тогда среднеквадратическое значение результирующей ошибки достигает минимума при том значении N*o, кото рое является решением уравнения
при условии, что вторая производная
при подстановке в нее найденного значения N*o стано вится положительной. В том, что это действительно так, нетрудно убедиться на простых примерах.
Пример. Пусть необходимо методом Симпсона вычислить опреде ленный интеграл
ь
y = \ f (х) dx,
а
где
f(x)=c^xP + c2x P - i + . . . + c s- 1x + c s, 0 < а < 6 < 1 , Ci>0, 4,
целое, положительное.
Абсолютная погрешность Д„ метода Симпсона имеет вид:
|ДиК(*>—a)V№(2ky-M,
где
М — шах | fIV (х) |.
Для нашего случая
шах | flv (х ) | > О,
и поскольку диапазон интегрирования зафиксирован, то
M =const>0,
и, следовательно, можно записать:
max(Aj,) =Л/£4,
где
А — (Ь—а)5 • М • 180 ■16>0.
Для любого закона распределения случайной величины суще ствует связь между ее максимально возможным и среднеквадра тическим значениями:
0= d - m a x ( A „ ) , d > 0.
В тех случаях, когда появление сколь угодно большого значения случайной величины не исключено, под шах (А„) подразумевается такой предел, что появление случайной величины большего значе ния имеет достаточно низкую вероятность. Например, в случае нор мального закона распределения случайной величины вероятность появления последней, превышающей значение Зет, -менее одного про-