
- •1.1.Числові розв’язки системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Правило Крамера.
- •2.1..Мінор матриці. Алгебраїчне доповнення до елеметна . Вираз для визначення матриці через його доповнення.
- •2.2. Диференціальне рівняння для коливних процесів в акустині, електродинаміці та для встановлених процесів (на прикладі поля електричного поля).
- •5.1.Складання математичної таблиці для значень функції . Реалізація методу складання математичної таблиці для значень функції в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •6.1.Метод січних (хорд) розв’язку (знаходження коренів) нелінійних рівнянь. Метод простих ітерацій. Приклад.
- •6.2..Метод сіток для рівнянь диференціального рівняння в частинних похідних параболічного типу (на прикладі рівняння теплопровідності).
- •2.Поняття про числові методи математичної статистики.
- •9.1.Метод половинного ділення в задачі уточнення кореня нелінійного рівняння. Абсолютна похибка методу.
- •9.2.Початкові та граничні умови для рівнянь в частинних похідних (на прикладі рівняння теплопровідності).
- •8.1.Формула ейлера та її розв’язок з розкладами в ряди функцій sinx та cjsx.
- •8.2.Використання в задачах диференціювання інтерполяційних многочленів.
- •1.Визначник (детермінант) матриці, алгоритм його обчислення.
- •11.2.Побудова диференціального рівняння для математичного маятника та для маятника поперечних коливань.
- •12.1.Предмет «Чисельні методи», його роль в сучасній науці.
- •13.2.Сплайн-інтерполяції. Поліноміальний сплайн.
- •14.1.РядМаклорена для функцій sinx та cosx.
- •15.1.Основні задачі числових методів алгебри.
- •16.1.Постановка задачі та етапи числових методів розв’язку нелінійних рівнянь (знаходження коренів нелінійних рівнянь).
- •16.2.Різницевий метод розв’язку крайової задачі для лінійного звичайного диференціального рівняння другого порядку.
- •17.1.Метод Гауса розв’язків системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Реалізація методів знаходження розв’язків системи лінійних алгебраїчних рівнянь в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •18.1.РядМаклорена для функції однієї змінної. Приклад розкладу в ряд для функції .
- •19.1.Знаходження коренів функції багатьох змінних: градієнтний метод.
- •19.2.Метод сіток для рівнянь диференціального рівняння в частинних похідних еліптичного типу (на прикладі рівняння двох змінних).
- •20.1.Способи відділення коренів нелінійних рівнянь.
- •21.1.Реалізація методів лінійної алгебри в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •23.1.Реалізація методів знаходження коренів функцій однієї і багатьох змінних в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
- •22.1.Метод Ньютона розв’язку (знаходження коренів) нелінійних рівнянь. Спрощений метод Ньютона.
- •22.2.Наближені методи розв’язку крайових задач: метод коллокацій, метод найменших квадратів.
- •26.1.Чисельний метод знаходження числа пі.
- •26.2.Поліномний кубічний сплайн. Похибка наближення поліноміальними сплайнами.
- •24.1.Ряд Тейлора для функції однієї змінної на основі її ряду Тейлора. Приклад.
- •24.2.Постановка задачі чисельного інтегрування функцій. Квадратурні формули прямокутників, трапецій, Симсона. Похибки чисельного інтегрування.
- •1 1.Числові розв’язки системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Правило Крамера.
- •2.Класифікація диференціальних рівнянь в частинних похідних.
- •2 1.Мінор матриці. Алгебраїчне доповнення до елеметна . Вираз для визначення матриці через його доповнення.
26.1.Чисельний метод знаходження числа пі.
26.2.Поліномний кубічний сплайн. Похибка наближення поліноміальними сплайнами.
Кубічні сплайни Ерміта — кубічні сплайни, що використовують інтерполювання поліномами методом Ерміта. Даний метод інтерполювання використовує дві контрольні точки та два вектора напрямків.
Названі на честь французького математика Шарля Ерміта.
Відомо,
що інтерполяція по вузлах, що співпадають
з нулями многочлена Чебишева практично
не відрізняється від найкращого
рівномірного наближення многочленами
такого ж порядку. Але цей факт дозволяє
проілюструвати суттєве обмеження
апроксимації многочленами: якщо функція,
яку ми наближуємо, має особливості в
деяких точках на інтервалі інтерполяції,
то вона погано наближатиметься на
всьому інтервалі. Крім того при роботі
з многочленами в процесі обчислень
швидко накопичуються похибки заокруглень.
Вони вже великі для
.
При використанні многочленів високих
степенів їх графіки, як правило, мають
осциляції. Цієї загальної залежності
можна запобігти, якщо використовувати
кусково апроксимуючі функції. При цьому
необхідно ставити умови достатньої
гладкості спряження графіків многочленів.
Під цим розуміють вимогу, щоб в точці
з’єднання сусідніх ділянок многочлени,
які належать лівій та правій ділянкам
і похідні від них до певного порядку
співпадали.
Цю
задачу добре розв’язують так звані
поліноміальні сплайни. Нагадаємо
визначення сплайна. На відрізку
введемо сітку
.
(1)
Функцію
називають поліноміальним сплайном
степеня m
дефекту гладкості k
на [a,b],
якщо виконуються умови:
1.
має на [a,b]
неперервні похідні до порядку m-k
включно;
2.
На кожному відрізку
многочлен
степеня не вище m.
Точки
називаються вузлами сплайна
.
Простим прикладом сплайна є залишковий член інтерполяції.
Нехай
функція u(x)
визначена на відрізку
і нехай на ньому взято n+1
вузол
.
Якщо в точках
виконуються
умови
,
то
називають інтерполяційним сплайном
для функції u(x),
а вузли
-
вузлами інтерполяції.
Лінійний інтерполяційний сплайн записують у вигляді
, (2)
,де
,
а кубічний (дефекту 1) у вигляді
.
27
27.1.Обернена матриця. Приклад.
27.2.Класифікація диференціальних рівнянь.
28
28.1.Ряд Тейлора для функції двох змінних та його роль в чисельних методах. Приклад. Похибка функції двох змінних на основі її ряду Тейлора. Приклад.
28.2.Метод
Монте-Карло обчислення інтегралів.
29
29.1.Похибка числа, абсолютна і відносна похибки, гранична абсолютна похибки.
29.2.Скінченні та розділені різниці. Інтерполяційний многочлен Ньютона. Похибка інтерполяції.
30
30.1.Реалізація числових методів знаходження коренів нелінійних рівнянь в середовищі Mathcad, Matlab, Maple, Exel.
2.Метод сіток для рівнянь диференціального рівняння в частинних похідних гіперболічного типу (на прикладі рівнянь двох змінних).
24