- •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 qbasic интегрирования по формуле Симпсона.
DEF FNsim (x) = COS(x + x ^ 5)
a = 0
b = 2
E = .0001
n = 2
h = (b - a) / n
s = (FNsim(a) + 4 * FNsim((a + b) / 2) + FNsim(b)) * (h / 3)
m1: n = 2 * n
h = (b - a) / n
s1 = s
c = 4
x = a
s = FNsim(a) + FNsim(b)
FOR i = 1 TO n - 1
x = x + h
s = s + c * FNsim(x)
c = 6 - c
NEXT i
s = s * (h / 3)
IF ABS(s - s1) / 15 >= E THEN GOTO m1
WRITE "integral =", s, "n=", n
END
Наконец, вычисление определенного интеграла можно осуществить используя пакет программ MathCAD.
Интегрирование начинается с открытия рабочего листа и записи оператора интегрирования с использованием панели «Матанализ» Затем в оператор вписывается переменная, сама функция и пределы интегрирования. Вводим знак =. Автоматически получаем результат. Точность результата получим: «формат», «результат». В открывшемся окне укажем необходимое число десятичных знаков.
Численное интегрирование дифференциальных уравнений.
Рассмотрим дифференциальное уравнение первого порядка
y′ = f(x,y) (1)
Требуется найти частное решение y = φ(x), удовлетворяющее начальным условиям
y = y0 при x = x0. (2)
Решить дифференциальное уравнение численным методом – это означает, что для данной последовательности аргументов x0, x1, ..., xn и числа y0, не определяя функцию y = φ(x), найти такие значения у1, у2, ..., у n, что yi ≈ φ(x i) (i = 1, 2, ..., n) и φ(x0) = y0.
Таким образом, численные методы позволяют находить вместо функции y = φ(x) таблицу приближенных значений этой функции для заданной последовательности значений аргументов. Величина h = x i – x i – 1 шагом интегрирования.
Метод Эйлера.
Этот метод является сравнительно грубым и применяется, в основном, для ориентировочных расчетов. Однако. идеи этого метода являются исходными для других методов. Итак, нужно найти решение уравнения (1), удовлетворяющее условиям (2).
Разобьем отрезок [х0, b] на n равных частей.
Пусть y = φ h(x) – приближенное решение этого уравнения. Обозначим
y0 = φh(x0), y1 = φh(x1), ..., yn= φh(xn)
Δx i = x i + 1 – x i,
Δy i = y i + 1 – yi.
y
Δy1
Δy0 y = φ(x) y i – искомые ординаты интегральной .
y2 y i yn кривой.
y0 y1
x0 x1 x2......x i ... b x
Рассмотрим уравнение (1) на отрезке [x0, x1]. Заменим производную на , а правую чаcть на f(x0, y0). Тогда,
На отрезке [x1, x2]
Соединяя точки (x i, y i) отрезками прямых, получим ломаную Эйлера.
Можно показать, что если выполняются условия теоремы Коши, то
.
Ломаная Эйлера будет стремиться к интегральной кривой.
Метод Рунге-Кутта.
Более точным методом численного интегрирования дифференциальных уравнений является метод Рунге- Кутта. Метод Рунге-Кутта является одним из методов повышенной точности.. Этот метод является усовершенствованным методом Эйлера.
Пусть на отрезке [x0,b] требуется найти численное решение уравнения
y′ = f(x,y) (1)
с начальными условиями
y = y0 при x = x0. (2)
Разобьем отрезок [x0,b] на n равных частей точками x i = x0 + i h (i = 0, 1, ..., n), где
- шаг интегрирования.
Так же как и в методе Эйлера, последовательность значений y i искомой функции y определяется по формуле
yi + 1 = yi + Δyi
Если разложить функцию у в ряд Тейлора и ограничиться членами до h4 включительно, то приращение Δy представляется в виде
(3)
Вместо вычислений производных по формуле (3) в методе Рунге-Кутта определяются четыре числа
Можно показать, что если числам k(i)j (j =1, 2, 3, 4 ) придать соответственно вес 1/6, 1/3, 1/3, 1/6 , то средневзвешенное этих чисел будет приближенно равно Δ y i+1/
Числа имеют простой геометрический смысл.
y i + k1h
yi + k2h
yi
y i + k3h
yi + k4h
x i x i + h/2 x i + h x
Оценка точности этого метода очень затруднительна. Грубую оценку погрешности можно получить с помощью «двойного пересчета» по формуле
Здесь y(xi) – значение точного решения уравнения (1), а yi и yi* - приближенные значения, полученные с шагом h и h/2. Отсюда, задав погрешность формул Е, следует добиться того, чтобы значения уi . полученные с шагом h и с шагом h/2, удовлетворяли условию
|y*i – yi| < 15/16 E.