
- •Лекція 1 етапи розв‘язування задач на еом .Елементи теорії похибок
- •1.1 Точні і наближені числа. Джерела похибок. Класифікація похибок
- •1.2 Абсолютна і відносна похибки
- •1.3 Десятковий запис наближених чисел. Значуща цифра числа. Дійсна значуща цифра
- •1.4 Зв’язок між числом дійсних знаків і похибкою числа
- •1.6 Обчислювальний експеримент та його основні етапи. Поняття стійкості та коректності
- •Лекція № 3 розв‘язування систем лінійних алгебраїчних рівнянь
- •2.1 Основні поняття та визначення
- •2.2 Класифікація методів розв’язання слар на еом
- •2.3 Особливості методів Гауса
- •2.3.1 Метод Гауса з послідовним виключенням невідомих
- •2.3.2 Метод Гауса за схемою Халецького
- •2.3.3 Метод Гауса з вибором головного елемента
- •2.3.4 Метод Гауса з одиничними коефіцієнтами
- •2.3.5 Метод Гауса-Жордана
- •Лекція №3 наближені методи розв'язання слар на еом
- •3.1 Постановка задачі та класифікація методів
- •3.2 Загальний підхід до розв’язання слар наближеними методами
- •3.3 Умови збіжності ітераційного процесу
- •3.4 Метод послідовних наближень (метод Якобі)
- •3.5 Метод Гауса-Зейделя
- •3.6 Метод верхньої релаксації
- •Лекція № 4 чисельні методи роз’вязання нелінійних рівнянь та систем нелінійних рівнянь
- •4.1 Загальні поняття та визначення
- •4.2 Принципи розв’язання нелінійних рівнянь на еом
- •4.3 Чисельні методи уточнення коренів
- •4.3.1 Метод половинного ділення
- •4.3.2 Метод хорд
- •4.3.3 Метод Ньютона (метод дотичних)
- •4.3.4 Комбінований метод
- •4.3.5 Метод ітерацій (метод послідовних наближень)
- •4.4 Чисельні методи розв’язання систем нелінійних рівнянь
- •5.1 Способи завдання функцій
- •5.2 Математична постановка задачі інтерполювання
- •5.2.1 Інтерполяційний багаточлен Лагранжа
- •5.2.2 Перша інтерполяційна формула Ньютона для рівновіддалених вузлів інтерполяції
- •Лекція №6 Апроксимація табличних функцій
- •6.1 Апроксимація табличних функцій
- •6.1.1 Апроксимація табличних функцій степеневими поліномами
- •6.1.2 Апроксимація узагальненими поліномами
- •6.1.3 Апроксимація ортогональними поліномами
- •6.1.4 Апроксимація тригонометричними поліномами (гармонійний аналіз)
- •7.1 Основні поняття та визначення
- •7.2 Чисельні методи знаходження визначеного інтегралу
- •7.2.1 Метод прямокутників
- •7.2.2 Метод трапецій
- •7.2.3 Метод Сімпсона
- •8.1 Метод Ньютона-Котеса
- •8.2 Метод Чебишева
- •8.3 Метод Гауса
- •8.4 Загальний підхід до визначення інтегралів на еом
- •9.1. Основні визначення та поняття
- •9.2. Класифікація численних методів розв'язання задачі Коші
- •9.3 Одноточкові методи розв'язання задачі Коші на еом
- •9.1.1 Модифікації методу Ейлера
- •9.1.2 Метод Рунге–Кутта
- •9.4 Методи прогнозу і корекції (багатоточкові методи)
- •9.4.1 Метод Мілна
- •9.4.2 Метод Адамса - Башфорта
- •9.4.3 Метод Хемінга
- •10.1 Чисельні методи розв’язання крайових задач
- •10.1.1 Методи стрільби
- •10.1.2 Кінцево-різницеві методи
- •10.1.3 Метод прогонки
- •11.1 Різницеві методи розв'язування диференційних рівнянь у частинних похідних
- •11.2 Етапи чисельного розв'язування диференційних рівнянь (др) у частинних похідних на еом
- •11.3 Еліптичні рівняння
- •11.4 Гіперболічні рівняння
- •12.1 Параболічні рівняння
- •13.1 Метод загального пошуку
- •13.2 Метод половинного ділення (розділення відрізка навпіл)
- •13.3 Метод дихотомії
- •13.4 Метод “золотого перетину”
- •13.5 Метод Фібоначчі
- •13.6 Порівняння методів одновимірного пошуку
- •14.1 Основні поняття та визначення
- •14.2 Критерії оптимальності
- •14.3 Градієнтні методи
- •14.3.1 Найшвидший підйом з використанням одномірного пошуку
- •14.3.2 Метод найшвидшого спуску
- •14.3.3 Метод Флетчера – Рівса
- •14.3.4 Метод Девідона – Флетчера – Пауела
- •14.3.5 Метод конфігурацій Хука – Дживса
- •14.3.6 Метод конфігурацій Розенброка
2.3.2 Метод Гауса за схемою Халецького
Алгоритм метода включає також прямий і зворотній хід. Кінцевою метою прямого ходу є отримання СЛАР, яка еквівалентна заданій, з верхньою трикутною матрицею коефіцієнтів. Для цього матрицю коефіцієнтів початкової системи рівнянь А розбивають на дві трикутні:
,
(2.25)
де матриця С – нижня трикутна матриця; D – верхня трикутна матриця з одиничною головною діагоналлю:
;
.
Алгоритм визначення коефіцієнтів матриць C i D.
1) Обчислюється
перший стовпець матриці С,
перший рядок матриці D
і
за
формулами:
(2.26)
(2.27)
2) Обчислюються елементи другого стовпця матриці С:
,
(2.28)
елементи
другого рядка матриці D:
,
(2.29)
і елемент
:
. (2.30)
3) Обчислюють елементи третього стовпця матриці С:
(2.31)
елементи третього рядка матриці D:
,
(2.32)
елемент у3
,
(2.33)
і т.д.
Схема алгоритму метода Гауса за схемою Халецького показана на рисунку 2.3.
Рисунок 2.3. – Схема алгоритму розв’язання лінійних алгебраїчних рівнянь методом Гауса за схемою Халецького
Загальний
вигляд формул для обчислення
,
,
елементів
матриць С,
D
i Y:
,
(2.34)
,
(2.35)
,
(2.36)
,
(2.37)
2.3.3 Метод Гауса з вибором головного елемента
Ідея цього методу виникла у зв’язку з тим, що коефіцієнти СЛАР є параметрами реальних інженерних систем та в більшості є наближеними значеннями, тому що отримані звичайно в результаті вимірювання або як статистичні дані. Для таких систем рівнянь при обчисленні масштабного множника
(2.38)
можлива
ситуація при визначені
,
що ділення наближеного числа
на
достатньо мале число
веде
до різкого збільшення похибки методу.
Тому для того, щоб не збільшувати похибку
результату необхідно виконувати такі
дії:
1) в системі (2.1) необхідно знайти з k-го стовпця найбільший за абсолютним значенням коефіцієнт ak j ;
2) переставити k-те рівняння з рівнянням у якому знаходиться цій максимальний коефіцієнт;
3) масштабний
множник буде обчислюватись за формулою
(2.38), де
–
максимальний коефіцієнт, а тому похибка
розв’язання СЛАР у результаті арифметичних
операцій не збільшується.
Схема алгоритму метода Гауса з вибором головного елемента (прямий та обернений хід) показана на рисунку 2.4.
Рисунок 2.4. – Схема алгоритму метода Гауса з вибором головного елемента
2.3.4 Метод Гауса з одиничними коефіцієнтами
В цьому
методі зроблена спроба зменшити недоліки
перших двох методів пов’язаних з
багаторазовим діленням одного наближеного
числа на інше. Для цього перед введенням
масштабного множника k-те
рівняння системи ділиться один раз на
діагональний елемент
так,
щоб коефіцієнт при
,
а масштабний множник Мі
буде
дорівнювати
ak
j.
Результатом
прямого ходу є система, еквівалентна
СЛАР (2.1), з одиничними коефіцієнтами на
головній діагоналі виду:
(2.39)
Дана система схожа на систему (2.2), яка отримується в результаті прямого ходу базового методу Гауса з послідовним вилученням невідомих і відрізняється від неї тільки діагональними коефіцієнтами. Для отримання такої системи необхідно використовувати алгоритм, який включає в себе наступні етапи:
1. Організація циклу по всім рівнянням від 1 до N-1 (k = 1, 2, …, N-1).
2. В
кожному k-му
стовпці визначається номер l-го
рівняння з головним елементом (тобто
номер l-го
рівняння, в якому знаходиться коефіцієнт
при
зі
всіх рівнянь починаючи з k-го
до N-го).
3. Якщо номер цього рівняння l не дорівнює k (l<>k), тоді необхідно переставити місцями l-е рівняння з k-м.
4. Нормування
k-го
рівняння, тобто ділення всіх коефіцієнтів
k-го
рівняння на
(головний
елемент при
),
включаючи
.
5. Перетворення всіх і-х рівнянь, починаючи з (k+1) до N у відповідності з базовим алгоритмом Гауса з метою отримати еквівалентну систему з верхньою трикутною матрицею коефіцієнтів.
6. Кінець циклу по k.
Формула зворотного ходу для систем виду (2.39) спрощується і має вигляд:
(2.40)
Схема алгоритму методу Гауса з одиничними діагональними коефіцієнтами наведена на рисунку 2.5.
Рисунок 2.5. – Схема алгоритму метода Гауса з одиничними коефіцієнтами