
- •Міністерство освіти і науки України Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут"
- •Розрахунково-графічна робота з курсу «Обчислювальна математика»
- •Содержание
- •1. Вычисления с учетом погрешностей Необходимые сведения из теории
- •1.1 Абсолютная и относительная погрешности приближенных
- •Чисел и правило их записи.
- •1.2. Верные значащие цифры приближенных чисел.
- •1.3. Нахождение абсолютной погрешности по верным цифрам
- •1.4. Правило округления чисел
- •1.5. Правило записи приближенных чисел
- •1.6. Оценка влияния погрешностей аргументов на значение функции
- •1.7. Оценка погрешностей арифметических действий
- •Задание
- •2. Метод половинного деления Необходимые сведения из теории
- •2.1. Этапы приближенного решения уравнений с одним неизвестным
- •2.2. Отделение корней. Графическое отделение корней
- •2.3. Условия применения метода половинного деления
- •2.4. Алгоритм метода половинного деления
- •2.5. Условие окончания процесса деления при заданной допустимой погрешности
- •Задание
- •3. Комбинированный метод хорд и касательных
- •3.5. Условие окончания процесса вычислений при заданной допустимой погрешности
- •Задание
- •4. Уточнение корней уравнений методом простой итерации Необходимые сведения из теории
- •4.1. Методы отделения корней уравнений
- •4.2. Алгоритм построения итерационной последовательности, порождаемой уравнением )
- •4.3. Достаточное условие сходимости итерационной последовательности
- •4.4. Оценка погрешности n-го приближения к корню
- •4.5. Условие окончания итерационного процесса при заданной допустимой погрешности
- •Задание
- •5. Метод простой итерации приближенного решения систем линейных алгебраических уравнений Необходимые сведения из теории
- •5.1. Способы определения расстояния в пространстве Rn
- •5.2. Абсолютная погрешность числового вектора и его координат
- •5.3. Сходимость последовательности векторов в Rn
- •5.4. Приведенная система уравнений. Cпособы преобразования систем к приведенному виду
- •5.5. Построение итерационной последовательности
- •6. Интерполирование математических таблиц Необходимые сведения из теории
- •6.1. Табличная функция
- •6.2. Задача интерполирования табличной функции
- •6.3. Теорема о единственности задачи полиномиального интерполирования
- •6.4. Конечные разности таблиц
- •6.5. Первый и второй интерполяционные многочлены Ньютона. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •6.6. Формула линейного интерполирования и способы оценки ее погрешности
- •6.7. Обратное линейное интерполирование
- •Задание
- •Квадратичное приближение табличных функций по методу наименьших квадратов Необходимые сведения из теории
- •Задача аналитического приближения табличных функций
- •Задача приближения по методу наименьших квадратов
- •7.3. Алгоритм построения наилучшего многочлена по данному методу
- •7.4. Уклонения, среднеквадратичное уклонение
- •Задание
- •Задание по вариантам
- •Порядок выполнения работы
- •8. Приближенное вычисление определенных интегралов Необходимые сведения из теории
- •8.1. Численный метод приближенного вычисления определенных интегралов
- •8.2. Квадратурные формулы трапеций и Симпсона
- •8.3. Строгая оценка погрешностей этих формул
- •8.4. Оценка погрешностей методом двойного пересчета
- •8.5. Определение шага разбиения отрезка интегрирования, при котором квадратурная формула обеспечивает заданную точность
- •8.6. Вопросы оценки точности приближенного интеграла с учетом вычислительных погрешностей
- •Задание
- •Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений методом эйлера-коши Необходимые сведения из теории
- •Общее и частное решения обыкновенного дифференциального уравнения 1-го порядка. Интегральные кривые
- •Задача Коши. Теорема Пикара
- •Геометрический смысл правой части дифференциального уравнения, разрешенного относительно производной
- •Понятие численного решения. Ломаная Эйлера
- •Метод Эйлера- Коши, его геометрический смысл
- •Оценка погрешности численного решения методом двойного пересчета
- •Задание
- •Порядок выполнения работы
- •Использованная литература:
Порядок выполнения работы
1
.
На координатной плоскости построим
график по точкам таблицы
(pi)
и убедимся, что они располагаются
вблизи некоторой квадратной параболы.
Рис.8
Будем
искать квадратичную функцию вида
2. Напишем в общем виде систему уравнений для определения коэффициентов многочлена и выражения для коэффициентов системы.
3. Составим программу вычисления коэффициентов и решения системы по правилу Крамера.
Текст программы:
const n=6;
type
TArrayXY = array[1..2,1..n] of real;
TArray = array[1..n] of real;
var
SumX,SumY,SumX2,SumXY,SumX3,SumX4,SumX2Y: real;
OPR:real;
c,b,a:real;
i:integer;
const
ArrayXY:TArrayXY=((1.2,1.4,1.5,1.6,1.8,2.1),
(0.9,3.3,4.1,3.9,2.8,1.1));
begin
for i:=1 to n do
begin
SumX:=SumX+ArrayXY[1,i];
SumY:=SumY+ArrayXY[2,i];
SumXY:=SumXY+ArrayXY[1,i]*ArrayXY[2,i];
SumX2:=SumX2+sqr(ArrayXY[1,i]);
SumX3:=SumX3+ArrayXY[1,i]*ArrayXY[1,i]*ArrayXY[1,i];
SumX4:=SumX4+sqr(ArrayXY[1,i])*sqr(ArrayXY[1,i]);
SumX2Y:=SumX2Y+sqr(ArrayXY[1,i])*ArrayXY[2,i];
end;
OPR:=n*SumX2*SumX4+SumX*SumX3*SumX2+SumX2*SumX*SumX3-SumX2*SumX2*SumX2-n*SumX3*SumX3-SumX*SumX*SumX4;
c:=(SumY*SumX2*SumX4+SumX*SumX2Y*SumX3+
SumX2*SumXY*SumX3- SumX2*SumX2*SumX2Y-SumY*SumX3*SumX3-SumX*SumXY*SumX4)/OPR;
b:=(n*SumXY*SumX4+SumY*SumX3*SumX2+SumX2*SumX*SumX2Y-SumX2*SumX2*SumXY-n*SumX3*SumX2Y-SumY*SumX*SumX4)/OPR;
a:=(n*SumX2*SumX2Y+SumX*SumXY*SumX2+SumY*SumX*SumX3-SumY*SumX2*SumX2-n*SumXY*SumX3-SumX*SumX*SumX2Y)/OPR;
writeln('kvadrati4naya funkciya');
writeln('a=',a:8:2);
writeln('b=',b:8:2);
writeln('c=',c:8:2);
end.
Результат, выведенный на экран:
kvadrati4naya funkciya
a= -14.09
b= 46.14
c= -33.89
4. Найдите (округлив коэффициенты до двух цифр в дробной части) и постройте ее график на той же координатной плоскости, где отмечены точки таблицы.
Из
предыдущего пункта следует, что
График показан на рис.8 как y(x).
Найдите все уклонения и среднеквадратичное уклонение многочлена от табличной функции.
Уклонения
Среднеквадратичное
уклонение по всей таблице
8. Приближенное вычисление определенных интегралов Необходимые сведения из теории
8.1. Численный метод приближенного вычисления определенных интегралов
Численные методы позволяют обходиться без аналитических построений. Приближение к интегралу отыскивается по числовому выражению на основе значений подынтегральной функции в конечном множестве точек из отрезка интегрирования. Такой способ вычислений часто называется механической квадратурой, соответствующие приближенные формулы называют формулами численного интегрирования или квадратурными формулами, а используемые при этом аргументы функции — узлами квадратуры.
Общая
схема вычислений: берут число
,
отрезок
,
разбивают
на
n
равных
частей одинаковой длины
(шаг разбиения), из каждой части выбирают
узлы xi
,
вычисляют
а затем эти данные подставляют в
правую часть квадратурной формулы
вида
Числовые
коэффициенты
определяют
при выводе каждой конкретной формулы.
Суммы состоят из
или
слагаемых.
Остаточный член
этих формул таков, что
при
.
Это означает, что чем меньше шаг разбиения,
тем квадратурная формула точнее, и,
следовательно, достаточно мелким
разбиением отрезка интегрирования
можно обеспечить сколь угодную малость
погрешности квадратурных формул.