- •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 Ньютона (метод касательных)
Пусть уравнение (2.1): f (x)=0 на отрезке [a, b] имеет единственный корень, причем производные f ’(x) и f ’’(x) непрерывны и сохраняют определенные знаки на этом отрезке.
Геометрически метод Ньютона эквивалентен замене небольшого участка дуги кривой y=f(x) касательной, проведенной в некоторой точке этой кривой (рис.2.8).
Положим для определенности f ’’(x) > 0 для x[a, b] и f(b)>0.
Для построения итерационной последовательности по методу касательных выберем начальное приближение (нулевую итерацию) x0=b. исходя из условия
f(x0) f ’’(x) > 0 (2.15)
Проведем касательную к кривой y = f(x) в точке B0[x0,f (x0)].
В качестве первого приближения корня х1 возьмем абсциссу точки пересечения этой касательной с осью ОХ.
Рис.2.8. Схема метода касательных
Через точку B1[x1 ,f (x1)] снова проведем касательную, абсцисса точки пересечения которой с осью ОХ даст нам второе приближение корня х2 .
Аналогичным образом строим итерационную последовательность:
х0 =b, x1 , x2 ,…….,xn ,….
В математическом анализе доказывается теорема, что эта итерационная последовательность сходится к точному решению х* уравнения (2.1).
Для получения (n+1)-ой итерации хn+1 запишем уравнение касательной к нашей кривой в точке Bn[xn , f(xn)] (n=0, 1, 2, ….)
y – f (xn) = f ’(xn) (x - xn).
Полагая y=0, x=xn+1, получим формулу для построения последовательности приближений корня уравнения (2.1):
(2.16)
Если в нашем случае положить x0=а, т.е. условие (2.15) не выполняется, то, проведя касательную к кривой y=f(x) в точке (a, f(a)), мы получили бы точку х (рис.2.8), лежащую вне отрезка [a, b]. Выбранное таким образом начальное приближение оказывается непрактичным. В данном случае «хорошим» начальным приближением х0 является то, для которого выполняется условие (2.15).
В математическом анализе доказывается теорема, обобщающая это правило.
Теорема 2.3. 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 (2.15) можно вычислить корень уравнения (2.1) с заданной точностью по формуле (2.16). |
Метод касательных хорошо реализуется на ЭВМ.
Замечания.
Из формулы (2.16) видно, что чем больше значения f ’(x) в окрестности корня х* , тем меньше поправка, которую нужно прибавить к n-му приближению, чтобы получить (n+1)–е приближение. Поэтому метод касательных особенно удобно применять тогда, когда график функции y=f(x) имеет большую кривизну в окрестности корня соответствующего уравнения, т.е. круто меняет свое значение.
С другой стороны, если значения производной f ’(x) в окрестности корня х* малы, т.е. функция достаточно пологая, то поправки будут велики и вычисление корня по этому методу может оказаться очень долгим, а иногда и вовсе невозможным.
Следовательно, если кривая y=f(x) вблизи точки пересечения с осью ОХ почти горизонтальна, то применять метод Ньютона для решения уравнения f(x)=0 не рекомендуется.
