
- •§7 Решение задач линейного программирования 58
- •Предисловие
- •§ 1. Численное интегрирование
- •1. Постановка задачи.
- •2. Метод прямоугольников.
- •Задача 1.
- •Задача 2
- •Задача 3
- •3. Метод трапеций.
- •4. Метод Симпсона.
- •5. Практическая работа на эвм
- •§ 2. Решение систем линейных уравнений
- •1. О системах линейных уравнений.
- •2. Решение систем линейных уравнений с двумя неизвестными по формулам Крамера.
- •Пример 1.
- •3. Решение систем линейных уравнений с тремя неизвестными по методу Крамера.
- •4. Решение систем линейных уравнений способом Гаусса.
- •5. Практическая работа на эвм
- •2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Пример 2.
- •З Рис 3.1 адача 1.
- •Алгоритм:
- •Задача 2.
- •3. Вычисление приближенного значения функции с помощью электронных таблиц
- •Пример 3
- •Задача 3
- •§ 4. Простейшие задачи статистики
- •1. Вычисление средних.
- •2. Математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, точность оценки математического ожидания, показатель достоверности вычисления математического ожидания
- •3. Практическая работа на эвм
- •§ 5. Численные методы решения трансцендентных уравнений
- •1. Введение
- •Пример 1.
- •Теорема
- •2. Метод половинного деления
- •Алгоритм отделения корней
- •Алгоритм уточнения корней
- •3. Практическая работа на эвм.
- •4. Лабораторная работа
- •Ход работы
- •§6 Численные методы решения дифференциальных уравнений
- •1. О некоторых задачах приводящих к дифференциальным уравнениям Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •2. Несколько определений
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Задачи для самостоятельного решения.
- •3. Постановка задачи численного решения дифференциального уравнения
- •4. Метод Эйлера.
- •Пример 1
- •Пример 2
- •5. Метод Рунге-Кутта второго порядка (Метод Эйлера-Коши)
- •6. Метод Рунге-Кутта 4 порядка
- •7. Лабораторная работа. Численное решение обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка
- •§7 Решение задач линейного программирования
- •1. Введение
- •2. Основные методы решения задач оптимизации
- •Общий случай задачи оптимизации
- •Задачи оптимизации, алгоритмы которых могут быть реализованы с помощью электронных таблиц
- •Основные этапы работ при решении задачи оптимизации
- •4. Задачи линейного программирования. Методы решения задач.
- •Пример.
- •Основные положения симплекс-метода
- •5. Решение задач линейного программирования с помощью ms Excel Пример 1
- •Решение:
- •Решение задачи
- •Пример 2
- •Решение:
- •6. Практическая работа 1
- •7. Транспортная задача Введение
- •Решение
- •Решение:
- •Составление математической модели
- •Решение задачи
- •8. Практическая работа 2
- •Приложения Приложение 1. Численное интегрирование. Варианты самостоятельных работ
- •Приложение 2. Численное интерполирование. Варианты самостоятельных работ
- •Приложение 3. Численное дифференцирование. Варианты лабораторных работ
- •Приложение 4. Задачи оптимизации. Варианты самостоятельных работ
- •Приложение 5. Транспортная задача. Варианты самостоятельных работ
- •Литература.
2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
Пусть функция y=f(x) задана таблицей (*). Построим интерполяционный многочлен Ln(x) степень которого не больше n, и выполняются условия (3.1): Ln(xi)=yi, i=0, 1, …, n
Будем
искать Ln(x)
в виде
,
где pi(x)
многочлен степени n и
,
т.е. pi(x)
только в одной точке отличен от нуля
при i=j, а
остальных точках он обращается в нуль.
Следовательно, все эти точки являются
для него корнями:
pi(x)=c(x-x0)(x-x1)…(x-xi-1)(x-xi+1)…(x-xn)
при x=xi
pi(xi)=c(xi-x0)(xi-x1)…(xi-xi-1)(xi-xi+1)…(xi-xn)
1=c(xi-x0)(xi-x1)…(xi-xi-1)(xi-xi+1)…(xi-xn)
c=[(xi-x0)(xi-x1)…(xi-xi-1)(xi-xi+1)…(xi-xn)]-1
подставим с в формулу pi(x), получим
отсюда
(3.2)
Это и есть интерполяционный многочлен Лагранжа. По таблице (*) формула (3.2) позволяет весьма просто составить внешний вид многочлена.
x |
x0 |
x1 |
y |
y0 |
y1 |
|
||
x |
1 |
3 |
y |
1 |
9 |
N=1 (два узла интерполяции)
– уравнение прямой, проходящей через
точки (x0, y0),
(x1, y1)
Пример 2.
N=2 (три узла интерполяции)
x |
x0 |
x1 |
x2 |
y |
y0 |
y1 |
y2 |
|
|||
x |
1 |
3 |
4 |
y |
12 |
4 |
6 |

П
остроим
график этой функции и отметим на нем
узловые точки Mi(xi,
yi)
З Рис 3.1 адача 1.
Найти приближенное значение функции f(arg) при данном значении аргумента arg с помощью интерполяционного многочлена Лагранжа, если функция задана таблицей.
-
x
x0
x1
…
xn
y
y0
y1
…
yn
arg=…
Алгоритм:
{Программа 3.1}
program Lagrange;
uses Crt;
var X, Y : array[1..100] of Real;
Arg, L, F : Real; I, J, N :Integer;
begin
Write('Введите количество узлов интерполяции');
Readln(n);
WriteLn('Введите таблицу значений xi, yi');
for I:=0 to N do begin
Write('X[',I,']='); ReadLn(X[I]);
Write('Y[',I,']='); ReadLn(Y[I]);
end;
Write('Введите аргумент '); ReadLn(Arg);
L:=0;
For I:=0 to N do begin
F:=1;
for J:=0 to N do
if I<>J then F:=F*(Arg-X[J])/(X[I]-X[J]);
F:=F*Y[I]; L:=L+F;
end;
WriteLn('Значение многочлена Лагранжа в точке ',Arg:0:3);
WriteLn('равно ', L:0:3); ReadLn;
end.
Задача 2.
x |
x0 |
x1 |
x2 |
y |
y0 |
y1 |
y2 |
Решение: см. выше пример 2.
Варианты самостоятельных работ для задачи 1 и задачи 2 см. Приложение 2
3. Вычисление приближенного значения функции с помощью электронных таблиц
Напомним формулу интерполяционного многочлена Лагранжа:
Введем обозначения:
тогда
(3.3)
По этой формуле удобно вычислять многочлен Лагранжа Ln(x) в таблице.