- •1. Предел числовой последовательности и его свойства. Критерии Коши и Вейерштрасса существования предела. Число .
- •2. Предел и непрерывность функции в точке. Основные свойства предела функции. Локальные и глобальные свойства непрерывных функций.
- •3. Производная и дифференциал. Основные теоремы дифференциального исчисления. Условия монотонности, выпуклости и локального экстремума функции.
- •4. Функции многих переменных: непрерывность и дифференцируемость. Дифференциал и частные производные сложной функции. Экстремумы функции многих переменных.
- •5. Определенный интеграл. Его свойства и приложения.
- •6. Кратные интегралы. Их свойства и приложения.
- •7. Функциональные последовательности и ряды. Признаки равномерной сходимости. Свойства равномерно сходящихся последовательностей и рядов.
- •8. Производная и дифференциал функции комплексной переменной.
- •9. Основная теорема о неприводимых многочленах.
- •11. Скалярное, векторное и смешанное произведение векторов трѐхмерного евклидова пространства. Приложения к решению задач.
- •12. Плоскость и прямая в прастранстве.
- •13. Определение функции от матрицы. Свойства функций от матриц. Ф-ии от матриц
- •14. Задача Коши для дифференциального уравнения и для системы дифференциальных уравнений. Теорема существования и единственности решения для уравнения первого порядка в нормальной форме.
- •15. Методы интегрирования линейных дифференциальных уравнений и систем с постоянными коэффициентами.
- •16. Метод Фурье разделения переменных и его применение в решении краевых задач для ду с частными производными. Классификация дучп II порядка
- •17. Равномерное распределение случайной величины.
- •18. Формула полной вероятности. Теорема Байеса.
- •19. Теоремы о выборочной средней и выборочной дисперсии.
- •20 Лиу Фредгольма и Вольтерра.Ур-ия с вырожд.И малым ядром.Альтернатива Фредгольма.
- •21 Гильбертово пр-во.
- •22. Интерполирование. Интерполяционные многочлены.
- •23. Решение нелинейных уравнений.
- •24. Интерполяционные квадратурные формулы.
- •25. Линейное программирование. Методы решения задач линейного программирования.
- •27 Методы языка программирования.
- •28. Пользовательские типы данных.
- •29.Проектирование структур данных.
- •30. Сравнительный анализ методов сортировки.
- •31. Сравнительный анализ методов поиска
- •32. Разработка приложений, поддерживающих графический интерфейс
- •33. Объектно-ориентированное программирование. Абстрактные типы и классы.
- •34. Объектно-ориентированное программирование. Ввод-вывод данных.
- •35. Платформо-независимые языки программирования.
- •36. Классификация ос
- •37. Файловые системы
- •38. Информация и алгоритмы.
- •39. Алгоритмы работы с графами.
- •40. Проектирование баз данных.
- •41. Реляционная модель данных.
- •42. Принципы построения вычислительных сетей.
- •43. Глобальные вычислительные сети. Интернет.
- •44. Метод обратной функции моделирования реализаций непрерывной случайной величины.
- •45. Графические форматы. Сжатие графической информации.
- •46. Модели представления графической информации.
- •47. Интегрированная среда разработки. Компоненты среды. Обзор свойств, методов и событий компонентов.
- •48. Использование системных компонентов и диалогов.
- •49. Управление проектами. Системы управления проектами.
- •50. Технология организации ведения бухгалтерского учета с использованием информационных систем.
- •51. Система Mathematica. Возможности моделирования.
- •52. Математическое моделирование и современные системы компьютерной математики (на примере системы Mathematica).
- •53.Нелок одношаг процессы неполного прогноза для реш-я нелин ур-й с гладкими операторами.
- •54.Нелокальные многошаговые итер проц неполного прогноза для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
- •55.Нелокальные одношаговые итер процессы полного прогноза для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
- •56. Понятие корректно поставленной и некорректно поставленной задачи. Примеры. Метод простой итерации явного типа решения некорректно поставленных задач с априорным выбором числа итераций.
- •57. Метод простой итерации явного типа решения некорректно поставленных задач с апостериорным выбором числа итераций.
- •58. Метод обобщенного суммирования рядов для решения некорректных задач.
- •59. Сходимость метода итераций явного типа некорректных задач в энергетической норме.
- •60. Метод регуляризации решения некорректных задач. Сходимость метода. Оценка погрешности.
- •61. О методах неполного прогноза, локально сходящихся с кубической скоростью, для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
- •62. Итерационные методы полного прогноза, локально сходящиеся с кубической скоростью, для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
- •63. Нелокальные итерационные методы неполного прогноза, локально сходящиеся с кубической скоростью, для решения нелинейных уравнений с непрерывным оператором.
- •64. Ограничения вычислительных систем
- •65. Сравнение программ.
- •66. Структурная организация данных.
- •67. Структурная организация данных.
- •68. Построение эффективных программ.
- •69. Перегрузка операторов.
- •70. Наследование.
- •71. Проектирование и использование баз данных.
- •72. Современные средства проектирования баз данных и приложений (на примере средства по выбору студента).
- •73. Нелок. Одношаг. Итерац. Процессы неполн. Прогноза типа Стеффенсена
- •74. Нелок. Многошаг. Итерац. Процессы неполн. Прогноза типа Стеффенсена
- •75. Нелок. Итерац. Процессы неполн. Прогноза метода хорд для решения нелинейных уравнений с непрерывным нелинейным оператором.
54.Нелокальные многошаговые итер проц неполного прогноза для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
Опр: Будем говорить, что ф-ция f:XY дифф-ма по Фреше в т-ке x0X, если сущ-ет лин огранич оператор Df(x0)L(V,Y), для которого выполн условие: ||f(x0+h) ‑ f(x0)- Df(x0)h||Y=o(||h||V), где || || Y – норма в пр-ве Y, || || V – норма в векторном пр-ве V, параллельном пр-ву X. В одношаговых м-дах исп-ся нормы , а в многошаговых в 3-х: . В методах неполного прогноза при выч-нии исп-ся норма , в м-дах полного прогноза исп-ся .
(1)
Шаг1.
Решается лин ур-ние отн-но
:
(3)
Шаг2.
Вносится
поправка в
:
(4)
Шаг3.
Если
где
-малая
вел-на, то выход, иначе переход на 4 Шаг4.
Опр-ся новая шаговая длина: если
то
иначе
Теорема. Пусть в обл.
,
сущ
-реш-е
ур-ния f(x)=0
и вып.след усл-я: а)
б)
в)
г)
,
тогда итер процесс (3), (4) со сверхлин
скоростью (локально с квадратичной)
сход к
.
Оценки погрешности
.
Док-во. 1) релаксац-ть т.е
.
Исп т-му о среднем:
Тогда
2) проверка хар-го св-ва.
(5)
3) Покажем
,
.
Пусть
тогда
,
тогда
,
в этом случае в силу (5)
.
Отсюда следует, что
.
Тогда
,
т.е. получ. что требовалось. 4) Сход к
реш.
,
из кот.следует слабая сх-ть эл-ов
->
.5)
радиус сходимости Опред.:
Индуктивно
получ. оценки
Переход к пределу при n
позволяет утверждать, что все послед-ные
приближения не выходят за пределы сферы
6)
Покажем
достигнет 1:
Замечание Локальная квадр скорость
сходимости следует из (5) при n=1.
55.Нелокальные одношаговые итер процессы полного прогноза для решения нелинейных уравнений с гладкими операторами.
Будем
говорить, что ф-я f:XY
дифф. по Фреше в точке x0X,
если существует линейный огр. оператор
Df(x0)L(V,Y),
для кот. вып. усл-е||f(x0+h) ‑ f(x0)- Df(x0)h||Y=o(||h||V),
где || ||
Y
– норма в пространстве Y,
|| ||
V
–
норма в векторном пространстве V,
параллельном аффинному пространству
X.
В
методах неполного прогноза при вычислении
используется
норма
,
а в методах полного прогноза используется
.
(1)
Для реш-я (1) может исп. следующий процесс:
Шаг1.
Реш. линейное ур-е относительно
:
(3)
Шаг2.
Если
то
иначе
Шаг3.
Вносится
поправка в
:
(4)Шаг4.
Если
где
-
малая величина (параметр останова), то
конец просчётов, иначе переход на шаг
1. Теорема.
Пусть в обл.
,
сущ
-реш-е
ур-ния f(x)=0
и вып.след усл-я: а)
б)
в)
г)
,
тогда итер процесс (3), (4) со сверхлин
скоростью (локально с квадратичной)
сход к
.
Док-во.
1)
релаксац-ть т.е
.
Исп т-му о среднем:
Тогда
2)
проверка хар-го св-ва.
(5)
3)
Покажем
,
.
Пусть
тогда
,
тогда
,
в этом случае в силу (5)
.
Отсюда следует, что
.
Тогда
,
т.е. получ. что требовалось. 4)
Сход к реш.
,
из кот.следует слабая сх-ть эл-ов
->
.5)
Оценка погрешности
n-го
приближения
.6)
радиус сходимости Опред.:
Индуктивно
получ. оценки
Переход к пределу при n
позволяет утв., что все послед-ные
приближения не выходят за пределы сферы
7)
Покажем
достигнет 1:
Замечание
Локальная квадр скорость сходимости
следует из (5) при n=1.
