- •Предмет та задачі курсу. Методі розв’язування математичних задач.
- •Понятия устойчивости, корректности постановки задач и сходимости численного решения
- •Обобщенные требования к выбору численных методов
- •Поняття похибки.
- •Точность вычислений, классификация погрешностей.
- •Розв’язання алгебраїчних та трансцендентних рівнянь однієї змінної
- •Графическое отделение корней
- •Итерационные методы уточнения корней. Метод простой итерации. Метод простой итерации
- •Метод Ньютона (касательных)
- •Итерационные методы уточнения корней.
- •Метод деления отрезка пополам
- •Метод хорд
- •Общий алгоритм численных методов решения нелинейных уравнений
- •Розв’язання слр в задачах електроенергетики. Розв’язання слр в задачах електроенергетики
- •Основные понятия и определения
- •Системы линейных алгебраических уравнений Модифицированный метод Гаусса
- •Системы линейных алгебраических уравнений. Метод прогонки
- •Системы линейных алгебраических уравнений . Метод квадратного корня
- •Системы линейных алгебраических уравнений Итерационные методы решения слау
- •Системы линейных алгебраических уравнений . Метод Зейделя
- •Вычисление обратных матриц
- •2. Другой подход к определению обратной матрицы а–1
- •3. Обращение матрицы а посредством треугольных матриц
- •Метод итераций для уточнения элементов обратной матрицы
- •Розв’язання недовизначених та перевизначених слр Решение систем нелинейных уравнений
- •Метод простой итерации
- •Условия сходимости метода простой итерации для нелинейных систем уравнений второго порядка
- •Общий случай построения итерирующих функций
- •Метод Ньютона для систем двух уравнений
- •Метод Ньютона для систем n-го порядка с n неизвестными
- •Диференційні рівняння в задачах електроенергетики.
- •Задача Коши для оду
- •Численные методы решения задачи Коши
- •Одношаговые методы решения задачи Коши
- •1. Метод Эйлера
- •2. Метод Эйлера с пересчетом
- •3. Метод Эйлера с последующей итерационной обработкой
- •4. Метод Рунге-Кутта
- •Многошаговые методы решения задачи Коши
- •1. Семейство методов Адамса
- •2. Многошаговые методы, использующие неявные разностные схемы
- •3. Повышение точности результатов
- •Численное интегрирование Понятие численного интегрирования
- •Понятие точной квадратурной формулы
- •Численное интегрирование. Простейшие квадратурные формулы
- •Формула прямоугольников
- •Формула трапеций
- •Формула Симпсона
- •Численное интегрирование. Составные квадратурные формулы с постоянным шагом
- •Составная формула средних
- •Формула трапеций
- •Формула Симпсона
- •Выбор шага интегрирования для равномерной сетки
- •Выбор шага интегрирования по теоретическим оценкам погрешностей
- •Численное интегрирование. Выбор шага интегрирования по эмпирическим схемам
- •1. Двойной пересчет
- •2. Схема Эйткина
- •3. Правило Рунге
- •4. Другие оценки погрешности
- •Составные квадратурные формулы с переменным шагом
- •Квадратурные формулы наивысшей алгебраической точности (формула Гаусса)
- •Аппроксимация функций
- •Интерполирование функций
- •Типовые виды локальной интерполяции Линейная интерполяция
- •Квадратичная (параболическая) интерполяция
- •5.4. Типовые виды глобальной интерполяции Интерполяция общего вида
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •1. Формула Лагранжа для произвольной системы интерполяционных узлов
- •2. Полином Лагранжа на системе равноотстоящих интерполяционных узлов
- •Интерполяционный многочлен Ньютона
- •Интерполяционный многочлен Ньютона для системы равноотстоящих узлов
- •2. Интерполяционный многочлен Ньютона для системы произвольно расположенных узлов
- •Локальная Глобальная Интерполяция
- •Глобальная интерполяция
- •4.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Глобальная интерполяция
- •Сглаживание результатов экспериментов
- •2. Метод средних
- •3. Метод наименьших квадратов
- •Вычисление многочленов
- •Численное дифференцирование
- •Аппроксимация производных посредством локальной интерполяции
- •1. Формула левых разностей
- •2. Формула правых разностей
- •3. Формула центральных разностей
- •Погрешность численного дифференцирования
- •Аппроксимация производных посредством глобальной интерполяции
- •7.4.1. Аппроксимация посредством многочлена Ньютона
- •Вычисление производных на основании многочлена Лагранжа
- •. Метод неопределенных коэффициентов
- •Улучшение аппроксимации при численном дифференцировании
- •Лекція 1.Розв’язування алгебраїчних та трансцендентних рівнянь однієї змінної. Загальний алгоритм. Оцінка похибки.
- •Лекція 2.Методи уточнення кореня алгебраїчних та трансцендентних рівнянь. Метод хорд. Метод дотичних. Комбінований метод.
- •Лекція 3.Ітераційні методи (геометричний зміст). Метод Ейткіна-Стефенсона.
- •Лекція 4.Розв’язання слр. Загальні положення. Приклади енергетичних задач, де виникає потреба розв’язування слр.
- •Лекція 5.Точні методи розв’язування слр: Гауса, тріангуляції, подвійної факторизації.
- •Лекція 6.Ітераційні методи розв’язання слр. Метод простої ітерації та метод ітерації Зейделя.
- •2. Метод найменших квадратів.
- •3. Метод мінімізації суми квадратів відхилень.
- •Лекція 7. Метод виправлення наближеної оберненої матриці
- •Лекція 8.Розвязання слр методами мінімізації
- •4. Метод виважених найменших квадратів .
- •Лекція 9. Розв’язання систем нелінійних рівнянь
- •Лекція 10.Розв’язання снр методами мінімізації
- •Лекція 11.Диференційні рівняння в задачах електроенергетики.
- •Лекція 12.Інтегрування диференційних рівнянь за допомогою степеневих рядів. Нехай маємо диференційне рівняння n-го порядку
Лекція 6.Ітераційні методи розв’язання слр. Метод простої ітерації та метод ітерації Зейделя.
Метод простої ітерації
Для застосування простої
ітерації рівняння
представимо у вигляді:
|
(8.1) |
– діагональна матриця матриці
.
Рівняння (8.1) в розгорнутому вигляді:
|
(8.2) |
Для зручності рівняння (8.1) запишемо у вигляді:
|
(8.3) |
Процес простої ітерації
міститься в послідовній підстановці у
праву частину рівняння (8.3) попереднього
наближення, так що на
-му
кроці обчислень маємо формулу:
|
(8.4) |
За нульове наближення
,
якщо невідомі додаткові умови, приймають
вектор
,
тобто
.
В процесі ітерацій отримаємо послідовність наближень:
|
(8.5) |
Як бачимо, для отримання
результату розв’язання рівняння
необхідно, щоб процес обчислення був
збіжним, тобто значення
при необмеженому збільшенні
повинно прямувати до деякої границі.
Покажемо, що достатньою умовою
збіжності є те, що будь-яка з норм матриці
менша за одиницю.
На практиці використовують три норми матриць:
Найбільша сума абсолютних значень елементів матриці по рядам:
–
-норма
Найбільша сума абсолютних значень елементів матриці за стовпцями
–
-норма.
корінь квадратний з суми квадратів всіх елементів матриці:
–
-норма.
З (8.5) можна побачити, що
при прямуванні k
до нескінченності, якщо
прямує до нуля, а
приймає значення:
Відомо, що ряд в дужках
збігається, при цьому:
або
|
(8.6) |
Рівняння (8.6) відповідає
рівнянню (8.3), що доводить збіжність
ітерації при даній умові, тобто при
котра є достатньою.
Як можна бачити з (8.2) норма матриці B буде тим менша, чим більші діагональні елементи матриці А.
Швидкість збіжності простого ітераційного процесу, якщо виконати умови збіжності, оцінюється нерівністю:
, де
Таким чином метод простої
ітерації має порівняно не високу
швидкість збіжності, яка визначається
геометричною прогресією зі знаменником
.
Метод простої ітерації для аналізу електроенергетичних систем при лінійності рівнянь їх електромагнітного стану застосовується дуже рідко. Це тому, що процес ітерації має невелику швидкість збіжності, навіть у випадку застосування спеціальних засобів прискорення збіжності.
Метод ітерації Зейделя
В методі простої ітерації
визначалося з рівняння (8.4) шляхом
підстановки в праву частину
,
яке було знайдено на попередньому кроці
обчислення. Таким чином, наступні
наближення повністю визначаються
наближенням
попереднього кроку. Але
ми маємо можливість при знаходженні
наближення старших невідомих (наприклад
)
підставляти наближення молодших
невідомих, отримане не на попередньому,
а на цьому кроці (тобто не
,а
).
Процес ітерації можна здійснити так:
Збіжність ітерації Зейделя
оцінюється, як і в випадку простої
ітерації, умовами
,
,
де
.
Але швидкість збіжності вища, ніж простій
ітерації. Метод простої ітерації та
метод Зейделя не завжди забезпечують
збіжність процеса обчислення. Існує
спосіб перетворення систем рівнянь
таку систему, для якої проста ітерація
та ітерація Зейделя завжди збіжні. Для
отримання першого перетворення рівняння
необхідно всі рівняння перемножити на
їх перші коеф. І скласти. Щоб отримати
друге рівняння системи, необхідно всі
рівняння вихідної системи помножити
на їх другі коефіцієнти і скласти, і так
далі. Таке перетворення до збіжної
системи дуже громіздке і при великих
розмінностях не може мати практичного
застосування.

.
.