20.07.2013 Views

Aproximarea functionalelor liniare

Aproximarea functionalelor liniare

Aproximarea functionalelor liniare

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

Introducere<br />

Derivare numerică<br />

Integrare numerică<br />

Cuadraturi adaptive<br />

Cuadraturi . . .<br />

Cuadraturi . . .<br />

Formule . . .<br />

Home Page<br />

Title Page<br />

◭◭ ◮◮<br />

◭ ◮<br />

Page 54 of 58<br />

Go Back<br />

Full Screen<br />

Close<br />

Quit<br />

Atunci nodurile tk sunt valori proprii ale lui Jn<br />

Jnvk = tkvk, v T k vk = 1, k = 1, 2, . . . , n, (40)<br />

iar ponderile wk sunt exprimabile cu ajutorul componentelor vk,<br />

ale vectorilor proprii normalizat¸i corespunzători prin<br />

wk = β0v 2 k,1 , k = 1, 2, . . . , n (41)<br />

Astfel, pentru a obt¸ine o formulă de cuadratură gaussiană<br />

trebuie rezolvată o problemă de vectori ¸si valori proprii pentru o<br />

matrice tridiagonală simetrică. Pentru această problemă există<br />

metode foarte eficiente.<br />

(v) Markov a observat că formula de cuadratură a lui Gauss<br />

poate fi obt¸inută cu ajutorul formulei de interpolare a lui Hermite.<br />

b<br />

a<br />

f(x) = (H2n−1f)(x) + u 2 n (x)f[x, x1, x1, . . . , xn, xn],<br />

w(x)f(x)dx

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!