
- •Кафедра «Прикладная и вычислительная математика»
- •Введение
- •1. Вычисление определенных интегралов Справочная информация
- •Формула средних прямоугольников
- •Формула трапеций
- •Контрольные задания
- •2. Решение нелинейных уравнений Справочная информация
- •Контрольные задания
- •3. Решение систем линейных алгебраических уравнений Справочная информация
- •Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •Метод простых итераций
- •Программное обеспечение Excel’а
- •Контрольные задания
- •4. Интерполяция таблично заданных функций Справочная информация
- •Кусочно-линейная интерполяция
- •Контрольные задания
- •5. Аппроксимация таблично заданных функций Справочная информация
- •В заключении рассчитывается аппроксимирующая сглаживающая функция и строится её гладкий график, на котором точками отображаются значения исходной табличной функции.
- •Контрольные задания
- •6. Решение задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений 1-го порядка Справочная информация
- •Усовершенствованный метод Эйлера
- •Оценка погрешностей методов
- •Контрольные задания
- •Список литературы
- •Содержание
Программное обеспечение Excel’а
Для
решения систем линейных алгебраических
уравнений общего вида
в программе Excel
имеется стандартная функция МОБР,
которая позволяет находить обратную
матрицу A–1
исходной системы. С помощью обратной
матрицы, которая при умножении на матрицу
системы даёт единичную матрицу, вектор
решения системы будет
.
При этом для умножения матриц в программе
Excel
есть стандартная функция МУМНОЖ.
Для правильного отображения результатов работы функций МОБР и МУМНОЖ после ввода параметров необходимо нажать комбинацию клавиш «Shift+Ctrl+Enter».
Ниже на рис.3 приведена реализация описанного способа решения в рамках программы Excel системы уравнений
.
Рис.3.
Контрольные задания
Найти решение системы линейных алгебраических уравнений . Для этого реализовать один из описанных в работе методов. Выбор итерационных методов решения систем должен быть обоснован предварительной проверкой матрицы системы на условие сходимости. В случае применения итерационных методов принять относительную разницу между соседними приближениями вектора решения не более чем 0.000001. Оценить относительную погрешность полученного решения. Матрицу А и вектор b взять по номеру своего варианта, заменяя значение n номером своего варианта.
1–5. |
|
6–10. |
|
11–15. |
|
16–20. |
|
21–25. |
|
26–30. |
|
4. Интерполяция таблично заданных функций Справочная информация
Интерполяцией называется приближение функции, значения которой заданы в виде таблицы, некоторой другой функцией, которая имеет аналитическое описание и которая совпадает с исходной при табличных значениях аргумента.
Простейшая задача, приводящая к интерполяции функций, заключается в следующем. В дискретные моменты времени x1, x2,..., xn измеряется значение некоторой физической величины y, то есть наблюдается зависимость функции y от аргумента x, и строится таблица
x |
x1 |
x2 |
... |
xn |
y |
y1 |
y2 |
... |
yn |
По этой таблице требуется восстановить значения функции при любых других значениях аргумента x из отрезка [x1, xn] или подобрать аналитическое выражение для приближающей функции y(x) достаточно простого вида, значения которой совпадали бы с заданными в таблице
.
Г
Рис.1.
В зависимости от требований, которые накладываются на приближающую функцию, могут применяться различные формы её представления: линейная, квадратичная, кубическая или более высокого порядка. К простейшим из них относятся кусочно-линейная интерполяция, интерполяция кубическим сплайном и интерполяция многочленами, в частности, многочленом Лагранжа и другие.