المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
الاقليم المناخي الموسمي
2024-11-02
اقليم المناخ المتوسطي (مناخ البحر المتوسط)
2024-11-02
اقليم المناخ الصحراوي
2024-11-02
اقليم المناخ السوداني
2024-11-02
غزوة الحديبية والهدنة بين النبي وقريش
2024-11-01
بعد الحديبية افتروا على النبي « صلى الله عليه وآله » أنه سحر
2024-11-01

ابا بكر يقر بمنزلة وافضلية علي (عليه السلام)
25-01-2015
تصنيف المدن- التصنيف الوظيفي
3-1-2023
الشروط الموضوعية للشيك
30-4-2017
زواج المسيار
12-1-2017
الطريقة الثانية الحديثة لتسهيل قياس NMR في حالة البوليمرات
7-12-2017
تخزين ثمار التفاح
2023-09-14

Finite Difference  
  
1477   05:41 مساءً   date: 28-11-2021
Author : Abramowitz, M. and Stegun, I. A.
Book or Source : "Differences." §25.1 in Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, 9th printing. New York: Dover
Page and Part : ...


Read More
Date: 15-12-2021 1073
Date: 13-9-2021 1209
Date: 6-1-2016 1321

Finite Difference

The finite difference is the discrete analog of the derivative. The finite forward difference of a function f_p is defined as

 Deltaf_p=f_(p+1)-f_p,

(1)

and the finite backward difference as

 del f_p=f_p-f_(p-1).

(2)

The forward finite difference is implemented in the Wolfram Language as DifferenceDelta[fi].

If the values are tabulated at spacings h, then the notation

 f_p=f(x_0+ph)=f(x)

(3)

is used. The kth forward difference would then be written as Delta^kf_p, and similarly, the kth backward difference as del ^kf_p.

However, when f_p is viewed as a discretization of the continuous function f(x), then the finite difference is sometimes written

Deltaf(x) = f(x+1/2)-f(x-1/2)

(4)

= 2AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0.101266, -0.101266}, {0.375, -0.375}}, BoxBaselineShift -> -0.375]AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0, 0}, {-0.25, 0.25}}, BoxBaselineShift -> 0.25](x)*f(x),

(5)

where * denotes convolution and AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0.101266, -0.101266}, {0.375, -0.375}}, BoxBaselineShift -> -0.375]AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0, 0}, {-0.25, 0.25}}, BoxBaselineShift -> 0.25](x) is the odd impulse pair. The finite difference operator can therefore be written

 Delta^~=2AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0.101266, -0.101266}, {0.375, -0.375}}, BoxBaselineShift -> -0.375]AdjustmentBox[I, BoxMargins -> {{0, 0}, {-0.25, 0.25}}, BoxBaselineShift -> 0.25]*.

(6)

An nth power has a constant nth finite difference. For example, take n=3 and make a difference table,

 x; 1; 2; 3; 4; 5x^3; 1; 8; 27; 64; 125Delta; 7; 19; 37; 61Delta^2; 12; 18; 24Delta^3; 6; 6Delta^4; 0.

(7)

The Delta^3 column is the constant 6.

Finite difference formulas can be very useful for extrapolating a finite amount of data in an attempt to find the general term. Specifically, if a function f(n) is known at only a few discrete values n=0, 1, 2, ... and it is desired to determine the analytical form of f, the following procedure can be used if f is assumed to be a polynomial function. Denote the nth value in the sequence of interest by a_n. Then define b_n as the forward difference Delta_n=a_(n+1)-a_nc_n as the second forward difference Delta_n^2=b_(n+1)-b_n, etc., constructing a table as follows

 a_0=f(0)  a_1=f(1)  a_2=f(2)  ...  a_p=f(p)

(8)

   b_0=a_1-a_0  b_1=a_2-a_1  ...  b_(p-1)=a_p-a_(p-1)

(9)

 c_0=b_1-b_0  ...  ...

(10)

 ...

(11)

Continue computing d_0e_0, etc., until a 0 value is obtained. Then the polynomial function giving the values a_n is given by

f(n) = sum_(k=0)^(p)alpha_k(n; k)

(12)

= a_0+b_0n+(c_0n(n-1))/2+(d_0n(n-1)(n-2))/(2·3)+....

(13)

When the notation Delta_0=a_0Delta_0^2=b_0, etc., is used, this beautiful equation is called Newton's forward difference formula. To see a particular example, consider a sequence with first few values of 1, 19, 143, 607, 1789, 4211, and 8539. The difference table is then given by

 1  19  143  607  1789  4211  8539
18  124  464  1182  2422  4328
106  340  718  1240  1906
234  378  522  666
144  144  144
0  0

(14)

Reading off the first number in each row gives a_0=1b_0=18c_0=106d_0=234e_0=144. Plugging these in gives the equation

f(n) = 1+18n+1/2106n(n-1)+1/6234n(n-1)(n-2)+1/(24)144n(n-1)(n-2)(n-3)

(15)

= 6n^4+3n^3+2n^2+7n+1,

(16)

which indeed fits the original data exactly.

Formulas for the derivatives are given by

= 1/h[f(x_0+h)-f(x_0)]-1/2hf^()(xi)

(17)

= 1/(2h)[-3f(x_0)+4f(x_0+h)-f(x_0+2h)]+1/3h^2f^((3))(xi)

(18)

= 1/(2h)[f(x_0+h)-f(x_0-h)]-1/6h^2f^((3))(xi)

(19)

= 1/(12h)(f_(-2)-8f_(-1)+8f_1-f_2)+1/(30)h^4f^((5))(xi)

(20)

= 1/(12h)(-25f_0+48f_1-36f_2+16f_3-3f_4)+1/5h^4f^((5))(xi)

(21)

= 1/(h^2)(f_(-1)-2f_0+f_1)-1/(12)h^2f^((4))(xi)

(22)

= 1/(h^2)(f_0-2f_1+f_2)+1/6h^2f^((4))(xi_1)-hf^((3))(xi_2)

(23)

f^((3))(x_0) = 1/(h^3)(f_3-3f_2+3f_1-f_0)+O(h)

(24)

= 1/(2h^3)(f_2-2f_1+2f_(-1)-f_(-2))+O(h^2)

(25)

f^((4))(x_0) = 1/(h^4)(f_4-4f_3+6f_2-4f_1+f_0)+O(h)

(26)

= 1/(h^4)(f_2-4f_1+6f_0-4f_(-1)+f_(-2))+O(h^2)

(27)

(Beyer 1987, pp. 449-451; Zwillinger 1995, p. 705).

Formulas for integrals of finite differences

 int_(x_0)^(x_n)f(x)dx=hint_0^nf_pdp

(28)

are given by Beyer (1987, pp. 455-456).

Finite differences lead to difference equations, finite analogs of differential equations. In fact, umbral calculus displays many elegant analogs of well-known identities for continuous functions. Common finite difference schemes for partial differential equations include the so-called Crank-Nicolson, Du Fort-Frankel, and Laasonen methods.


REFERENCES:

Abramowitz, M. and Stegun, I. A. (Eds.). "Differences." §25.1 in Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, 9th printing. New York: Dover, pp. 877-878, 1972.

Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 429-515, 1987.

Boole, G. and Moulton, J. F. A Treatise on the Calculus of Finite Differences, 2nd rev. ed. New York: Dover, 1960.

Conway, J. H. and Guy, R. K. "Newton's Useful Little Formula." In The Book of Numbers. New York: Springer-Verlag, pp. 81-83, 1996.

Fornberg, B. "Calculation of Weights in Finite Difference Formulas." SIAM Rev. 40, 685-691, 1998.

Iyanaga, S. and Kawada, Y. (Eds.). "Interpolation." Appendix A, Table 21 in Encyclopedic Dictionary of Mathematics. Cambridge, MA: MIT Press, pp. 1482-1483, 1980.

Jordan, C. Calculus of Finite Differences, 3rd ed. New York: Chelsea, 1965.

Levy, H. and Lessman, F. Finite Difference Equations. New York: Dover, 1992.

Milne-Thomson, L. M. The Calculus of Finite Differences. London: Macmillan, 1951.

Richardson, C. H. An Introduction to the Calculus of Finite Differences. New York: Van Nostrand, 1954.

Spiegel, M. Calculus of Finite Differences and Differential Equations. New York: McGraw-Hill, 1971.

Stirling, J. Methodus differentialis, sive tractatus de summation et interpolation serierum infinitarium. London, 1730. English translation by Holliday, J. The Differential Method: A Treatise of the Summation and Interpolation of Infinite Series. 1749.

Tweddle, C. James Stirling: A Sketch of His Life and Works Along with his Scientific Correspondence. Oxford, England: Oxford University Press, pp. 30-45, 1922.

Weisstein, E. W. "Books about Finite Difference Equations." http://www.ericweisstein.com/encyclopedias/books/FiniteDifferenceEquations.html.

Zwillinger, D. (Ed.). "Difference Equations" and "Numerical Differentiation." §3.9 and 8.3.2 in CRC Standard Mathematical Tables and Formulae. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 228-235 and 705-705, 1995.




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.