
- •Раздел 6.
- •Модели и алгоритмы решения задач численными методами с использованием математических пакетов Рекомендации по использованию лабораторного практикума
- •Тема 6.2. Лабораторная работа Методы решения нелинейных уравнений
- •1. Вопросы, подлежащие изучению
- •2. Задание
- •3. Варианты задания
- •4. Пример выполнения задания
- •Задание для решения нелинейных уравнений:
- •Отделение корней
- •«Ручной расчет» трех итераций методом половинного деления.
- •«Ручной расчет» трех итераций методом итераций
- •«Ручной расчет» трех итераций методом Ньютона
- •«Ручной расчет» трех итераций методом хорд
- •Уточним отделенный корень уравнения «расчетом средствами MathCad» с использованием функции root.
- •Тема 6.3. Лабораторная работа Интерполяция функций
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения задания
- •Задание для решения задачи интерполяция функций
- •Результаты линейной интерполяция (узлы интерполяции z1 и z3), и квадратичной сплайн-интерполяция (узлы интерполяции z1, z2 и z3) и графики функций
- •Результаты интерполяция по формуле Лагранжа (узлы интерполяции z1, z2 и z3) и графики функций
- •Оценка погрешностей интерполяции функции f(X) в точках
- •Тема 6.4. Лабораторная работа Численное интегрирование
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения задания
- •Задание для численного интегрирования:
- •Выражения первой и второй производной от заданной функции в символьном виде
- •Значение интеграла, полученное «расчетом средствами MathCad»
- •«Ручной расчет» определенного интеграла по заданному численному методу с шагом и ( и ) и оценка погрешности по правилу Рунге:
- •Оценка погрешности результатов интегрирования с шагом , приняв за точное значение интеграла величину
- •Тема 6.5. Лабораторная работа Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Методы Рунге-Кутты различных порядков. Общие свойства. Погрешности методов.
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения задания
- •Задание для решения оду:
- •Решение аналитическое (точное) заданного оду, найдем методом разделения переменных.
- •Решение оду «расчетом средствами MathCad»
- •Оценка погрешностей приближенных решений и их погрешности относительно точного (аналитического) решения
- •Графики решений оду, полученных с использованием аналитической формулы ( ) и приближенных методов Эйлера ( ) и Рунге-Кутта 4-го порядка ( ).
- •Тема 6.6. Лабораторная работа «Одномерная оптимизация»
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения контрольного задания
- •Задание для решения задачи одномерной оптимизации:
- •Результаты исследования функции:
- •«Ручной расчет» трех итераций
- •Значение координат точки минимума функции y(X) «расчетом средствами MathCad» с использованием функций root, Minimize и Minеrr .
- •Тема 6.7. Лабораторная работа «Методы оптимизации функций нескольких переменных»
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения задания
- •Тема 6.8. Лабораторная работа «Аппроксимация функций»
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •Варианты задания
- •Пример выполнения задания
- •Задание для решения задачи аппроксимации.
- •«Ручной расчет» коэффициентов линейной аппроксимирующей функции по методу наименьших квадратов и получение его аналитического выражения.
- •«Расчет средствами MathCad» для получения аналитических выражений линейной и квадратичной аппроксимирующих функций, и построение графиков точной и аппроксимирующих функций.
- •Литература
«Ручной расчет» трех итераций
метод золотого сечения (результаты вычислений представим в таблице, структура которой аналогична табл. 6.6-1.
-
N
a
b
X1
X2
F(X1)
F(X2)
b-a
1
2.5
3.5
2.882
3.118
-3.0421
-3.1407
1
2
2.882
3.5
3.118
3.2639
-3.1407
-3.1175
0.618
3
2.881
3.2639
3.0279
3.118
-3.1218
-3.1407
0.3819
4
3.0279
3.2639
3.118
3.1738
-3.1407
-3.14
0.236
для метода золотого
сечения теоретическая длина отрезка
неопределенности после трех итераций
равна:
;
метод дихотомии при значение параметра для ручного просчета примем равным d=
=0.01;
|
результаты вычислений представлены в таблице, структура которой аналогична табл. 6.6-1.
-
N
a
b
X1
X2
F(X1)
F(X2)
b-a
1
2.5
3.5
2.995
3.005
-3.1069
-3.1132
1
2
2.995
3.5
3.2425
3.2525
-3.1253
-3.1218
0.505
3
2.995
3.2525
3.1188
3.1288
-3.1408
-3.1413
0.2575
4
3.1188
3.2525
3.1806
3.1906
-3.1392
-3.1378
0.1337
для метода дихотомии
длина отрезка неопределенности после
трех итераций равна
Значение координат точки минимума функции y(X) «расчетом средствами MathCad» с использованием функций root, Minimize и Minеrr .
функцией root
|
функцией Minimize
|
функцией Minerr
|