
- •Федеральное агентство по образованию
- •Численные методы в инженерных расчетах
- •Численные методы в инженерных расчетах. Учебное пособие по выполнению лабораторных работ.
- •Содержание
- •Предисловие.
- •Лабораторная работа № 1 Тема: Методы оценки погрешностей Теоретическое введение.
- •Абсолютная и относительная погрешности.
- •Правильная запись и округление чисел.
- •Определение количества верных цифр по относительной погрешности приближенного числа.
- •Вычисление ошибок арифметических действий.
- •Оценка погрешностей значений функций.
- •Способы приближенных вычислений по заданной формуле.
- •6.1 Вычисления по правилам подсчета цифр.
- •6.3 Вычисления по методу границ.
- •Приближенные вычисления по формулам с использованием инструментального пакета Excel.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 2 Тема: Решение уравнений с одной переменной. Теоретическое введение.
- •Постановка задачи решения уравнений. Отделение корней алгебраических и трансцендентных уравнений.
- •Уточнение корня методом половинного деления.
- •Метод хорд.
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 3 Тема: Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау). Теоретическое введение.
- •3.1. Системы линейных алгебраических уравнений.
- •3.2. Метод Гаусса.
- •3.3. Решение систем уравнений с помощью табличного процессора Excel.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Лабораторная работа № 4 Тема: Приближение функций Теоретическое введение.
- •4.1 Постановка задачи аппроксимации функций.
- •4.2. Существование и единственность интерполяционного многочлена.
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа.
- •4.4. Организация ручных вычислений по формуле Лагранжа.
- •4.5. Интерполяционные формулы Ньютона.
- •4.5.1. Конечные разности
- •4.5.2. Первая интерполяционная формула Ньютона
- •4.5.3. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •4.7. Погрешность многочленной интерполяции.
- •Практическая часть.
- •Пояснения к выполнению лабораторной работы № 4
- •Контрольные вопросы
- •Варианты заданий.
- •Лабораторная работа № 5 Тема: Численное дифференцирование и интегрирование Теоретическое введение.
- •5.1. Постановка задачи численного дифференцирования.
- •5.2. Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа.
- •Пример 5.2 Составить интерполяционный многочлен Лагранжа для функции, заданной своими значениями на равноотстоящих узлах ( ):
- •5.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона.
- •5.4. Постановка задачи численного интегрирования.
- •5.5. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса.
- •5.6 Формула трапеций
- •5.7. Формула Симпсона.
- •5.8 Полуэмпирические оценки точности вычислений по квадратурным формулам.
- •Практическая часть.
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 6 Тема: Численное решение обыкновенного дифференциального уравнения. Теоретическое введение.
- •6.1. Постановка задачи.
- •6.2 Метод Эйлера.
- •6.3. Метод разложения в степенной ряд.
- •6.4 Метод Рунге-Кутта.
- •Практическая часть.
- •Пояснения к выполнению лабораторной работы № 6
- •Варианты заданий.
- •Контрольные вопросы.
- •Приложение 1 Табличный процессор Excel
- •Приложение 2 Задания к контрольной работе для заочной формы обучения.
- •Список литературы
- •Составитель Юрий Алексеевич Занора численные методы в инженерных расчетах
Метод Ньютона (метод касательных).
Его отличие от предыдущего метода состоит в том, что на к-й итерации вместо хорды проводится касательная к кривой у=F(x) при х=ck-1 и ищется точка пересечения касательной с осью абсцисс. При этом не обязательно задавать отрезок [а, b], содержащий корень уравнения (2.1), а достаточно лишь найти некоторое начальное приближение корня х=с0 (рис. 2.7). Уравнение касательной, проведенной к кривой у=F(x)в точке М0 с координатами с0 и F(c0), имеет вид :
.
Отсюда найдем следующее приближение корня с1 как абсциссу точки пересечения касательной с осью х (у=0):
Аналогично могут быть найдены и следующие приближения как точки пересечения с осью абсцисс касательных, проведенных в точках M1, M2 и т. д. Формула для к-го приближения имеет вид:
,
к=1,2 и т.д. (2.7)
При этом необходимо, чтобы
не равнялась нулю. Для окончания
итерационного процесса могут быть
использованы условия (2.5) или (2.6). Из
(2.7) следует, что на каждой итерации объем
вычислений в методе Ньютона больший,
чем в рассмотренных ранее методах,
поскольку приходится находить значение
не только функции F(x), но и ее
производной. Однако скорость сходимости
здесь значительно выше, чем в других
методах. Остановимся на некоторых
вопросах, связанных со сходимостью
метода Ньютона и его использованием.
Имеет место следующая теорема.
D)
такая, что если начальное приближение
со принадлежит этой
окрестности, то для метода Ньютона
последовательность значений {ck}
сходится к с при к
.
При этом для погрешности корня
имеет
место соотношение:
Рисунок 2.7. Иллюстрация метода Ньютона.
Фактически это означает, что на каждой
итерации погрешность возводится в
квадрат, т. е. число верных знаков корня
удваивается. Если
~1,
то легко показать, что при |
|
0,5
пяти-шести итераций достаточно для
получения минимально возможной
погрешности при вычислениях с двойной
точностью. Действительно, погрешность
теоретически станет в этом случае
величиной порядка 2-64, что намного
меньше, чем максимальная погрешность
округления при вычислениях с двойной
точностью, равная 2-53. Заметим, что
для получения столь малой погрешности
в методе половинного деления потребовалось
бы более 50 итераций.
Пример 2.3. Для иллюстрации рассмотрим уравнение х2-0.25=0 и найдем методом Ньютона один из его корней, например х=с=0.5. Для данного уравнения F"(c)/2F'(c)=1. Выберем с0=1, тогда =-0.5. Проводя вычисления с двойной точностью, получим следующие значения погрешностей:
.
Таким образом, после шести итераций погрешность в рамках арифметики с двойной точностью исчезла.
Трудность в применении метода Ньютона состоит в выборе начального приближения, которое должно находиться в окрестности D. При неудачном выборе начального приближения итерации могут расходиться.
Пример 2.4. Для уравнения arctgх=0 (корень х=с=0) при начальном приближении со=1.5 первые шесть итераций приводят к погрешностям
.
Очевидно, что итерации здесь расходятся. Для предотвращения расходимости иногда целесообразно использовать смешанный алгоритм. Он состоит в том, что сначала применяется всегда сходящийся метод (например, метод половинного деления), а после некоторого числа итераций — быстро сходящийся метод Ньютона.
Табличный процессор Ехсеl для решения уравнений располагает специальным средством Подбор параметра в меню Сервис. Его алгоритм скрыт от пользователя, но если важен именно результат, а не путь к нему, то обращение к стандартному средству оправданно. На рис. 2.8 показаны диалоговые окна Ехсеl при решении уравнения х2-sinх=0: левая часть уравнения записана в ячейке А1, начальное значение - в ячейке В1, результат - в ячейке В1.
Рисунок
2.8.Реализация средства Подбор параметра
в Excel.