Участник:Valkyrie/Адаптивное интегрирование: различия между версиями
Valkyrie (обсуждение | вклад) |
Valkyrie (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 33: | Строка 33: | ||
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
| + | |||
| + | Основную часть алгоритма составляют вычисления кубатурной формулы, следовательно, и значений интегрируемой функций в некоторых точках, на каждом отрезке интегрирования. | ||
=== Макроструктура алгоритма === | === Макроструктура алгоритма === | ||
Версия 19:57, 25 ноября 2017
| Адаптивное интегрирование |
Автор: В.А. Мастинен
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Адаптивное интегрирование - это метод численного интегрирования, в котором интеграл функции [math]f(x)[/math] аппроксимируется с использованием статических квадратурных формул [1] на адаптивно уточненных подынтервалах области интегрирования. Как правило, адаптивные алгоритмы столь же эффективны, как и традиционные алгоритмы для «достаточно гладких» подынтегральных функций, но также неэффективны для «плохих» подынтегральных функций, на которых традиционные алгоритмы терпят неудачу.
Из анализа погрешностей методов численного интегрирования следует, что точность получаемых результатов зависит как от характера изменения подынтегральной функции, так и от шага интегрирования. При этом ясно, что для достижения сравнимой точности при интегрировании слабо меняющейся функции шаг можно выбирать большим, чем при интегрировании резко меняющихся функций.
На практике нередко встречаются случаи, когда подынтегральная функция меняется по-разному на отдельных участках отрезка интегрирования. Это обстоятельство требует такой организации численного алгоритма, при котором он автоматически приспосабливался к характеру изменения функции -вводил разные значения шага интегрирования на отдельных участках отрезка интегрирования. Это позволяет уменьшить машинное время без потери точности результатов расчета. Такой подход используется обычно при задании подынтегральной функции [math]f(x)[/math] в виде формулы, а не в табличном виде.
1.2 Математическое описание алгоритма
Исходные данные : интегрируемая функция [math]f(x)[/math], определенная на отрезке [math][a,b][/math], допустимая погрешность интегрирования [math]\varepsilon[/math].
Вычисляемые данные : приближенное значение [math]Q[/math] интеграла [math]\int\limits_a^b f(x)\,dx[/math].
Пусть [math]Q(a,b)[/math] - квадратурная формула, аппроксимирующая значение интеграла на отрезке [math][a,b][/math].
Оценим [math]\tau \approx |Q(a,b) - \int\limits_a^b f(x)\,dx|[/math].
Если [math]\tau \gt \varepsilon[/math], поделим отрезок [math][a,b][/math] пополам и применим этот же алгоритм к каждому из отрезков [math][a,\frac{a+b}2][/math] и [math][\frac{a+b}2,b][/math], задав погрешность интегрирования на каждом из отрезков [math]\frac{\varepsilon}2[/math].
Если в качестве квадратурной формулы выбрать формулу Симпсона, то [math]\tau[/math] можно положить равным [math]\frac{|Q(a,c) + Q(c,b) - Q(a,b)|}{15}[/math] ([2]).
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Основную часть алгоритма составляют вычисления кубатурной формулы, следовательно, и значений интегрируемой функций в некоторых точках, на каждом отрезке интегрирования.
