- •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
4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
Вычислим определенный интеграл
методом прямоугольников (входящих) и методом трапеций.
Последовательность действий:
На отрезке x[a, b] построим разностную сетку
n {x0=a, xi = xi-1 +h , i = 1, 2.,.,n-1, xn=b, h =(b-a)/n}
и создадим таблицу по образцу рис.4.7.
В ячейки В1, В2 и D1 введем значения нижнего и верхнего пределов интегрирования а, b и количество разбивок n.
В ячейке В3 вычислим шаг разбивки h: В3=(В2-В1)/D1.
Рис.4.7.Схема численного интегрирования
В столбце А сформируем номер узла следующим образом: А6=0; в ячейку А7 введем формулу А7 =А6+1 и скопируем ее вниз до конца таблицы. (Это позволит в дальнейшем приспособить таблицу для любого значения шага h, т.е. для любого n).
В столбце В сформируем значения узлов следующим образом: xi+1=xi+h, i=0,1,2,…. Введем в ячейку В6 значение а, т.е. B6=B1. В ячейку В7 запишем формулу B7=B6+$B$3 и скопируем ее вниз до значения нижнего предела интегрирования b.
В столбце С формируем значения подынтегральной функции f(x) в узлах сетки. Для этого в ячейку С6 введем формулу С6=В6*В6 и скопируем ее вниз.
В столбцах D и E накапливаются результаты суммирования в соответствии с формулами (4.8), (4.11). Для этого обнулим ячейки D6 и E6. В ячейки D7 и E7 запишем формулы численного интегрирования:
D7 =D6+C6*$B$3
E7 =E6+(C6+C7)*$B$3/2
и скопируем их вниз до конца таблицы.
Приближенные значение интеграла (интегральные суммы) получены в ячейках D16 и E16 по методу прямоугольников и трапеций соответственно.
В данном случае не составляет труда найти точное значение этого интеграла:
и сравнить с полученными результатами.
Изменяя значения ячеек В1, В2 (пределы интегрирования а и b), D1 (количество разбивок n), С6 (формула подынтегральной функции f(x)), можно использовать эту схему для вычисления любого определенного интеграла с необходимой точностью.
Например. Уменьшим шаг разбивки (количество разбивок при этом увеличилось вдвое, n=20), т.е. введем в ячейку D1 величину 20. Выделим последнюю строку таблицы на рис 4.7 и копируем ее вниз до значения b=2. Мы получим приближенное значение интеграла с шагом h=0,05.
Аналогичным образом можно изменять и другие параметры.
Замечание. Из рис. 4.3, 4.4, 4.5 видно, что численное интегрирование может сопровождаться значительными погрешностями. Для снижения погрешности следует уменьшить шаг разбивки h, либо использовать более точные методы.
Контрольные вопросы
Геометрический смысл определенного интеграла. Когда возникают задачи численного интегрирования.
Идея численного интегрирования. Понятие интегральной суммы.
Оценка погрешности численного интегрирования. Метод половинного шага.
Методы прямоугольников, трапеций, Симпсона. Геометрическая интерпретация методов численного интегрирования.
Сравнение численных методов интегрирования между собой.
Г лава 5. Аппроксимация
«Аппроксимация (от лат. Approximo – приближаюсь) – замена одних матема-тических объектов другими, близкими к исходным»
Математический
энциклопедический словарь
