- •1.1 Понятие о моделировании.
- •1.2 Системы массового обслуживания
- •2.1. Виды моделирования.
- •2.2Моделирование простейшей одноканальной системы смо
- •3.1. Математическое моделирование. Источники ошибок. Необходимость тестирования.
- •3.2 Простейший поток событий
- •4.1 Необходимость тестирования компьютерных моделей.
- •4.2. Замкнутые смо
- •5.1. Сравнение некоторых пакетов, расчетов и моделирований.
- •5.2. Открытая смо
- •6.1 Примеры задач приводящих к необходимости решения дифференциальных уравнений.
- •6.2 Понятие о конкурирующих стратегиях. Пример алгоритма для выбора рациональной стратегии.
- •7.1 Сведение произвольной системы оду произвольного порядка к системе оду 1-го порядка.
- •7.2 Приближение инженерных данных. Виды приближений.
- •Поточечное среднеквадратическое приближение.
- •Непрерывное приближение в среднеквадратичном смысле.
- •Равномерное приближение.
- •8.1 Примеры сведения дифференциальных уравнений и их систем произвольного порядка к системе оду 1-го порядка в канонической форме Коши.
- •8.2. Интерполирование. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Равномерное приближение. Поточечная аппроксимация табличных данных по методу наименьших квадратов.
- •9.1 Пример решения задачи о колебаниях одно массовой системы на основе использования встроенной процедуры Rkadapt.
- •9.2 Разложение аппроксиматора по системе базисных функций. Сведение задачи аппроксимации к системе лау.
- •10.1 Математическое моделирование механических колебательных систем со сосредоточенными параметрами .Системы с распределенными и сосредоточенными параметрами.
- •Пример использования разложения аппроксиматора по базисным функциям в виде мономов.
- •11.1 Методика получения модели механических колебательной системы сосредоточенными параметрами на основе уравнений Лагранжа 2-ого рода
- •11.2Интерполирование, алгебраическое интерполирование, классический подход
- •12.1 Пример получения математической модели для двух массовой колебательной системы
- •12.2 Интерполирование на основе формулы Лагранжа
- •13.1 Математическая модель колебательной системы с вращательными степенями свободы
- •13.2 Пример документа MathCad реализующий поточечную среднеквадратичную аппроксимацию
- •14.1 Некоторые примеры MathCad для решения различных задач
- •14.2 Остаточный член формулы Лагранжа, пример оценки точности интерполирования с использованием остаточного члена
- •15.1 Пошаговые методы решения задачи Коши
- •15.2 О наилучшем выборе узлов интерполирования
- •16.1 Метод Эйлера для решения задачи Коши, реализация этого метод в среде MathCad
- •16.2 Тригонометрическое интерполирование
- •17.1 Модификация метода Эйлера для решения задачи Коши
- •17.2 Использование интерполирования при решении различных задач и реализация в среде MathCad
- •18.1 Метод типа Рунге-Кутта для решения задачи Коши
- •18.2 Использование встроенных функций для линейной аппроксимации по методу наименьших квадратов
- •19.1 Связь модифицированных методов Эйлера и методов Рунге-Кута второго порядка для решения задачи Коши
- •19.2 Понятие о сплайнах
- •20.1 Метод Рунге-Кута 4-ого порядка для решения задачи Коши формулы метода и их реализация в среде MathCad
- •20.2 Определение сплайна. Дефект сплайна, пример линейного сплйна
- •21.1.Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •21.2 Кубический сплайн дефекта 2 (или сплайн Эрмита).
- •22.1 Метод стрельбы
- •22.2 Кубические сплайны дефекта 1
- •23.1 Использование случайных величин при моделировании различных явлений и процессов
- •23.2 Алгоритм «прогонка» для решения системы линейных уравнений с диагональным преобладанием.
- •24.1 Задача Бюффона как пример использования случайных величин при решении детерминированной задачи.
- •24.2 Пример использования сплайна для приближенного интегрирования функции
- •25.2 Использование параметрических сплайнов для интерполирования кривых
- •26.1 Пример реализации метода типа Монте-Карло в среде Mathcad для вычисления площади произвольной фигуры
- •26.2 Параметрический Эрмитов кубический сплайн.
- •27.1 Основные виды моделирования их преимущества и недостатки
- •27.2 Рациональные сплайны.
- •28.1 Декомпозиция и диакоптика
- •28.2Параметрический рациональный сплайн.
- •29.1 Понятие о компонентных и топологических уравнениях
- •Механическая поступательная система.
- •29.2 О выборе узлов сетки при интерполировании различными сплайнами
- •30.1 Примеры получения эквивалентах схем для механических поступательных систем
- •30.2 Узловой метод построения математической модели
18.2 Использование встроенных функций для линейной аппроксимации по методу наименьших квадратов
Vx и Vy – заранее сформированные массивы абсцисс и ординат .
m:=slope(vx,vy)
b:=interapt(vx,vy)
x - Массив точек в который мы хотим вычленить mx+b
19.1 Связь модифицированных методов Эйлера и методов Рунге-Кута второго порядка для решения задачи Коши
Методы второго порядка.q=1,∆y≈Ao*ϕо +Aо*ϕ1,в этой ситуации у нас есть параметры α1,β10,Ао,А1. Можно показать, что эти четыре величины оказываются связанными между собой следующей системой нелинейных уравнений :
как видно количество уравнений меньше числа неизвестных ,это позволяет положить один из параметров равным какому-то значению, а остальные три определить через него
α1= β10=1/2А1,
Aо=1- A1,
А1=1/2,
Ао=1/2,
α1= β10=1,
∆y≈Ao*ϕо +A1*ϕ1,
ϕо=h*f(x,y),
ϕ1=h*f(x+h,y+ ϕо),
Пусть A1=1,A0=0, α1= β10=1/2, тогда
∆y≈ ϕ1,
ϕо=h*f(x,y),
ϕ1=h*f(x+h,y+ ϕо) это другая модификация метода Эйлера.
Могут быть получены и др. формулы метода второго порядка, и как видно модификации метода Эйлера-частные случаи метода Рунге-Кутта. Приведем систему уравнений для методов 3-го порядка.
q=2
A1+A2+A0=1,
A1* α1+A2* α2=1,
A1* α1+A2* α2=1/3,
A2* α1* β21=1/6,
β20+ β21= α2,
β10= α1,
∆y≈1/6(ϕо+ 4* ϕ1+ ϕ2),где ϕо=h*f(x,y),
ϕ1=h*f(x+h/2,y+ ϕо/2),
ϕ2=h*f(x+h,y- ϕо + 2ϕ1),
∆y≈ ( ϕ0+3 ϕ2),
ϕо=h*f(x,y),
ϕ1=h*f(x+h/3,y+ ϕо/3),
ϕ2=h*f(x+2/3*h,y- ϕо + 2/3*ϕ1)
19.2 Понятие о сплайнах
Функция Sn,ν (x) – сплайн степени n дефекта ν, где n и ν - целые числа, если
на каждом из отрезков (xi, xi+1) из (a,b) функция Sn,ν (x) является полиномом степени n;
если Sn,ν (x) на всем интервале (a,b) имеет непрерывные производные до порядка
n- ν включительно.
Кусочные полиномы, образующие сплайн, называются звеньями, а условия непрерывности в узлах____
Рассмотрим сплайн 1-ой степени S1(x). Он представляет собой непрерывную кусочно-линейную функцию. На каждом из отрезков (xi, xi+1) он является полиномом 1-ой степени:
S1 (x) = A0+A1∙x
ν=1, т.е. непрерывной производной он не имеет.
Уравнение сплайна:
S1(x) = + ( ), xi i+1
hi =xi+1 – xi - шаг
Для построения этого сплайна требуется только таблица (xi ,yi). Вычисление этого сплайна можно выполнять по следующему алгоритму:
определение tg угла наклона:
tgαi = =
и вычисляется S1 (x)= +Ui ∙ (x – xi ).
(xi+1,yi+1)
Ui(x-xi)
(xi,yi) α
S1(x)
yi
xi x xi+1
Сплайн 1-ой степени относится к семейству локальных сплайнов, т.к. для его построения необходима информация только об ограничивающих данный участок узлах.
20.1 Метод Рунге-Кута 4-ого порядка для решения задачи Коши формулы метода и их реализация в среде MathCad
;
___________________________________________________________________________