- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
Контрольная работа №8
Пусть дано:
;
у(0)
= у'(0)
= 1; [0;0,3]; h
= 0,1.
Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
С помощью подстановки у' = z, у'' = z' заменим исходное дифференциальное уравнение системой уравнений:
(**)
с начальными условиями у(0) = 1, z(0) = 1. Таким образом,
f1(x, y, z) = z,
f2(x, y, z) = 3z – 2y + x .
Шагом интегрирования h = 0,1 разобьем отрезок [0;0,3] на три равных части точками х0 = 0, х1 = 0,1, х2 = 0,2, х3 = 0,3. Для вычисления приближенных значений у1, у2, у3 и z1, z2, z3 решения системы (**) воспользуемся формулами (10.17). Результаты вычислений помещены в табл.11. Заполнение таблицы ведется в следующем порядке.
При i = 0:
Записываем в первой строке х0 = 0, у0 = 1, z0 = 1.
Вычисляем f1(x0, y0, z0) = z0 = 1, f2(x0, y0, z0) = 3z0 – 2y0 + x0 = 1,
тогда К1(0) = 0,1∙1 = 0,1; l1(0) = 0,1∙1 = 0,1.
Записываем во второй строке
,
,
.
Вычисляем
тогда
.
Записываем в третьей строке
,
,
.
Вычисляем
,
тогда
.
Записываем в четвертой строке
,
,
Вычисляем
тогда
.
В столбцы
и
записываем числа K1(0),
2K2(0),
2K3(0),
K4(0)
и
соответственно.Вычислим
Получаем
Значения
заносим в строку, помеченную индексом
i
= 1, и снова
проводим вычисления по формулам (10.17).
В результате этих вычислений получаем
следующую таблицу приближенных значений
решения системы (**).
Таблица 11
i |
x |
y |
z |
K |
l |
Δy |
Δz |
0 |
0 |
1,000000 |
1,000000 |
0,100000 |
0,100000 |
0,100000 |
0,100000 |
|
0,05 |
1,050000 |
1,050000 |
0,105000 |
0,110000 |
0,210000 |
0,220000 |
0,05 |
1,052750 |
1,055000 |
0,105500 |
0,111000 |
0,211000 |
0,222000 |
|
0,1 |
1,105500 |
1,111000 |
0,111100 |
0,122200 |
0,111100 |
0,122200 |
|
|
0,105349 |
0,110681 |
|||||
1 |
0,1 |
1,105349 |
1,110681 |
0,111069 |
0,122134 |
0,111068 |
0,122134 |
|
0,15 |
1,160883 |
1,171748 |
0,1171748 |
0,134348 |
0,234349 |
0,268696 |
0,15 |
1,163936 |
1,1778546 |
0,117785 |
0,135557 |
0,235570 |
0,471140 |
|
0,2 |
1,223134 |
1,246250 |
0,124625 |
0,149248 |
0,124625 |
0,149248 |
|
|
0,117602 |
0,1351985 |
|||||
2 |
0,2 |
1,222951 |
1,245879 |
0,124588 |
0,149174 |
0,124588 |
0,149174 |
|
0,25 |
1,285245 |
1,320466 |
0,1320466 |
0,164091 |
0,264093 |
0,328182 |
0,25 |
1,288974 |
1,327925 |
0,1327925 |
0,1655825 |
0,265585 |
0,331165 |
|
0,3 |
1,355743 |
1,411462 |
0,411462 |
0,1822899 |
0,1411462 |
0,1822899 |
|
|
0,1325686 |
0,165135 |
|||||
3 |
0,3 |
1,3555196 |
1,4110142 |
|
|
|
|
-
i
xi
yi
zi
1
0,1
1,105349
1,110681
2
0,2
1,222951
1,245879
3
0,3
1,3555196
1,4110142
