
- •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
13. Численное решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток.
Идея метода конечных разностей (метода сеток) известна давно, с соответствующих трудов Эйлера. Однако практическое применение этого метода было тогда весьма ограничено из-за огромного объема ручных вычислений, связанных с размерностью получаемых систем алгебраических уравнений, на решение которых требовались годы. В настоящее время, с появлением быстродействующих компьютеров, ситуация в корне изменилась. Этот метод стал удобен для практического использования и является одним из наиболее эффективных при решении различных задач математической физики.
Основная идея метода конечных разностей (метода сеток) для приближенного численного решения краевой задачи для двумерного дифференциального уравнения в частных производных состоит в том, что
1) на плоскости в области А, в которой ищется решение, строится сеточная область Аs (рис.1), состоящая из одинаковых ячеек размером s ( s – шаг сетки) и являющаяся приближением данной области А;
2) заданное дифференциальное уравнение в частных производных заменяется в узлах сетки Аs соответствующим конечно-разностным уравнением;
3) с учетом граничных условий устанавливаются значения искомого решения в граничных узлах области Аs .
Рис. 1. Построение сеточной области
Решая полученную систему конечно-разностных алгебраических уравнений, получим значения искомой функции в узлах сетки Аs , т.е. приближенное численное решение краевой задачи. Выбор сеточной области Аs зависит от конкретной задачи, но всегда надо стремиться к тому, чтобы контур сеточной области Аs наилучшим образом аппроксимировал контур области А.
Рассмотрим уравнение
Лапласа
(1)
где p ( x, y ) – искомая функция, x, y – прямоугольные координаты плоской области и получим соответствующее ему конечно-разностное уравнение.
Заменим частные
производные
и
в
уравнении (1) конечно-разностными
отношениями:
Тогда решая уравнение (1) относительно p ( x, y ), получим:
(2)
Задав значения функции p ( x, y ) в граничных узлах контура сеточной области Аs в соответствии с граничными условиями и решая полученную систему уравнений (2) для каждого узла сетки, получим численное решение краевой задачи (1) в заданной области А.
Ясно, что число уравнений вида (2) равно количеству узлов сеточной области Аs, и чем больше узлов (т.е. чем мельче сетка), тем меньше погрешность вычислений. Однако надо помнить, что с уменьшением шага s возрастает размерность системы уравнений и следовательно, время решения. Поэтому сначала рекомендуется выполнить пробные вычисления с достаточно крупным шагом s , оценить полученную погрешность вычислений, и лишь затем перейти к более мелкой сетке во всей области или в какой-то ее части.
14. Численное решение смешанной задачи для дифференциального уравнения параболического типа методом сеток.
Рассмотрим смешанную задачу для уравнения теплопроводности, а именно найти функцию u(x,t), удовлетворяющую уравнению
(*),
начальному условию u(x,0) = f(x)(0 < x < s)
и
краевым условиям
.
Рассмотрим задачу о распространение тепла в однородном стержне длины s. Путем введем новой переменной τ = a2t уравнение (*) приводится к виду
,
поэтому в дальнейшем примем a = 1.
Построим
в полуполосе
(см рис) два семейства параллельных
прямых:
x = ih(i = 0,1,2,...),t = jl(j = 0,1,2,...).
Обозначим
xi
= ih,tj
= jl,u(xi,tj)
= uij
и приближенно заменим в каждом внутреннем
узле (xi,tj)
производную
разностным
отношением
а производнуюdu/dt одним из двух разностных отношений
Тогда для уравнения (*) при a=1 получаем два типа конечно-разностных уравнений:
(^)
(^^)
Обозначив σ = l / h2 , приводим уравнения к виду
ui,j + 1 = (1 − 2σ)uij + σ(ui+ 1,j + ui − 1,j), (#)
(1 + 2σ)uij − σ(ui + 1,j + ui − 1,j) − ui,j− 1 = 0 (##).
Отметим, что для составления уравнения (^)была использована схема узлов, данная на рисунке 18-явная схема, для уравнения (^^)-схема узлов, данная на рисунке 19-неявная схема.
При выборе σ в уравнениях следует учитывать два обстоятельства:
1)погрешность замены дифференциального уравнения разностным должна быть наименьшей;
2)разностное уравнение должно быть устойчивым.
Доказано,
что уравнение (#) будет устойчиво при
,а уравнение (##) -при любом σ. Наиболее
удобный вид уравнение (#) имеет при σ = 1
/ 2:
и
при σ = 1 / 6: