
- •Теоретический раздел Предисловие
- •Предисловие ко второму изданию
- •1 Математические модели. Численные методы. Погрешности вычислений
- •1.1 Математические модели и моделирование
- •1.2 Этапы численного решения задач на эвм
- •1.3 Виды погрешностей решения задач
- •1.4 Погрешности арифметических операций
- •1.5 Графы арифметических операций
- •1.6 Распространение погрешностей в вычислениях
- •2 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1 Постановка задачи. Методы решения
- •2.2 Метод Гаусса
- •2.2.1 Описание метода Гаусса
- •2.2.2 Расчетные формулы метода Гаусса
- •2.2.3 Погрешность метода Гаусса. Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •2.3 Вычислительная сложность метода Гаусса
- •2.4 Обращение матрицы
- •2.5 Метод lu-разложения
- •2.6 Метод квадратного корня решения симметричных слау
- •2.7 Метод Гаусса–Зейделя
- •2.7.1 Расчетные формулы метода Гаусса–Зейделя
- •2.7.2 Сходимость метода Гаусса–Зейделя
- •2.7.3 Графическая иллюстрация метода Гаусса–Зейделя
- •3 Аппроксимация функций
- •3.1 Понятие аппроксимации функций
- •3.2 Постановка задачи интерполирования функций
- •3.3 Интерполяционный полином Лагранжа
- •3.4 Вычисление значений полиномов
- •3.5 Вычислительная сложность задачи интерполирования
- •3.6 Конечные и разделенные разности функции
- •3.7 Интерполяционный полином Ньютона
- •3.8 Погрешность интерполирования
- •3.9 Полиномы Чебышева 1-го рода
- •3.10 Наилучший выбор узлов интерполирования
- •4 Численное интегрирование
- •4.1 Постановка задачи численного интегрирования
- •4.2 Метод прямоугольников
- •4.3 Погрешность метода прямоугольников
- •4.4 Метод трапеций
- •4.5 Погрешность метода трапеций
- •4.6 Метод Симпсона
- •4.7 Погрешность метода Симпсона
- •4.8 Интерполяционные квадратурные формулы
- •4.9 Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности (квадратурные формулы Гаусса)
- •4.9.1 Квадратурная формула Гаусса–Лежандра
- •4.9.2 Квадратурная формула Гаусса–Лагерра
- •4.9.3 Квадратурная формула Гаусса–Эрмита
- •5 Решение нелинейных уравнений
- •5.1 Постановка задачи численного решения нелинейных уравнений
- •5.2 Метод деления отрезка пополам
- •5.3 Метод хорд
- •5.4 Метод простой итерации
- •5.5 Метод Ньютона
- •5.6 Метод секущих
- •6 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1 Постановка задачи
- •6.2 Метод рядов Тейлора
- •6.3 Метод Эйлера
- •6.4 Метод Рунге–Кутта 2-го порядка
- •6.5 Метод Рунге–Кутта 4-го порядка
- •7 Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1 Постановка задачи
- •7.2 Приведение дифференциального уравнения -го порядка к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка
- •7.3 Метод Эйлера
- •8.2 Выполнение символьных операций в Matlab
- •8.3 Создание символьных переменных
- •8.4 Создание группы символьных переменных
- •8.5 Создание списка символьных переменных
- •8.6 Вывод символьного выражения
- •8.7 Упрощение выражений
- •8.8 Вычисление производных
- •8.9 Вычисление интегралов
- •8.10 Вычисление сумм рядов
- •8.11 Вычисление пределов
- •8.12 Разложение функции в ряд Тейлора
- •8.13 Вычисление определителя матрицы, обращение матрицы
- •9 Дополнение
- •9.1 Вычисление корней полиномов
- •9.2 Решение систем нелинейных уравнений. Метод Ньютона
- •9.3 Решение систем линейных алгебраических уравнений с трехдиагональной матрицей (метод прогонки)
- •9.4 Интерполирование функций сплайнами
- •Практический раздел Указания к выбору варианта
- •Лабораторная работа № 1. Работа в системе Matlab
- •1.1. Цель работы
- •1.2. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •2.1. Цель работы
- •2.2. Теоретические положения
- •2.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 3. Аппроксимация функций
- •3.1. Цель работы
- •3.2. Теоретические положения
- •3.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 4. Численное интегрирование
- •4.1. Цель работы
- •4.2. Теоретические положения
- •4.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 5. Решение нелинейных уравнений
- •5.1. Цель работы
- •5.2. Теоретические положения
- •5.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1. Цель работы
- •6.2. Теоретические положения
- •6.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 7. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- •7.1. Цель работы
- •7.2. Теоретические положения
- •7.3. Порядок выполнения работы
- •Лабораторная работа № 8. Выполнение символьных операций
- •8.1. Цель работы
- •8.2. Теоретические сведения
- •8.3. Порядок выполнения работы
- •Литература
- •Литература
5.4 Метод простой итерации
Преобразуем
уравнение (5.1) следующим образом. Умножим
обе части уравнения на некоторую функцию
.
Получим эквивалентное уравнение
.
Прибавив
к обеим частям последнего уравнения
,
получим уравнение
,
(5.3)
где
.
(5.4)
Организуем итерационный вычислительный процесс по формуле
,
(5.5)
где
– начальное значение корня уравнения,
– последующее уточненное значение
корня. Формула (5.5) и есть алгоритм метода
простой итерации.
В обозначениях исходного уравнения (5.1) алгоритм простой итерации записывается в виде
.
(5.6)
Выполнение расчетов по формуле (5.5) или (5.6) называется одной итерацией. Итерации прекращают, когда
,
(5.7)
где
число
определяет допустимую относительную
погрешность нахождения корня.
Исследуем
сходимость метода простой итерации.
Пусть
– корень уравнения (5.3). В этом случае
имеем равенство
.
(5.8)
Вычитая из (5.5) выражение (5.8), получим
.
Применим к правой части последнего выражения теорему Лагранжа, т.е. воспользуемся равенством
,
где
лежит между
и
.
Получим
.
Обозначим
,
где
максимум берется по всем
,
которые могут встретиться в процессе
итераций. Тогда можно записать, что
.
Заменяя
здесь
на
,
получим
.
Два последних неравенства позволяют записать, что
.
Продолжая
процесс уменьшения
и подстановок, в конечном итоге получим
,
где
– первоначальное приближение к корню.
Очевидно, что если
,
то
и
,
т.е. итерации сходятся к корню уравнения
(5.3). Итак, мы показали, что метод простой
итерации сходится, если
(5.9)
для
значений
на всех итерациях.
Сходимость метода простой итерации иллюстрируется рисунком 5.4.
Рисунок 5.4 – Иллюстрация сходимости метода простой итерации
Корень
уравнения (5.3) определяется как точка
пересечения кривой
и прямой
.
Выбирая первоначальное приближение
и подставляя его в функцию
,
получаем новое приближение
.
Итерационный процесс изображен на
рисунке 5.4 в виде прямых со стрелками.
Горизонтальные прямые со стрелками
соответствуют приравниванию значений
функций
и
,
вертикальные – подстановкам значений
в функцию
.
Функция
в данном случае удовлетворяет условию
сходимости (5.9), и от итерации к итерации
получаем значения
,
,
,
…, все более близкие к корню
.
Рисунок 5.5 иллюстрирует расходимость метода простой итерации.
Рисунок 5.5 – Иллюстрация расходимости метода простой итерации
Функция
в данном случае не удовлетворяет условию
сходимости (5.9), ее производная по модулю
больше единицы (она возрастает быстрее,
чем функция
).
В итоге итерации расходятся.
Если решается уравнение (5.1) и оно сводится к уравнению (5.3) с помощью подстановки (5.4), то условие сходимости (5.9) принимает вид
.
Выбором
функции
в формуле для итераций (5.6) можно влиять
на сходимость метода. В простейшем
случае
со знаком плюс или минус.
Пример
5.1. Пусть
требуется найти квадратный корень
некоторого положительного числа
,
т.е. найти
.
Решение этой задачи эквивалентно решению
уравнения
.
Воспользуемся
для решения этого уравнения методом
простой итерации. В данном случае
,
.
Достаточное условие сходимости метода
простой итерации
приобретает вид
.
Отсюда
мы можем найти значение коэффициента
,
обеспечивающего сходимость метода.
Получаем
,
.
Для
положительных значений корня
имеем
.
Например, для
имеем
.
Для нахождения корня используется
следующая формула итераций:
.