
【计】 backward finite difference
后向有限差分(Backward Finite Difference)是数值分析中用于近似导数运算的核心方法之一。其核心思想是利用当前节点与前一相邻节点的函数值差异,构建离散化的一阶或高阶导数近似表达式。
对于一阶导数,后向有限差分公式可表示为: $$ f'(x_i) approx frac{f(xi) - f(x{i-1})}{h} $$ 其中$h$为离散化步长,$x_i = x_0 + ih$为离散节点。该公式通过泰勒展开推导,截断误差为$O(h)$量级,属于一阶精度格式。
在工程计算领域,后向差分常用于:
相较于前向差分,后向差分具有更好的数值稳定性,特别适合处理具有耗散特性的物理系统。与中心差分相比,虽然精度较低,但计算量更小,适用于边界条件处理。
高阶后向差分公式可递推构建,如二阶导数近似: $$ f''(x_i) approx frac{f(xi) - 2f(x{i-1}) + f(x_{i-2})}{h} $$ 该格式在结构力学振动分析中具有重要应用价值。
参考文献
后向有限差分是数值分析中用于近似计算函数导数的离散化方法,其核心思想是利用当前点及其前一节点的函数值构建差分表达式。具体解释如下:
对于一阶导数,后向有限差分公式为: $$ f'(x) approx frac{f(x) - f(x - h)}{h} $$ 其中,( h ) 为步长。例如在时间序列分析中,若当前时刻为 ( t ),则用 ( f(t) ) 和 ( f(t - Delta t) ) 的差值近似当前时刻的导数。
差分类型 | 公式 | 精度 | 稳定性 |
---|---|---|---|
前向差分 | ( frac{f(x+h)-f(x)}{h} ) | 一阶 | 显式 |
后向差分 | ( frac{f(x)-f(x-h)}{h} ) | 一阶 | 隐式 |
中心差分 | ( frac{f(x+h)-f(x-h)}{2h} ) | 二阶 | 中性 |
泰勒展开显示其截断误差主要来自忽略二阶导项: $$ f(x-h) = f(x) - hf'(x) + frac{h}{2}f''(xi), quad xi in [x-h, x] $$ 整理后可得误差项为 ( -frac{h}{2}f''(xi) ),验证了一阶精度特性。
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