Разностные формулы для аппроксимации первой и второй производных.
Составил: ст. преп. Мартынова Т.Е., компьютерная вёрстка: ст. преп. Мартынова Т.Е. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
Памятка по ключевым вопросам теории для подготовки к экзамену.
Определение абсолютной и относительной погрешности.
Пусть y – точное неизвестное значение некоторой величины, а y* – ее известное приближенное значение. Разность между точным и приближенным значением величины принято называть ошибкой, а меру ошибки – погрешностью.
Абсолютная погрешность – это количественная мера ошибки, вычисляемая по формуле:
. (1.1)
Относительная погрешность – это качественная мера ошибки, представляющая собой долю ошибки в значении y:
. (1.2)
Непосредственное вычисление погрешностей по формулам (1.1) и (1.2) невозможно (как правило, неизвестно), поэтому для оценки абсолютной погрешности задают верхнюю границу:
, (1.3)
а для относительной погрешности полагают :
. (1.4)
Оценка абсолютной погрешности функции нескольких переменных.
Пусть – функция одной переменной, для которой известна абсолютная погрешность . Тогда абсолютная погрешность значения функции в точке оценивается по формуле
. (2.1)
Если функция зависит от нескольких переменных , то формула для оценки абсолютной погрешности принимает вид:
|
|
. (2.2)
Постановка задачи интерполяции.
Пусть функция задана набором значений в точках (т.е. таблично):
.
Значения аргумента , представленные в таблице, называются узлами интерполяции. Требуется построить приближающую функцию , которая будет точно проходить через узловые значения , а между ними будет достаточно близкой к , т.е. вне .
Пример графической иллюстрации постановки задачи интерполяции представлен ниже на рисунке.
Определение сплайна и его дефекта.
Пусть отрезок разбит точками на частичных отрезков . Сплайном степени m называется функция , обладающая следующими свойствами:
1) функция непрерывна на отрезке вместе со своими производными до некоторого порядка ;
2) на каждом частичном отрезке функция совпадает с некоторым алгебраическим многочленом степени m, : .
Дефектом сплайна называется разность между степенью сплайна и наивысшим порядком его производной, непрерывной на отрезке .
Идея метода наименьших квадратов.
В вычислительной математике метод наименьших квадратов применяется для аппроксимации таблично заданной функции . В отличие от интерполяции, не требуют точного прохождения приближающей функции через заданные точки таблицы. Приближающую функцию ищут в виде обобщенного многочлена , где − заданные базисные функции, − неизвестные коэффициенты, подлежащие определению. Ясно, что можно построить множество функций, удовлетворяющих условию . Критерием выбора наилучшей аппроксимирующей функции является минимум среднеквадратического отклонения . Набор базисных функций подбирают из свойств исходных данных, он должен быть линейно независимым и, по возможности, иметь небольшой объем ( ). Задача заключается в нахождении неизвестных коэффициентов при условии . Необходимым условием минимума функции нескольких переменных (в данном случае переменная) является равенство нулю ее частных производных по всем независимым переменным. Это условие дает систему линейных алгебраических уравнений ,
|
|
которая носит название нормальной системы метода наименьших квадратов. Поскольку основная матрица системы является симметрической и положительно определенной, решение системы доставляет минимум .
Наиболее часто используют полиномиальный базис для . В простейшем случае для имеем линейный многочлен наилучшего среднеквадратического приближения . СЛАУ для определения коэффициентов и принимает вид:
|
|
. На рисунке приведен пример линейной аппроксимации:
Разностные формулы для аппроксимации первой и второй производных.
Пусть функция задана набором значений в (n+1)-ой точке , причём узлы расположены по возрастанию и через один и тот же интервал:
; .
Формулы
, ,
есть правая, левая и центральная разностные производные первого порядка соответственно.
Центральная разностная производная второго порядка
.
Правая и левая разностные производные имеют первый порядок точности по , а центральные – второй.
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 310; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!