§ 12. Примеры оптимизации распределения узлов
Рассмотрим примеры решения уравнения (11.6) для конкретных задач. Пример 1. Пусть вычисляется серия интегралов
где
— параметр серии,
,
— гладкая функция,
. Если
, то вторая производная
не ограничена в окрестности точки 0, поэтому при выборе модельной задачи следует учесть эту специфику поведения подынтегральной функции. В окрестности точки
мы имеем
Таким образом, в окрестности точки
вторая производная
приблизительно пропорциональна второй производной функции
, поэтому функцию
естественно рассматривать в качестве модельной. Примем за
величину
тогда уравнение (11.6) запишется в виде
отсюда
Из условия
получаем, что
, а из условия
— что
. Таким образом,
и для модельной задачи вычисления интеграла
оптимальным в рассматриваемом нами смысле является распределение узлов
.
Проведенные выше построения, вообще говоря, неприменимы к рассматриваемому случаю, поскольку при получении оценки (11.4) предполагалась ограниченность второй производной функции
, не имеющая места для данной задачи. Однако можно обосновать применимость оценки (11.4) и в рассматриваемом случае.
Задача 1. Пусть для функции
где
, по формуле трапеций с постоянным шагом
вычисляется
Доказать, что суммарная погрешность удовлетворяет соотношению
, где
.
Задача 2. Интеграл (2) вычисляется по формуле трапеций с распределением узлов
определяемым (1). Доказать, что суммарная погрешность удовлетворяет соотношению
.
Задача 3. Интеграл (2) вычисляется по формуле трапеций с распределением узлов
. Показать, что при
суммарная погрешность
. Проверить, что
.
Сравнение результатов решения этих задач показывает, что перераспределение узлов в сторону большей их концентрации вблизи особенности, в частности оптимизация распределения узлов, приводит к увеличению порядка скорости сходимости.
Пример 2. Вычисляется серия интегралов
где
— гладкая функция,
,
— параметр серии. Поскольку
имеет особенность в точке 0, то кажется естественным взять в качестве модельной функции
. Ее вторая производная имеет вид
При
уравнение (11.6) не решается в квадратурах, поэтому упростим задачу. При
функция
растет медленнее, чем любая степенная функция
. Исходя из этого в уравнении (11.6) возьмем
.
Пример 3. Вычисляется серия интегралов
где
— гладкая функция,
— параметр серии, который может принимать очень малые значения. При малых
подынтегральная функция и ее производные резко меняются в окрестности точки
за счет множителя
, поэтому имеет смысл произвести оптимизацию распределения узлов интегрирования на модельной задаче вычисления интеграла
. Положим
. Уравнение (11.6) приобретает вид
Отсюда
Из условия
следует, что
, а из условия
получаем
откуда
Пример 4. Вычисляется серия интегралов
где
— гладкая функция,
— параметр серии, который может принимать очень малые значения. При малых
подынтегральная функция и ее производные резко меняются в окрестности точки
за счет множителя
. Поэтому в качестве модельной задачи возьмем задачу вычисления интеграла
. Положим
тогда в качестве уравнения (11.6) получим уравнение
откуда
Этот интеграл не вычисляется в явном виде, поэтому попытаемся произвести упрощения. Например, можно заменить -
на 1. При больших значениях
, когда погрешность такой замены большая, ее влияние не столь значительно из-за малого множителя
.
После такого упрощения функция
будет выражаться через функцию, обратную функции
.
Задачи, подобные рассмотренным в примерах 3, 4, возникают довольно часто. Например, при расчетах диаграмм направленности антенн вычисляются серии интегралов
в широком диапазоне изменения
функции
являются довольно гладкими. При b не очень больших эти интегралы могут вычисляться с помощью простейших квадратурных формул. С ростом b производные подынтегральной функции растут, поэтому требуемое количество узлов интегрирования увеличивается. При очень больших b можно воспользоваться методом перевала или иными асимптотическими методами. Однако для «промежуточных» значений b оба эти метода будут плохи: первый — из-за трудоемкости, второй — из-за малой точности. Поэтому иногда применяют следующий метод: контур интегрирования преобразуется так, чтобы он проходил по линиям наискорейшего спуска функции
, как это делается при использовании метода перевала. Получаются интегралы от резко меняющихся функций, аналогичные рассмотренным в примерах 3, 4.
Из приведенных примеров видно, что оптимизация распределения узлов интегрирования на основе уравнения (11.6) требует достаточно высокой квалификации исследователя. Поэтому далее в § 17 будет рассмотрен вопрос о передаче этих функций ЭВМ.