- •Численные методы.
- •Действия над приближенными числами.
- •Относительная погрешность.
- •Число верных знаков.
- •Округление чисел.
- •Свойства погрешностей.
- •Универсальный математический пакет программ MathCad: основные сведения.
- •Примеры вычислений в среде MathCad.
- •Найти обратную матрицу
- •Построить график функции
- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений.
- •Программа на языке qbasic
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Метод простых итераций (метод последовательных приближений).
- •То итерационный процесс
- •Предельное значение
- •Геометрическая иллюстрация метода итераций.
- •Интерполяция функций. Многочлен Лагранжа.
- •Текст программы на языке qbasic имеет вид
- •Блок-схема программы вычисления процедуры-функции lx() вычисления многочлена Лагранжа k – й степени в точке х1.
- •Интерполяционная функция Ньютона.
- •Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов.
- •Текст программы на языке qbasic имеет вид
- •Текст программы на языке qbasic для вычисления среднего квадратического отклонения.
- •Метод Гаусса решения системы линейных уравнений.
- •Текст программы решения системы уравнений методом Гаусса на языке qbasic.
- •Приближенное вычисление определенных интегралов.
- •Формула прямоугольников.
- •Блок-схема программы вычисления интеграла по формуле прямоугольников.
- •Текст программы на языке qbasic интегрирования по формуле прямоугольников.
- •Формула трапеций.
- •Блок-схема программы вычисления интеграла по формуле Симпсона
- •Текст программы на qbasic интегрирования по формуле Симпсона.
- •Численное интегрирование дифференциальных уравнений.
- •Метод Эйлера.
- •Метод Рунге-Кутта.
- •Блок-схема программы вычисления решения дифференциального уравнения по методу Рунге-Кутта.
- •Блок-схема процедуры-функции метода Рунге-Кутта.
- •Расчетные формулы для метода Рунге- Кутта.
- •Результаты работы программы
- •Одномерная оптимизация.
- •Метод дихотомии.
- •Текст программы нахождения минимума методом градиентного спуска.
Текст программы на языке qbasic имеет вид
В результате выполнения программы получаем матрицу А системы линейных уравнений (7) относительно коэффициентов a0, a1 и a2. Далее, используя пакет программ MathCAD, найдем коэффициенты аппроксимирующей функции и записываем саму аппроксимирующую функцию y = y(x) ( рис.1).
Качество аппроксимации оценивается погрешностью
Величина σ называется средним квадратическим отклонением. Программа для вычисления величины среднего квадратического отклонения σ на языке QBASIC приведена на рис. 3.
Величина среднего квадратического отклонения для рассмотренной задачи равна
σ = 3.5 E – 03
Рис. 1.
MathCAD позволяет построить график по таблице значений данной функции.
Рис. 2.
Текст программы на языке qbasic для вычисления среднего квадратического отклонения.
Рис. 3.
Метод Гаусса решения системы линейных уравнений.
Рассмотрим систему n линейных уравнений с n неизвестными.
(1)
В предположении, что определитель этой системы не равен нулю, будем решать систему методом исключения неизвестных – методом Гаусса. Приведем систему к «треугольному» виду.
Покажем получение системы (2) .
Шаг 1. Пусть a11 ≠ 0 Первое уравнение оставляем без изменения (ведущая строка). Все уравнения, начиная со второго, умножаем на a11. Затем первое уравнение умножаем последовательно на a21, a31, ..., и вычитаем соответственно из второго, третьего, ... , n – го. Система принимает вид
Шаг 2. Пусть a12 (1) ≠ 0. Оставим без изменения первое и второе уравнения. Все уравнения, начиная с третьего, умножаем на a12(1). Затем второе уравнение (ведущая строка) умножаем последовательно на a3 2(1), a 4 2(1), ..., a n,2 (1) и вычитаем соответственно из третьего, ... , n – го. Система принимает вид
Здесь
Продолжая аналогичным образом, на n – 1 ом шаге придем к системе (1).
Последнее уравнение системы (1) примет вид
Указанные преобразования носят название «прямой ход».
Далее, полагая, что все неизвестные xn, x n – 1, ..., x i + 1 вычислены, можно вычислить неизвестную x i. Для этого рассмотрим i –ю ведущую строку.
Отсюда получим
Полученные преобразования носят название «обратный ход».
Блок-схема программы решения системы методом Гаусса имеет вид.
Начало
Ввод n. a(n,n +1)
i = 1, n - 1
k = i + 1, n «Прямой ход»
l = i+1, n+1
i = n – 1, 1
x(i) = a(i, m)
k = i + 1, n
Обратный ход
x(i) = x(i) –a(i, k)*x(k)
Вывод x i
end
П р и м е р Решить систему уравнений
2x1+ 3x2 + x3 = 10,
x1+ 4x2 + 3x3 = 15,
4x1+ x2 + x3 = 12.