олесского з частковою перестановкою для вибору головного елемента
// Вхідні дані масив коефіцієнтів "аrg", кількість рівнянь системи n
// Вихідні дані масив нових коефіцієнтів "аrg".
void holess (double arg [] [size], int n)
{
double max, p, s, a1 [size];
int i1;
for (int m = 1; m <= n; m + +)
{
if (m == 1)
for (int j = 2; j <= (n +1); j + +)
arg [1] [j] = arg [1] [j]/arg [1] [1];
if (m> = 2)
{
max = fabs (arg [m] [m]);
for (int t = m; t <= n; t + +)
if (fabs (arg [t] [m])> = max)// вибір головного елемента
{
max = fabs (arg [t] [m]);
i1 = t;
}
for (int i = 1; i <= (n +1); i + +)
a1 [i] = arg [m] [i];// a1 (n +1) - масив коефіцієнтів
В
for (int i = 1; i <= (n +1); i + +)// заміна провідного рядка на рядок з обраним головним елементом
{
arg [m] [i] = arg [i1] [i];
arg [i1] [i] = a1 [i];
}
for (int i = m; i <= n; i + +)
{
p = 0;
for (int k = 1; k <= (m-1); k + +)
p = p + arg [i] [k] * arg [k] [m];
arg [i] [m] = arg [i] [m]-p;// формування чергового a (i, m) стовпця
}
for (int j = (m +1); j <= (n +1); j + +)
{
s = 0;
for (int k = 1; k <= (m-1); k + +)
s = s + arg [m] [k] * arg [k] [j];
arg [m] [j] = (arg [m] [j]-s)/arg [m] [m];// формування черговий a (m, j) рядки
}
}
}
}
// функція формування рішення системи рівнянь
// вхідні дані: двовимірний масив коефіцієнтів "arg", n-число рівнянь
// вихідні дані: масив рішень системи х (i)
void res (double arg [] [size], int n, double x [])
{
double s;
for (int i = n; i> = 1; i -)
{
if (n == 1)
x [i] = arg [n] [n +1];
В
s = 0;
for (int k = i +1; k <= n; k + +)
s = s + arg [i] [k] * x [k];
x [i] = arg [i] [n +1]-s;
}// кінець циклу
}// кінець функції res
Висновки:
В
Результати розрахунків, а також побудовані графіки дозволяють зробити висновок, що квадратична апроксимація в даному випадку переважніше, тому при квадратичної апроксимації графік апроксимуючої функції на розрахованому ділянці з досить високою точністю повторює графік вихідної функції. Невязка при квадратичної апроксимації значно менше, ніж при лінійної.
В
В
Висновок:
В
У даний роботі були розглянуті три способи апроксимації однієї і тієї ж функції. У всіх трьох способів є своя область застосування, переваги і недоліки. Застосовується до досліджуваної функції, враховуючи рівний інтервал між значеннями аргументів, малий крок, а так само те, що функція близька ...
