- •Тема1: Модели и моделирование
- •Пример построения математической модели:
- •Погрешности численных методов
- •Свойства численного решения
- •Тема2 Аппроксимация функций
- •Интерполяционная формула Лагранжа
- •Сплайны
- •Сплайны третьей степени
- •Метод наименьших квадратов
- •Тема 3: Решение нелинейных уравнений
- •Метод половинного деления
- •Метод простых итераций
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (касательных)
- •Тема 4: Решение систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Метод прогонки
- •Метод уточнения решения
- •Метод Гаусса-Зейделя
- •Тема5: Решение систем нелинейных уравнений
- •Простой итеррации
- •Метод Ньютона
- •Метод возмущения параметров
- •Тема 6: Численное интегрирование
- •Метод определенного интеграла
- •Метод трапеции
- •Метод Симпсона
- •Метод Гаусса
- •Метод Монте-Карло
- •Метод Монте-Карло для вычисления кратных интегралов
- •Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (оду)
- •Метод Эйлера
- •Модифицированный метод Эйлера
- •Метод Рунге – Кутта
- •Метод Рунге-Кутта для решения систем оду
- •Метод Рунге-Кутта для оду высших порядков
- •Метод стрельбы
- •Метод конечных разностей (мкр) (метод сеток).
- •Решение дифференциальных уравнений с частными производными
- •Явная разностная схема для уравнения теплопроводности
- •Неявная разностная схема для уравнения теплопроводности
- •Задачи оптимизации.
- •Метод половинного деления
- •Метод золотого сечения
- •Метод покоординатного подъёма (спуска)
- •Метод градиентного подъёма (спуска)
- •Метод наискорейшего подъёма
- •Задания для самостоятельной проработки
Метод Монте-Карло для вычисления кратных интегралов
Особенно эффективно применение метода Монте-Карло для вычисления кратных интегралов. Например, двойной интеграл по области в виде единичного квадрата может быть представлен в виде
где - это случайные числа, равномерно распределённые на интервале
При интегрировании по прямоугольнику R, не совпадающему с единичным квадратом, необходимо сначала произвести преобразование переменных.
Обобщим метод Монте-Карло на область произвольной конфигурации. Пусть требуется вычислить двойной интеграл по области произвольной конфигурации.
Построим прямоугольник R охватывающий область и введём функцию, совпадающую с области и равную нулю за пределами области .
Очевидно, что искомый интеграл
Точность зависит от качества генератора, не совсем точная (равномерная плотность распределения).
Тема №7
Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (оду)
К решению дифференциальных уравнений приводит большое число научно-исследовательских задач и задач инженерной практики, но лишь не многие из них удается решить аналитически, поэтому численные методы решения дифференциальных уравнений играют такую важную роль в инженерной практике.
Дифференциальные уравнения, содержащие одну независимую переменную и производные по ней, называются обыкновенными дифференциальными уравнениями.
Для решения дифференциального уравнения необходимо задание дополнительных условий, если дополнительные условия задаются при одном значении независимой переменной, то такие условия называются начальными, а задача решения уравнения называется задачей с начальными условиями или задача Коши.
Если условия задаются при двух или более значениях переменной, то такие условия называются граничными, а задачу называют краевой.
В задаче Коши роль независимой переменной играет величина (время), а дополнительное условие для начального момента времени (). В краевых задачах в качестве независимой переменной выступает координата отрезка, а граничные условия задаются в начале и конце отрезка.
Для решения задачи Коши и краевой принимают различные численные методы. Часто краевую задачу решают путем сведения её к задаче Коши. Отсюда следует, что обычно задачи Коши являются более легкими для численного решения.
При численном решении вводится шаг по координате, и решение находится в точках отстоящих друг от друга на величину шага. Для решения задачи Коши разработано множество методов, которые можно разделить на 2 группы:
1 группа – одношаговые методы.
В них для нахождения решения в следующей точке (удаленной на расстояние h) требуется информация лишь об одном предыдущем шаге.
2 группа – многошаговые методы.
Методы прогноза и коррекции.
В них для нахождения значения в следующей точке требуется информация из нескольких предыдущих точек.
При численном решении дифференциальных уравнений можно выделить 3 типа погрешности:
-
погрешность округления;
-
погрешность усечения, связана с аппроксимацией бесконечных рядов несколькими первыми членами, обусловлена численным методом;
-
погрешность распространения, она является результатом накопления погрешностей появившихся на предыдущих этапах счета.
Метод 28