- •А.Ф. Хрусталев основы математического моделирования
- •Хрусталев Александр Федорович
- •Предисловие
- •Введение
- •§1. Математическое моделирование как метод познания
- •1.1. Понятие математической модели
- •1.2. О гуманитарной значимости математических моделей
- •1.3. О сущности аксиоматического метода
- •1.4. Пример построения и исследования математической
- •1.5. А были ли американские астронавты на Луне?
- •§2. Общая схема применения математики. Множественность и единство моделей
- •2.1. Общая схема применения математики
- •Множественность и единство моделей
- •§3. Требования, предъявляемые к математической модели
- •3.1. Об адекватности математической модели
- •О полноте математической модели
- •3.3. О непротиворечивости модели
- •3.4. О других требованиях
- •§4. Приближенные числа и действия с ними
- •4.1. Десятичная запись приближенных чисел
- •4.2. О приближенных числах и значащих цифрах
- •4.3. О правилах действий с приближенными числами
- •4.4. Об оценке точности решения
- •§5. Система линейных уравнений как математическая модель
- •5.1. О решении переопределенных систем
- •5.2. Об устойчивости решений относительно погрешностей
- •§6. О построении математических моделей, описывающих результаты экспериментов
- •6.1. Математическая модель прямых измерений
- •6.2. О построении математических моделей косвенных измерений
- •§7. Оптимизационные модели
- •7.1. Примеры простейших задач на экстремум
- •7.2. О типах задач математического программирования
- •7.3. Конкретная транспортная задача
- •8.2. Простейшие задачи
- •8.3. Основная теорема о функциональной зависимости размерных величин
- •8.4. О необходимости соблюдения правила размерностей
- •9.1.О геометрическом подобии
- •На основании подобия треугольников можно решать различные задачи, связанные с определением расстояний, измерить которые непосредственно либо сложно, либо невозможно.
- •9.2. О физическом подобии
- •9.3. Измерение силы тяжести на луне с помощью телевизора
- •§10. Конечные уравнения как математические модели
- •10.1. Химическая задача
- •10.2. Физическая задача
- •10.3. Математическая задача №1151 [20]
- •§ 11. Предел и производная как математические модели
- •11.1. Предел как математическая модель
- •Определение длины окружности
- •Определение числа е
- •3. Определение площади поверхности шара
- •4. Определение вероятности события
- •5. Определение скорости свободного падения тела
- •6. Определение суммы ряда
- •11.2. Производная как математическая модель
- •§ 12. Интеграл как математическая модель
- •12.1. Задачи, приводящие к понятию интеграла
- •Задача об определении площади криволинейной трапеции
- •12.2. Две схемы приложения определённого интеграла
- •§13. О математических моделях, описываемых дифференциальными уравнениями
- •13.1. Задача о росте населения
- •13.2. Задача о колебаниях пружинного маятника
- •13.3. Задача о форме зеркала прожектора
- •§14. Вычислительный эксперимент
- •14.1. Вычислительный эксперимент как метод познания
- •14.2. Приложения метода к решению химических задач
- •14.3. Приложения метода к решению математических задач
- •Н. Винер § 15. Вероятность события как математическая модель
- •15.1. О понятии «вероятность события»
- •15.2. Вероятностные модели конкретных задач
- •Случай всегда приходит на помощь
- •§ 16. Математическая модель опыта. Случайная величина как математическая модель
- •16.1. Математическая модель опыта
- •16.2. Случайная величина (св) как математическая модель
- •16.3. Механическая модель св
- •§ 17. Схема бернулли. Цепь а.А. Маркова
- •17.1. Схема Бернулли
- •17.2. Цепь событий как математическая модель
- •17.3. Простейшая цепь а.А. Маркова
- •§ 18. Понятие о методе монте – карло
- •18.1. Общее представление о методе
- •Вероятностная задача:
- •18.2. Применения метода к решению невероятностных задач
- •18.3. О применении метода к проверке статистических гипотез
- •18.4. О сущности метода
- •§ 19. Простейшие теоремы математической химии и их приложения к построению математических моделей
- •19.1. Взаимно простые числа в химии
- •19.2. Критерии алканов
- •19.3. Теоремы гомологии
- •19.4. Теорема о молекулярной формуле соединения
- •§20. О математических моделях географии
- •20.1. О математических моделях Земли
- •20.2. Об измерениях диаметра Земли
- •20.3. О расширении горизонта в зависимости от высоты
- •20.4. О математических моделях холмов и впадин Земли
- •§21. О математических моделях логических связок
- •21.1. Высказывания
- •Отрицание
- •Конъюнкция – математическая модель логической
- •Дизъюнкция – математическая модель логической связки «или»
- •21.5. Импликация – математическая модель логической связки «если…, то»
- •21.6. Об определении модуля
- •21.7. О задании функции разными формулами
- •21.8. Высказывания и контактные схемы
- •21.9. Алгебра правды и лжи
- •§ 22. Понятие об имитационном моделировании
- •§ 23. Применение эвм к анализу математических моделей
- •23.1. Применение к совершенствованию учебных задач и их
- •23.2. Применение к анализу устойчивости решений
- •§ 24. Упрощение моделей
- •24.1. Химические задачи
- •24.2. Математические задачи
- •Другие задачи
- •§ 25. Вариант расчетно - графической работы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Содержание
- •Основи математичного моделювання
- •Основы математического моделирования
4.3. О правилах действий с приближенными числами
При действиях с приближенными числами точность результата зависит от точности исходных данных и выше их быть не может.
В результате сложения и вычитания приближенных чисел, сохраняют столько десятичных знаков (цифр, расположенных справа от запятой), сколько их в приближенном данном с наименьшим числом десятичных знаков.
При умножении и делении в результате следует сохранять столько значащих цифр, сколько их имеет приближенное данное с наименьшим числом значащих цифр.
В значении десятичного логарифма приближенного числа сохраняют столько десятичных знаков, сколько верных значащих цифр имеет заданное число.
Например,
;
;
lg
7,5•104
≈ 4,88.
Аналогичное правило существует для определения числа по заданному значению логарифма.
При определении числа по заданному значению десятичного логарифма сохраняют в числе столько значащих цифр, сколько верных десятичных знаков имеет мантисса логарифма.
Примеры:
(два десятичных знака),
(две
значащие цифры); lg
x
=0,0324,
х
≈
1,077.
В каждом из рассмотренных примеров количество значащих цифр числа равно количеству десятичных знаков в мантиссе логарифма [9, с. 56].
В сложных расчётах при вычислении промежуточных результатов следует брать одной цифрой больше (т.е. иметь запасную цифру), чем рекомендуют остальные правила. В окончательном результате «запасная» цифра отбрасывается.
Правила приближенных вычислений просты, но они не могут применяться в отрыве от существенного примечания: при соблюдении этих правил можно считать, что в среднем в получаемых результатах все цифры верные, хотя в отдельных случаях возможна ошибка в несколько единиц последнего разряда результата.
Правила приближенных вычислений с учётом этого примечания практически могут быть обоснованы методом применённого выше вычислительного эксперимента.
В заключение приведем пример числа, записанного в соответствии с обычным правилом: 0,05080, которое содержит 6 верных цифр, 5 десятичных знаков и 4 верных значащих цифры.
4.4. Об оценке точности решения
Для выяснения точности решения задачи в простых случаях могут использоваться правила приближенных вычислений. В сложных расчетах, которые проводятся с применением ЭВМ по заданной программе, применять указанные правила не имеет смысла. Здесь можно воспользоваться другим приемом, который продемонстрируем на простых примерах.
Вычислить
.
Этот ответ выдает микроЭВМ, но сразу
ясно, что большинство цифр в нём
сомнительны. По правилам приближенных
вычислений результат должен быть
округлен до трех значащих цифр, так как
наименьшее их количество в компонентах
равно трем. Итак, ответ: 0,321, все остальные
цифры в записи результата отбрасываются.
Теперь изменим исходные данные, в рамках их точности, до единицы последнего сохраненного разряда, тогда получим:
и
.
Цифра
0 целых во всех трех результатах совпадает
и должна быть сохранена, как надёжная.
То же самое относится и к цифре 3,
находящейся в разряде десятых и к цифре
2 – в разряде сотых. Цифра тысячных в
значении
на единицу отличается от двух других,
поэтому все следующие за тысячными
цифры отбрасываются и окончательный
результат записывается в виде 0,321, как
округленный до тысячных в ответе,
выданном ЭВМ для
.
Рассмотрим
еще менее простое выражение
,
значение которого сразу выдает микроЭВМ:
у = 3,859362. Если
пользоваться правилами, то для оценки
его точности нужно отдельно знать
значения обоих произведений и с их
помощью записать ответ: у
≈ 3,86. Однако даже в очень сложных расчетах
ЭВМ сразу выдает результат, который
можно многократно получать по заданной
программе при измененных в пределах
точности исходных данных, и по их анализу
записывать ответ с соответствующей
точностью. Применительно к нашему
примеру:
,
.
Рассуждая, как и выше, можно на основании равенства у = 3,859362 с учётом того, что две первые цифры во всех трех результатах совпадают, ответ округлить до у ≈ 3,86.
В
этих примерах мы использовали максимальные
и минимальные в рамках точности значения,
однако на практике их трудно находить,
да и не нужно. Можно наугад изменять на
(+1) или (– 1) последнюю цифру сохраненного
разряда каждого исходного данного
задачи. Например, запишем
+
,
полученные таким путем ук
можно усреднить и результат сравнить
с
.
Для этих целей может быть применен
генератор случайных чисел (цифр): при
появлении четного значения к последней
цифре сохраненного разряда соответствующего
исходного данного добавляется единица,
в противном случае единица вычитается.
Посредством уравнений, теорем
Он уйму всяких разрешал проблем…
Д. Чосер
