Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Zadachnik_2014_Kosarev

.pdf
Скачиваний:
24
Добавлен:
27.03.2016
Размер:
271.36 Кб
Скачать

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Московский физико-технический институт (государственный университет)

Сборник задач

для упражнений по курсу:

Основы вычислительной математики

Москва 2014

УДК 519.5:517.949.8 Сборник задач для упражнений по курсу: Основы вычислительной мате-

матики. -

Составители: В.И.Косарев, О.Л.Косарева, Н.П.Онуфриева, В.Б.Пирогов, В.С.Рябенький, Л.И.Северинов, Л.М.Стрыгина, Р.П.Федоренко, А.С.Холодов, Л.А.Чудов.

Издание содержит ряд исправлений. Задачи, помеченные y отличаются от задач в издании 1996 года.

c Московский физико-технический институт (государственный университет), 2014

3 –

I.Погрешности

I.1. Величина y вычисляется по формуле y = f(x), а величина x получается прямым измерением, которое осуществляется с погрешностью, не превосходящей некоторое заданное число x.

Требуется указать наименьшее число y, при котором для данного x , полученного в результате приближенного измерения величины x, справедлива

оценка

jy yj < y; y = f(x ); y = f(x):

Указать факторы, от которых зависит точность приближенной формулы

y = f0(x ) x для y.

 

 

1

 

а) f(x) = sin x;

б) f(x) = ln x;

в) f(x) =

:

 

x2 5x + 6

I.2. Пусть z = f(x; y), причем величина x получается в результате приближенных измерений с неустранимой погрешностью x = 10 3. Пусть при

вычислении z нас интересует абсолютная погрешность.

 

 

С какой разумной точностью следует измерять y?

 

x

а) f(x; y) = x + 10y

б) f(x; y) = xy + xy2

в) f(x; y) =

y

 

 

 

I.3. Пусть требуется вычислить производную f0(x) заданной функции f(x) в некоторой точке x. Пусть известно, что jf00(x)j 1 и jf000(x)j 1 при всех x.

Используются приближенные формулы

 

 

 

f0(x)

 

f(x + h) f(x)

f0(x)

 

f(x + h) f(x h)

:

h

2h

 

 

 

Указать в обоих случаях h, при которых погрешность полученного значения f0(x) не превосходит 10 3.

I.4. Пусть требуется вычислить производную функции f(x), причем известно, что f00(x) 1 при всех x. Используется приближенная формула

f0(x) = f (x + h) f (x); h

где f (x) приближенные значения функции f(x), полученные в результате неточных измерений с погрешностью, не превосходящей 10 4.

Какова наибольшая точность, с которой можно вычислить f0(x) по указанной формуле? Указать оптимальный выбор шага h.

I.5. Пусть неустранимая погрешность при измерении x не превосходитx = 10 3. Для вычисления заданной функции y = f(x) используется ча-

стичная сумма ряда Маклорена

 

 

 

 

 

 

 

 

f0(0)

 

f00(0)

 

f(n)

( )

y f(0) +

 

 

x +

 

 

x2 + +

 

xn

1!

 

2!

 

n!

k!
f(k)

– 4 –

а) Как выбрать n, чтобы погрешность приближения функции f(x) отрезком ряда Маклорена не превосходила неустранимую погрешность y определения y? Рассмотреть функцию f(x) = sin x на отрезке 0 x 1 и на отрезке

10 x 11.

б) Каковы требования к относительным погрешностям округления слагаемых xk, чтобы абсолютная погрешность при их вычислении не превосходила неустранимую погрешность y? Рассмотреть функцию f(x) = sin x на отрезке 0 x 1 и на отрезке 10 x 11.

Не можете ли Вы предложить для вычисления sin x на отрезке 10 x 11 более совершенную процедуру, чем задаваемую формулой ( )?

5 –

II.Обусловленность и вычисление решения

линейных систем

II.1. Для системы

10 3x1 + x2 = b1 x1 x2 = b2

ответить на следующие вопросы:

а) Каково число обусловленности = kAk kA 1k системы, где A матрица этой системы, а в качестве нормы произвольного вектора ~x = (x1; x2) используется первая норма, то есть k~xk = max(jx1j; jx2j)?

б) Какова допустимая относительная погрешность при задании~ 1 2 , b = (b ; b )

при которой относительная погрешность решения не превосходит 10 2?

в) Пусть b1 = 2; b2 = 1. С каким числом знаков надо вести вычисления по методу Гаусса без выбора главного элемента, чтобы относительная погрешность найденных x1 и x2 не превосходила 10%? Тот же вопрос для метода Гаусса с выбором главного элемента.

II.2. Дана система

8 x1

1

+ 10x2 + x3

 

 

 

 

 

 

 

10x + x2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

x2

+ 10x3

+

x4

 

 

 

>

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

.

.

 

.

.

 

 

.

.

 

>

 

 

 

.

 

.

 

 

.

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

x98

+ 10x99

+ x100

>

 

+ x2

+ : : :

+

x99

+ x100

> x1

 

>

>

>

>

>

>

:

=1

=2

=3

=99

=P

где P некоторый параметр.

а) Описать алгоритм метода Гаусса без выбора главного элемента для решения системы при P = 100.

б) Описать алгоритм, позволяющий экономно вычислять совокупность ре-

шений, отвечающих многим различным значениям параметра.

 

II.3. Рассмотрим систему

 

 

 

0:199x1 + x2

= b2

 

 

x + 0:99x2

= b1

 

~

 

~

; b2). То-

а) Пусть вектор b = (b1

; b2) получает некоторое возмущение b = ( b1

гда решение ~x = (x1; x2) получит соответствующее возмущение ~x = ( x1; x2).

 

 

 

– 6 –

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

~

Найти наименьшее число , при котором независимо от b и b выполняется

оценка

 

 

 

 

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k ~xk

 

 

k bk

:

 

 

~x

 

 

 

~

 

 

k k

 

 

 

kbk

 

 

Дать ответ, используя нормы k k1; k k2; k k3, введеные формулами

k k2

= j

 

1j

j

 

2j

 

 

k~xk1

= max jx1j; jx2j

 

~x

 

x

+ x

 

 

 

q

k~xk3 = x21 + x22

и найти соответствующие значения = 1; = 2 и = 3.

~

~

б) При заданном фиксированном b найти наименьшее число = (b), при

~

 

 

 

 

 

 

котором независимо от b выполнена оценка

 

 

 

 

 

~

 

 

k ~xk

 

(~b)

k bk

:

 

~x

 

~

 

 

k

k

 

kbk

 

~

 

 

 

 

 

~

Найти то b, которому соответствует наименьшее значение (b), а также это

наименьшее значение в случае использования первой, второй и третьей нормы.

II.4. Рассмотреть систему

(

 

 

 

 

p

 

 

 

1

x

1

+

3

x2

= b1

p2

2

23 x1 + 12 x2 = b2

иответить для нее на вопросы предыдущей задачи.

II.5. Для системы

x1 + x2 = b1 x1 x2 = b2

ответить на вопросы задачи II.3.

II.6. Для численного решения краевой задачи вида

y00(x) P 2(x)y(x) = f(x);

0 < x < 1

y(0)

= '

(1)

y(1)

=

 

где P (x) и f(x) заданные функции, а ' и

заданные числа, можно

поступить так: зададим натуральное N и отметим на отрезке [0; 1] точки xk =

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

– 7 –

 

 

 

 

 

k

 

h; k

=

0; 1; : : : ; N; h =

1

. Искомую функцию

y(x)

заменим сеточной

 

 

(h)

 

 

 

 

 

N

 

функцией y

 

= (y0; y1

; : : : ; yN ), определенной в точках xk; k = 0; 1; : : : ; N.

 

 

 

Для вычисления y0; y1; : : : ; yN составим систему линейных уравнений

 

 

 

8 yk+1

 

2yk + yk 1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

>

y0 = '

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

P

 

(xk)yk = f(xk); k = 1; 2; : : : ; N

 

1

(2)

 

 

>

 

 

 

 

h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

>

>

>

: yN =

а) Показать, что система (2) есть частный случай системы вида

8

<

akyk 1 : aN yN 1

b0y0

+bkyk

+bN yN

+ c0y1

= f0

k = 1; 2; : : : ; N 1

(3)

+ ckyk+1

= fk

 

= fN

 

б) Выписать матрицу системы (2).

в) Выписать формулы алгоритма решения системы (3) методом Гаусса без выбора главного элемента (методом прогонки).

г) Показать, что в случае jbkj > jakj + jckj в формулах метода прогонки не встретится деление на нуль.

д) Написать программу для вычисления решения системы (3) методом прогонки и вычислить решение в случае

 

 

 

P (x) = 1 + x2; f(x) = xex;

' = 1;

= 3; N = 20:

 

 

 

 

II.7. Рассмотрим задачу

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y00(x) = f(x); 0 < x < 1

 

 

 

 

 

 

 

y(0) = y(1) = 0:

 

 

 

 

 

1

 

Для ее численного решения введем на интервале (0; 1) сетку xk = k h;(h)h =

 

 

;

k = 1; 2; : : : ; N 1 и заменим искомую функцию y(x) сеточной y

=

 

N

(y1; y2; : : : ; yN 1).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Для определения чисел y1; y2; : : : ; yN 1 будем пользоваться системой

 

 

 

 

yk 1 2yk + yk+1

= f(x

);

k = 1; 2; : : : ; N

 

1;

(1)

 

 

 

h2

k

 

 

 

 

положив y0 = yN = 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

– 8 –

 

а) Проверить, что сеточные функции

 

 

(m) = 1

;

 

2

 

; : : : ;

N 1

;

m = 1; 2; : : : ; N 1;

 

(m)

 

 

(m)

 

 

(m)

 

 

(m)

= sin

km

 

 

 

 

 

 

 

 

k

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

являются собственными векторами матрицы A системы (1) и что соответству-

ющие собственные числа суть

 

 

 

 

 

 

4

 

 

sin2

m

 

 

 

 

m =

 

 

 

;

m = 1; 2; : : : ; N 1:

 

h2

2N

б) Найти наименьшее число (A), при котором независимо от f(h) и f(h) справедлива оценка

 

(h)

 

(h)

 

 

 

 

k y

k3

k f k3

(A):?

(2)

 

y(h)

3

f(h) 3

 

k

k

 

k

k

 

 

 

Здесь через f(h) = f1(h); f2(h); : : : ; f

(h)

обозначено возмущение, которое

придается правой части

 

 

 

 

N 1

 

 

 

системы (1), а через

y(h) соответствующее возму-

щение решения. Как ведет себя (A) при возрастании N?

в) При каких f(h) и f(h) достигается равенство в оценке (2)? При каких f(h) и f(h) левая часть неравенства принимает наименьшее значение и чему это наименьшее значение равно?

г) На основе исследования модельной задачи (1) сделайте (благоприятные) выводы о свойствах линейной алгебраической системы, рассмотренной в задаче II.6.

II.8. Дана система

10x + y z = 1 x 20y + 3z = 2

2x + 3y 10z = 1:

Выписать формулы для вычисления решения итерациями, используя свойство диагонального преобладания. Сколько итераций достаточно сделать, чтобы уменьшить погрешность исходного приближения в тысячу раз?

II.9. Пусть вещественная матрица A системы линейных уравнений поряд-

ка m

 

~

; x2; : : : ; xm)

A~x = f; ~x = (x1

симметрична, и ее наименьшее и наибольшее собственные числа min и max

p

положительны. Введем норму kyk = y12 + y22 + + ym2 .

– 9 –

а) Подобрать параметр так, чтобы в методе последовательных приближений

~x

(n+1)

(n)

A~x

(n)

~

 

= ~x

 

f ; n = 0; 1; 2; : : : ;

норма погрешности ~"(n) = ~x(n) ~x убывала как можно быстрее. Здесь x(0) заданное начальное приближение, ~x вектор-решение системы.

б) Подобрать пару итерационных параметров 1; 2 так, чтобы в методе последовательных приближений

~z(n) = x(n) 1

A~x(n) f~

~x(n+1) = z(n) 2

A~z(n) f~

норма погрешности ~"(n) убывала как можно быстрее.

в) Пусть min = 1; max = 10. Во сколько раз больше арифметических операций потребуется для уменьшения первоначальной погрешности в заданное число раз при использовании первого итерационного алгоритма по сравнению со вторым?

10 –

III.Метод наименьших квадратов для решения переопределенных линейных систем

III.1. Найти обобщенное в смысле наименьших квадратов решение переопределенной системы уравнений

x + y = 3:0 2x y = 0:2 x + 3y = 7:0 3x + y = 5:0

III.2y. Напряженность магнитного поля H и магнитная индукция B связаны соотношением B = a+HbH . По результатам следующих экспериментальных измерений определить a и b:

H

8

10

15

20

30

40

60

80

B

13:0

14:0

15:4

16:3

17:2

17:8

18:5

18:8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

III.3. Измерения трех углов плоского треугольника привели к значениям:

A1 = 54 50; A2 = 50 10; A3 = 76 60. Сумма углов A1 + A2 + A3 = 180 120

дает невязку в 120, превосходящую погрешность наблюдения. Ликвидировать невязку, следуя предписанию метода наименьших квадратов.

III.4. Сопротивление проволоки R линейно зависит от температуры t: R = a0+a1t. По результатам следующих экспериментальных измерений определить a0 и a1:

t

19:1

25:0

30:1

36:0

40:0

45:1

50:0

R

76:30

77:80

79:75

80:80

82:35

83:90

85:10

 

 

 

 

 

 

 

 

III.5. Выполнить линейную аппроксимацию по методу наименьших квадратов для таких исходных данных, найденных экспериментально:

 

x

0:2

0:3

 

0:7

0:8

 

1:2

1:4

1:8

 

y

2:229

2:180

 

1:972

1:887

 

1:696

1:590

1:332

Определить y для x = 0:578;

x = 0:882;

x = 1:356.

 

 

III.6. Выполнить квадратичную аппроксимацию по методу наименьших квадратов для таких экспериментальных данных:

x

1:0

2:0

2:5

3:0

4:0

4:5

5:0

6:0

y

1:88

0:96

0:13

2:08

6:72

10:67

14:13

22:80

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]