No.3ベストアンサー
- 回答日時:
>..... 2次以上はどうするのかよくわかりませんでした…
ぴったりな例を見つけられませんでしたので、下記 pdf でもご覧ください。
↓
http://www.ocw.titech.ac.jp/index.php?module=Gen …
>応用数値解析-差分法
(原理は大したハナシじゃありません。必要精度の確保には「経験」がものをいうみたいですけど)
No.2
- 回答日時:
離散化数値解析の「差分法 (微分を差分で近似)」がよく使われる手法。
乱暴な言い方をすれば、微係数の定義での極限をとらず、微小近傍での差係数を使うだけなのですが .... 。
「できるだけ正確な」とうご注文、万能の決め手は無さそう。
「差分法」などでネット検索して、ご自身の課題に合いそうなものを探すのが良いでしょう。
この回答へのお礼
お礼日時:2009/02/21 16:29
ありがとうございます。
差分法については既に検索したのですが、ほとんど1次の場合しか載っていなかったため、2次以上はどうするのかよくわかりませんでした…
No.1
- 回答日時:
f´(x)=lim(h→0){f(x+h)-f(x)}/{(x+h)-x}
だから
f´(x)≒{f(x+h)-f(x)}/{(x+h)-x}
例えばf´(100)が求めたいなら
h=0.1とか0.01とか小さな値にして、
f´(x)={f(100+0.1)-f(100)}/0.1
を求める。
プログラミングするなら、hは変えられるようにして置く。
(f´´(x)の近似計算ができれば誤差も評価できるはず。)
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