- •1Причины появления вычислительной математики. Место эвм в развитии вычислительной математики.
- •2Приближенное значение величины. Оценка точности вычисления: абсолютная погрешность, относительная погрешность. Верные, значащие цифры. Значащие цифры и верные значащие цифры числа
- •Абсолютная погрешность
- •Относительная погрешность
- •3Способы хранения чисел в памяти эвм. Погрешности арифметических действий. Представление данных в памяти эвм
- •4Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод половинного деления: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •5Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод хорд: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •6Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод касательных: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •7Решение системы линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса.
- •8Вычисление определителей методом Гаусса. Применение метода Гаусса для вычисления обратной матрицы.
- •1111 Вычисление определителей методом Гаусса
- •2222222Требуется найти для исходной матрицы а обратную матрицу а-1
- •9Аппроксимация функций. Практическое значение. Интерполяция и экстраполяция. Понятие и определение. Интерполяционный полином, его существование и единственность. Аппроксимация функций.
- •10Интерполяция с помощью многочлена Лагранжа. Суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры для двух узлов интерполяции.
- •11Интерполяционные формулы Ньютона. Сплайн-интерполяция. Сравнение методов интерполяции.
- •12Численное интегрирование. Метод прямоугольников: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •1. Предварительные соображения.
- •2. Формулы прямоугольников.
- •13Численное интегрирование. Метод трапеций: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры. Сравнение методов интегрирования.
- •14Способы решения обыкновенных дифференциальных уравнений с использованием метода Эйлера.
- •15Методы минимизации функций одной переменной. Метод дихотомии: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры. Стр.32
- •16Методы минимизации функций одной переменной. Метод золотого сечения: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
- •Темы практических заданий
6Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Метод касательных: суть метода, формулы, достоинства и недостатки, примеры.
Этот метод
применяется, если уравнение
имеет корень
,
и выполняются условия:
1) (функция принимает значения разных знаков на концах отрезка );
2) производные
и
сохраняют знак на отрезке
(т.е. функция
либо возрастает, либо убывает на отрезке
,
сохраняя при этом направление выпуклости).
На отрезке
выбирается такое число
,
при котором
имеет тот же знак, что и
,
т. е. выполняется условие
.
Таким образом, выбирается точка с
абсциссой
,
в которой касательная к кривой
на отрезке
пересекает ось
.
За точку
сначала удобно выбирать один из концов
отрезка.
Первое приближение
корня определяется по формуле:
.
Второе приближение
корня определяется по формуле:
.
Вычисления ведутся
до совпадения десятичных знаков, которые
необходимы в ответе, или при заданной
точности
-
до выполнения неравенства
.
Достоинства метода: простота, быстрота сходимости.
Недостатки метода: вычисление производной и трудность выбора начального положения.
7Решение системы линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса.
Суть метода заключается в последовательном исключении неизвестных. Рассмотрим систему линейных уравнений:
Разделим обе части 1-го уравнения на a11 > 0, затем: 1) умножим на а21 и вычтем из второго уравнения 2) умножим на а31 и вычтем из третьего уравнения и т.д. Получим:, где d1j = a1j/a11, j = 2, 3, …, n+1. dij = aij - ai1d1j i = 2, 3, … , n; j = 2, 3, … , n+1. Далее повторяем эти же действия для второго уравнения системы, потом - для третьего и т.д.
Одним из самых распространенных методов решения систем линейных уравнений является метод Гаусса. Этот метод (который также называют методом последовательного исключения неизвестных) известен в различных вариантах уже более 2000 лет.
Вычисления с помощью метода Гаусса заключаются в последовательном исключении неизвестных из системы для преобразования ее к эквивалентной системе с верхней треугольной матрицей. Вычисления значений неизвестных производят на этапе обратного хода.
1.1.1. Схема единственного деления. Рассмотрим сначала простейший вариант метода Гаусса, называемый схемой единственного деления.
Прямой ход состоит из n 1 шагов исключения.
1-й шаг. Целью этого шага является исключение неизвестного x1 из уравнений с номерами i = 2, 3, …, n. Предположим, что коэффициент a11 0. Будем называть его главным элементом 1-го шага.
Найдем величины
qi1 = ai1/a11 (i = 2, 3, …, n),
называемые множителями 1-го шага. Вычтем последовательно из второго, третьего, …, n-го уравнений системы первое уравнение, умноженное соответственно на q21, q31, …, qn1. Это позволит обратить в нуль коэффициенты при x1 во всех уравнениях, кроме первого. В результате получим эквивалентную систему
a11x1 + a12x2 + a13x3 + … + a1nxn = b1 ,
a22(1)x2 + a23(1)x3 + … + a2n(1)xn = b2(1) ,
a32(1)x2 + a33(1)x3 + … + a3n(1)xn = b3(1) ,
. . . . . . . . . . . . . . .
an2(1)x2 + an3(1)x3 + … + ann(1)xn = bn(1) .
в которой aij(1) и bij(1) вычисляются по формулам
aij(1) = aij − qi1a1j , bi(1) = bi − qi1b1.
2-й шаг. Целью этого шага является ислючение неизвестного x2 из уравнений с номерами i = 3, 4, …, n. Пусть a22(1) ≠ 0, где a22(1) – коэффициент, называемый главным (или ведущим) элементом 2-го шага. Вычислим множители 2-го шага
qi2 = ai2(1) / a22(1) (i = 3, 4, …, n)
и вычтем последовательно из третьего, четвертого, …, n-го уравнения системы второе уравнение, умноженное соответственно на q32, q42, …, qm2. В результате получим систему
a11x1 + a12x2 + a13x3 + … + a1nxn = b1 ,
a22(1)x2 + a23(1)x3 + … + a2n(1) = b2(1) ,
a33(2)x3 + … + a3n(2)xn = b3(2) ,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
an3(2)x3 + … + ann(2)xn = bn(2) .
Здесь коэффициенты aij(2) и bij(2) вычисляются по формулам
aij(2) = aij(1) – qi2a2j(1) , bi(2) = bi(1) – qi2b2(1).
Аналогично проводятся остальные шаги. Опишем очередной k-й шаг.
k-й шаг. В предположении, что главный (ведущий) элемент k-го шага akk(k–1) отличен от нуля, вычислим множители k-го шага
qik = aik(k–1) / akk(k–1) (i = k + 1, …, n)
и вычтем последовательно из (k + 1)-го, …, n-го уравнений полученной на предыдущем шаге системы k-e уравнение, умноженное соответственно на qk+1,k, qk+2,k, …, qnk.
После (n - 1)-го шага исключения получим систему уравнений
a11x1 + a12x2 + a13x3 + … + a1nxn = b1 ,
a22(1)x2 + a23(1)x3 + … + a2n(1)xn = b2(1) ,
a33(2)x3 + … + a3n(2)xn = b3(2) ,
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ann(n–1)xn = bn(n–1) .
матрица A(n-1) которой является верхней треугольной. На этом вычисления прямого хода заканчиваются.
Обратный ход. Из последнего уравнения системы находим xn. Подставляя найденное значение xn в предпоследнее уравнение, получим xn–1. Осуществляя обратную подстановку, далее последовательно находим xn–1, xn–2, …, x1. Вычисления неизвестных здесь проводятся по формулам
xn = bn(n–1) / ann(n–1),
xk = (bn(k–1) – ak,k+1(k–1)xk+1 – … – akn(k–1)xn) / akk(k–1), (k = n – 1, …, 1).
Необходимость выбора главных элементов. Заметим, что вычисление множителей, а также обратная подстановка требуют деления на главные элементы akk(k–1). Поэтому если один из главных элементов оказывыется равным нулю, то схема единственного деления не может быть реализована. Здравый смысл подсказывает, что и в ситуации, когда все главные элементы отличны от нуля, но среди них есть близкие к нулю, возможен неконтролируемый рост погрешности.
. Метод Гаусса с выбором главного элемента по столбцу (схема частичного выбора). Описание метода. На k-м шаге прямого хода коэффициенты уравнений системы с номерами i = k + 1, …, n преобразуются по формулам
aij(k) = aij(k–1) − qikakj , bi(k) = bi(k–1) − qikbk(k–1) , i = k + 1, …, n.
Интуитивно ясно, что во избежание сильного роста коэффициентов системы и связанных с этим ошибок нельзя допускать появления больших множителей qik.
В методе Гаусса с выбором главного элементоа по столбцу гарантируется, что |qik| ≤ 1 для всех k = 1, 2, …, n – 1 и i = k + 1, …, n. Отличие этого варианта метода Гаусса от схемы единственного деления заключается в том, что на k-м шаге исключения в качестве главного элемента выбирают максимальный по модулю коэффициент aikk при неизвестной xk в уравнениях с номерами i = k + 1, …, n. Затем соответствующее выбранному коэффициенту уравнение с номером ik меняют местами с k-м уравнением системы для того, чтобы главный элемент занял место коэффициента akk(k-1). После этой перестановки исключение неизвестного xk производят, как в схеме единственного деления.
Метод Гаусса с выбором главного элемента по всей матрице (схема полного выбора). В этой схеме допускается нарушение естественного порядка исключения неизвестных.
На 1-м шаге мтода среди элементов aij определяют максимальный по модулю элемент ai1j1. Первое уравнение системы и уравнение с номером i1 меняют местами. Далее стандартным образом производят исключение неизвестного xi1 из всех уравнений, кроме первого.
На k-м шаге метода среди коэффициентов aij(k–1) при неизвестных в уравнениях системы с номерами i = k, …, n выбирают максимальный по модулю коэффициент aikjk(k-1). Затем k-е уравнение и уравнение, содержащее найденный коэффициент, меняют местами и исключают неизвестное xjk из уравнений с номерами i = k + 1, …, n.
На этапе обратного хода неизвестные вычисляют в следующем порядке: xjn, xjn–1, …, xj1.
