- •Рязанский институт (филиал)
- •Содержание
- •1 Решение системы линейных алгебраических
- •1.1 Метод Гаусса……………………………………………………………..8
- •2 Решение дробно-рациональных функций (дрф) в
- •3 Решение уравнений третьей степени…………………..28
- •4 Интерполяция и экстраполяция …………………………46
- •Основные теоретические положения курсовой работы и практические рекомендации к выполнению заданий
- •1 Решение системы линейных алгебраических уравнений (слау)
- •1.1 Метод Гаусса
- •1.2 Решение слау по формулам Крамера
- •1.3 Решение слау матричным способом (метод обратной матрицы).
- •1.4 Алгоритм действий при выполнении задания
- •1.5 Практические рекомендации
- •1.5.1 Метод Гаусса (ручной способ)
- •1.5.2 Решение слау методом Гаусса (ms Exсel)
- •1.5.3 Решение слау методом Крамера (ms Exсel)
- •1.5.4 Решение слау методом обратной матрицы (ms Exсel)
- •1.5.5 Решение слау в MathCad (Гаусс)
- •1.5.6 Решение слау по формулам Крамера в MathCad
- •1.5.7 Решение слау методом «Обратной Матрицы» ( MathCad)
- •1.6 Выводы (методические указания)
- •2 Решение дробно-рациональных функций (дрф) в комплексной области
- •2.1 Алгоритм действий при выполнении задания
- •2.2 Практические рекомендации
- •2.2.1 Решение дрф (ручной способ)
- •2.2.2 Решение дрф (ms Exсel)
- •Шаг 2. Ввести в ячейки g3:h3 значения действительной и мнимой частей переменной z.
- •2.2.3 Решение дрф в MathCad
- •3 Решение уравнений третьей степени
- •3.1 Решение кубического уравнения (Кардано):
- •3.2 Численные методы решения нелинейных уравнений
- •3.2.1 Метод половинного деления
- •3.2.2 Метод простых итераций
- •3.2.3 Метод Ньютона (метод касательных)
- •3.2.4 Модифицированный метод Ньютона (метод секущих)
- •3.2.5 Метод хорд
- •3.3 Алгоритм действий при выполнении задания
- •3.4 Практические рекомендации
- •3.4.1 Решение уравнения в ms Excel
- •3.4.2 Решение уравнения в MathCad
- •3.4.3 Решение уравнения в Turbo Pascal
- •3.4.4 Метод половинного деления
- •4 Интерполяция и экстраполяция
- •4.1 Алгоритм действий при выполнении задания
- •4.2 Практические рекомендации
- •4.2.1 Выполнение задания ручным способом
- •4.2.2 Выполнение задания в ms Excel
- •4.2.3 Решение задачи интерполяции функции, заданной в дискретной форме (MathCad)
- •4.2.4 Решение задачи интерполяции (экстраполяции) функции, заданной в дискретной форме (Turbo Pascal)
- •Литература
- •Курсовая работа
- •Машиностроительного факультета специальности 151900 шифр ________
- •Задание
- •Содержание
- •Валерий Сергеевич Лаврентьев Наталия Георгиевна Кипарисова «компьютерное моделирование инженерных и экономических задач»
- •390000, Г. Рязань, ул. Право-Лыбедская 26/53
3.2 Численные методы решения нелинейных уравнений
К численным методам решения нелинейных уравнений относятся: метод простых итераций, метод Ньютона (метод касательных), метод хорд, модифицированный метод Ньютона (метод секущих), метод половинного деления.
Если законы функционирования модели нелинейны, а моделируемый процесс или система обладают одной степенью свободы (т.е. имеют одну независимую переменную), то такая модель, как правило, описывается одним нелинейным уравнением.
Необходимость отыскания корней нелинейных уравнений встречается в расчетах систем автоматических управления и регулирования, собственных колебаний машин и конструкций, в задачах кинематического анализа и синтеза, плоских и пространственных механизмов и других задачах.
Дано нелинейное уравнение:
f(x)=0. (15)
Необходимо решить это уравнение, т. е. найти его корень: x (рисунок 9).
Рисунок 9 – График функции f(x) |
Если функция имеет вид многочлена степени m f(x)=a0xm+a1xm-1+a2xm-2+…+am-1x+am,
здесь
ai
– коэффициенты многочлена,
Если функция f(x) включает в себя тригоно- метрические или экспоненциальные функ- |
Рисунок 10 – График тригонометрической функции |
ции от некоторого аргумента х, то уравнение (15) называется трансцендентным уравнением. Примеры: arctg(x)+1-x=0, x-e(-x/10)=0. Такие уравнения обычно имеют бесконечное множество решений. |
Как известно, не всякое уравнение может быть решено точно. В первую очередь это относится к большинству трансцендентных уравнений.
Доказано также, что нельзя построить формулу, по которой можно было бы решать произвольные алгебраические уравнения степени, выше четвертой.
Однако точное решение уравнения не всегда является необходимым. Задачу отыскания корней уравнения можно считать практически решенной, если мы сумеем найти корни уравнения с заданной степенью точности. Для этого используются приближенные (численные) методы решения.
Большинство употребляющихся приближенных методов решения уравнений являются, по существу, способами уточнения корней. Для их применения необходимо знание интервала изоляции [a,b], в котором лежит уточняемый корень уравнения (рисунок 11).
Рисунок 11 – Интервал изоляции на графике функции f(x) |
Процесс определения интервала изоляции [a,b], содержащего только один из корней уравнения, называется отделением этого корня. Процесс отделения корней проводят исходя из физического смысла прикладной задачи, графически, с помощью таблиц значений функ- ции f(x) или при помощи специальной программы отделения корней. |
Процедура отделения корней основана на известном свойстве непрерывных функций: если функция непрерывна на замкнутом интервале [a,b] и на его концах имеет различные знаки, т.е. f(a)*f(b)<0, то между точками a и b имеется хотя бы один корень уравнения (15). Если при этом знак функции f'(x) на отрезке [a,b] не меняется, то корень является единственным на этом отрезке.
Процесс определения корней алгебраических и трансцендентных уравнений состоит из 2 этапов:
отделение корней, - т.е. определение интервалов изоляции [a,b], внутри которого лежит каждый корень уравнения;
уточнение корней, - т.е. сужение интервала [a,b] до величины равной заданной степени точности ε.
Для алгебраических и трансцендентных уравнений пригодны одни и те же методы уточнения приближенных значений действительных корней:
метод половинного деления (метод дихотомии);
метод простых итераций;
метод Ньютона (метод касательных);
модифицированный метод Ньютона (метод секущих);
метод хорд и др.
