Погрешности, возникающие при численном решении СЛАУ, могут оцениваться с помощью
Пусть существует алгоритм, позволяющий абсолютно точно (не принимаем во внимание погрешности округления в ЭВМ) вычислить значения функции f(x) в любой точке на отрезке [0, 1]. Известно, что эта f(x) имеет непрерывные производные любого порядка. Но алгоритм вычисления f(x) очень сложный, каждое значение вычисляется очень долго. Требуется аппроксимировать f(x), чтобы ее можно было использовать в дальнейших расчетах (использовать большое количество значений, производных различных порядков и пр.). Какие из следующих замен при аппроксимации могут порождать погрешности в дальнейших расчетах (по сравнению со случаем использования абсолютно точной f(x))?
Погрешности, связанные с приближенным заданием входных данных, называют
Погрешности, связанные с построением математической модели объекта, называются
Погрешности метода решения задачи и ошибки округления принято называть
Если интерполируемая функция f(t) имеет только три непрерывных производных, то оценка погрешности формулы Симпсона
Применим ли явный метод Эйлера при решении уравнения Ферхюльста?
Почему разложение в ряд Тейлора не получило распространения при решении простейших дифференциальных уравнений?
