- •1. Математические модели, их создание
- •1.1 Этапы решения задачи на компьютере.
- •1.2 Примеры используемых подходов
- •2. Погрешности результатов
- •2.1 Источники и классификация погрешностей.
- •2.2 Абсолютная и относительная
- •2.3 Действия над приближенными
- •2.4 Погрешности вычисления значений функции.
- •3. Решение системы линейных
- •3.1 Основные понятия алгебры матриц.
- •3.2 Действия с матрицами
- •3.3 Обратные матрицы
- •3.4 Решение систем линейных уравнений
- •4. Приближение функции. Интерполяция.
- •4.1 Постановка задачи приближения функции.
- •4.2 Конечные разности различных порядков.
- •4.3 Интерполяционная формула ньютона.
- •4.4 Интерполяционная формула
- •4.5 Линейная и квадратичная
- •5. Определение параметров эмпирических
- •5.1 Подбор эмпирических формул.
- •5.2 Метод выбранных точек.
- •5.3 Метод средних.
- •5.4 Метод средних.
- •6. Приближенное дифференцирование
- •6.1 Использование конечных разностей для
- •6.2 Использование интерполяционных
- •6.3 Численное интегрирование.
- •1) Метод прямоугольников.
- •2) Метод трапеций.
- •3) Метод симпсона.
- •7. Приближенное решение
- •7.1 Использование конечных разностей для
- •7.2 Погрешность приближнного значения
- •7.3 Графическое решение уравнений.
- •7.4 Метод половинного деления
- •7.5 Метод хорд
- •7.6 Метод ньютона
- •8. Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •8.1 Метод последовательного дифференцирования.
- •8.2 Метод эйлера
- •9.Вычисление значений функции.
- •9.1 Постановка задачи.
- •9.2 Схема горнера для вычисления
- •9.3 Определение границ действительных корней
5.3 Метод средних.
Этот метод заключается в том, что параметры ai эмпирической зависимости
y = φ(xi;a0,a1,…,an)
определяются из условия равенства нулю суммы отклонений ее от табличных значений y во всех точках xi
Поскольку из уравнения (5.1) нельзя однозначно определить n+1 коэффициент эмпирической формулы φ(x,ai), то уравнение (5.1) путем группировки отклонений εi, разбивается на систему, состоящую из m+1 уравнений. Например:
Решая систему (5.2), находим неизвестные параметры ai.
Пример. Рассмотрим торможение движущегося тела.
t,с |
0 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
S,м |
0 |
106 |
182 |
234 |
261 |
275 |
Считая движение равнозамедленным, найти приближенные значения скорости V0 и ускорения a.
Решение. Согласно физическому смыслу уравнение движения имеет вид следующей эмпирической формулы:
x = At2 +Bt + C
Из таблицы видно, что при t=0 x=0, следовательно, C=0, тогда:
x = At2 + Bt
Воспользуемся методом средних и запишем уравнения для всех точек, кроме начальной:
ε1+ ε2+ ε3+ ε4+ ε5=0
Путем расщепления этого уравнения запишем систему двух уравнений:
Используя выражение x = At2 + Bt и табличные данные, получим:
A = –0,30; B = 39,07
Формула, дающая приближенную связь между пройденным расстоянием и времени имеет вид:
x = –0,30t2 + 39,07t
Сравнивая это уравнение с уравнением
x = + V0t,
получим:
a = 2A = –0,60 , V0 = 39,07 .
5.4 Метод средних.
Запишем сумму квадратов отклонений для всех точек x0, x1, …, xn
Поскольку здесь параметры эмпирической формулы a0, a1, …, am выступают в роли независимых переменных функции S, то ее минимум найдем, приравнивая нулю частные производные по этим параметрам:
= 0; = 0; …; = 0
Это и есть система уравнений для определения коэффициентов a0, a1, a2, …
Рассмотрим применение этого метода на примере эмпирической функции:
φ(x) = a0 + a1x + a2x2 + … + amxm
Тогда:
…………………………………………………………….
Приравниваем эти выражения нулю и, собирая коэффициенты a0, a1, …, am, получаем следующую систему:
Решая эту систему, получим искомые параметры эмпирической формулы. Систему можно записать в более компактном виде.
Введём обозначения:
Получим:
b00a0 + b01a1 + … + b0mam = c0
b10a0 + b11a1 + … +b1ma1 = c1
...................................................
bm0a0 + bm1a1 + … + bmmam = cm
ПРИМЕР. Вывести эмпирическую формулу для функции y=f(x) заданной таблицей, используя метод наименьших квадратов.
-
x
0,75
1,50
2,25
3,00
3,75
y
2,50
1,20
1,12
2,25
4,28
Эти данные изобразим на графике, из которого видно, что в качестве функции y= f(x), можно принять квадратный трехчлен:
m = 0 1 2
y = φ(х) = a0 + a1х + a2х2
В данном случае m=2, n = 4 и система уравнений (5.4) примет вид:
b00a0 + b01a1 + b02a2 = c0
b10a0 + b11a1 + b12a2 = c1
b20a0 + b21a1 + b22a2 = c2
Коэффициенты системы вычисляются по формулам (5.3):
Система уравнений записывается в виде:
5a0 + 11,25a1 + 30,94a2 = 11,35
11,25a0 + 30,94a1 + 94,92a2 = 29,00
30,94a0 + 94,92a1 + 309,76a2 = 90,21
Отсюда находятся значения параметров эмпирической формулы:
a0 = 5,54; a1 = –4,73; a2 = 1,19
В результате получим эмпирическую формулу:
φ(x) = 5,54 – 4,73x + 1,19x2
Оценим относительные погрешности полученной аппроксимации в заданных точках:
σyi ==
x |
φ(x) |
y |
△y |
σy |
0,75 |
2,66 |
2,50 |
0,16 |
0,064 |
1,50 |
1,12 |
1,20 |
-0,08 |
-0,067 |
2,25 |
0,92 |
1,12 |
-0,20 |
-0,179 |
3,00 |
2,06 |
2,25 |
-0,19 |
-0,084 |
3,75 |
4,54 |
4,28 |
0,26 |
0,061 |
ВЫПОЛНИТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНО
ЗАДАНИЕ 5
С помощью метода наименьших квадратов определить коэффициенты а0, а1, а2 полинома второй степени
y = φ(x) = a0 + a1x + a2x2
аппроксимирующего функцию, заданную таблицей 5, вычислить значение функции в точке х*
ТАБЛИЦА 5
|
0,1,2 |
3,4,5,6 |
7,8,9 | ||||||
|
Х |
У |
Х* |
Х |
У |
Х* |
Х |
У |
Х* |
0, 1 |
0,2 0,3 0,8 1,2 1,8 |
2,2 2,1 1,9 1,8 1,7 |
0,4 |
2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 |
5,3 4,2 3,3 1,2 1,4 |
3,0 |
1,9 2,5 3,0 3,6 4,0 |
7,6 7,8 7,9 8,0 8,2 |
2,0 |
2, 3 |
1,2 1,3 1,5 1,6 1,8 |
2,3 2,9 3,4 3,5 3,4 |
3,0 |
2,2 2,1 1,9 1,8 1,4 |
6,1 5,7 5,2 4,7 3,7 |
2,0 |
0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 |
1,5 1,4 1,2 1,0 0,9 |
1,3 |
4, 5 |
0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 |
6,1 7,2 8,5 9,9 1,1 |
0,7 |
0,0 0,5 1,0 2,0 2,2 |
2,4 2,3 2,0 5,4 6,3 |
0,7 |
-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 |
-0,7 0,0 0,5 0,8 0,9 |
-1,5 |
6, 7 |
1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 |
1,1 1,5 2,0 2,6 3,3 |
2,5 |
6,0 3,0 1,5 1,0 0,7 |
4,8 3,2 2,1 1,7 1,4 |
2,0 |
1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 |
1,0 1,9 2,4 3,2 3,9 |
2,5 |
8, 9 |
0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 |
1,7 1,6 1,3 1,1 1,0 |
1,5 |
0,6 0,8 1,1 1,4 1,8 |
0,2 0,6 1,2 1,8 2,6 |
0,9 |
0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 |
0,6 0,9 1,4 2,0 2,8 |
3,0 |
ПРИМЕР
Определите методом наименьших квадратов коэффициенты а0, а1, а2 полинома, аппроксимирующего в 5-ти точках функцию, заданную таблицей и вычислить значение функции в точке Х*=2,5
-
n
0
1
2
3
4
x
1
2
3
4
5
y
1,5
1,2
1,0
0,8
0,7
Р
m
=
0
1
2
y = φ(x) = a0 + a1x + a2x2
В данном случае m=2, n=4.
Запишем систему уравнений для расчета коэффициентов а0, а1, а2 для функции, заданной в 5 точках n=0, 1, 2, 3, 4.
b00а1 + b01а1 + b02а2 = с0
b10а0 + b11а1 + b12а2 = с1
b20а0 + b21а1 + b22а2 = с2
Вычислим величины
b00= + + + + = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 5
b01 = + + + + = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
b02 = + + + + = 1 + 49 + 16 + 25 = 55
b10 = b01 = 15
b11 = b02 = 55
b12 = + + + + = 13 + 23 + 33 + 43 + 53 = 118 + 27 + 64 + 125 = 255
b20 = b12 = 55
b21 = b12 = 255
b22 = + + + + = 14 + 24 + 34 + 44 + 54 = 1 + 16 + 81 + 256 + 625 = 979
Вычислим величины
С0 = + + + + = 10∙1,5 + 10∙1,2 + 10∙1.0 + 10∙0,8 + 10∙0,7 = 1,5 + 1,2 + +1,0 + 0,8 + 0,7 = 5,2
С1 = + + + + = 1∙1,5 + 2∙1,2 + 3∙1,0 + 4∙0,8 + 5∙0,7 = 1,5 + 2,4 + 3,0 + 3,2 + 3,5 = 13,6
С2 = + + + + = 12∙1,5 + 22∙1,2 + 32∙1,0 + 42∙0,8 + 52∙0,7 = 1,5 + 4,8 + +9 + 12,8 + 17,5 = 45,6
Подставим полученные числа в систему.
5а0 + 15а1 + 55а2 = 5,2
15а0 + 55а1 + 225а2 = 13,6
55а0 + 225а1 + 979а2 = 45,6
Решим эту систему методом Гаусса.
Прямой ход. Переводим систему к треугольному виду. Исключим а0 из второго и третьего уравнения. Для этого разделим первое уравнение на 5:
а0+3а1+11а2=1,04
Затем это уравнение умножим на 15 и результат вычтем из второго, затем умножим на 55 и вычтем из третьего. Получим систему:
а0 + 3а1 + 11а2 = 1,04
+10а1+ 60а2 = –2
60а1+ 374а2 = –11,6
Затем умножаем второе уравнение на 6 и вычтем из третьего уравнения. В итоге избавляемся в третьем уравнении от а1. Получим систему:
а0 + 3а1 + 11а2 = 1,04
10а1 + 60а2 = –2
14а2 = 0,4
В результате получены а0 = 1,84;
а1 = –0,37
а2 = 0,03
Запишем функцию:
y = 1,84 – 0,37х + 0,03х2
Значение функции в точке Х*=2,5
у(2,5) = 1,84 – 0,37 ∙ (2,5) + 0,03 ∙ (2,5)2 = 1,1