plus-minusМетод Гауса

11.12.2024

Этапы метода

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

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

Формула преобразования:

x=ba2μ+b+a2x = \frac{b - a}{2} \mu + \frac{b + a}{2}

где:

  • xx — исходная переменная;

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

При этом дифференциал dxdx выражается как:

dx=ba2dμdx = \frac{b - a}{2} d\mu

Б) Приближённое вычисление интеграла

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

11Y(μ)dμi=1nAiY(μi)\int_{-1}^{1} Y(\mu) \, d\mu \approx \sum_{i=1}^n A_i \cdot Y(\mu_i)

где:

  • μi\mu_i — корни полиномов Лежандра степени nn;

  • AiA_i — веса, заранее рассчитанные для каждого nn.


Пример преобразования пределов

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

  1. Замена переменной:

    x=202μ+2+02=μ+1x = \frac{2 - 0}{2} \mu + \frac{2 + 0}{2} = \mu + 1

    Тогда:

    dx=202dμ=dμdx = \frac{2 - 0}{2} d\mu = d\mu
  2. Подстановка в интеграл:

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

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

nn

μi\mu_i

AiA_i

1

00

22

2

±0.57735027\pm 0.57735027

11

3

±0.77459667,0\pm 0.77459667, 0

0.5555556,0.888888890.5555556, 0.88888889

4

±0.86113631,±0.33998104\pm 0.86113631, \pm 0.33998104

0.34785484,0.652145160.34785484, 0.65214516

Симметрии:

  • Значения μi\mu_i симметричны относительно 00.

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


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

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

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

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

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

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

    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)^2
  3. Итоговая сумма:

    02x2dx0.5555556(0.77459667+1)2+0.8888888912+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
  4. Результат:

    02x2dx2.6666668\int_0^2 x^2 \, dx \approx 2.6666668

Точное значение

02x2dx=x3302=83=2.6666667\int_0^2 x^2 \, dx = \frac{x^3}{3} \Big|_0^2 = \frac{8}{3} = 2.6666667

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

Last updated