Численные методы (стр. 6 из 9)

(5)

3. Когда

то существует такая, что

(6) Доказательство. По формуле Тейлора

откуда следует (4).

Если

то по формуле Тейлора

(7)

где

Подставим (7) в

Получаем

Заменяя в соответствии с леммою 1

получаем

Откуда и следует (6).

Равенство (5) доказывается аналогично ( доказательство провести самостоятельно).

Формулы (4)-(6) называются формулами численного дифференцирования с остаточными членами.

Погрешности формул (1)-(3) оцениваются с помощью следующих неравенств, которые вытекают из соотношений (4)-(6):

Говорят, что погрешность формулы (1) имеет первый порядок относительно

(или порядка ), а погрешность формул (2) и (3) имеет второй порядок относительно (или порядка ). Также говорят, что формула численного дифференцирования (1) первого порядка точности (относительно ), а формулы (2) и (3) имеют второй порядок точности.

Указанным способом можно получать формулы численного дифференцирования для более старших производных и для большего количества узлов интерполирования.

Выбор оптимального шага. Допустим, что граница абсолютной погрешности при вычислении функции

в каждой точке удовлетворяет неравенству

(8)

Пусть в некоторой окрестности точки

производные, через которые выражаются остаточные члены в формулах (5), (6), непрерывны и удовлетворяют неравенствам

(9)

где

- некоторые числа. Тогда полная погрешность формул (2), (3) (без учета погрешностей округления) в соответствии с (5), (6), (8), (9)не превосходит соответственно величин

Минимизация по

этих величин приводит к следующим значениям :

(12)

при этом

(13)

Если при выбранном для какой-либо из формул (2), (3) значении

отрезок не выходит за пределы окрестности точки , в которой выполняется соответствующее неравенство (9), то найденное есть оптимальным и полная погрешность численного дифференцирования оценивается соответствующей величиной (13).

ИНТЕРПОЛИРОВАНИЕ СПЛАЙНАМИ.

Интерполирование многочленом Лагранжа или Ньютона на отрезке

с использованием большого числа узлов интерполяции часто приводит к плохому приближению, что объясняется сильным накоплением погрешностей в процессе вычислений. Кроме того из-за расходимости процесса интерполяции увеличение числа узлов не обязано приводить к повышению точности. Для того, чтобы избежать больших погрешностей, весь отрезок разбивают на частичные отрезки и на каждом из частичных отрезков приближенно заменяют функцию многочленом невысокой степени ( так называемая кусочно-полиномиальная интерполяция).

Одним из способов интерполяции на всем отрезке является интерполирование с помощью сплайн-функций. Сплайн-функцией или сплайном называют кусочно-полиномиальную функцию, определенную на отрезке

и имеющую на этом отрезке некоторое число непрерывных производных.

Слово ,,сплайн’’ (английское spline) означает гибкую линейку, используемую для проведения гладких кривых через заданные точки плоскости.

Преимущество сплайнов перед обычной интерполяцией является, во-первых, их сходимость, и, во-вторых, устойчивость процесса вычислений.

Рассмотрим частный, но распространенный в вычислительной практике случай, когда сплайн определяется с помощью многочленов третьей степени ( кубический сплайн).

Пусть на

задана непрерывная функция . Введем узлы ( сетку):

и обозначим

Интерполяционным кубическим сплайном, соответствующим данной функции

и данным узлам, называеться функция , удовлетворяющая следующим усовиям:

а) на кождом сегменте

функция является многочленом третьей степени;

б) функция

, а так же ее первая и вторая производные непрерывны на ;

в)

Последнее условие называется условием интерполирования.

Докажем существование и единственность сплайна, определяемого перечисленными условиями (плюс некоторые граничные условия, которые будут введены в процессе доказательства). Приводимое ниже доказательство содержит также способ построения сплайна.

На каждом из отрезков

будем искать функцию в виде многочлена третьей степени

(1)

где

- коэффициенты, подлежащие определению. Выясним смысл введенных коэффициентов. Имеем

поэтому

Из условий интерполирования

получаем, что

Доопределим , кроме того ,

.

Далее , требование непрерывности функции

приводит к условиям

Отсюда,учитывая выражения для функций

получаем при уравнения

Обозначая перепишем эти уравнения в виде

(2)