
- •1. Решение слпу с трехдиагональной матрицей методом прогонки.
- •2. Решение нелинейного уравнения методом хорд и методом Ньютона.
- •3. Модификации метода Ньютона для решения нелинейного уравнения. Метод секущих для нелинейного уравнения.
- •Метод хорд для нелинейного уравнения.
- •Упрощенный метод Ньютона.
- •Модификация метода Ньютона для системы двух уравнений.
- •4. Определение действительных корней алгебраического уравнения.
- •5. Определение комплексных корней алгебраического уравнения методом Лина.
- •6.Решение системы нелинейных уравнений методом Ньютона.
- •10.Численное решение задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения методом Милна.
- •11.Численное решение краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения методом конечных разностей.
- •12. Численное решение краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения методом прогонки.
- •13. Численное решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток.
- •14. Численное решение смешанной задачи для дифференциального уравнения параболического типа методом сеток.
- •15. Численное решение смешанной задачи для дифференциального уравнения гиперболического типа методом сеток.
- •16. Задачи оптимизации. Основные понятия (проектные параметры, целевая функция). Постановка задачи. Основные типы задач оптимизации.
- •17. Одномерная задача оптимизации. Аналитическое решение и решение методом золотого сечения.
- •18. Одномерная задача оптимизации. Решение и решение методом Фибоначчи.
- •Одномерная задача оптимизации. Решение методом Пауэлла
- •Метод пауэлла
- •21.Многомерная задача оптимизации. Аналитическое решение и решение методом покоординатного спуска.
- •Метод покоординатного спуска
- •22.Многомерная задача оптимизации. Решение методом градиентного спуска.
- •Метод градиентного спуска
- •23. Многомерная задача оптимизации. Решение методом наискорейшего спуска.
- •Метод наискорейшего спуска
- •24.Задачи математического программирования. Решение методом штрафных функций.
- •25. Линейное программирование. Постановка задачи. Решение геометрическим методом.
- •26. Линейное программирование. Решение задачи симплекс-методом.
- •27.Линейное программирование. Решение задачи методом потенциалов.
- •28. Решение интегрального уравнения методом замены ядра уравнения на вырожденное.
- •29. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Крылова-Боголюбова.
- •30. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Бубнова-Галеркина.
- •Основа метода
- •31.Решение интегрального уравнения Фредгольма I рода методом регуляризации Тихонова.
- •Метод регуляризации Тихонова
29. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Крылова-Боголюбова.
Интегральным уравнением называется такое уравнение, неизвестная функция в котором содержится под знаком интеграла. В общем случае интегральное уравнение имеет вид
Уравнение Фредгольма второго рода имеет вид
МЕТОД УСРЕДНЕНИЯ- метод, применяемый в теории нелинейных колебаний для исследования колебательных процессов, основанный на принципе усреднения (осреднения), заменяющем точное дифференциальноеуравнение движения усредненным.
Применяются для изучения нелинейных колебаний.Система уравнений, для которых разработанметодусреднения Крылова - Боголюбова, имеет стандартный вид:
где t - время, е - малый положительный параметр. Основные предположения, при которых рассматривается система (1), сводятся к достаточной гладкости функции Xпо l, x и некоторой"возвращаемости" ее по t, обеспечивающей существование среднего значения
например, периодичности или почти периодичности Xпо t. Согласнометоду усреднения Крылова – Боголюбова т-е приближение к решению x=x(t)системы (1) определяется выражением
в
котором
-
решение "усредненного" уравнения
-
функции, подбираемые из условия,
чтобы выражение (2) удовлетворяло
уравнению (1) с точностью до величин
порядка
и
чтобы Fj обладали
по tтой же возвращаемостью, что и правая
часть системы (1). Функции Fj находятся
элементарно, функции Р j определяются
в результате усреднения правой части
системы (1) после подстановки в нее
выражения (2). Так, в частности, для системы
(1) с периодической по tправой частью,
когда
функция F1 определяется по (3) согласно формуле
функции Fm и Р m при
определяются
по соотношению
аналогичными формулами. Обоснование метода усреднения сводится к следующему:
1) установление оценки:
где
при
-
постоянная, не зависящая от
2) доказательство существования
решения x=x0(t)
системы (1), находящегося в достаточно
малой окрестности положения
равновесия
усредненной
системы:
и установление свойств устойчивости, периодичности или почти периодичности этого решения;
3) доказательство существования интегрального многообразия t:
системы
(1), находящегося вблизи периодической
траектории
усредненной
системы:
и исследование поведения решении системы (1), начинающихся в окрестности многообразия т.
30. Решение интегрального уравнения Фредгольма II рода методом Бубнова-Галеркина.
Метод
Галёркина
(метод Бубнова — Галёркина) — метод
приближённого решения краевой задачи
для дифференциального уравнения
Основа метода
Первым шагом в реализации метода Галёркина является выбор набора базисных функций, которые:
удовлетворяют граничным условиям.
в пределе бесконечного количества элементов базиса образуют полную систему.
Решение
представляется в виде разложения по
базису:
Затем приближённое решение подставляется в исходное дифференциальное уравнение, и вычисляется его невязка. Для однородного уравнения:
Для неоднородного уравнения L[u]=f(x) невязка будет иметь вид N(x)=L[u]-f(x)
Далее выдвигается требование ортогональности невязки к базисным функциям, то есть:
Отсюда получается однородная система уравнений для коэффициентов в разложении, и удаётся приближённо найти собственные значения задачи.