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: