
- •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
Модификация метода Ньютона для системы двух уравнений.
Для решения системы из двух уравнений
используется следующая модификация метода Ньютона: (2.22)
где (x1(0), x2(0)) - некоторое начальное приближение к искомому корню.
ЗАМЕЧАНИЕ 2.7 1) В данном методе в отличие от классического метода Ньютона обратную матрицу требуется подсчитывать только один раз.
2) Условие окончания итерационного процесса имеет вид: || x(k+1) - x(k) || ≤ ε
4. Определение действительных корней алгебраического уравнения.
Пусть дано алгебраическое уравнение (2.1) или в развёрнутом виде (2.2) с действительными коэффициентами a0…an.В высшей алгебре доказывается ряд утверждений, позволяющих найти границы расположения корней уравнения (2.2) в комплексной области и отделить действительные корни.
Приведём без доказательства некоторые теоремы, позволяющие установить границы расположения корней уравнения (2.2)
Теорема 1.
Если
,то все корни уравнения (2.2) расположены
в кольце:
Теорема 2.
Если a
– максимум модулей отрицательных
коэффициентов уравнения, a0>0
и первый отрицательный коэффициент в
последовательности a1
a2
..an
есть am
, то все положительные корни уравнения
меньше
(если
отрицательных коэффициентов нет, то
нет и положительных корней).
Теорема 3.
Если a0>0
и при x=c>0
имеют место неравенства
то число c
служит верхней границей положительных
корней уравнения (2.2).
Теорема 4.Пустьзаданымногочлены
и
– верхние границы положительных корней
соответственно многочленов
Тогда все положительные корни уравнения
(2.2) лежат на отрезке
, а все отрицательные корни – на отрезке
. Теоремы ниже, дают возможность определить
число действительных корней уравнения
.
Теорема 5. (теорема Декарта). Число положительных корней уравнения (2.2) с учётом их кратности равно числу перемен знаков в последовательности а0a1 a2 ..anкоэффициентов или меньше этого числа на чётное число.
Заметим, что для определения количества отрицательных корней достаточно применить теорему Декарта к многочленуf(-x) .
Отметим, что теорема Декарта, так же как и теорема Бюдана-Фурье, не требует больших вычислений, но не всегда даёт точное количество действительных корней уравнения (2.2). Если уравнение (2.2) не имеет кратных корней на[α,β] , то точное число действительных корней уравнения (2.2) на отрезке [α,β] даёт теорема Штурма.
Прежде
чем её сформулировать, введём обозначения,
предположив, что уравнение (2.2) не имеет
кратных корней. Обозначим через f1(x)
производнуюf’(x)
; черезf2(x)
остаток от деленияf(x)наf1(x),
взятый с обратным знаком; черезf3(x)остатокот
деленияf1(x)наf2(x)
, взятый с обратным знаком, и так далее,
до тех пор, пока не придём к постоянной.
Полученную последовательность
(2.5) назовём рядом Штурма.
Теорема 6 (теорема Штурма). Число действительных корней уравненияf(x)=0 , расположенных на отрезке[α,β] , равно разности между числом перемен знаков в последовательности (2.5) при x=α и числом перемен знаков в последовательности (2.5) приx=β.
Заметим, что использование теоремы Штурма на практике связано с большой вычислительной работой при построении ряда Штурма.