- •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
Обозначим
.
Перепишем полученное уравнение в виде
.
Из третьего уравнения системы (2.4) вычтем уравнение (2.5) умноженное на
–
________________________________________________________
Обозначим
.
Перепишем полученное уравнение в виде
.
Из четвертого уравнения системы (2.4) вычитаем уравнение (2.5), умноженное на
.
Применив аналогичные преобразования,
получим следующее уравнение:
,
где
.
В результате элементарных преобразований имеем систему 3-х уравнений с тремя неизвестными, эквивалентную системе (2.4) :
(2.6)
,
где
коэффициент
вычисляется по формуле
.
Разделив
далее коэффициент первого уравнения
системы (2.4) на ведущий коэффициент
,
получим первое уравнение системы в виде
:
,
обозначим
,
где j
> 2 , тогда
первое уравнение системы (2.4) примет
вид :
или
.
Исключая
теперь
из всех уравнений системы (2.4), кроме
первого, мы получим систему двух уравнений
с двумя неизвестными:
,
(2.7)
где
,
.
Разделив
коэффициенты первого уравнения системы
(2.7) на ведущий коэффициент и ведущий
коэффициент
получим
,
(2.8)
где
, j
> 3, то есть
.
Исключив теперь х3 , аналогичным путем из системы (2.8), находим:
,
(2.9)
где
,
;
отсюда
.
(2.10)
Остальные неизвестные системы последовательно определяются из уравнений (2.5, 2.8, 2.9, 2.10):
;
;
;
.
Таким образом, процесс решения системы линейных уравнений по методу Гаусса сводится к построению эквивалентной системы уравнений (2.5, 2.8, 2.9, 2.10, …).
Метод Гаусса применим при условии, что все ведущие коэффициенты отличны от нуля.
Для удовлетворения данных условий вычисления проводятся по схеме единственного деления.
Лекция 3. Приближенные методы решения слау
Приближенные методы решения систем линейных уравнений позволяют получать значения корней системы с заданной точностью в виде предела последовательности некоторых векторов. Процесс повторения такой последовательности называется итерационным (повторяющимся).
Эффективность применения приближенных методов зависит от удачного выбора начального вектора и быстроты сходимости процесса. Мы рассмотрим два метода - метод последовательных приближений и метод Зейделя.
3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
;
; …
(3.1)
с
координатами
; …
. Если у каждой координаты существует
предел
, т.е.
… , … , …, …
то
вектор
называется пределом последовательности
векторов
.
