
- •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
Завдання
1. 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: Розв’язати цю задачу графічним методом.
Вироби |
Прибуток |
Сировина |
||
1 |
2 |
3 |
||
А |
200 |
10 |
20 |
15 |
Б |
300 |
20 |
10 |
15 |
Запаси сировини |
100 |
100 |
90 |
2. 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.
Розв’язати цю задачу симплекс – методом.
Розв’язати задачу лінійного програмування
f = 200 х1 + 300 х2 (max)
використавши надбудову Excel “Пошук розв’язку”.
4. Розв’язати задачу лінійного програмування
f = 20х1 + 30х2 (min)
,
використавши метод жорданових перетворень для пошуку початкового допустимого опорного розв’язку.
5. Розв’язати задачу лінійного програмування
f = 3х1 + х2 (mах)
.
використавши метод штучного базису для пошуку початкового допустимого опорного розв’язку.
Розділ 7. Чисельні методи розв’язування звичайних диференціальних рівнянь
§ 1. Метод Ейлера
Звичайним диференціальним рівнянням називають таке рівняння, що зв’язує незалежну змінну х, невідому функцію у(х) і її похідні у´, у´´, … , у(n). Загальний вигляд звичайного диференціального рівняння F(x, y, у´, у´´, … , у(n)) = 0. Його порядок – це порядок вищої похідної, що входить до нього. Розв’язком диференціального рівняння є дозвільна функція у(х), підстановка якої у це рівняння перетворює його у тотожність.
Наприклад,
у´ = cos x –
звичайне диференціальне рівняння
першого порядку. Воно еквівалентне
твердженню, що функція у(х) є первісною
cos x і отже
у(х) =
= sin x + C, де
С – довільна стала. Цей приклад з’ясовує
традиційну термінологію: звичайно
розв’язування диференціального рівняння
ще називають інтегруванням, його
розв’язок – інтегралом, а графік
розв’язку – інтегральною кривою. Ще
один приклад: у´ = 2у – це теж звичайне
диференціальне рівняння першого порядку,
його розв’язок у(х) = Се2х,
де С – довільна стала. В цьому можна
переконатись прямою підстановкою згідно
з означенням розв’язку. В обох прикладах
розв’язок залежить не тільки від х,
але й від довільної сталої. Розв’язок
виявиться єдиним, якщо він додатково
задовольняє початкову умову у(х0)
= у0.
Так у першому прикладі, якщо у(0) = 0, то
у(х) = sin x –
єдиний розв’язок. Якщо у(0) = 1, то у(х) =
е2х
– це єдиний розв’язок у другому прикладі.
Означення 1. Задача Коші для звичайного диференціального рівняння першого порядку
у´ = f(x, y); у(х0) = у0 (1)
полягає в тому, щоб знайти розв’язок у(х) цього рівняння, який задовольняє початкову умову у(х0) = у0.
Геометрично це означає, що треба знайти ту інтегральну криву у(х) рівняння у´ = f(x, y), яка проходить через точку (х0; у0).
Теорема
(існування та єдності розв’язку задачі
Коші для звичайного диференціального
рівняння першого порядку). Якщо функція
f(x, y) і
її часткова похідна
(x,
y) неперервні у точці (х0;
у0),
то існує єдиний розв’язок у(х) рівняння
у´ = f(x,
y),
який задовольняє початкову умову у(х0)
= у0.
Отже, на відміну від квадратного рівняння диференціальне рівняння практично завжди має розв’язок і при тому єдиний. Насправді, проінтегрувати диференціальне рівняння у скінченому вигляді, “на папері” вдається дуже рідко, лише для певних спеціальних класів рівнянь. Фактично здебільшого застосовують наближене інтегрування. Мабуть найкращий шлях зрозуміти теорему існування та єдності диференціального рівняння – це розібрати найстаріший та найпростіший метод його чисельного інтегрування – метод Ейлера.
Означення 2. 1) Розв’язати задачу Коші (1) чисельно означає для заданої послідовності х0, х1, … , хn значень незалежної змінної х і числа у0 знайти числову послідовність у0, у1, …, уn так, щоб уk з заданою точністю наближав у(хk) для всіх k, де у(х) – єдиний розв’язок задачі Коші з початковою умовою у(х0) = у0.
2) Різницю уk – у(хk) називають похибкою наближеного значення уk в точці хk.
3) Якщо всі точки х0, х1, … , хn рівновіддалені: хk = х0 + kh, то величину h називають кроком інтегрування диференціального рівняння.
Спочатку зауважимо, що оскільки кутовий коефіцієнт дотичної до інтегральної кривої у(х) у точці (хk; уk) дорівнює у´ = f(хk; уk), то рівняння дотичної у (хk; уk) матиме вигляд у – уk = f(хk; уk)(х – хk). Геометричний зміст диференціального рівняння у´ = f(x, y) в тому, що воно визначає напрям інтегральної кривої в кожній точці площини в деякому околі початкової точки (х0; у0).
Отже, рівняння дотичної у початковій точці М0(х0; у0) має вигляд у – у0 = f(х0; у0)(х – х0). Зафіксуємо крок інтегрування h і на цій дотичній знайдемо точку М1(х1; у1) з х1 = х0 + h. Звідси у1 = у0 + f(х0; у0)h. Рівняння дотичної у М1(х1; у1) – це у – у1 = f(х1; у1)(х – х1). На цій дотичній точка М2(х2; у2) з абсцисою х2 = х1 + h = х0 + 2h має ординату у2 = у1 + f(х1; у1)h, … . На дотичній у точці Мk(хk; уk), де хk = х0 + kh обираємо точку Мk+1(хk+1; уk+1), де хk+1 = хk + h = х0 + (k+1)h, звідки уk+1 = уk + f(хk; уk)h. В результаті дістанемо ламану, яка сполучає точки Мk(хk; уk) відрізками дотичних і наближено зображує інтегральну криву шуканого розв’язку y(x) задачі Коші. Її назва – ламана Ейлера (див. рисунок 1).
y
y(x)
М2
O(h)
O(h2)
М1
М3
М8
М7
М0
М4
–
ламана Ейлера
y0
М6
М5
x
x0 h h h h h h h h
Рисунок 1
Отже, метод Ейлера – це ітераційний метод, рекурентна формула якого має вигляд:
xk+1 = xk + h, уk+1 = уk + f(хk; уk)h (k = 0, 1, 2, … , n – 1). (2)
Зазначимо, що оскільки ламана Ейлера складається з відрізків дотичних, то похибка наближеного значення уk на кожному кроці k є величина порядку O(h2). З переходом від точки до точки ця похибка систематично зростає і на відрізку завдовжки одиниця сумарна похибка є величиною порядку O(h), оскільки ітерацій з кроком інтегрування h на такому відрізку порядку . Коли h 0, то ламана Ейлера з початковою умовою у(х0) = у0 збігається до інтегральної кривої єдиного розв’язку задачі Коші для диференціального рівняння з такою початковою умовою.
Очевидною причиною похибки на кожному кроці є те, що нахил інтегральної кривої неперервно змінюється в той час як нахил ламаної Ейлера є незмінним на кроці. Тому можна сподіватись, що похибка дещо зменшиться, якщо на кожному кроці нахил відрізку дотичної буде співпадати з нахилом інтегральної кривої не на початку, а в середині кроку. Точніше кажучи, спочатку за формулою (1) знайти точку М(хk + ½; уk + ½) посередині відрізку МkМk+1: хk+½ = хk + h, уk + ½ = уk + h f(хk; уk). А потім на [хk; xk+1] взяти відрізок прямої L, яка проходить через точку Мk(хk; уk), але ж її кутовий коефіцієнт дорівнює f(хk + ½; уk + ½) (див. рисунок 2).
y
Mk+1
L
yk
+ ½ Mk+½
yk
Mk
x
xk xk + ½ xk + 1
Рисунок 2.
Такий дещо модифікований алгоритм називають удосконаленим методом Ейлера. Отже, його рекурентну формулу можна записати так:
уk
+ ½ = уk
+
f(хk;
уk);
уk+1
= уk
+ f(хk
+
;
уk + ½)h
(k = 0, 1, 2, … , n – 1).
(3)
Чи справді таке удосконалення призведе до помітного зменшення похибки? Несподівано виявляється, що похибка наближеного значення уk на кожному кроці k є величиною порядку O(h3) і отже на відрізку завдовжки одиниця сумарна похибка є величиною порядку O(h2) (на відміну від О(h) для методу Ейлера).