- •Оглавление
- •Введение
- •1 Численное интегрирование
- •1.1 Теория и исходные данные
- •1.1.1 Метод квадратур Гаусса
- •1.1.2 Метод Монте-Карло
- •1.2 Вычисление определенного интеграла в ms Excel
- •1.3 Вычисление определенного интеграла в MathCad
- •1.4 Вычисление определенного интеграла с помощью vba
- •1.5 Вычисление определенного интеграла с помощью MatLab
- •2 Квадратичная аппроксимация
- •2.1 Теория и исходные данные
- •2.2 Квадратичная аппроксимация с помощью электронных таблиц ms Excel
- •2.3 Квадратичная аппроксимация с помощью программы MathCad
- •2.4 Квадратичная аппроксимация в vba
- •2.5 Квадратичная аппроксимация в MatLab
- •3 Решение кубического уравнения
- •3.1 Теория и исходные данные
- •3.2 Решение кубического уравнения с помощью ms Excel
- •3.3 Решение кубического уравнения в MathCad
- •3.4 Решение кубического уравнения в vba
- •3.5 Решение кубического уравнения в MatLab
- •4 Решение трансцендентного уравнения
- •4.1 Теория и исходные данные
- •4.2 Решение трансцендентного уравнения с помощью ms Excel
- •4.3 Решение трансцендентного уравнения в MathCad
- •4.4 Решение трансцендентного уравнения в vba
- •4.5 Решение трансцендентного уравнения в MatLab
- •5 Решение системы линейных алгебраических уравнения
- •5.1 Теория и исходные данные
- •5.2 Решение системы линейных алгебраических уравнений в ms Excel
- •5.3 Решение системы линейных алгебраических уравнений в MathCad
- •5.4 Решение системы линейных алгебраических уравнений в vba
- •5.5 Решение системы линейных алгебраических уравнений в MatLab
- •6 Суммирование рядов
- •6.1 Теория и исходные данные
- •6.2 Суммирование ряда в ms Excel
- •6.3 Суммирование рядов в MathCad
- •6.4 Суммирование ряда в vba
- •6.5 Суммирование ряда в MatLab
- •Заключение
- •Список использованной литературы
2.5 Квадратичная аппроксимация в MatLab
Вычисление коэффициентов апрроксимирующего полинома осуществляется с помощью функции polyfit. Степень задана равной двум. Значения полинома вычисляются в точках, определяемых вектором х1, с помощью функции polyval. График строится с помощью функции plot. Для отображения исходных точек в виде кружочков задается строковый параметр ‘ro’ [2]. M-файл представлен на рисунке 14, результаты его работы – на рисунках 15 и 16.
Рисунок 14 – M-файл квадратичной аппроксимации в MatLab
Рисунок 15 – График квадратичной аппроксимации в MatLab
Рисунок 16 - Результат квадратичной аппроксимации в MatLab
Значения коэффициентов, полученные в четырех программах, представлены в таблице 4.
Таблица 4 – Квадратичная аппроксимация
Коэффициент |
MS Excel |
VBA |
MathCad |
MatLab |
a |
-1.357 |
-1.357 |
-1.357 |
-1.3570 |
b |
-0.372 |
-0.372 |
-0.372 |
-0.3720 |
c |
3.6878 |
3.6878 |
3.6878 |
3.6878 |
Таким образом, как следует из таблицы 4, коэффициенты квадратичной аппроксимации, полученные в четырех программах, полностью совпали.
3 Решение кубического уравнения
3.1 Теория и исходные данные
Кубическое уравнение – это уравнение, общий вид которого выражается формулой (27).
(27)
Численное решение нелинейных уравнений состоит из двух этапов. Первый из них называется отделение корней. Цель этого этапа – найти приближенные значения корней уравнения или выделить отрезки, содержащие только один корень. Самой простой реализацией этого этапа является построение графика. На втором этапе найденные приближенные значения корней уравнения уточняются с помощью какого-либо из численных методов. В курсовой работе рассматривается метод Ньютона.
Классический
метод Ньютона
или касательных
заключается в том, что
если xn
– некоторое приближение
к корню x0
уравнения
(28), то следующее
приближение определяется как корень
касательной к функции
,
проведенной в точке xn.
(28)
Уравнение касательной к функции в точке xn имеет вид (29):
(29)
В уравнении касательной положим y=0 и x=xn+1.
Тогда алгоритм последовательных вычислений в методе Ньютона отражает формула (30):
(30)
Сходимость метода касательных квадратичная, порядок сходимости равен 2.
Данный метод будет использоваться только при решении задачи в VBA, во всех остальных программах используются встроенные функции.
Исходные данные: a=1, b=1, c=5, d=6, f=433 [1].
3.2 Решение кубического уравнения с помощью ms Excel
Найдем приближенное значение корня нелинейного уравнения. Для этого построим его график, приведя уравнение к общему виду (26).
Поместим в ячейки А2:А18 значения x от 0 до 8 с шагом 0,5. В ячейках В2:В18 вычислим значения у, соответствующие каждому х. Для этого в ячейку В2 введем формулу (31) и растянем ее до ячейки B18 включительно.
=A2^3+A2^2+5*A2+6-433 (31)
По значениям A2:B18 построим график, используя точечную диаграмму. Снимем с графика начальное приближение к корню уравнения и запишем его в ячейку D18, в ячейке E18 рассчитаем значение y, соответствующее приближенному корню. Далее активируем ячейку Е18 и воспользуемся опцией «Подбор параметра», установив требуемое значение y равным нулю. Поиск решения осуществляется автоматическим изменением x.
Результаты решения уравнения представлены на рисунке 17.
Рисунок 17 – Решение кубического уравнения средствами MS Excel
