- •Численные методы решения задач строительства
- •Часть 1
- •Предисловие
- •В ведение
- •Общие сведения о вычислительном эксперименте и математическом моделировании
- •Численные методы.
- •Погрешности вычислений
- •Понятия точности, устойчивости и сходимости при численном решении
- •Глава 1 Основные понятия матричного исчисления
- •1.1. Матрицы и векторы.
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 2. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Первый этап. Отделение корней
- •Второй этап. Этап уточнения корня
- •Iteration (итерация)- повторение, ре-зультат повторного применения какой-либо математической операции.
- •Метод половинного деления (бисекции)
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.3.1. Решение нелинейных уравнений с использованием надстройки «Подбор параметра»
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Метод прогонки
- •Алгоритм метода прогонки
- •3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •3.3.2. Метод Гаусса – Зейделя.
- •3.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •3.5. Устойчивость решения слау относительно исходных данных (или обусловленность задач и вычислений)
- •3.6. Примеры решения слау с использованием электронных таблиц ms Excel
- •3.6.1. Реализация метода Гаусса
- •Последовательность действий
- •Прямой ход метода Гаусса.
- •3.6.2. Решение слау с помощью надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий:
- •3.6.3. Реализация метода Якоби средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий
- •3.6.4. Реализация метода прогонки средствами приложения Excel
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 4. Численное интегрирование
- •Алгоритм метода половинного шага.
- •4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.3. Квадратурная формула Симпсона
- •4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 5. Аппроксимация
- •5.1. Задачи аппроксимации
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •5.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •5.3.1. Постановка задачи
- •5.3.2. Метод наименьших квадратов
- •5.3.3. Линейная эмпирическая формула (линейная регрессия)
- •5.3.4. Коэффициент корреляции
- •5.3.5. Квадратичное (параболическое) приближение
- •5.3.6. Эмпирические формулы с двумя параметрами (метод выравнивания)
- •5.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •5.4.1. Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов с использованием надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий
- •5.4.2. Построение линейной эмпирической формулы с использованием встроенных функций линейн и тенденция
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Численные методы оптимизации
- •6.1. Общие сведения
- •6.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •6.1.2. Классификация задач математического программирования
- •6.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •6.3. Задачи линейного программирования
- •6.3.1. Общая постановка задачи
- •6.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •Случай n проектных параметров.
- •6.3.3. Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Последовательность действий:
- •6.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
- •6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
- •6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •6.4.5. Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •6.5. Решение задач оптимизации с помощью ms Excel
- •6.5.1. Решение задачи планирования производства
- •Последовательность действий:
- •6.5.2. Решение транспортной задачи
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Глава 1 16
- •Глава 2. 27
- •Глава 3. 51
- •Глава 4. 86
- •Глава 5. 100
- •Глава 6. 125
Метод хорд
Пусть функция y=f(x) на отрезке [a,b] удовлетворяет условиям теорем 2.1, т.е. уравнение f(x)=0 имеет на этом отрезке единственный корень x*.
Положим для определенности f ’’(x)>0 (рис.2.6). Вместо деления отрезка пополам, разделим его в отношении f(a): f(b).
С геометрической точки зрения способ пропорциональных частей эквивалентен замене кривой y=f(x) хордой, проходящей через точки A[a, f(a)] и B[b, f(b)].
Для построения итерационной последовательности по методу хорд необходимо выбрать начальное приближение (нулевую итерацию) х0.
Если функция y=f(x) имеет 2-ую производную, сохраняющую знак на этом отрезке, то начальное приближение х0 выбирается, исходя из условия:
f(x0) f ”(x0 ) <0. (2.11)
Рассмотрим два случая, каждый из которых определен видом функции y = f(x) на отрезке [a,b].
Первый случай. Полагаем f(а)>0, f(b)<0 и f ’’ (x)>0 для x[a,b] (рис.2.6).
В качестве нулевого приближения корня выбирается тот конец отрезка [a,b], для которого выполняется условие (2.11), т.е выбираем правый конец отрезка [a, b], х0=b.
Проводим хорду АВ0 и за первое приближение (первую итерацию) х1 принимаем абсциссу точки пересечения хорды с осью ОХ.
Второе приближение х2 получаем как абсциссу точки пересечения хорды АВ1 с осью ОХ.
Аналогичным образом строим итерационную последовательность:
х0 =b, x1 , x2 ,…….,xn ,….
В математическом анализе доказывается теорема, что эта итерационная последовательность сходится к корню уравнения х* (2.1).
Для получения формулы (n+1)-ой итерации хn+1 запишем уравнение хорды ABn :
Полагая х=xn+1 и y = 0 найдем абсциссу точки пересечения хорды ABn с осью ОХ, т.е. (n+1)-ю итерацию хn+1.
Рис.2.6. Схема метода хорд (1-й случай)
В этом случае левый конец отрезка [a,b] неподвижен и последовательные приближения (итерации) определяются по формуле:
(2.13)
Второй случай. Полагаем f(а)<0, f(b)>0 и f ’’ (x)>0 для x[a,b] (рис.2.7).
В качестве нулевого приближения корня выбираем тот конец отрезка [a,b], для которого справедливо условие (2.11).
Для данного случая выбирается левый конец отрезка [a,b], т.е. х0 =а, а в качестве неподвижного конца: х=b.
Аналогично первому случаю строим последовательность приближений, сходящуюся к точному решению х* уравнения (2.1) и определяемую следующим соотношением:
(2.14)
Рис.2.7. Схема метода хорд (2-й случай)
Таким же образом рассматриваются еще два случая, когда вторая производная отрицательна, т.е. f ’’(x)<0 на отрезке [a, b].
Следующая теорема обобщает все четыре случая для приближенного решения нелинейного уравнения (2.1) по методу хорд.
Теорема 2.2. Пусть функция y=f(x) на отрезке [a,b] удовлетворяет условиям теорем 2.1, т.е. уравнение (2.1) имеет на этом отрезке единственный корень. Если функция y=f(x) имеет вторую производную, сохраняющую знак на этом отрезке, то исходя из начального приближения х0, удовлетворяющего условию (2.11) можно вычислить корень уравнения (2.1) с заданной точностью по формулам (2.13) или (2.14). |
