- •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 междуи. 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, тои, 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 кривойи прямой. Выбирая первоначальное приближениеи 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 функцийи, вертикальные – подстановкам значенийв функцию. Функцияв 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 случаесо 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 итерацииприобретает вид
.
Отсюда мы можем найти значение коэффициента , обеспечивающего сходимость метода. Получаем
, .
Для положительных значений корня имеем. Например, дляимеем. Для нахождения корня используется следующая формула итераций:
.