 3.4.3 Интерполяция сплайнамиЗадание:На участке [b,b+2] выбрать 3 точки (b,b+1,b+2), построить два сплайна на двух отрезках, убедиться в том, что в точке b+1 производная не терпит разрыва.
Страницы: 1, 2, 3
|
