- •1. Решение слпу с трехдиагональной матрицей методом прогонки.
- •2. Решение нелинейного уравнения методом хорд и методом Ньютона.
- •3. Модификации метода Ньютона для решения нелинейного уравнения. Метод секущих для нелинейного уравнения.
- •Метод хорд для нелинейного уравнения.
- •Упрощенный метод Ньютона.
- •Модификация метода Ньютона для системы двух уравнений.
- •4. Определение действительных корней алгебраического уравнения.
- •5. Определение комплексных корней алгебраического уравнения методом Лина.
- •6.Решение системы нелинейных уравнений методом Ньютона.
- •10.Численное решение задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения методом Милна.
- •11.Численное решение краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения методом конечных разностей.
- •12. Численное решение краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения методом прогонки.
- •13. Численное решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток.
- •14. Численное решение смешанной задачи для дифференциального уравнения параболического типа методом сеток.
- •15. Численное решение смешанной задачи для дифференциального уравнения гиперболического типа методом сеток.
- •16. Задачи оптимизации. Основные понятия (проектные параметры, целевая функция). Постановка задачи. Основные типы задач оптимизации.
- •17. Одномерная задача оптимизации. Аналитическое решение и решение методом золотого сечения.
- •18. Одномерная задача оптимизации. Решение и решение методом Фибоначчи.
- •Одномерная задача оптимизации. Решение методом Пауэлла
- •Метод пауэлла
- •21.Многомерная задача оптимизации. Аналитическое решение и решение методом покоординатного спуска.
- •Метод покоординатного спуска
- •22.Многомерная задача оптимизации. Решение методом градиентного спуска.
- •Метод градиентного спуска
- •23. Многомерная задача оптимизации. Решение методом наискорейшего спуска.
- •Метод наискорейшего спуска
- •24.Задачи математического программирования. Решение методом штрафных функций.
- •25. Линейное программирование. Постановка задачи. Решение геометрическим методом.
- •26. Линейное программирование. Решение задачи симплекс-методом.
- •27.Линейное программирование. Решение задачи методом потенциалов.
- •28. Решение интегрального уравнения методом замены ядра уравнения на вырожденное.
- •29. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Крылова-Боголюбова.
- •30. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Бубнова-Галеркина.
- •Основа метода
- •31.Решение интегрального уравнения Фредгольма I рода методом регуляризации Тихонова.
- •Метод регуляризации Тихонова
31.Решение интегрального уравнения Фредгольма I рода методом регуляризации Тихонова.
Интегральным уравнением называется такое уравнение, неизвестная функция в котором содержится под знаком интеграла. В общем случае интегральное уравнение имеет вид
уравнение Фредгольма первого рода:
Метод регуляризации Тихонова
Для решения рассматриваемой задачи можно применить метод регуляризации Тихонова. Никто не обязывает нас непосредственно решать задачу (2) с возмущенной правой частью. Можно попытаться заменить эту задачу некоторой «близкой» задачей, решение которой будет «близко» к у(х).
В методе регуляризации 0-го порядка (слабой регуляризации) Тихонова вводится функционал
(5)
где > 0 – параметр регуляризации.
Из условия минимума функционала Ф следует уравнение Эйлера
(6)
где
(7)
В результате вместо уравнения первого рода (1) нужно решать уравнение второго рода (6). Решение уравнения (6), являющееся квазирешением уравнения (1), при оптимальном выборе значения является устойчивым.
Методы регуляризации п-го порядка (при п> 0) используют для построения регуляризирующего функционала Фпроизводные п-го порядка искомой функции и приводят к решению интегро-дифференциального уравнения.
Определение параметра регуляризации является наиболее сложным этапом рассматриваемого метода. Нужно определить такое значение , которое, с одной стороны, будучи немалым, делало бы решение устойчивым, а с другой стороны, будучи небольшим, не сильно искажало бы слагаемым у(х) первоначальное уравнение первого рода.
Возможные способы определения такого умеренного значения .
1. В качестве квазинаилучшего значения выбирается i, при котором
где
уi – решение уравнения (6) при = i.
2. Это наиболее употребительный способ, согласно которому значение выбирается из условия
где f – ошибка задания функции f(x).
