
- •I. Алгебра.
- •Матрицы и их виды.
- •2. Операции над матрицами.
- •2.1. Равенство матриц.
- •2.2. Сложение матриц.
- •2.3. Умножение матрицы на число.
- •2.4. Умножение матриц.
- •Определители второго порядка.
- •Определители третьего порядка.
- •Определители n-го порядка.
- •Обратная матрица.
- •Системы линейных уравнений. Общие понятия.
- •Система n линейных уравнений с n неизвестными и ее решение матричным способом. Формулы крамера.
- •Решение системы линейных уравнений методом гаусса.
- •Плохо обусловленные системы линейных уравнений.
- •Скалярные и векторные величины.
- •Линейные опреции над векторами.
- •Угол между векторами. Проекция вектора на ось.
- •Линейная комбинация векторов. Базис.
- •Прямоугольная декартовая система координат.
- •Линейные операции над векторами, заданными в координатной форме.
- •Пройстейшие задачи аналитической геометрии.
- •Задачи определения расстояния между двумя точками.
- •Задача деления отрезка в данном отношении.
- •Скалярное произведение векторов.
- •Свойства скалярного произведения векторов.
- •Векторное произведение векторов.
- •Смешанное произведение векторов.
- •II. Элементы аналитической геометрии. Введение.
- •Плоская линия и ее уравнение в .
- •Прямая линия на плоскости. Уравнение прямой по точке и нормальному вектору.
- •Уравнение прямой по точке и направляющему вектору. Пусть на плоскости дана точка и вектор (рис.4).
- •Пусть прямые и даны уравнениями и . Требуется определить угол между ними. Предположим, что прямые не перпендикулярны и вычислим . Непосредственно из рис.9 найдем, что . Тогда
- •Общее уравнение прямой.
- •Кривые второго порядка. Окружность.
- •Эллипс.
- •Гипербола.
- •Парабола.
- •Уравнение кривых второго порядка с осями симметрии, параллельными осями координат.
- •Исследование уравнения кривой второго порядка, не содержащего члена с произведением текущих координат.
- •Неравенства второй степени относительно двух переменных.
- •Поверхности и линии в пространстве .
- •Плоскость. Уравнение плоскости по точке и нормальному вектору.
- •Уравнение плоскости по трем точкам.
- •Общее уравнение плоскости.
- •Угол между плоскостями.
- •20. Прямая в пространстве . Векторное, канонические и параметрические уравнения прямой.
- •Уравнение прямой по двум ее точкам.
- •Общие уравнения прямой.
- •Угол между двумя прямыми.
- •Прямая и плоскость в пространстве .
- •Угол между прмой и плоскостью.
- •Точка пересечения прямой с плоскостью.
- •Поверхности второго порядка.
- •Цилиндрические поверхнсоти.
- •Эллипсоид.
- •Эллиптический параболоид.
- •Однополостный гиперболоид.
- •Двуполостной гипрболоид.
Плохо обусловленные системы линейных уравнений.
Если при исследовании какой-либо технологической задачи вы получаете систему линейных алгебраических уравнений, то всегда можно ответить на вопрос, сколько решений она имеет, и найти их методом Крамера или Гаусса. Казалось бы, никаких проблем при этом не остается. Однако это не так.
При моделировании технологических процессов ряд параметров, как правило, определяется приближенно, с некоторой погрешностью (например, как результат некоторых измерений). Поэтому естественным требованием к математической модели является устойчивость ее решений по отношению к «малым» погрешностям входных параметров. Когда модель представляет собой систему линейных алгебраических уравнений, такая неустойчивость возникает в случае, так называемых плохо обусловленных систем. Поясним это на одном примере.
Предположим, наша задача свелась к решению следующей системы двух линейных алгебраических уравнений:
.
Решим ее методом Крамера:
,
,
,
,
.
Таким образом, эта
система имеет единственное решение
.
Предположим теперь,
что коэффициенты этого уравнения
определяются с незначительной погрешностью
и вместо 111 в правой части 2-го уравнения
мы получили 110,1, т.е. ошибка составляет
менее1%. Однако полученное при этом
решение
отличается в 10 раз! Ясно, что в такой
ситуации говорить о том, что математическая
модель адекватно отражает действительность,
не приходится. В таких случаях говорят,
что задача некорректна, и применяют
специальные (регулирующие) методы для
ее решения, привлекая дополнительную
информацию об изучаемом процессе, не
отраженную в математической модели
(системе линейных алгебраических
уравнений).
В заключение, в качестве примера применения системы линейных алгебраических уравнений для решения практически важных задач приведем задачу интерференции скважин в пласте.
Задача интерференции
скважин в пласте заключается в определении
дебитов
,
батарей скважин по известному давлению
на контуре питания
и забойным давлениям
,
на батареях (рис.3).
Э
где
- проницаемость и мощность пласта;
- вязкость нефти;
- число скважин в
батареях;
- радиусы скважин;
- расстояния между
скважинами в батареях;
- расстояния между
батареями;
- расстояние от
батарей до контура питания.
Например, при следующих значениях параметров
м;
м;
=5000
м;
м;
мкм2;
м;
с
Па с;
;
МПа;
МПа
получим следующую систему уравнений:
Ее решение, полученное методом Крамера:
;
.
Таким образом, по заданным депрессиям (разность между контурным давлением и забойным на батареях) с помощью системы линейных алгебраических уравнений можно рассчитать дебиты батарей скважин, что является важной задачей проекта разработки месторождений.
Однако в случае,
когда расстояние между батареями
и
скважинами в батареях мало по сравнению
с расстоянием до контура питания
,
получаемые системы являются плохо
обусловленными, что показывает следующий
пример.
Пусть значения
параметров такие же, как и в предыдущем
примере, кроме
=200
м. Тогда для дебитов получим следующие
значения:
и
.
При изменении
депрессий в пределах погрешности
манометра (порядка 1%)
МПа,
МПа
соответствующие дебиты равны
=3890м3/сут
и
м3/сут.
Таким образом,
малая ошибка в одном коэффициенте
привела к большим ошибкам в определении
и
:
,
.
Данный пример показывает, что рассматриваемая расчетная схема в ряде случаев может оказаться некорректной.