лр. лр чужое. Представление заданной функции полиномом 8 11 Рис
Скачать 326 Kb.
|
(6) Разложение с пятью ненулевыми членами для a3 = 3: (7) Результаты расчетов отражают следующие графики для a3 = 3 и пяти членах ряд Тейлора:
синий – функция эталона красный – функция разложения Рис. 6. График разложения y=5x: 5 членов ряда, а3=3 Рис. 7. Ошибка разложения: 5 членов ряда, а3=3 Подставляя значения выбранных точек в уравнение (1) и произведя необходимые действия, получим искомые разложения: для а4 = 4: (8) Разложение с пятью ненулевыми членами для a4 = 4: (9) Результаты расчетов отражают следующие графики для a4 = 4 и пяти членах ряд Тейлора:
синий – функция эталона красный – функция разложения Рис. 8. График разложения y=5x: 5 членов ряда, а4 = 4 Рис. 9. Ошибка разложения: 5 членов ряда, а4=4 Проанализировав графики ошибок разложения рядов, можно сделать вывод, что наиболее точным рядом разложения является (9) при а4 = 4. В таблице ниже приведены статистические числовые характеристики ошибок разложения функции y5x в ряд Тейлора в точке разложения а4=4.
Проанализируем полученные результаты. Для поставленной задачи, когда необходимо вычислять y=5x целесообразнее всего применять ряд Тейлора при а = 4. Анализируя тенденцию повышения точности, приходим к выводу – точность растет при увеличении количества членов ряда, и с каждым членом точность вырастает в 1,5 – 2 раза. Следовательно, оптимальным и достаточно точным решением будет ряд Тейлора как минимум с 16 членами ряда, и как максимум с 25 членами ряда. Учитывая нестабильность, приходим к выводу: разработанный алгоритм должен иметь возможность самостоятельно добавлять члены к ряду, для получения достаточной точности. А значит, разработку алгоритма можно продолжить, используя уравнение (9). 1.2 Разработка рабочего алгоритма Исходные данные. Заданная функция y = 5x , диапазон изменения аргумента x 0,0625; 8 , шаг изменения аргумента stx = 2-3. Разработка вычислительного (арифметического) алгоритма вычисления заданной функции. Любое решение вычислительной задачи численным методом сводится к разработке строго определенной последовательности арифметических операций. Назовем такую последовательность арифметическим алгоритмом. Таких арифметических алгоритмов для решения конкретной задачи могут быть разработано несколько. Для окончательной реализации необходимо выбрать оптимальный. Критериями оптимальности являются: наименьшее общее число арифметических операций, наименьшее число сложных операций типа умножения и деления переменных, желаемая точность вычислений. На этом этапе необходимо определить наибольшие и наименьшие значения входных, выходных и промежуточных переменных. Важным моментом является уточнение значений постоянных в выбранном алгоритме. В подразделе 1.1. было обосновано применение приближенной формулы для вычисления заданной функции в следующем виде: Диапазон измерений должен быть x, принадлежащий [0,0625; 8], а шаг 0.125. Рассмотрим три варианта расчета. Вариант 1: исходная формула. Раскроем факториал. Вариант 2: Преобразования по схеме Горнера ))) Вариант 3: преобразования по схеме Горнера в «дробь» В таблице 1 представлены арифметические алгоритмы вычисления заданной функции тремя вариантами.
Как видно из таблицы, наименьшее число всех операций и наименьшее число сложных операций типа умножение/деление имеет алгоритм третьего варианта. Этот вариант примем для дальнейшей работы. 2. Конструкторская часть 2.1. Масштабирование рабочего полинома
Разработка проекта машинного алгоритма: Масштабирование начинаем с первой операции рабочего алгоритма. Операция 1. Операция 2. Определим запас точности: Операция 3. Операция 4. Определим запас точности: Операция 5. Операция 6. Определим запас точности: Операция 7. Операция 8. Определим запас точности: Операция 9. Определим запас точности: Операция 10. Операция 11. Сведем полученные результаты в таблицу 2.
Таблица 2. Результат масштабирования |