- •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
1.3. Действия над матрицами
Действия над матрицами определяются с помощью действий над их элементами.
1) Сумма (разность) двух матриц одинакового типа АВ есть матрица С того же типа:
2)
Произведение матрицы
на число
есть матрица, элементы которой получены
умножением всех элементов на число :
3)
Произведением матрицы
размера [mn]
на матрицу
размера [nr]
называется матрица
размера [mr],
элементы которой вычисляются по формуле:
То
есть, чтобы получить элемент
надо вектор из элементов i-ой
строки матрицы А скалярно умножить на
вектор из элементов j-го
столбца матрицы В.
Произведение А∙В двух матриц в указанном порядке возможно в том и только в том случае, когда число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В.
4)
Произведение
матрицы А
на вектор
–
частный
случай произведения матрицы на матрицу,
когда второй сомножитель является
матрицей-столбцом (или вектором), причем
количество элементов вектора
должно
быть обязательно равно количеству
столбцов матрицы А.
Результатом перемножения является
вектор
где
Действия над матрицами подчиняются следующим законам:
А+В = В+А;
А+(В+С) = (А+В)+С;
(А+В)= А+В;
(А)=( )А;
A(BC) = (AB)C;
(А+В)С = АС + ВС;
С(А+В) = СА + СВ ;
(АВ) = (А)В=А(В).
Основной особенностью матричного исчисления является некоммутативность произведения матриц:
АВ ВА,
т.е. произведение двух матриц не обладает свойством переместительности и из существования произведения АВ вовсе не следует существование произведения ВА. Покажем это на примере.
Пример 1.1. Вычислить произведение двух матриц А и В.
для
данного случая не существует.
1.4. Нормы матрицы и вектора
Норма – это одна из важнейших скалярных характеристик векторов и матриц. Существуют различные способы определения нормы матрицы и вектора соответственно. В дальнейшем для анализа решений нам потребуется умение вычислять эти нормы.
Матрица может быть определена тремя нормами:
норма 1– максимальная сумма модулей элементов матрицы по строкам:
норма 2 – максимальная сумма модулей элементов матрицы по столбцам:
норма 3 – корень квадратный из суммы квадратов всех элементов матрицы:
Пример 1.2. Для матрицы А вычислить все три нормы
Решение:
=
max
(3+2+4, 5+2+6, 0+7+1) = max
(9, 13, 8) =13;
=
max
(3+5+0, 2+2+7, 4+6+1) = max
(8, 11, 11) = 11;
Для вектора
эти нормы вычисляются:
– максимальная
по модулю координата вектора,
– сумма модулей
координат вектора,
–
корень квадратный
из суммы квадратов координат вектора.
1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
Для выполнения операций с матрицами удобно использовать матричные функции MS Excel.
Категория: математические. Функции:
МУМНОЖ(<матрица1>;<матрица2>) – возвращает произведение матриц.
МОБР(<матрица>) – возвращает матрицу, обратную к данной.
МОПРЕД(<матрица>) – вычисляет определитель исходной квадратной матрицы.
Категория: ссылки и массивы. Функция:
ТРАНСП(<матрица>) – транспонирует исходную прямоугольную матрицу, поворачивая ее относительно главной диагонали.
При выполнении операции следует:
Выделить блок, где будет размещен результат матричной операции.
В мастере функций выбрать нужную категорию и нужную функцию.
C
помощью кнопки
выделить исходную матрицу (бегущая
пунктирная линия).Одновременно нажать клавиши Shift+Ctrl+Enter.
