
- •Университет имени м.В. Ломоносова
- •Рецензенты
- •Оглавление
- •Глава I. Численные методы линейной алгебры 8
- •§1. Прямые методы решения систем линейных
- •§2. Итерационные методы решения систем линейных
- •§3. Проблема собственных значений . . . . . . . . . . . . . . . 26
- •2.B. Метод наименьших квадратов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
- •3. Наилучшее равномерное приближение . . . . . . . . . . . . . 56
- •Глава IV. Численное дифференцирование
- •§1. Численное дифференцирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
- •§2. Численное интегрирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
- •Глава V. Численные методы решения задачи
- •§1. Методы Рунге-Кутты. Таблицы Бутчера . . . . . . . . . . 75
- •§2. Многошаговые разностные методы . . . . . . . . . . . . . . . 80
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава I численные методы линейной алгебры
- •§1. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •1. Метод Гаусса.
- •2. Треугольное разложение матрицы.
- •3. Ленточные матрицы. Метод прогонки.
- •4. Метод квадратного корня.
- •5. Обусловленность систем линейных алгебраических уравнений.
- •§2. Итерационные методы решения систем линейных
- •Предварительные сведения. Теорема Самарского.
- •Легко проверить, что
- •2. Метод простой итерации.
- •3. Неявные итерационные методы.
- •§3. Проблема собственных значений
- •1. Степенной метод нахождения наибольшего по модулю
- •2. Нахождение наибольшего и наименьшего собственного значения матрицы.
- •Глава II
- •§1. Метод бисекций (деления отрезка пополам).
- •§2. Метод простой итерации .
- •§3. Метод Ньютона.
2. Нахождение наибольшего и наименьшего собственного значения матрицы.
Чтобы
найти
и
поступим следующим образом:
Найдем
- наибольшее по модулю собственное значение матрицы .
Затем находим
- наибольшее по модулю собственное
значение
матрицы
.
Если
,
то
,
при этом
.
Поэтому
,
т.е.
.
Если
,
то
,
.
28
Упражнения для самостоятельного решения .
1. Решить методом Гаусса систему
2. Построить LU-разложение матрицы
3.
Пусть
и
- нижние треугольные матрицы. Доказать,
что
и
- нижние треугольные матрицы. Аналогично
для верхних треугольных матриц
.
4. Методом квадратного корня решить систему
5.
Доказать, что для трехдиагональной
матрицы (
)
в
-разложении
матрицы
и
- ленточные с полушириной 1.
6. Найти число обусловленности матрицы
в
евклидовой норме.
29
7. Для системы уравнений
записать
метод простой итерации и выяснить, при
каких значениях параметра
он сходится. Для начального приближения
построить две первые итерации.
8. Для
системы из предыдущего упражнения
построить 2 первые итерации по методу
Зейделя.
9.
Исходя из вектора
,
сделать четыре итерации для отыскания
наибольшего по модулю собственного
значения матрицы
и найти его приближенное значение, а так же приближение к собственному вектору.
10. Доказать,
что если
,
то
.
30
Глава II
ИТЕРАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ
Пусть задано некоторое уравнение и требуется найти его решение. Хорошо известно, что в случае нелинейного уравнения получить решение в виде аналитических формул за редким исключением невозможно. Поэтому возникает задача приближенного нахождения корней уравнения с заданной точностью. Будем считать, что уравнение имеет вид
, (1)
где
- некоторая заданная функция.
Обычно, прежде чем
использовать тот или иной алгоритм
нахождения приближенного решения,
проводятся некоторые исследования с
целью получения информации о расположении
корней и их кратности. Будем предполагать,
что функция
определена и непрерывна на отрезке
.
Одним из простых способов отделения
действительных корней уравнения (1)
является следующий: вычисляются значения
функции
в некоторых точках
Если найдется такое , что
,
то
на основании теоремы о нулях непрерывной
функции, это означает, что на интервале
уравнение (1) имеет хотя бы один корень.
31