
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Лекция 1. Понятие погрешности решения систем алгебраических уравнений
- •1.1. Точные и приближенные числа, источники погрешностей, классификация погрешностей
- •Источники погрешностей
- •1.2. Абсолютные и относительные погрешности
- •1.3. Понятие о системе линейных уравнений
- •1.4. Матричные уравнения
- •Лекция 2. Точные методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •2.1. Формулы Крамера для решения системы линейных уравнений
- •2.2. Решение системы линейных уравнений методом последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса)
- •Пусть дана система
- •Обозначим
- •Лекция 3. Приближенные методы решения слау
- •3.1. Понятие предела для векторов и матриц Пусть дана последовательность векторов
- •Аналогично, если имеется последовательность квадратных матриц
- •3.2. Метод простой итерации Пусть дана система линейных уравнений:
- •В матричном виде:
- •Условия сходимости итерационного процесса
- •3.4. Оценка погрешности приближенного процесса методом итерации
- •Лекция 4. Метод зейделя
- •4.1. Условия сходимости процесса Зейделя
- •Пусть дана линейная система
- •4.2. Оценка погрешности процесса Зейделя
- •4.3. Приведение системы линейных уравнений к виду, удобному для итераций
- •Лекция 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Итерационные методы решения нелинейных уравнений а). Метод простой итерации.
- •Число итераций при использовании этого метода
- •Если корень нас не устраивает, то мы находим
- •Г). Метод Ньютона.
- •5.2. Метод Рыбакова
- •5.3. Метод наискорейшего спуска
- •Лекция 6. Интерполирование и экстраполирование
- •6.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •Перепишем этот многочлен в другой форме
- •Окончательно получаем
- •Лекция 7. Конечные разности
- •Рассмотрим некоторые свойства конечных разностей
- •7.1. Первая интерполяционная формула Ньютона для равноотстоящих узлов интерполяции
- •7.2. Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •7.3. Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Лекция 8. Линейное интерполирование
- •8.1. Интерполирование по Эйткину
- •8.2. Интерполяция и приближение сплайном
- •Приближение линейными сплайнами
- •Лекция 9. Численное интегрирование функций
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Формула прямоугольников
- •Лекция 10. Численные методы решения задачи коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •10.1. Задача Коши. Общие замечания. Постановка задачи
- •10.2. Метод Эйлера
- •10.4. Метод Рунге-Кутта
- •Лекция 11. Разностный метод решения уравнений математической физики (метод сеток)
- •11.1. Метод сеток для уравнения параболического типа
- •Лекция 12. Метод сеток для уравнения гиперболического типа
- •12.2. Метод сеток для уравнений Пуассона и Лапласа
- •Образцы выполнения контрольных работ Контрольная работа № 5
- •Контрольная работа № 6
- •Решение уравнения методом Эйлера
- •Решение уравнения модифицированным методом Эйлера
- •Решение уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитическое решение заданного уравнения
- •Сравнение точного решения и приближенных решений исходного дифференциального уравнения
- •Контрольная работа №7
- •Контрольная работа №8
- •Решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта
- •Аналитические решения заданного уравнения
- •Примеры заданий для самостоятельной работы Задание 1
- •Задание 2
- •Задание 3
- •Задание 4
- •Задание 5
- •Варианты задания
- •Задание 6
- •Варианты задания
- •Задание 7
- •Варианты задания
- •Задание 8
- •Варианты задания
- •Задача для самостоятельного решения
- •Вопросы для самостоятельной подготовки
- •Библиографический список
1.2. Абсолютные и относительные погрешности
Принципиальная трудность работы с вещественными числами заключается в том, что любая переменная в памяти ЭВМ может принимать лишь конечное число значений, поэтому вещественные числа не могут быть представлены в компьютере точно. Числа записываются в форме с плавающей запятой.
При этом отдельно хранится мантисса М. Число М по абсолютной величине не превосходит 1 и порядок P, значит, пара (Р,М) задает вещественное число
В ЭВМ, как правило, а = 2 или a = 16. Для записи мантиссы используется фиксированное число k, т.е.
,
где ММ – целое число и
.
Диапазон изменения порядка тоже ограничен:
.
Значит, представление чисел в компьютере обладает следующими свойствами:
Абсолютная погрешность равна абсолютной величине разности точного числа и приближенного
.
Относительная погрешность равна отношению абсолютной погрешности к точным значениям
.
Невозможно представить очень большие по модулю и очень малые («нулевые») числа. Произвольное вещественное число, попадающее в допустимый интервал, может быть написано с некоторой погрешностью. Относительная погрешность в этом случае примерно постоянна и равна
.
Рассмотрим ошибки вычислений, связанных с вычитанием близких чисел – действие, приводящее к потере точности
,
или
.
Следующий источник ошибок – суммирование слагаемых с различным порядком сложения:
55,55 + 0,001 + 0,001 + … + 0,001 .
Мы не можем хранить пятую цифру, т.е. результат будет 55,55, следовательно, останется без изменений. А если сначала сложить 100 х 0,001 = 0,1 получим 55,61. Поэтому суммирование чисел необходимо производить в порядке возрастания слагаемых.
1.3. Понятие о системе линейных уравнений
В общем виде система m линейных уравнений с n неизвестными записывается так:
(1.1)
Уравнения
системы считаются пронумерованными:
первое, второе,
-
е,
–
неизвестные,
–
коэффициенты при неизвестных.
Коэффициент
при неизвестном
в i
– уравнении обозначается через
,
j
– номер
неизвестного.
Кратко система (1.1) может быть записана:
,
(i
= 1, 2, …,
m).
(1.2)
Решением
системы линейных уравнений называется
любая совокупность чисел
,
которая, будучи подставленной на место
неизвестных
в уравнение данной системы, обращает
все эти уравнения в тождества. Система
(1.1) – совместная, если она имеет решение.
Если система не имеет решений, то она
называется несовместной
или противоречивой.
Совместная система линейных уравнений может иметь одно или несколько решений. Она называется определенной, если имеет одно решение, и неопределенной, если имеет больше одного решения.
Две системы линейных уравнений с одним и тем же числом неизвестных называются эквивалентными, если они обе несовместны или совместны и имеют одни и те же решения.
Пусть дана определенная система n линейных уравнений (1.1). Пользуясь матричными обозначениями её, можно заменить следующим:
,
(1.3)
где матрица системы
;
(1.4)
вектор-столбец неизвестных
;
(1.5)
вектор-столбец свободных членов
.
(1.6)