
- •Основи чисельних методів математики (з використанням Excel) Передмова
- •Розділ 1. Методи обчислень: предмет, основні поняття та застосування
- •§ 1. Предмет і застосування
- •§ 2. Основні поняття
- •1. Похибки наближень.
- •2. Граничні похибки. Похибки функції.
- •3. Похибки розв'язку.
- •4. Стійкість і коректність.
- •Питання, тести
- •Розділ 2. Інтерполяція функцій
- •§1. Задача інтерполювання
- •§2. Інтерполяційна формула Лагранжа
- •§3. Поділені різниці. Формула Ньютона з поділеними різницями
- •§4. Інтерполяційна формула за допомогою Excel
- •§5. Інтерполювання за схемою Ейткіна
- •§6. Скінчені різниці. Інтерполяційні формули Ньютона для рівновіддалених вузлів
- •§7. Інтерполювання із скінченими різницями за допомогою Excel
- •§8. Інші методи інтерполювання
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 3. Чисельне диференціювання та інтегрування.
- •§ 1. Однобічні формули чисельного диференціювання
- •§ 2. Оцінки похибки чисельного диференціювання
- •§ 3. Чисельне інтегрування. Квадратурні формули
- •§ 4. Квадратурні формули Ньютона – Котеса
- •§ 5. Узагальнені квадратурні формули.
- •§ 6. Метод подвійного перерахунку.
- •1. R2n ( f ) ≈ (правило Рунге) (14)
- •§ 7. Метод кратного перерахунку за допомогою Excel
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 4. Чисельні методи розв‘язування рівнянь з однією змінною
- •§ 1. Відокремлення коренів
- •§ 2. Метод дихотомії (поділу відрізка пополам)
- •§ 3. Ітераційні методи та оператор стиску.
- •§ 4. Похибки ітераційного процесу
- •§ 5. Реалізація методу простої ітерації за допомогою електронних таблиць
- •§ 6. Метод Ньютона. Порядок збіжності ітераційного процесу.
- •§ 7. Метод лінійного інтерполювання.
- •§ 8. Інші приклади ітераційних методів.
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 5. Методи розв’язування систем лінійних рівнянь
- •§ 1. Метод Гаусса
- •Метод Гаусса в матричній формі
- •Елементарні операції над матрицею:
- •§ 2. Метод Гаусса за допомогою Excel
- •§ 3. Матричні операції в Excel
- •3. Множення матриць.
- •§ 4. Метод простої ітерації для слр
- •§ 5. Метод Зейделя
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 6. Методи лінійного програмування
- •§ 1. Оптимізаційні задачі. Математичне програмування
- •§ 2. Геометричний зміст задач лінійного програмування. Графічний метод
- •§3. Канонічна форма задачі лінійного програмування. Опорні розв’язки
- •§4. Симплекс – таблиця
- •§5. Симплекс – метод.
- •§6. Розв’язування задач лінійного програмування за допомогою excel
- •§7 Приклади
- •§8. Пошук початкового опорного розв’язку. Метод штучного базису
- •Властивості допоміжної задачі.
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Розділ 7. Чисельні методи розв’язування звичайних диференціальних рівнянь
- •§ 1. Метод Ейлера
- •§ 2. Метод Ейлера за допомогою Excel
- •§ 3. Методи Рунге – Кутта
- •§ 4. Подвійний перерахунок для методів Рунге – Кутта
- •§ 5. Кратний перерахунок для методів Рунге – Кутта за допомогою Excel
- •§ 6. Методи Рунге – Кутта з вищими порядками похибки
- •Питання, тести
- •Завдання
- •Іменний покажчик
- •Предметний покажчик
- •Література
Питання, тести
1. Дана задача.
У господарстві є два вида кормів вартістю 20 та 30 гривен за одиницю корму відповідно. У першому кормі міститься 2 одиниці вітаміну А та 3 одиниці вітаміну В, у другому 5 одиниць А та 2 одиниці В. Раціон повинен містити не менш як 9 одиниць А та 8 одиниць В. Скласти найдешевший раціон, який задовольняє цим вимогам.
Математична модель такої задачі це
А: f = 20хА + 30хВ (max) Б: f = 20хА + 30хВ (min)
В: f = 20хА + 30хВ (max) Г: f = 20хА + 30хВ (min)
2. Дана задача.
Нехай з трьох пунктів відправлення Р1, Р2 , Р3 треба перевезти однорідний вантаж до трьох пунктів призначення М1, М2 , М3, в тому числі з пункту Р1 – 12 т, з пункту Р2 – 8 т, з пункту Р3 – 10 т. Вантаж повинен надійти за призначенням у пункт М1 – 6 т, пункт М2 – 9 т, пункт М3 – 15 т.
Система обмежень такої задачі це
А:
Б:
В:
Г:
3. Дана задача.
Для виготовлення продукції двох видів (А і Б) на заводі використовують сировину трьох типів (1, 2 и 3). Кількість одиниць сировини кожного типу, що витрачається на один виріб кожного виду, запаси сировини та прибуток від одиниці продукції кожного виду наведені у таблиці:
Вироби |
Прибуток |
Сировина |
||
1 |
2 |
3 |
||
А |
200 |
10 |
20 |
15 |
Б |
300 |
20 |
10 |
15 |
Запаси сировини |
100 |
100 |
90 |
Математична модель такої задачі це
А: f = 200 хА + 300 хБ (min) Б: f = 200 хА + 300 хБ (max)
В: f = 200 хА + 300 хБ (min) Г: f = 200 хА + 300 хБ (max)
4. Дана задача.
Для виготовлення продукції використовують три вида сировини і чотири способи виробництва. Запаси сировини, її витрати на одиницю продукції та кількість виготовляємої продукції по кожному способу (за годину роботи) наведені у таблиці.
Сировина |
Спосіб виробництва |
Запаси |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
||
1 |
1 |
2 |
1 |
9 |
18 |
2 |
1 |
1 |
2 |
1 |
30 |
3 |
1 |
3 |
3 |
2 |
40 |
Кількість продукції |
12 |
7 |
18 |
10 |
|
Треба знайти план виробництва, за яким буде отримана найбільша кількість продукції.
Математична модель такої задачі це
А: f = 18x1 + 30x2 + 40x3 (min) Б: f = 18x1 + 30x2 + 40x3 (max)
В: f = 12x1 + 7x2 + 18x3 + 10x4 (max) Г: f = x1 + 2x2 + 3x3 + 4x4 (max)
5. На рисунку зображені множина Ω допустимих розв’язків задачі максимізації лінійного програмування ОАВСД, лінія нульового рівня цільової функції цієї задачі L0, і її вектор нормалі N, L1 , L2║L0 .
х2
L1 L2
А
В
Ω
.
С
L0 N
х1
О Д
Рисунок
Множина оптимальних розв’язків даної задачі це
А: точка С |
Б: точка В |
В: точка О |
Г: відрізок ВС |
6. На рисунку зображені множина Ω допустимих розв’язків задачі максимізації лінійного програмування АВСД, лінія нульового рівня цільової функції цієї задачі L0, і її вектор нормалі N, L1 , L2║L0 .
х2
Множина оптимальних розв’язків L2
даної задачі це А
А : точка А Б: точка Д L1
В: точка В Г: не існує Д: відрізок ВС Ω
В
Д
N
L0 С
х1
О
Рисунок
7. На рисунку зображені множина Ω допустимих розв’язків задачі максимізації лінійного програмування ОАВС, лінія нульового рівня цільової функції цієї задачі L0 і її вектор нормалі N, L1║L0 .
х2
3 N(1;3)
A
L1
B
Ω L2
O 1 C х1
L0
Рисунок
Множина оптимальних розв’язків даної задачі це
А: точка A |
Б: відрізок AВ |
В: точка О |
Г: точка N(1;3) |
Д: не існує |
На рисунку зображені множина Ω допустимих розв’язків задачі максимізації лінійного програмування ВАСD, лінія нульового рівня цільової функції цієї задачі L0, і її вектор нормалі N, L1║L0 .
х2
B D
Ω L2
A N
L0 C L1
х1
О
Рисунок
Множина оптимальних розв’язків даної задачі це
А: точка С |
Б: відрізок CD |
В: точка О |
Г: не існує |
Д: відрізок AC |
9. Канонічна форма даної задачі лінійного програмування
f = 2х1 + 3х2 + х3 (min)
це А: f = 2х1 + 3х2 + х3 (min) Б: f = 2х1 + 3х6 – 3х7 + х3 (min)
В: f = 2х1 + 3х2 + х3 (min) Г: f = – 2х1 – 3х2 – х3 (max)
10. Канонічна форма даної задачі лінійного програмування
f = 5x1 – 2х2 + 3х3 (max)
це
А: f = 5x1 – 2х2 – 3х3 (max) Б: f = – 5x1 + 2х2 + 3х3 (min)
В: f = 5х1 – 3x3 – 2х4 + 2х5 (max) Г: f = 5x1 – 2х2 – 3х3 (max)
11. Задача лінійного програмування наведена у канонічній формі:
А: f = 5x1 – 2х2 – 3х3 (max) Б: f = – 5x1 + 2х2 + 3х3 (min)
В: f = 2х1 + 3х6 – 3х7 + х3 (min) Г: f = 2х1 + 3х2 + х3 (min)
Знайти опорний розв’язок, до базису якого приведена дана симплекс – таблиця і значення цільової функції на цьому розв’язку.
х1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
х6 |
х7 |
b |
1 0 0 |
2 – 1 1 |
1 1 2 |
0 1 2 |
1 – 1 – 1 |
0 1 0 |
0 0 1 |
18 12 22 |
0 |
– 17 |
6 |
10 |
– 12 |
0 |
0 |
– 216 |
Відповідь: х1 =___ х2 =___ х3 =___ х4 =___ х5 =___ х6 =___ х7 =___ f =___
Знайти опорний розв’язок, до базису якого приведена дана симплекс – таблиця і значення цільової функції на цьому розв’язку.
х1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
х6 |
х7 |
b |
0 1 0 |
1 1 2 |
– 1 2 1 |
– 1 1 1 |
1 0 0 |
– 1 1 – 1 |
0 0 1 |
– 12 30 10 |
0 |
– 5 |
– 6 |
– 2 |
0 |
– 12 |
0 |
– 360 |
Відповідь: х1 =___ х2 =___ х3 =___ х4 =___ х5 =___ х6 =___ х7 =___ f =___
Знайти опорний розв’язок, до базису якого приведена дана симплекс – таблиця і значення цільової функції на цьому розв’язку.
х1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
х6 |
х7 |
b |
1 0 0 |
2 – 3/2 1/2 |
1 0 1 |
0 0 1 |
1 – 1/2 – 1/2 |
0 1 0 |
0 – 1/2 1/2 |
18 1 11 |
0 |
– 22 |
– 4 |
0 |
– 7 |
0 |
– 5 |
– 326 |
Відповідь: х1 =___ х2 =___ х3 =___ х4 =___ х5 =___ х6 =___ х7 =___ f =___
Ведучий елемент наступного жорданова перетворення
|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
1 |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
b |
b/aij |
2 |
0,5 |
1 |
0,05 |
0 |
0 |
5 |
10 |
3 |
15 |
0 |
-0,5 |
1 |
0 |
50 |
3,333333 |
4 |
7,5 |
0 |
-0,75 |
0 |
1 |
15 |
2 |
5 |
50 |
0 |
-15 |
0 |
0 |
-1500 |
|
знаходиться у чарунці А: В2 Б: D3 В: А4 Г: С2
Ведучий елемент наступного жорданова перетворення
|
А |
B |
C |
D |
E |
F |
1 |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
b |
b/aij |
2 |
2/3 |
1 |
- 1/3 |
0 |
2 1/3 |
|
3 |
4 2/3 |
0 |
- 1/3 |
1 |
9 1/3 |
|
4 |
1 2/3 |
0 |
2/3 |
0 |
-4 2/3 |
|
знаходиться у чарунці А: А2 Б: Е2 В: С4 Г: не існує
Ведучий елемент наступного жорданова перетворення
|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
1 |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
b |
b/aij |
2 |
2 |
6 |
1 |
0 |
10 |
1,666667 |
3 |
3 |
2 |
0 |
1 |
8 |
4 |
4 |
- 1 |
3 |
0 |
0 |
0 |
|
знаходиться у чарунці А: А2 Б: В3 В: В4 Г: D3
18. Яку чарунку треба вибрати, щоб отримати опорний розв’язок транспортної задачі, заданої таблицею?
|
А |
В |
С |
D |
1 |
2 90 |
4 |
10 |
10 |
2 |
1 20 |
3 30 |
10 |
4 |
3 |
6
|
8 20 |
13 80 |
7
|
А: А2 Б: В1 В: С2 Г: D3
19. Розв’язок транспортної задачі, заданий у таблиці, є опорним:
|
А |
В |
С |
D |
1 |
4 |
3 25 |
6 |
4 15 |
2 |
1 30 |
6 |
2 8 |
8 |
3 |
2 |
4 |
5 15 |
7 5 |
|
|
А |
В |
С |
D |
||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1 |
4 |
3 25 |
6 |
4 15 |
||||||||||
|
2 |
1 30 |
6 |
2 8 |
8 |
||||||||||
|
3 |
2 |
4 10 |
5 15 |
7 5 |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
А |
В |
С |
D |
1 |
4 |
3 25 |
6 |
4 15 |
2 |
1 30 |
6 |
2 8 |
8 |
3 |
2 |
4 20 |
5 15 |
7 5 |
-
А
В
С
D
1
4
3
25
6
4
15
2
1
30
6
2
8
8
3
2
5
4
5
15
7
5
20. Допустимий розв’язком задачі лінійного програмування у канонічній формі є оптимальним, якщо
А: у нього існує невироджений базис
Б: для нього виконуються умови допустимості
В: всі його оцінки відмінні від нуля
Г: всі його оцінки недодатні
Цільова функція задачі лінійного програмування не обмежена зверху, якщо
А: всі його оцінки недодатні
Б: серед оцінок існує додатна
В: серед оцінок існує додатна, а решта елементів цього стовпця недодатні
Г: всі його оцінки невід’ємні
Умова допустимості виконана, якщо
А: серед модулів відношень вільних членів до відповідних елементів стовпця обираємо найменше
Б: серед модулів відношень вільних членів до відповідних елементів стовпця обираємо найбільше
В: серед відношень вільних членів до відповідних додатних елементів стовпця обираємо найменше
Г: серед відношень вільних членів до відповідних додатних елементів стовпця обираємо найбільше