Погрешности при численном решении задач бывают
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 построением математической модели объекта, называются
Погрешности, связанные с приближенным заданием входных данных, называют
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?
При решении линейных систем дифференциальных уравнений с переменными коэффициентами эффективным считается
Почему разложение в ряд Тейлора не получило распространения при решении простейших дифференциальных уравнений?
Ошибки входных данных слабо сказываются на решении, когда число обусловленности матрицы
