ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.04.2024
Просмотров: 153
Скачиваний: 0
Подсчитаем вторую производную функции: f "(x) = – 8 – ex.
Условие f (x) f " (x) ≥ 0 выполняется для точки b = 1. В качестве начального приближения возьмем x0 = b =1. В качестве второго начального значения возьмем x1 =0.5. Проведем вычисления по расчетной формуле (2.20). Результаты приведены в табл. 2.4.
Таблица 2.4
n xn
01.0000
10.5000
20.6660
30.7093
40.7033
50.7034
2.7.Метод ложного положения
Рассмотрим еще одну модификацию метода
Ньютона.
Пусть известно, что простой корень x* уравнения f (x) = 0 находится на отрезке [a, b] и на одном из концов отрезка выполняется условие f (x) f"(x) ≥ 0. Возьмем эту точку в качестве начального приближения. Пусть для определенности это будет b. Положим x0 = a. Будем проводить из точки B = (b, f(b)) прямые через расположенные на графике функции точки Bn с координатами (xn, f (xn)), n = 0, 1, … . Абсцисса точки пересече-
32
yi, i = 0, 1, …, 5.
Сравним полученное приближенное решение с точным решением (6.11), представленном в таблице 6.2. Виднм, что погрешность составляет
R = max | y(ti) – yi| = 0.0042.
0≤k≤5
Пример 6.3.
Применим второй модифицированный метод Эйлера – Коши для решения задачи Коши
y' (t) = y – 2yt , y(0) = 1,
рассмотренной ранее в примерах 6.1 и 6.2. Так же, как и ранее, зададим шаг h = 0.2. Тогда
n = 10.2−0 = 5.
В соответствии с (6.14) получим расчетную формулу метода Эйлера – Коши
yi+1 = yi + h2 [ f (ti, yi) + f (ti+1, yi+1 )] = = yi + 0.1[ f (ti, yi) + f (ti+1, yi+1 )],
где f (ti, yi) = yi – |
2ti |
y |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
i+1 |
|
|
|
|
|
|
|
yi |
|
|
|
|
|
||
= yi + h f (ti, yi) = yi + 0.1 |
|
2ti |
|
, |
||||
|
|
|||||||
|
||||||||
yi − |
|
|
||||||
|
|
|
|
|
yi |
|
t0 = 0, y0 = 1, i = 0, 1, …, 4.
113
В соответствии с (6.3) получим расчетную формулу первого модифицированного метода Эйлера:
|
|
|
|
|
|
|
yi+1 = yi + h f |
|
|
|
= yi + 0.2 f |
, |
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i+ |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i+1 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
2t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
где |
f |
|
|
|
= f (t |
|
|
1 , y 1 ) = y |
|
|
|
– |
|
|
i+ |
|
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
1 |
|
|
|
y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
i+ |
|
|
i+ |
|
|
i+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
i+2 |
2 |
|
2 |
|
2 |
|
i+ |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
h |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
t |
1 |
|
= ti + |
= ti + 0.1, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
i+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
y |
|
|
|
= yi + |
|
h |
f (ti, yi) = yi |
+0.1 |
|
|
|
|
|
|
|
2ti |
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
2 |
yi − |
|
yi |
, |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||
|
|
i+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
t0 = 0, y0 = 1, i = 0, 1, …, 4. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
Решение представим в виде таблицы 6.3: |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 6.3 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
i |
|
ti |
|
|
|
|
yi |
|
|
|
|
h |
f (ti, yi) |
|
|
t i+ |
1 |
|
|
|
|
|
|
y i+ |
1 |
|
h f i+ |
1 |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
2 |
|
||||||
0 |
|
0 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
0.1 |
|
|
|
0.1 |
|
|
|
|
|
|
1.1 |
|
0.1836 |
|||||||||||
1 |
|
0.2 |
|
|
|
|
1.1836 |
|
|
|
0.0850 |
|
|
|
0.3 |
|
1.2682 |
0.1590 |
|||||||||||||||||
2 |
|
0.4 |
|
|
|
|
1.3426 |
|
|
|
0.0747 |
|
|
|
0.5 |
|
1.4173 |
0.1424 |
|||||||||||||||||
3 |
|
0.6 |
|
|
|
|
1.4850 |
|
|
|
0.0677 |
|
|
|
0.7 |
|
1.5527 |
0.1302 |
|||||||||||||||||
4 |
|
0.8 |
|
|
|
|
1.6152 |
|
|
|
0.0625 |
|
|
|
0.9 |
|
1.6777 |
0.1210 |
|||||||||||||||||
5 |
|
1.0 |
|
|
|
|
1.7362 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Третий столбец таблицы 6.3 содержит приближенное решение
112
ния такой прямой с осью OX есть очередное при-
ближение xn+1.
Геометрическая иллюстрация метода приведена на рис. 2.10.
Рис. 2.10.
Прямые на этом рисунке заменяют касательные в методе Ньютона (рис. 2.8). Эта замена основана на приближенном равенстве
f '(xn) ≈ |
f (b) − f (xn ) |
. |
(2.23) |
|
|||
|
b − xn |
|
Заменим в расчетной формуле Ньютона (2.13) производную f ' (xn) правой частью приближенного равенства (2.23). В результате получим
расчетную формулу метода ложного положения:
xn +1 = xn –. |
|
(b − xn ) |
f (xn ) . |
(2.24) |
|
f (b) − f (xn ) |
|||
|
33 |
|
|
Метод ложного положения обладает только линейной сходимостью. Сходимость тем выше, чем меньше отрезок [a, b].
Критерий окончания. Критерий окончания итераций метода ложного положения такой же, как и для метода Ньютона. При заданной точности ε > 0 вычисления нужно вести до тех пор, пока не будет выполнено неравенство
| xn – xn – 1| < ε. |
(2.25) |
Пример 2.5. |
|
Применим метод ложного |
положения для |
вычисления корня уравнения x3 + 2x – 11 = 0 с точностью ε = 10–3.
Корень этого уравнения находится на отрезке [1, 2], так как
f (1) = – 8 < 0, а f (2) = 1 > 0.
Для ускорения сходимости возьмем более узкий отрезок [1.9, 2], поскольку
f (1.9) < 0, а f (2) > 0.
Вторая производная функции f (x) = x3 + 2x – 11 равна 6x. Условие
f (x) f"(x) ≥ 0
выполняется для точки b = 2. В качестве начального приближения возьмем x0 = a = 1.9. По формуле
(2.24) имеем
x1 = x0 – |
(b − x0 ) |
f (x0 ) = 1.9 + |
|
f (b) − f (x0 ) |
|||
|
|
||
|
34 |
|
да Эйлера имеют второй порядок точности, т.е. p = 2, то оценка погрешности (6.6) примет вид:
R ≈ |
1 |
|
| y ih / 2 – y ih |. |
(6.15) |
|
3 |
|||||
|
|
|
Используя правило Рунге, можно построить процедуру приближенного вычисления решения задачи Коши модифицированными методами Эйлера с заданной точностью ε. Нужно, начав вычисления с некоторого значения шага h, последовательно уменьшать это значение в два раза, каждый раз вычисляя приближенное значение y ih / 2 , i = 0, 1,
…, n. Вычисления прекращаются тогда, когда будет выполнено условие:
R ≈ |
1 |
|
| y ih / 2 – y ih | < ε. |
(6.16) |
|
||||
3 |
|
|
||
Приближенным |
решением будут |
значения |
||
y ih / 2 , i = 0, 1, …, n. |
|
|
Пример 6.2.
Применим первый модифицированный метод Эйлера для решения задачи Коши
y' (t) = y – 2yt , y(0) = 1,
рассмотренной в примере 6.1.
Возьмем шаг h = 0.2. Тогда n = 10.2−0 = 5.
111
yi+1 = yi + h f i+12 , i = 0, 1, …, n – 1. (6.12)
Формулы (6.12) являются расчетными формулами первого модифицированного метода Эйлера.
Первый модифицированный метод Эйлера является одношаговым методом со вторым порядком точности
Второй модифицированный метод Эйлера – Ко-
ши. Суть этого метода состоит в следующем. Сначала вычисляются вспомогательные значения
yi+1 = yi + h f (ti, yi). |
(6.13) |
Затем приближения искомого решения находятся по формуле:
yi+1 = yi + |
h [ f (ti, yi) + f (ti+1, y |
)], (6.14) |
|
|
2 |
i+1 |
|
|
|
|
i = 0, 1, …, n – 1.
Формулы (6.14) являются расчетными формулами второго модифицированного метода Эйлера – Коши.
Второй модифицированный метод Эйлера – Коши, так же, как и первый, является одношаговым методом со вторым порядком точности.
Оценка погрешности. Приближенная оценка погрешности модифицированных методов Эйлера осуществляется как и для простого метода Эйлера с использованием правила Рунге (см. предыдущий раздел 6.2). Так как оба модифицированных мето-
110
(2 −1.9)
+ 1 − (−0.341) 0.341 ≈ 1.9254.
Продолжая итерационный процесс, получим результаты, приведенные в табл. 2.5.
Таблица 2.5
n |
xn |
0 |
1.9 |
1 |
1.9254 |
2 |
1.9263 |
3 |
1.9263 |
Тема 3. Решение систем линейных алгебраических уравнений 3.1. Постановка задачи
Требуется найти решение системы линейных уравнений:
a11x1 + a12 x2 + a13x3 + … + a1nxn = b1 |
|
a21x1 + a22 x2 + a23x3 + … + a2nxn = b2 |
|
a31x1 + a32 x2 + a33x3 + … + a3nxn = b3 |
(3.1) |
……………………………………………. |
|
an1x1 + an2 x2 + an3x3 + … + annxn = bn |
|
или в матричной форме: |
|
Ax = b, |
(3.2) |
где |
|
35
|
|
а11 |
а12 |
а13 ... |
||
|
|
а |
а |
22 |
а |
... |
|
|
21 |
|
23 |
|
|
А= |
|
а31 |
а32 |
а33 ... |
||
|
||||||
|
... ... ... ... |
|||||
|
|
а |
а |
|
а |
... |
|
|
n1 |
n2 |
n2 |
|
а1n
а2n
а3n x
...
аnn
x
x2
=x3
...
xn1
b
b2 b = b3
bn1
По правилу Крамера система n линейных уравнений имеет единственное решение, если определитель системы отличен от нуля (det A ≠ 0) и значение каждого из неизвестных определяется следующим образом:
xj = |
det Aj |
, j = 1, …, n, |
(3.3) |
|
|||
|
det A |
|
где det Aj – определитель матрицы, получаемой заменой j-го столбца матрицы A столбцом правых частей b.
Непосредственный расчет определителей для больших n является очень трудоемким по сравнению с численными методами.
Известные в настоящее время многочисленные приближенные методы решения систем линейных алгебраических уравнений распадаются на две большие группы: прямые методы и методы итераций.
Прямые методы всегда гарантируют получение решения, если оно существуют, однако, для больших n требуется большое количество опера-
36
y = 2t +1 . |
(6.11) |
Для сравнения точного |
и приближенного |
решений представим точное решение (6.11) в виде таблицы 6.2:
Таблица 6.2
i |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
ti |
0 |
0.2 |
0.4 |
0.6 |
0.8 |
1.0 |
y(ti) |
1.0000 |
1.1832 |
1.3416 |
1.4832 |
1.6124 |
1.7320 |
Из таблицы видно, что погрешность составляет R
= max | y(ti) – yi| = 0.0917.
0≤k≤5
6.3. Модифицированные методы Эйлера
Первый модифицированный метод Эйлера. Суть этого метода состоит в следующем. Сначала вычисляются вспомогательные значения искомой
функции y |
1 |
|
в точках t |
|
1 |
= ti + |
h |
с помощью |
||||||
|
|
2 |
||||||||||||
i+ |
|
|
|
|
|
|
i+ |
|
|
|
|
|
||
2 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
||||
формулы: |
|
|
|
|
h |
|
|
|
|
h |
|
|
|
|
y |
1 |
= yi + |
fi |
= yi + |
f(ti, yi). |
|||||||||
|
|
|||||||||||||
|
|
i+ |
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|
|
||
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
Затем находится значение правой части уравнения (6.1) в средней точке
f i+12 = f (t i+12 , y i+12 )
и затем полагается
109