- •Новые информационные технологии
- •Часть 3. Основы математики и математическое моделирование Учебное пособие
- •Введение
- •Глава 1. Основы компьютерной математики
- •1.1. Математика и ее средства
- •1.1.1. Аксиоматический метод и структуры математики
- •1.1.2. Компьютерная математика как часть математики
- •1.1.3. Классификация средств компьютерной математики
- •1.1.4. Структура систем компьютерной математики
- •1.1.5. Обзор систем компьютерной математики
- •1.2. Система компьютерной математики Mathcad
- •1.2.1. Состав системы Mathcad и ее запуск
- •1.2.2. Основы работы с системой Mathcad 2001
- •1.2.3. Работа с текстовым редактором
- •1.2.4. Работа с формульным редактором
- •1.2.5. Операции вывода и присваивания
- •1.2.6. Шаблоны математических операторов и символов
- •1.2.7. Ошибки и прерывание вычислений
- •1.3. Простые типы данных
- •1.3.1. Числовые данные
- •1.3.2. Вещественные числа и их форматы
- •1.3.3. Комплексные числа
- •1.3.4. Строковые данные
- •1.3.5. Символьные данные и выражения
- •1.4. Сложные типы данных
- •1.4.1. Множества и подмножества
- •1.4.2. Массивы
- •1.4.3. Векторы и матрицы
- •1.5. Константы, переменные, операторы и функции
- •1.5.1. Числовые константы
- •1.5.2. Строковые константы
- •1.5.3. Переменные
- •1.5.4. Операторы
- •1.5.5. Выражения и функции
- •1.6. Основы графической визуализации вычислений
- •1.6.1. Понятия об основных геометрических объектах
- •1.6.2. Построение графиков функций одной переменной
- •1.6.3. Построение графиков поверхностей
- •1.7. Средства программирования в системе Mathcad
- •1.7.1. Задание операторов пользователя
- •1.7.2. Задание программных модулей
- •1.7.3. Особенности применения программных модулей
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 2. Основы математических вычислений
- •2.1. Вычисление сумм и произведений
- •2.1.1. Вычисление сумм
- •2.1.2. Вычисление произведений
- •2.1.3. Вычисление пределов
- •2.3. Вычисление производных и интегралов
- •2.3.1. Определение производной и полного дифференциала
- •2.3.2. Вычисление производных
- •2.3.3. Определение интегралов
- •2.3.4. Вычисление интегралов
- •2.4. Решение уравнений и систем уравнений
- •2.4.1. Простое линейное уравнение и его решение
- •2.4.2. Решение систем линейных уравнений
- •2.4.5. Поиск всех корней степенного многочлена()
- •2.4.6. Решение систем нелинейных уравнений()
- •2.4.7. Реализация итерационных вычислений
- •2.5. Решение дифференциальных уравнений()
- •2.5.1. Основные понятия о дифференциальных уравнениях()
- •2.5.2. Решение систем оду()
- •2.5.3. Решение оду с помощью функции odesolve()
- •2.5.4. Решение жестких систем оду()
- •2.6. Решение задач оптимизации и линейного программирования
- •2.6.1. Основные понятия оптимизации
- •2.6.2. Пример оптимизации раскроя железного листа
- •2.6.3. Поиск минимума тестовой функции Розенброка
- •2.6.4. Функции maximize и minimize системы Mathcad
- •2.7. Разложение функций в ряды
- •2.7.1. Определение рядов Тейлора и Маклорена
- •2.7.2. Разложение в ряд Тейлора в системе Mathcad
- •2.7.3. Ряды Фурье()
- •2.7.4. Быстрые прямое и обратное преобразования Фурье()
- •2.7.5. Примеры преобразований Фурье()
- •2.7.6. Альтернативные преобразования Фурье()
- •2.8. Табличная интерполяция и аппроксимация
- •2.8.1. Теоретические основы интерполяции и экстраполяции
- •2.8.2. Интерполяция и аппроксимация по общей формуле Лагранжа
- •2.8.3. Полиномиальная интерполяция и аппроксимация
- •2.8.4. Кусочно-линейная и сплайновая аппроксимации в Mathcad
- •2.9. Статистическая обработка данных
- •2.9.1. Эксперименты, события и другие понятия статистики
- •2.9.2. Решение задач комбинаторики
- •2.9.3. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •2.9.4. Законы распределения и статистические функции Mathcad
- •2.9.5. Регрессия и метод наименьших квадратов
- •2.9.6. Выполнение линейной регрессии в среде Mathcad
- •2.9.7. Полиномиальная регрессия в Mathcad
- •2.9.8. Проведение нелинейной регрессии()
- •2.9.9. Экстраполяция и предсказание
- •2.9.10. Сглаживание данных
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 3. Основы математического моделирования
- •3.1. Основные понятия моделирования
- •3.2. Основные виды моделей и их свойства
- •3.2.1. Основные виды моделей
- •3.2.2. Основные свойства моделей
- •3.3. Цели, принципы и технология моделирования
- •3.3.1. Цели моделирования
- •3.3.2. Основные принципы моделирования
- •3.3.3. Технология моделирования
- •3.3.4. Основные методы решения задач моделирования
- •Оценка обусловленности вычислительной задачи – еще одно обязательное требование при выборе метода решения и построении математической модели.
- •3.3.5. Контроль правильности модели
- •3.4. Задачи моделирования полета камня
- •3.4.1. Постановка задачи моделирования
- •3.4.2. Концептуальная формулировка задачи
- •3.4.3. Построение математической модели
- •3.4.4. Выбор метода решения
- •3.4.5. Программная реализация модели на эвм
- •3.4.6. Проверка адекватности модели
- •3.4.7. Анализ результатов моделирования
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 4. Практика математического моделирования
- •4.1. Моделирование процессов на основе известных формул
- •4.1.1. Моделирование изменения параметров атмосферы
- •4.1.2. Моделирование закона Мура
- •4.1.3. Моделирование преодоления самолетом звукового барьера
- •4.2. Моделирование на основе конечно-разностных методов
- •4.2.1. Моделирование Броуновского движения частиц
- •4.2.2. Моделирование диффузии
- •4.2.3. Моделирование торможения автомобиля()
- •4.2.4. Моделирование падения парашютиста()
- •4.2.5. Моделирование генератора на туннельном диоде()
- •4.2.6. Моделирование развития и угасания эпидемии
- •4.3. Моделирование колебательных систем
- •4.3.1. Анализ линейной колебательной системы
- •4.3.2. Анализ нелинейной колебательной системы Ван дер Поля
- •4.3.3. Моделирование системы Дафинга с внешним воздействием
- •4.3.4. Хаос и моделирование аттрактора Лоренца()
- •4.4. Моделирование рассеивания альфа-частиц()
- •4.5. Моделирование биологических и экономических систем
- •4.5.1. Модель системы «хищник-жертва» Лотки-Вольтерра
- •4.5.2. Модель системы «хищник-жертва» с логистической поправкой
- •4.5.3. Модель системы «хищник-жертва» Холлинга-Тэннера
- •4.5.4. Моделирование замкнутой экономической системы
- •4.6. Моделирование на основе линейного программирования
- •4.6.1.Оптимальные экономико-математические модели
- •4.6.2. Решение задач максимизации объема продукции
- •4.6.3. Решение задач минимизации ресурсов
- •4.6.4. Решение транспортной задачи
- •4.6.5. Задачи целочисленного программирования с булевыми переменными
- •4.7. Сетевые модели в оптимизации управленческих решений
- •4.7.1. Задача поиска кратчайшего пути
- •4.7.2. Задача о распределении потоков в сетях
- •4.8. Обработка и моделирование сигналов и изображений
- •4.8.1. Основы спектрального метода моделирования сигналов
- •4.8.2. Спектральное моделирование на основе точных формул интегрирования()
- •4.8.3. Улучшенное спектральное моделирование дискретных сигналов()
- •4.8.4. Вейвлеты - новый базис представления сигналов()
- •4.8.5. Вейвлет-преобразования()
- •4.8.6. Примеры вейвлет-обработки сигнала - временного ряда()
- •4.8.7. Анализ сигналов по вейвлет-спектрограммам
- •4.9. Обработка изображений
- •4.9.1. Средства обработки изображений
- •4.9.2. Обработка монохромных изображений
- •4.9.3. Обработка цветных изображений
- •4.9.4. Функции для работы с файлами и матрицами рисунков
- •4.9.5. Вейвлет-компрессия рисунков в пакете Wavelet Extension Pack
- •4.10.1. Подготовка к работе с матричной лабораторией matlab
- •4.10.2. Имитационное моделирование и расширение Simulink
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Список литературы
- •Глава 1. Основы компьютерной математики 4
- •Глава 2. Основы математических вычислений 50
- •Глава 3. Основы математического моделирования 105
- •Глава 4. Практика математического моделирования 122
1.1.2. Компьютерная математика как часть математики
На протяжении многих веков математика делилась на фундаментальную и прикладную. Основы фундаментальной математики достаточно полно изучаются в средней школе и развиваются в курсах математики для математических и физических специальностей [3,4]. Здесь учащиеся детально знакомятся с основными первичными понятиями, аксиомами и теоремами математики, а также с основами доказательства теорем.
Но для подавляющего большинства людей более важным является прикладной аспект математики. В его основе лежит предположение о том, что в рамках принятых математических понятий аксиомы корректны, а все выводы и положения математики верны. Это позволяет широко пользоваться ими на практике и отражает общепринятую в цивилизованном мире технологию разделения труда - математики формулируют первичные понятия, аксиомы и теоремы, а другие специалисты применяют их в меру необходимости.
К примеру, в наше время нет нужды пользоваться таблицей умножения или в совершенстве знать понятие логарифма для того, что-бы найти произведение ряда чисел. С помощью даже простейшего калькулятора выполнять любые арифметические действия намного проще и надежнее, чем в уме или даже на бумаге. Для вычисления самых «заумных» специальных математических функций достаточно воспользоваться научным микрокалькулятором или подходящей программой для вычисления таких функций.
К сожалению, такой подход имеет свои серьезные минусы. Число первичных понятий, аксиом, теорем и всевозможных следствий из них ныне уже столь велико, что есть большой риск ошибиться в применении тех или иных из них в конкретных областях науки и техники. Становится очевидной необходимость автоматизации вычислений, как простых, так и самых сложных. И не только численных, но и символьных (алгебраических).
Вот почему постепенно все большую и большую роль в выполнении математических вычислений, начиная от самых простых и кончая самыми сложными, стали играть ЭВМ и позже ПК. Стало зарождаться новое понятие и направление на стыке математики и новых информационных технологий - компьютерная математика [5, 24].
Термин «компьютерная математика» является обобщением ряда ранее введенных терминов, таких, как символьная математика [30], компьютерная алгебра [6, 33], вычислительная математика [31], конкретная математика [32], математическое моделирование [11, 12, 27] и компьютерное моделирование [22, 31]. Если внимательно вникнуть в суть всех этих терминов, то можно однозначно сказать, что речь везде идет об автоматизации решения математических задач (включая моделирование) на компьютерах, т. е. о компьютерной математике. При этом последняя использует множество новых специфических алгоритмов и методов решения таких задач, которые были порождены именно возможностью применения современных компьютеров [31-33]. Ныне средства компьютерной математики внедрены даже в научные графические микрокалькуляторы с встроенными средствами аналитических вычислений, например TI-98/82/82 Plus корпорации Texas Instruments и др.
Важно отметить, что компьютерная математика является частью прикладной и классической математики. Она в значительной мере основана на аксиоматическом методе. Наиболее серьезные результаты в компьютерной математике получены при решении таких задач, которые допускают их точную формализацию [32]. Поначалу это были только арифметические вычисления и реализация численных методов вычислений [31]. Однако постепенно компьютерная математика стала активно вторгаться в область символьных или аналитических вычислений [5, 6, 30, 33]. Это резко повысило ее привлекательность как для «истинных математиков», проводящих годы за выводами новых формул и теорем, так и для большинства обычных пользователей, их применяющих на практике.
Нынешний этап развития компьютерной математики характерен поддержкой и продвижением новых направлений в математике, таких, как методы решения некорректных задач, нечеткая логика, нейронные сети, вейвлеты (новый базис приближения любых зависимостей) и так далее. Широкое распространение получили системы математического моделирования природных и общественных явлений, систем и устройств. Постепенно в сферу систем компьютерной математики проникают средства реализации виртуальной реальности, искусственного разума и искусственного интеллекта.
Применение систем компьютерной математики нередко становится именно той «палочкой-выручалочкой», которая столь необходима всем, кто не имеет возможности и времени регулярно практиковаться в математических расчетах, но кто хоть иногда нуждается в их эффективном применении. Однако всегда надо помнить, что это применение должно быть грамотным, что предполагает достаточно глубокие знания основ математики. Именно им посвящена значительная часть данного пособия.
Современные СКМ это, прежде всего, мощные электронные справочники и базы данных по всем современным направлениям математики, эффективные средства решения подавляющего большинства математических задач и средства подготовки высококачественных электронных уроков, статей и книг.