Вычисление второй производной по одной переменной
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 13: | Строка 13: | ||
Общая формула примет следующий вид: | Общая формула примет следующий вид: | ||
- | ::<tex> k!\left[ y(x_0,x_1,\dots,x_k) + \left( \sum_{i=0}^k \xi_i \right) y(x_0,x_1,\dots,x_{k+1}) + \left( \sum_{i>j\ | + | ::<tex> k!\left[ y(x_0,x_1,\dots,x_k) + \left( \sum_{i=0}^k \xi_i \right) y(x_0,x_1,\dots,x_{k+1}) + \left( \sum_{i>j\geq 0}^{i=k+1}\xi_i\xi_j\right)y(x_0,x_1,\dots,x_{k+2}) + \left( \sum_{i>j>l\geq 0}^{i=k+2}\xi_i\xi_j\xi_l\right)y(x_0,x_1,\dots,x_{k+3}) +\dots\right] </tex> |
== Числовой пример == | == Числовой пример == |
Версия 17:37, 15 октября 2008
Содержание |
Введение
Постановка математической задачи
Допустим, что в некоторой точке у функции существует производная 2-го порядка , которую точно вычислить либо не удается, либо слишком сложно. В этом случае для приближенного нахождения производной функции требуется использовать методы численного дифференцирования.
Изложение метода
При численном дифференцировании функцию аппроксимируют легко вычисляемой функцией и приближенно полагают . При этом можно использовать различные способы аппроксимации. Рассмотрим простейший случай - аппроксимацию интерполяционным многочленом Ньютона. Вводя обозначение , запишем это многочлен и продифференцируем его почленно:
Общая формула примет следующий вид:
Числовой пример
Рекомендации программисту
Заключение
Список литературы
- А.А.Самарский, А.В.Гулин. Численные методы. Москва «Наука», 1989.
- Н.С.Бахвалов, Н.П.Жидков, Г.М.Кобельков. Численные методы. Лаборатория Базовых Знаний, 2003.
http://win-web.ru/uchebniki/open/bahvalov_chisl_meth.html
- Н.Н.Калиткин. Численные методы. Москва «Наука», 1978.