Участник:Gukov/Песочница
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Введение
Постановка математической задачи
Задача численного интегрирования состоит в приближенном нахождении значения интеграла
где - заданная и интегрируемая на функция. В качестве приближенного значения рассматривается число
где - числовые коэффициенты и - точки отрезка , . Приближенное равенство
называется квадратурной формулой, а сумма вида (2) - квадартурной суммой. Точки называются узлами квадратурной формулы. Разность
называется погрешностью квадратурной формулы. Погрешность зависит как от расположения узлов, так и от выбора коэффициентов.
Изложение метода
Общие сведения
Предположим, что для вычисления интеграла (1) отрезок разбит на равных отрезков длины и на каждом частичном отрезке применяется одна и та жа квадратурная формула. Тогда исходный интеграл заменяется некоторой квадратурной суммой , причем возникающая погрешность зависит от шага сетки . Для некоторых квадратурных формул удается получить разложение погрешности по степеням . Предположим, что для данной квадратурной суммы существует разложение:
- ,
где и коэффициенты не зависят от . При этом величины предполагаются известными. Теперь предположим:
Чтобы избавиться от степени , составляющей ошибку (ибо среди всех слагаемых, составляющих ошибку, слагамое при является наибольшим) вычислим величину . Имеем:
Отсюда
то есть имеем более точное приближение к интегралу .
Таким образом, рекуррентную формулу можно записать в виде:
Заметим, что - величина, на которую мы делим размер шага при каждом новом вычислении . Разумно положить , т.к. большие значения могут вызвать резкое увеличение количества вычислений.
Для наглядности представим процесс экстраполирования следующей таблицей:
О сходимости
Числовой пример
Найдем с помощью квадратурной формулы трапеций приближенное значение интеграла, применив экстраполяцию Ричардсона (данный метод называется методом Ромберга):
В нижеследующей таблице представлены результаты работы программы:
r | Исходная формула | 1 раз | 3 раза |
2 | 1.609438 | 2.925492 | 3.92582 |
4 | 2.256648 | 3.506035 | 3.987405 |
8 | 3.278646 | 3.778845 | 4.017368 |
16 | 3.653497 | 3.913012 | 4.032286 |
32 | 3.848134 | 3.980123 | 4.039738 |
64 | 3.947125 | 4.013659 | 4.043464 |
128 | 3.997025 | 4.030424 | 4.045327 |
256 | 4.022075 | 4.03880706 | |
512 | 4.034624 | 4.042998 | |
1024 | 4.040904 |
Рекомендации программисту
Заключение
Список литературы
- А.А.Самарский, А.В.Гулин. Численные методы М.: Наука, 1989.
- Fundamental Methods of Numerical Extrapolation With Applications, mit.edu