- •1.1.Числові розв’язки системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Правило Крамера.
- •2.1..Мінор матриці. Алгебраїчне доповнення до елеметна . Вираз для визначення матриці через його доповнення.
- •2.2. Диференціальне рівняння для коливних процесів в акустині, електродинаміці та для встановлених процесів (на прикладі поля електричного поля).
- •5.1.Складання математичної таблиці для значень функції . Реалізація методу складання математичної таблиці для значень функції в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •6.1.Метод січних (хорд) розв’язку (знаходження коренів) нелінійних рівнянь. Метод простих ітерацій. Приклад.
- •6.2..Метод сіток для рівнянь диференціального рівняння в частинних похідних параболічного типу (на прикладі рівняння теплопровідності).
- •8.1.Формула ейлера та її розв’язок з розкладами в ряди функцій sinx та cjsx.
- •8.2.Використання в задачах диференціювання інтерполяційних многочленів.
- •2.Поняття про числові методи математичної статистики.
- •9.1.Метод половинного ділення в задачі уточнення кореня нелінійного рівняння. Абсолютна похибка методу.
- •9.2.Початкові та граничні умови для рівнянь в частинних похідних (на прикладі рівняння теплопровідності).
- •1.Визначник (детермінант) матриці, алгоритм його обчислення.
- •11.2.Побудова диференціального рівняння для математичного маятника та для маятника поперечних коливань.
- •12.1.Предмет «Чисельні методи», його роль в сучасній науці.
- •13.2.Сплайн-інтерполяції. Поліноміальний сплайн.
- •14.1.РядМаклорена для функцій sinx та cosx.
- •15.1.Основні задачі числових методів алгебри.
- •16.1.Постановка задачі та етапи числових методів розв’язку нелінійних рівнянь (знаходження коренів нелінійних рівнянь).
- •16.2.Різницевий метод розв’язку крайової задачі для лінійного звичайного диференціального рівняння другого порядку.
- •17.1.Метод Гауса розв’язків системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Реалізація методів знаходження розв’язків системи лінійних алгебраїчних рівнянь в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •18.1.РядМаклорена для функції однієї змінної. Приклад розкладу в ряд для функції .
- •19.1.Знаходження коренів функції багатьох змінних: градієнтний метод.
- •19.2.Метод сіток для рівнянь диференціального рівняння в частинних похідних еліптичного типу (на прикладі рівняння двох змінних).
- •20.1.Способи відділення коренів нелінійних рівнянь.
- •21.1.Реалізація методів лінійної алгебри в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •23.1.Реалізація методів знаходження коренів функцій однієї і багатьох змінних в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •22.1.Метод Ньютона розв’язку (знаходження коренів) нелінійних рівнянь. Спрощений метод Ньютона.
- •22.2.Наближені методи розв’язку крайових задач: метод коллокацій, метод найменших квадратів.
- •26.1.Чисельний метод знаходження числа пі.
- •26.2.Поліномний кубічний сплайн. Похибка наближення поліноміальними сплайнами.
- •24.1.Ряд Тейлора для функції однієї змінної на основі її ряду Тейлора. Приклад.
- •24.2.Постановка задачі чисельного інтегрування функцій. Квадратурні формули прямокутників, трапецій, Симсона. Похибки чисельного інтегрування.
- •1 1.Числові розв’язки системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Правило Крамера.
- •2.Класифікація диференціальних рівнянь в частинних похідних.
- •2 1.Мінор матриці. Алгебраїчне доповнення до елеметна . Вираз для визначення матриці через його доповнення.
15.1.Основні задачі числових методів алгебри.
Методы решения
Прямые (или точные) методы, позволяют найти решение за определённое количество шагов. Итерационные методы, основаны на использовании повторяющегося процесса и позволяют получить решение в результате последовательных приближений.
Прямые методы:
Метод Гауса
Пусть исходная система выглядит следующим образом
Матрица A называется основной матрицей системы, b — столбцом свободных членов.
Тогда согласно свойству элементарных преобразований над строками основную матрицу этой системы можно привести к ступенчатому виду(эти же преобразования нужно применять к столбцу свободных членов):
Метод Крамера (правило Крамера) — способ решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем основной матрицы (причём для таких уравнений решение существует и единственно)
Для системы n линейных уравнений с n неизвестными (над произвольным полем)
с определителем матрицы системы Δ, отличным от нуля, решение записывается в виде
(i-ый столбец матрицы системы заменяется столбцом свободных членов).
В другой форме правило Крамера формулируется так: для любых коэффициентов c1, c2, …, cn справедливо равенство:
В этой форме формула Крамера справедлива без предположения, что Δ отлично от нуля, не нужно даже, чтобы коэффициенты системы были бы элементами целостного кольца (определитель системы может быть даже делителем нуля в кольце коэффициентов). Можно также считать, что либо наборы b1,b2,...,bn и x1,x2,...,xn, либо набор c1,c2,...,cn состоят не из элементов кольца коэффициентов системы, а какого-нибудь модуля над этим кольцом. В этом виде формула Крамера используется, например, при доказательстве формулы для определителя Грама и Леммы Накаямы.
Ма́тричный метод решения систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем состоит в следующем.
Пусть дана система линейных уравнений с n неизвестными (над произвольным полем):
Тогда её можно переписать в матричной форме:
AX = B, где A — основная матрица системы, B и X — столбцы свободных членов и решений системы соответственно:
Умножим
это матричное уравнение слева на A - 1 —
матрицу, обратную к матрице A:
Так
как A − 1A = E, получаем X = A - 1B. Правая часть
этого уравнения даст столбец решений
исходной системы. Условием применимости
данного метода (как и вообще существования
решения неоднородной системы линейных
уравнений с числом уравнений, равным
числу неизвестных) является невырожденность
матрицы A. Необходимым и достаточным
условием этого является неравенство
нулю определителя матрицы A:
Для однородной системы линейных уравнений, то есть когда вектор B = 0, действительно обратное правило: система AX = 0 имеет нетривиальное (то есть ненулевое) решение только если detA = 0. Такая связь между решениями однородных и неоднородных систем линейных уравнений носит название альтернативы Фредгольма.
Итерационные методы
Метод
Ньютона
(метод касательных): Одномерный случай.
Для того, чтобы решить уравнение
пользуясь
методом простой итерации, необходимо
привести его к виду
где
— сжимающее отображение. Чтобы
отображение было наиболее эффективно,
необходимо, чтобы в точке очередной
итерации x * выполнялось
удем искать решение данного уравнения в виде:
Воспользуемся
тем, что
и получим окончательную формулу для
С
учётом этого сжимающая функция примет
вид:
Тогда
алгоритм нахождения численного решения
уравнения
сводится к итерационной процедуре
вычисления:
Метод релаксации
Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Метод релаксации - приближённый метод решения систем линейных уравнений.
Система
линейных уравнений
приводится
к виду
где
,
,
Находятся невязки Rj:
Выбирается
начальное приближение X(0) = 0. На каждом
шаге необходимо обратить в ноль
максимальную невязку:
Условие
остановки:
Ответ
находится по формуле:
16
