六章数值微分和数值积分.ppt
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1、第六章 数值微分和数值积分,数值微分,函数f(x)以离散点列给出时,而要求我们给出导数值,函数f(x)过于复杂,这两种情况都要求我们用数值的方法求函数的导数值,微积分中,关于导数的定义如下:,自然,而又简单的方法就是,取极限的近似值,即差商,由Taylor展开,因此,有误差,向前差商,由Taylor展开,因此,有误差,向后差商,由Taylor展开,因此,有误差,中心差商,由误差表达式,h越小,误差越小,但同时舍入误差增大,所以,有个最佳步长,我们可以用事后误差估计的方法来确定,设D(h),D(h/2)分别为步长为h,h/2的差商公式。则,时的步长h/2就是合适的步长,f(x)=exp(x),例
2、:,插值是建立逼近函数的手段,用以研究原函数的性质。因此,可以用插值函数的导数近似为原函数的导数,误差,插值型数值微分,给定点列,且,,求,解:,例:,Taylor展开分析,可以知道,它们都是,称为三点公式,数值积分,关于积分,有Newton-Leibniz公式,但是,在很多情况下,还是要数值积分:,1、函数有离散数据组成,2、F(x)求不出,3、F(x)非常复杂,定义数值积分如下:是离散点上的函数值的线性组合,称为积分系数,与f(x)无关,与积分区间和积分点有关,代数精度,两个问题:,1、系数ai如何选取,即选取原则,2、若节点可以自由选取,取什么点好?,定义,对任意次数不高于k次的多项式f
3、(x),数值积分没有误差,用插值函数的积分,作为数值积分,代数精度,由Lagrange插值的误差表达式,,,有,可以看出,至少n阶代数精度,插值型,Vandermonde行列式,使用尽可能高的代数精度,已知,求系数,所以,要存在唯一,mn,确定一个n1阶的方程组,是否有更好的方法使得代数精度为至少为n+1阶?,所以,m=n时存在唯一,且至少n阶代数精度。与节点的选取有关。,误差,一点数值积分,0阶代数精度,1阶代数精度,例:,Newton-Cotes 积分,若节点可以自由选取,则,一个自然的办法就是取等距节点。对区间做等距分割。,该数值积分称为Newton-Cotes积分,设节点步长,(b-a
4、),与步长h无关,可以预先求出,N1时,梯形公式,N2时,Simpson公式,1、梯形公式,此处用了积分中值定理,误差,2、Simpson公式,注意到,Simpson公式有3阶代数精度,因此为了对误差有更精确地估计,我们用3次多项式估计误差,为0,一般的有,因此,N-C积分,对偶数有n1阶代数精度,而奇数为n阶代数精度,复化积分,数值积分公式与多项式插值有很大的关系。因此Runge现象的存在,使得我们不能用太多的积分点计算。采用与插值时候类似,我们采用分段、低阶的方法,误差,做等距节点,,复化梯形公式,由均值定理知,可以看出,复化梯形公式是收敛的。,误差,做等距节点,,复化Simpson公式,
5、由均值定理知,可以看出,复化Simpson公式是收敛的。,例:计算,解:,其中,=3.138988494,其中,=3.141592502,3、积分的自适应计算,函数变化有急有缓,为了照顾变化剧烈部分的误差,我们需要加密格点。对于变化缓慢的部分,加密格点会造成计算的浪费。以此我们介绍一种算法,可以自动在变化剧烈的地方加密格点计算,而变化缓慢的地方,则取稀疏的格点。,先看看事后误差估计(不同的误差表达式,事后误差估计式是不同的),以复化梯形公式为例,n等分区间,2n等分区间,近似有:,类似,复化Simpsom公式,自适应计算,记,为复化一次,2次的Simpson公式,控制,求,是,4、Romber
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