|
Реферат: Метод Симпсона (Математика)
Кафедра «Высшей математики»
Реферат:
[pic]
Выполнил: Матвеев Ф.И.
Проверила: Бурлова Л.В.
Улан-Удэ.2002
Содержание.
1.Численные методы интегрирования
2.Вывод формулы Симпсона
3.Геометрическая иллюстрация
4.Выбор шага интегрирования
5.Примеры
1. Численные методы интегрирования
Задача численного интегрирования заключается в вычислении интеграла
[pic] посредством ряда значений подынтегральной функции [pic].
Задачи численного интегрирования приходится решать для функций,
заданных таблично, функцией, интегралы от которых не берутся в элементарных
функциях, и т.д. Рассмотрим только функции одной переменной.
Вместо функции, которую требуется проинтегрировать, проинтегрируем
интерполяционный многочлен. Методы, основанные на замене подынтегральной
функции интерполяционным многочленом, позволяют по параметрам многочлена
оценить точность результата или же по заданной точности подобрать эти
параметры.
Численные методы условно можно сгруппировать по способу аппроксимации
подынтегральной функции.
Методы Ньютона-Котеса основаны на аппроксимации функции [pic]
полиномом степени [pic]. Алгоритм этого класса отличается только степенью
полинома. Как правило, узлы аппроксимирующего полинома – равноотносящие.
Методы сплайн-интегрирования базируются на аппроксимации функции
[pic] сплайном-кусочным полиномом.
В методах наивысшей алгебраической точности (метод Гаусса)
используются специально выбранные неравноотносящие узлы, обеспечивающие
минимальную погрешность интегрирования при заданном (выбранном) количестве
узлов.
Методы Монте-Карло используются чаще всего при вычислении кратных
интегралов, узлы выбираются случайным образом, ответ носит вероятностный
характер.
[pic]
суммарная
погрешность
погрешность усечения
погрешность округления
[pic]
Независимо от выбранного метода в процессе численного интегрирования
необходимо вычислить приближенное значение интеграла и оценить погрешность.
Погрешность уменьшается при увеличении n-количества
разбиений отрезка [pic]. Однако при этом возрастает погрешность
округления
за счет суммирования значений интегралов, вычисленных на частичных
отрезках.
Погрешность усечения зависит от свойств подынтегральной функции и
длины [pic]частичного отрезка.
2. Вывод формулы Симпсона
Если для каждой пары отрезков [pic] построить многочлен второй степени,
затем проинтегрировать его и воспользоваться свойством аддитивности
интеграла, то получим формулу Симпсона.
[pic]Рассмотрим подынтегральную функцию [pic] на отрезке [pic]. Заменим
эту подынтегральную функцию интерполяционным многочленом Лагранжа второй
степени, совпадающим с [pic] в точках [pic]:
[pic]
Проинтегрируем [pic]:
[pic]
Формула:
[pic]
и называется формулой Симпсона.
Полученное для интеграла [pic] значение совпадает с площадью
криволинейной трапеции, ограниченной осью [pic], прямыми [pic], [pic] и
параболой, проходящей через точки [pic]
Оценим теперь погрешность интегрирования по формуле Симпсона.
Будем считать, что у [pic] на отрезке [pic] существуют непрерывные
производные [pic]. Составим разность
[pic]
К каждому из этих двух интегралов уже можно применить теорему о
среднем, поскольку [pic] непрерывна на [pic] и функция [pic]
неотрицательна на первом интервале интегрирования и неположительна на
втором ( то есть не меняет знака на каждом из этих интервалов). Поэтому:
[pic]
(мы воспользовались теоремой о среднем, поскольку [pic] - непрерывная
функция; [pic]).
Дифференцируя [pic] дважды и применяя затем теорему о среднем,
получим для [pic] другое выражение:
[pic], где [pic]
Из обеих оценок для [pic] следует, что формула Симпсона является
точной для многочленов степени не выше третьей. Запишем формулу Симпсона,
напрмер, в виде:
[pic],[pic] .
Если отрезок [pic] интегрирования слишком велик, то его разбивают на
[pic] равных частей (полагая [pic]), после чего к каждой паре соседних
отрезков [pic], [pic],...,[pic] применяют формулу Симпсона, именно:
Запишем формулу Симпсона в общем виде:
[pic] (1)
[pic] (2)
Погрешность формулы Симпсона - метода четвертого порядка:
[pic], [pic] (3)
Так как метод Симпсона позволяет получить высокую точность, если
[pic]не слишком велика. В противном случае метод второго порядка может дать
большую точность.
Например, для функции [pic] форма трапеции при [pic] для [pic] дает
точный результат [pic], тогда как по формуле Симпсона получаем [pic]
3. Геометрическая иллюстрация
[pic]
На отрезке [pic][pic] длиной 2h строится парабола, проходящая через три
точки [pic],[pic]. Площадь под параболой, заключенная между осью OX и
прямыми[pic], принимают равной интегралу[pic].
Особенностью применения формулы Симпсона является тот факт, что
число разбиений отрезка интегрирования - четное.
Если же количество отрезков разбиения - нечетное, то для первых
трех отрезков следует применить формулу, использующую параболу третьей
степени, проходящую через четыре первые точки, для аппроксимации
подынтегральной функции.
[pic] (4)
Это формула Симпсона «трех восьмых».
Для произвольного отрезка интегрирования [pic] формула (4) может
быть «продолжена»; при этом число частичных отрезков должно быть кратно
трем ([pic] точек).
[pic]
[pic], m=2,3,... (5)
[pic]- целая часть
Можно получить формулы Ньютона-Котеса старших порядков :
[pic](6)
[pic] - количество отрезков разбиения;
[pic] - степень используемого полинома;
[pic]- производная [pic]-го порядка в точке [pic];
[pic] - шаг разбиения.
В таблице 1 выписаны коэффициенты [pic]. Каждая строка
соответствует одному набору [pic] промежутков [pic] узлами для построения
многочлена k-ой степени. Чтобы воспользоваться этой схемой для большего
количества наборов (например, при k=2 и n=6), нужно «продолжить»
коэффициенты, а затем сложить их.
Таблица 1:
|0 |0 | |y0=1,00000 |
|1 |0.1 |0,90909 | |
|2 |0.2 | |0,83333 |
|3 |0.3 |0,76923 | |
|4 |0.4 | |0,71429 |
|5 |0.5 |0,66667 | |
|6 |0.6 | |0,62500 |
|7 |0.7 |0,58824 | |
|8 |0.8 | |0,55556 |
|9 |0,9 |0,52632 | |
|10 |1,0 | |0,50000=yn |
|( | |3,45955((1) |2,72818((2) |
По формуле Симпсона получим:
[pic]
Подсчитаем погрешность полученного результата. Полная погрешность [pic]
складывается из погрешностей действий [pic] и остаточного члена [pic].
Очевидно:
[pic]= [pic]; [pic]
где [pic]- коэффициенты формулы Симпсона и (- максимальная ошибка
округления значений подынтегральной функции.
[pic] = [pic].
Оценим остаточный член. Так как [pic], то [pic]. Отсюда [pic]max при
[pic] и, следовательно, [pic]([pic]. Таким образом, предельная полная
погрешность есть R=[pic] и, значит,[pic]([pic].
Пример3. Вычислить интеграл: [pic].
Решение:
|[pic] |[pic][pic] |[pic] |[pic] |
|2 |-0,41613 |-0,208065 |1 |
|2,05 |-0,46107 |-0,224912 | |
|2,1 |-0,59485 |-0,240405 |4 |
|2,15 |-0,54736 |-0,254586 | |
|2,2 |-0,58850 |-0,267500 |2 |
|2,25 |-0,62817 |-0,279187 | |
|2,3 |-0,66628 |-0,289687 |4 |
|2,35 |-0,70271 |-0,299026 | |
|2,4 |-0,73739 |-0,307246 |2 |
|2,45 |-0,77023 |-0,314380 | |
|2,5 |-0,80114 |-0,320465 |4 |
|2,55 |-0,83005 |-0,325510 | |
|2,6 |-0,85689 |-0,329573 |2 |
|2,65 |-0,88158 |-0,332672 | |
|2,7 |-0,90407 |-0,334841 |4 |
|2,75 |-0,92430 |-0,336109 | |
|2,8 |-0,94222 |-0,336507 |2 |
|,85 |-0,95779 |-0,336067 | |
|2,9 |-0,97096 |-0,334814 |4 |
|2,95 |-0,98170 |-0,332780 | |
|3 |-0,98999 |-0,329997 |1 |
[pic].
Поскольку [pic], [pic] при x([2,3], для производных [pic] и [pic]
получаем:
-1.4 ( [pic] (1, то есть ([pic](( 1,
[pic]-( [pic]( 3, то есть ([pic](( 3.
Оценки для погрешности [pic] метода Симпсона :[pic] ( 0.0000017 для
[pic]=0.1, [pic] ( 0.0000002 для [pic]=0.05.
Чтобы погрешность округления не искажала столь точный результат для
формулы Симпсона, все вычисления проводились с шестью знаками после
запятой.
Окончательные результаты:
|[pic] |[pic] |[pic] |
|0,1 |-0,30335 |0,0000017 |
|0,05 |-0,30335 |0,0000002 |
-----------------------
[pic]
Реферат на тему: Метод конечных разностей или метод сеток
ВВЕДЕНИЕ
Значительнаое число задач физики и техники приводят к дифференциальным
уравнениям в частных прозводных (уравнения математической физики).
Установившиеся процессы различной физической природы описываются
уравнениями эллиптического типа.
Точные решения краевых задач для эллиптических уравнений удаётся
получить лишь в частных случаях. Поэтому эти задачи решают в основном
приближённо. Одним из наиболее универсальных и эффективных методов,
получивших в настоящее время широкое распространение для приближённого
решения уравнений математической физики, является метод конечных разностей
или метод сеток.
Суть метода состоит в следующем. Область непрерывного изменения
аргументов, заменяется дискретным множеством точек (узлов), которое
называется сеткой или решёткой. Вместо функции непрерывного аргумента
рассматриваются функции дискретного аргумента, определённые в узлах сетки и
называемые сеточными функциями. Производные, входящие в дифференциальное
уравнение и граничные условия, заменяются разностными производными, при
этом краевая задача для дифференциального уравнения заменяется системой
линейных или нелинейных алгебраических уравнений (сеточных или разностных
уравнений). Такие системы часто называют разностными схемами. И эти схемы
решаются относительно неизвестной сеточной функции.
Далее мы будем рассматривать применение итерационного метода Зейделя
для вычисления неизвестной сеточной функции в краевой задаче с неоднородным
бигармоническим уравнением.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Пусть у нас есть бигармоническое уравнение :
2
U = f
Заданное на области G={ (x,y) : 0 | |
