Многочлен Ньютона с конечными разностями

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 4

Рассмотрим случай равноотстоящих узлов интерполяции, т. е. – называется шагом.

Введем понятие конечных разностей. Пусть известны значения функции в узлах . Составим разности значений функции:

Эти разности называются разностями первого порядка.

Можно составить разности второго порядка:

Аналогично составляются разности k-го порядка:

Выразим конечные разности непосредственно через значение функции:

Таким образом, для любого k можно записать:

Запишем эту формулу для значений разности в узле :

Используя конечные разности, можно определить

Перейдем к построению интерполяционного многочлена Ньютона. Этот многочлен будем искать в виде

График многочлена должен проходить через заданные узлы, то есть . Используем эти условия для нахождения коэффициентов многочлена:

Найдем отсюда коэффициенты :

Таким образом, для любого -го коэффициента формула примет вид

Подставляя эти формулы в выражение многочлена Ньютона, получим его следующий вид:

Полученную формулу можно записать в другом виде. Для этого введем переменную .

В этом случае

С учетом этих соотношений формулу многочлена Ньютона можно записать в виде

Полученное выражение может аппроксимировать данную функцию на всем отрезке изменения аргумента . Однако более целесообразно (с точки зрения повышения точности расчетов и уменьшения числа слагаемых в полученой формуле) ограничиться случаем , то есть использовать эту формулу для всех . Для других случаев вместо принять , если при . В этом случае интерполяционный многочлен можно записать в виде

Полученная формула называется первым интерполяционным многочленом Ньютона для интерполяции вперед. Эту интерполяционную формулу обычно используют для вычисления значений функции в точках левой половины рассматриваемого отрезка. Это объясняется следующим: разности вычисляются через значения функции , причем . Из-за этого при больших значениях мы не можем вычислить высших порядков .

Для правой половины рассматриваемого отрезка разности лучше вычислять справа налево. В этом случае , то есть , и интерполяционный многочлен Ньютона можно получить в виде:

Полученная формула называется вторым интерполяционным многочленом назад.

Оценим погрешности формул Ньютона вперед и назад:

где и

где .

Формулы приближенного дифференцирования основаны на первой интерполяционной формуле Ньютона. Интерполяционный многочлен Ньютона имеет вид

где

Производя перемножение биномов, получим

так как , то

Аналогично можно вычислять производные функции любого порядка.

В некоторых случаях требуется находить производные функций в основных табличных точках . Так как табличное значение можно считать за начальное, то положив , имеем

Для производной многочлена Ньютона первого порядка погрешность может быть вычислена по формуле ,

где – число конечных разностей в многочлене Ньютона.

6. ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ

Постановка задачи Коши

Известно, что обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка имеет вид: .

Решением этого уравнения является дифференцируемая функция , которая при подстановке в уравнение обращает его в тождество. На рис. 13 приведен график решения исходного дифференциального уравнения. График решения дифференциального уравнения называется интегральной кривой.

Рис. 13

Производную в каждой точке можно геометрически интерпретировать как тангенс угла наклона касательной к графику решения, проходящего через эту точку, т е.: .

Исходное уравнение определяет целое семейство решений. Чтобы выделить одно решение, задают начальное условие: , где – некоторое заданное значение аргумента , а – начальное значение функции.

Задача Коши заключается в отыскании функции , удовлетворяющей исходному уравнению и начальному условию. Обычно определяют решение задачи Коши на отрезке, расположенном справа от начального значения , т. е. для . Разрешимость задачи Коши определяет следующая теорема.

Теорема. Пусть функция определена и непрерывна при , и удовлетворяет условию Липшица: , где некоторая постоянная, а – произвольные значения. Тогда для каждого начального значения существует единственное решение задачи Коши для .

Даже для простых дифференциальных уравнений первого порядка не всегда удается получить аналитическое решение. Поэтому большое значение имеют численные методы решения. Численные методы позволяют определить приближенные значения искомого решения на некоторой выбранной сетке значений аргумента . Точки называются узлами сетки, а величина – шагом сетки. Часто рассматривают равномерныесетки, для которых шаг постоянен, . При этом решение получается в виде таблицы, в которой каждому узлу сетки соответствуют приближенные значения функции в узлах сетки .

Численные методы не позволяют найти решение в общем виде, зато они применимы к широкому классу дифференциальных уравнений.

Сходимость численных методов решения задачи Коши. Пусть – решение задачи Коши. Назовем погрешностью численного метода функцию , заданную в узлах сетки . В качестве абсолютной погрешности примем величину .

Численный метод решения задачи Коши называется сходящимся, если для него при . Говорят, что метод имеет -ый порядок точности, если для погрешности справедлива оценка , – константа, .

Метод Эйлера

Простейшим методом решения задачи Коши является метод Эйлера. Будем решать задачу Коши

на отрезке . Выберем шаг и построим сетку с системой узлов . В методе Эйлера вычисляются приближенные значения функции в узлах сетки: . Заменив производную конечными разностями на отрезках , , получим приближенное равенство: , , которое можно переписать так: , .

Эти формулы и начальное условие являются расчетными формулами метода Эйлера.

Геометрическая интерпретация одного шага метода Эйлера заключается в том, что решение на отрезке заменяется касательной , проведенной в точке к интегральной кривой, проходящей через эту точку. После выполнения шагов неизвестная интегральная кривая заменяется ломаной линией (ломаной Эйлера).

Оценка погрешности. Для оценки погрешности метода Эйлера воспользуемся следующей теоремой.

Теорема. Пусть функция удовлетворяет условиям:

Тогда для метода Эйлера справедлива следующая оценка погрешности: , где – длина отрезка . Мы видим, что метод Эйлера имеет первый порядок точности.

Оценка погрешности метода Эйлера часто бывает затруднительна, так как требует вычисления производных функции . Грубую оценку погрешности дает правило Рунге (правило двойного пересчета), которое используется для различных одношаговых методов, имеющих -ый порядок точности. Правило Рунге заключается в следующем. Пусть – приближения, полученные с шагом , а – приближения, полученные с шагом . Тогда справедливо приближенное равенство:

Таким образом, чтобы оценить погрешность одношагового метода с шагом , нужно найти то же решение с шагом и вычислить величину, стоящую справа в последней формуле, т.е. . Так как метод Эйлера имеет первый порядок точности, т. е. , то приближенное равенство имеет вид: .

Используя правило Рунге, можно построить процедуру приближенного вычисления решения задачи Коши с заданной точностью . Для этого нужно, начав вычисления с некоторого значения шага , последовательно уменьшать это значение в два раза, каждый раз вычисляя приближенное значение , . Вычисления прекращаются тогда, когда будет выполнено условие: . Для метода Эйлера это условие примет вид: . Приближенным решением будут значения , .

⇐ Предыдущая 1 2 34