💀
Второй курс РПО
Численные методы
Численные методы
  • Погрешности вычислений
  • Вычисление абсолютной и относительной погрешностей
    • Вариант 2
    • Вариант 3
    • Вариант 4
  • Локализация корня уравнения
  • Метод хорд
  • Метод Ньютона
  • Метод деления отрезка пополам
  • Практическая № X
  • Приближённые методы
    • Задача: Вариант 3 #1
    • Задача: Вариант 3 #2
    • Задача: Вариант 3 #3
  • Метод гауса: С чем его едят?
  • Интерполяционный многочлен Лагранжа
    • Вариант 1
  • Интерполяция: Формулы Ньютона
  • Полигональное моделирование
    • Интерполяция кубическими сплайнами
  • Самостоятельная В3
  • Распределение Пуассона
  • Суть интерполяции Ньютона
    • Объяснение
  • Суть интерполяции сплайнами
  • Численное интегрирование
  • Метод Гауса
  • Метод Эйлера
Powered by GitBook
On this page
  • Этапы метода
  • Пример преобразования пределов
  • Таблица весов и точек ()
  • Пример вычисления методом Гаусса ()
  • Точное значение

Метод Гауса

11.12.2024

Этапы метода

А) Приведение к пределам интегрирования [−1,1][-1, 1][−1,1]

Интеграл с произвольными пределами [a,b][a, b][a,b] сводится к интегралу с пределами [−1,1][-1, 1][−1,1] с использованием замены переменных.

Формула преобразования:

x=b−a2μ+b+a2x = \frac{b - a}{2} \mu + \frac{b + a}{2}x=2b−a​μ+2b+a​

где:

  • xxx — исходная переменная;

  • μ\muμ — новая переменная, принимающая значения в диапазоне [−1,1][-1, 1][−1,1].

При этом дифференциал dxdxdx выражается как:

dx=b−a2dμdx = \frac{b - a}{2} d\mudx=2b−a​dμ

Б) Приближённое вычисление интеграла

После преобразования интеграл вычисляется как сумма значений функции в специальных точках (μi\mu_iμi​), умноженных на весовые коэффициенты (AiA_iAi​):

∫−11Y(μ) dμ≈∑i=1nAi⋅Y(μi)\int_{-1}^{1} Y(\mu) \, d\mu \approx \sum_{i=1}^n A_i \cdot Y(\mu_i)∫−11​Y(μ)dμ≈i=1∑n​Ai​⋅Y(μi​)

где:

  • μi\mu_iμi​ — корни полиномов Лежандра степени nnn;

  • AiA_iAi​ — веса, заранее рассчитанные для каждого nnn.


Пример преобразования пределов

Рассмотрим интеграл ∫02x2 dx\int_0^2 x^2 \, dx∫02​x2dx.

  1. Замена переменной:

    x=2−02μ+2+02=μ+1x = \frac{2 - 0}{2} \mu + \frac{2 + 0}{2} = \mu + 1x=22−0​μ+22+0​=μ+1

    Тогда:

    dx=2−02dμ=dμdx = \frac{2 - 0}{2} d\mu = d\mudx=22−0​dμ=dμ
  2. Подстановка в интеграл:

    ∫02x2 dx=∫−11(μ+1)2 dμ\int_0^2 x^2 \, dx = \int_{-1}^{1} (\mu + 1)^2 \, d\mu∫02​x2dx=∫−11​(μ+1)2dμ

Таблица весов и точек (n=1,2,3,4n = 1, 2, 3, 4n=1,2,3,4)

1

2

3

4

Симметрии:

  • Значения μi\mu_iμi​ симметричны относительно 000.

  • Коэффициенты AiA_iAi​ одинаковы для точек с противоположными знаками (±μi\pm \mu_i±μi​).


Пример вычисления методом Гаусса (n=3n = 3n=3)

Рассчитаем приближённо ∫02x2 dx\int_0^2 x^2 \, dx∫02​x2dx по трём точкам:

  1. Подставляем Y(μ)=(μ+1)2Y(\mu) = (\mu + 1)^2Y(μ)=(μ+1)2 и используем таблицу (n=3n = 3n=3):

    • μ1=−0.77459667, μ2=0, μ3=0.77459667\mu_1 = -0.77459667, \, \mu_2 = 0, \, \mu_3 = 0.77459667μ1​=−0.77459667,μ2​=0,μ3​=0.77459667;

    • A1=A3=0.5555556, A2=0.88888889A_1 = A_3 = 0.5555556, \, A_2 = 0.88888889A1​=A3​=0.5555556,A2​=0.88888889.

  2. Вычисляем значения Y(μi)Y(\mu_i)Y(μi​):

    Y(−0.77459667)=(−0.77459667+1)2,Y(0)=(0+1)2,Y(0.77459667)=(0.77459667+1)2Y(-0.77459667) = (-0.77459667 + 1)^2, \quad Y(0) = (0 + 1)^2, \quad Y(0.77459667) = (0.77459667 + 1)^2Y(−0.77459667)=(−0.77459667+1)2,Y(0)=(0+1)2,Y(0.77459667)=(0.77459667+1)2
  3. Итоговая сумма:

    ∫02x2 dx≈0.5555556⋅(−0.77459667+1)2+0.88888889⋅12+0.5555556⋅(0.77459667+1)2\int_0^2 x^2 \, dx \approx 0.5555556 \cdot (-0.77459667 + 1)^2 + 0.88888889 \cdot 1^2 + 0.5555556 \cdot (0.77459667 + 1)^2∫02​x2dx≈0.5555556⋅(−0.77459667+1)2+0.88888889⋅12+0.5555556⋅(0.77459667+1)2
  4. Результат:

    ∫02x2 dx≈2.6666668\int_0^2 x^2 \, dx \approx 2.6666668∫02​x2dx≈2.6666668

Точное значение

∫02x2 dx=x33∣02=83=2.6666667\int_0^2 x^2 \, dx = \frac{x^3}{3} \Big|_0^2 = \frac{8}{3} = 2.6666667∫02​x2dx=3x3​​02​=38​=2.6666667

Метод Гаусса даёт высокую точность даже при малом числе узлов (nnn), благодаря выбору оптимальных точек и весов.

PreviousЧисленное интегрированиеNextМетод Эйлера

Last updated 5 months ago

nnn
μi\mu_iμi​
AiA_iAi​
000
222
±0.57735027\pm 0.57735027±0.57735027
111
±0.77459667,0\pm 0.77459667, 0±0.77459667,0
0.5555556,0.888888890.5555556, 0.888888890.5555556,0.88888889
±0.86113631,±0.33998104\pm 0.86113631, \pm 0.33998104±0.86113631,±0.33998104
0.34785484,0.652145160.34785484, 0.652145160.34785484,0.65214516