
【計】 backward finite difference
後向有限差分(Backward Finite Difference)是數值分析中用于近似導數運算的核心方法之一。其核心思想是利用當前節點與前一相鄰節點的函數值差異,構建離散化的一階或高階導數近似表達式。
對于一階導數,後向有限差分公式可表示為: $$ f'(x_i) approx frac{f(xi) - f(x{i-1})}{h} $$ 其中$h$為離散化步長,$x_i = x_0 + ih$為離散節點。該公式通過泰勒展開推導,截斷誤差為$O(h)$量級,屬于一階精度格式。
在工程計算領域,後向差分常用于:
相較于前向差分,後向差分具有更好的數值穩定性,特别適合處理具有耗散特性的物理系統。與中心差分相比,雖然精度較低,但計算量更小,適用于邊界條件處理。
高階後向差分公式可遞推構建,如二階導數近似: $$ f''(x_i) approx frac{f(xi) - 2f(x{i-1}) + f(x_{i-2})}{h} $$ 該格式在結構力學振動分析中具有重要應用價值。
參考文獻
後向有限差分是數值分析中用于近似計算函數導數的離散化方法,其核心思想是利用當前點及其前一節點的函數值構建差分表達式。具體解釋如下:
對于一階導數,後向有限差分公式為: $$ f'(x) approx frac{f(x) - f(x - h)}{h} $$ 其中,( h ) 為步長。例如在時間序列分析中,若當前時刻為 ( t ),則用 ( f(t) ) 和 ( f(t - Delta t) ) 的差值近似當前時刻的導數。
差分類型 | 公式 | 精度 | 穩定性 |
---|---|---|---|
前向差分 | ( frac{f(x+h)-f(x)}{h} ) | 一階 | 顯式 |
後向差分 | ( frac{f(x)-f(x-h)}{h} ) | 一階 | 隱式 |
中心差分 | ( frac{f(x+h)-f(x-h)}{2h} ) | 二階 | 中性 |
泰勒展開顯示其截斷誤差主要來自忽略二階導項: $$ f(x-h) = f(x) - hf'(x) + frac{h}{2}f''(xi), quad xi in [x-h, x] $$ 整理後可得誤差項為 ( -frac{h}{2}f''(xi) ),驗證了一階精度特性。
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