- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений
- •Содержание работы
- •Основные понятия
- •Этап 1. Отделение корней
- •Аналитический способ отделения корней.
- •Рекуррентная формула для вычисления последовательных приближений
- •Упрощенный вариант метода
- •Оценка погрешности приближения
- •Оценка погрешности приближения
- •Метод итераций
- •Оценка погрешности приближения
- •Постановка задачи ( общая формулировка )
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
- •Лабораторная работа № 2 Решение систем линейных уравнений
- •Содержание работы
- •Основные понятия
- •Метод Крамера
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход
- •Обратный ход
- •Контроль вычислений
- •Текущий контроль (контроль прямого хода).
- •Заключительный контроль (контроль обратного хода).
- •Применение метода Гаусса для вычисления определителей
- •Применение метода Гаусса для обращения матриц
- •Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •Метод Гаусса–Жордана
- •Метод простых итераций
- •Преобразование слу к итерационному виду
- •Оценка погрешности приближений
- •Метод Зейделя
- •Постановка задачи
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
- •1. Изучение
- •Основные понятия
- •Случаи применения интерполяции
- •Теорема существования и единственности интерполяционного полинома
- •Интерполяционные полиномы Ньютона
- •Конечные разности
- •Разделенные разности
- •2. Т.К. В формуле присутствуют , , , ••• , то она удобна для интерполяции в начале таблицы и не используется в конце.
- •Разделенные разности:
- •И ; . Нтерполяционный полином Лагранжа
- •Экстраполяция
- •Обратная интерполяция
- •Оценка погрешности приближения функции интерполяционным полиномом
- •Рассмотрим вспомогательную функцию
- •По теореме Ролля
- •Практическая оценка погрешности
- •Если ,
- •Постановка задачи Функция заданна таблично
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
Содержание отчета
Постановка задачи (с конкретизацией варианта).
Численное решение (с иллюстрацией таблиц вычислений).
Результаты вычислений.
График исследуемой функции.
Выводы
Вопросы и задания для самоконтроля
Описать процесс исследования функции и отделение корней. Привести пример.
Описать метод дихотомии уточнения корня. Привести пример.
Описать метод хорд и оценить его погрешность приближения. Привести пример.
Описать метод касательных и оценить его погрешность приближения. Привести пример.
Описать комбинированный метод уточнения корня и оценить его погрешность приближения. Привести пример.
Описать метод итераций уточнения корня и оценить его погрешность приближения. Привести пример.
Лабораторная работа № 2 Решение систем линейных уравнений
Цель работы: изучение численных методов линейной алгебры.
Содержание работы
Изучение численных методов:
Гаусса,
Гаусса с выбором главного элемента,
Гаусса - Жордана,
простых итераций,
Зейделя.
Применение численных методов для решения систем линейных алгебраических уравнений.
Основные понятия
Все методы решения систем линейных уравнений ( СЛУ ) в основном делятся на две группы : точные и приближенные ( см. рис. 2.1 ).
приближенные
Методы
решения СЛУ
точные
число действий конечно |
[бесконечный сходящийся процесс] |
метод Крамера метод Гаусса . . . |
метод простых итераций метод Зейделя . . . |
Рис. 2.1
Замечание. Если в процессе вычислений неизбежны округления, то даже точные методы дают приближенные результаты.
Метод Крамера
-
СЛУ
Правило Крамера: xj = j / ,
где - определитель системы;
j - определитель, получаемый из определителя .
Замена
; .
j
Недостаток метода является трудоемким (т. е. требует выполнения очень большого количества операций) . Поэтому при решении СЛУ выше 3-го порядка не используется.
Метод Гаусса
Основная идея : последовательное исключение неизвестных, приводящее к построению эквивалентной системы с треугольной матрицей.
- СЛУ 4-го порядка
Прямой ход (определение коэффициентов эквивалентной системы).
Этап 1
Выбор ведущего элемента: а11 0 .
Нормирование 1-го уравнения:
или
,
где ( j=2,3,4,5 ) .
Исключение неизвестной x1
,
где (i = 2,3,4 ),
( j= 2,3,4,5 ) .
Все последующие этапы прямого хода осуществляются аналогично.
Этап 2
- ведущий элемент;
,
где ( j = 3,4,5 ) ;
,
где (i = 3,4 ) ,
( j = 3,4,5 ) .
Этап 3
- ведущий элемент ;
,
где ( j = 4,5 ) ;
,
где ( i = 4 ),
( j = 4,5 ).
.
Обратный ход (определение неизвестных).
Объединение всех нормированных уравнений приводит к построению эквивалентной системы с треугольной матрицей:
Вычисления неизвестных ведется в обратной последовательности: x4 , x3 , x2 , x1 .
Необходимое и достаточное условие применения метода :
все ведущие элементы должны быть отличны от нуля: .
.