ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
обратной к ней матрицы справедлива оценка
kA
−1
n
k
3
= O (n); (2.4)
для остальных ядер из (0.4), (0.5) аналогично доказывается, что
kA
−1
n
k
3
= O (n
1−γ
), 0 < γ < 1 . (2.5)
Заметим, что неравенства (2.4) и (2.5) хорошо согласуются с оцен-
ками соответственно (1.37) и (1.36) для непериодического случая. По-
этому для уравнения (2.1) метод сплайн–коллокации нулевого порядка
приводит к результатам, вполне аналогичным теоремам 1.1 – 1.4. Од-
нако здесь на подробных формулировках останавливаться не будем,
а рассмотрим, хотя бы вкратце, метод сплайн–подобластей нулевого
порядка.
Приближенное решение уравнения (2.1) будем искать в виде сплай-
на
x
n
(s) =
n
X
k=1
β
k
ψ
k
(s), −∞ < s < ∞, (2.6)
где ψ
k
(s) суть 2π–периодические характеристические функции ин-
тервалов (s
k−1
, s
k
] . Неизвестные коэффициенты будем определять из
условий
Z
∆
j
G(x
n
; s) ds =
Z
∆
j
y(s) ds , j = 1, n, ∆
j
= [s
j−1
, s
j
] , (2.7)
где узлы s
j
определены в (2.2). Эти условия эквивалентны СЛАУ
n
X
k=1
α
j−k
β
k
= y
j
, j = 1, n, (2.8)
где
y
j
=
Z
∆
j
y(s) ds, α
j−k
=
Z
∆
j
G(ψ
k
; s) ds, ∆
j
= [s
j−1
, s
j
]. (2.9)
С учетом свойств функции g(σ) легко показать, что
α
j−k
=
1
2π
Z
∆
j
ds
Z
∆
k
g(|s − σ|) dσ =
1
2π
Z
∆
k−j
ds
Z
s+δ
s
g(|σ|) dσ=α
k−j
.
(2.10)
Таким образом, матрица СЛАУ (2.8) является симметричной и
теплицевой, а это значительно облегчает исследование метода сплайн–
подобластей. Для иллюстрации приведем следующие результаты.
97
обратной к ней матрицы справедлива оценка
kA−1
n k3 = O (n); (2.4)
для остальных ядер из (0.4), (0.5) аналогично доказывается, что
kA−1
n k3 = O (n
1−γ
), 0 < γ < 1. (2.5)
Заметим, что неравенства (2.4) и (2.5) хорошо согласуются с оцен-
ками соответственно (1.37) и (1.36) для непериодического случая. По-
этому для уравнения (2.1) метод сплайн–коллокации нулевого порядка
приводит к результатам, вполне аналогичным теоремам 1.1 – 1.4. Од-
нако здесь на подробных формулировках останавливаться не будем,
а рассмотрим, хотя бы вкратце, метод сплайн–подобластей нулевого
порядка.
Приближенное решение уравнения (2.1) будем искать в виде сплай-
на n
X
xn (s) = βk ψk (s), −∞ < s < ∞, (2.6)
k=1
где ψk (s) суть 2π–периодические характеристические функции ин-
тервалов (sk−1 , sk ] . Неизвестные коэффициенты будем определять из
условий
Z Z
G(xn ; s) ds = y(s) ds , j = 1, n, ∆j = [sj−1 , sj ] , (2.7)
∆j ∆j
где узлы sj определены в (2.2). Эти условия эквивалентны СЛАУ
n
X
αj−k βk = yj , j = 1, n, (2.8)
k=1
где
Z Z
yj = y(s) ds, αj−k = G(ψk ; s) ds, ∆j = [sj−1 , sj ]. (2.9)
∆j ∆j
С учетом свойств функции g(σ) легко показать, что
Z Z Z Z s+δ
1 1
αj−k = ds g(|s − σ|) dσ = ds g(|σ|) dσ =αk−j .
2π ∆j ∆k 2π ∆k−j s
(2.10)
Таким образом, матрица СЛАУ (2.8) является симметричной и
теплицевой, а это значительно облегчает исследование метода сплайн–
подобластей. Для иллюстрации приведем следующие результаты.
97
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- …
- следующая ›
- последняя »
