- •Понятие модели. Понятие моделирования. Типы моделирования.
- •3.Аналоговое моделирование. Терминология. Последовательность действий при моделировании. Положения, используемые при переходе от одной системы к другой.
- •4.Понятие системы. Свойства системы. Типы систем. Хар-ки систем.
- •5.Понятие управления(у). Общее уравнение у. Критерий качества. Оптимальное у. Причины приближенного решения задач моделирования управления. Основные положения при разработке систем управления.
- •6.Решение систем линейных уравнений. Метод Гаусса. Контроль точности при решении. Метод простой итерации, условие сходимости.
- •7.Решение нелинейных уравнений. Отделение корней. Метод половинного деления. Метод хорд. Метод касательных.
- •10.Понятие численного интегрирования. Нахождение интеграла методом прямоугольников, методом трапеций, методом Симпсона.
- •14.Понятие оптимизации. Типы задач оптимизации.
- •15.Линейное программирование (лп). Геометрическая интерпретация задачи лп.
- •18.Цели и задачи исследования мат моделей систем. Этапы построения моделей.
10.Понятие численного интегрирования. Нахождение интеграла методом прямоугольников, методом трапеций, методом Симпсона.
.
Геометрический смысл: если ф-я непрерывна
на
,
и мы можем найти её первообразную F,
то используется формула Ньютона-Лейбница
=F(b)-F(a).
Но дело в том, что:
F можно определить только для узкого круга ф-ций
Затраты на получение F(x) мб очень велики
Ф-я f(x) мб задана таблично
Поэтому используется численное интегрирование.
Пусть
f(x)
– вещественная ф-я, определенная на
,
разобьем её на интервалы
,
=a,
=b
На
каждом маленьком инт выберем
,
,
и составим сумму:
.
,
если предел существует.
Сумма S без предела – пример численного интегрирования, поскольку сумма отличается от истинного значения интеграла, можем оценить
,
и
-
верхняя и нижняя суммы Дарбу,
,
.
,
Формул числ.интегрирования много, они отличаются друг от друга:
Выбором точек и
Скоростью сходимости
Оценкой погрешности
В
общем случае точки
-
узлы, а разность между
-
весы, весы не зависят от f(x).
Тогда можно составить:
)
S=Q+R, R – погрешность вычисления интеграла, квадратурная формула. Считается, что она задана, если известно, как выбираются узлы в весах, и как считается погрешность R.
Метод прямоугольников.
Отрезок разбиваем на отрезки с шагом h, получаем набор , f(x) принадлежит с2 (дважды дифференцируема)
Каждый
разбивается пополам и берем точку
,
строим в этой точке прямую и находим
точку её пересечения с f(x),
проводим прямую FG,
заменяем площадь ABCD
на площадь AFGD.
Мы можем записать:
,
От
маленького отрезка можно перейти к
,
+
R=
,
Чем меньше шаг, тем выше точность.
Метод трапеций.
,
=h>0,
f(x)
принадлежит с2
(дважды
дифференцируема)
На
каждом отрезке
строим хорду BC
и площадь крив.тр ABCD
заменяем на площадь прямоуг.тр ABCD.
R=
R=
,
Метод Симпсона.
, =h>0, f(x) принадлежит с4
Строим
,
к-ая в т. В,С,D
совподает со знач f(x).
Криволинейная трапеция со знач f(x)
заменяем на криволинейную трапецию с
,
вычисляем площадь новой криволинейной
трапеции.
Для тог, чтобы посчитать a,b,c вычислим:
f(
)=
Значения должны совпадать с .
Составим сумму:
f(
+
=
/
Отсюда
можем записать
f(
+
R=
,
На практике при выборе h для достаточно большого [a;b] необходим о выбрать максимальное знач шага таким образом,чтобы мы смогли вычислить площадь с заданной точностью.
Метод прямоугольника:
Метод трапеции:
Метод Сипсона:
В зав-ти от считаем h. Это знач h выбирается исходя из нахудшего поведения f(x) на
11.Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы решения. Задача Коши. Краевая задача. Решение ОДУ методом Эйлера, модифицированным методом Эйлера, методом Рунге – Кутта, методами прогноза и коррекции. Решение ОДУ большого порядка. Решение систем ОДУ. Методы решения краевых задач.
Ур-ния, содержащие неизвестную ф-цию под знаком производной, называются дифференциальными уравнениями. Если ур-ние содержит одну независимую переменную и производную по ней, то оно называется обыкновенным, т.е. ОДУ. Решить ОДУ – это значит найти некоторую ф-цию, которая удовлетворяла бы как самому ур-нию, так, возможно, дополнительным условиям.
В зависимости от дополнительных условий различают задачу Коши и краевую задачу.
Для решения задачи Коши существует набор хорошо апробированных методов, а решение каждой отдельной краевой задачи может потребовать специфических подходов. Поэтому в классической вычислительной математике рассматривают вычисления задачи Коши, которую в простейшем случае можно рассмотреть следующим образом:
Задано
ОДУ первого порядка:
и начальное условие: y(x0)=y0.
Требуется найти ф-цию, удовлетворяющую
как уравнению, так и начальному условию.
Решение: 1).x1=x0+h; 2)tgα=f(x0,y0); 3)y=y0=tgα(x-x0); 4)x=x1, y=y1 ; 5)x1y1
Численные методы для решения этой задачи могут быть разбиты на две группы: одношаговые и многошаговые.
Одношаговый метод.
В основе всех одношаговых методов лежит разложение ф-ций в ряд Тейлора:
,
в котором сохраняются члены до
установленного порядка. Если сохраняется
член вида
,
то говорят, что метод имеет порядок n,
а погрешность метода пропорциональна
hn+1.
Для нахождения следующей точки y(xk+1)
требуется информация только об одной
предыдущей точке y(xk)
– способность самостартования.
П
ростейшим
представителем одношаговых методов
является метод
Эйлера.
y(x+h)=y(x)+hy’(x)+O(h2)
В
результате имеем общую формулу метода
Эйлера:
y(x0)=y0,
k=0,1,2,…
Несомненное преимущество метода Эйлера – простота реализации. Существенный недостаток – крайне низка точность, которую, однако, можно заранее оценить.(с каждым шагом глобальная погрешность увеличивается)
Как правило, для повышения точности осуществляют решение с шагом h, с шагом h/2 и т.д. В этом случае процедуру называют самоконтролирующей или с автоматическим выбором шага.
Все остальные одношаговые методы базируются на идее Эйлера, но для значительного повышения точности используются дополнительные точки.
Модифицированный метод Эйлера:
1
)x1=x0+h;
2)tgα0=f(x0,y0)
3)tg α1=f(x1,y1)
4) tg αср= (tg α0- tg α1)/2
5)y=y0+ tg αср(x-x0)
6)x=x1 след. y1ср; 7)x1,y1ср
Точка по модиф. мет. Эйлера гораздо ближе к искомой, чем точка по обычному мет. Эйлера.
Классическим считается метод Рунге-Кутта четвертого порядка точности.
yn+1=yn+1/6(k0+2k1+2k2+k3)
k0=hf(xn;yn)
k1=hf(xn+1/2h;yn+1/2k0)
k2=hf(xn+1/2h;yn+1/2k1)
k3=hf(xn+1/2h;yn+k2)
δ= |yn(h)-yn(h/2)|/15
Ошибка пропорциональна O(h5).
Этот метод сочетает простоту реализации с достаточной
