- •122 «Комп’ютерні науки та інформаційні технології»
- •124 «Системний аналіз»
- •Лабораторна робота №1-2
- •І. Теоретичний матеріал
- •4. Числа і числові константи
- •4.1. Системи числення
- •5. Рядкові дані
- •6. Складні типи даних: вектори, матриці, масиви, таблиці, списки
- •7. Оператори, функції і вирази
- •7.1. Оператори та їх пріоритет
- •7.2. Функції та їх класифікація
- •8. Системи комп’ютерної математики в Internet
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Введення матриць
- •2. Матричні оператори
- •3. Матричні функції
- •4. Розв’язування матричних рівнянь
- •5. Символьні матричні перетворення
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •IV. Завдання для самостійного виконання
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Знаходження границь функцій
- •2. Аналітичне і чисельне диференціювання та їх реалізація в системі Mathcad
- •3. Дослідження функцій і побудова їх графіків за допомогою системи Mathcad
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •Лабораторна робота №7-8
- •І. Теоретичний матеріал
- •3. Тривимірна графіка
- •4. Робота з анімаційною графікою
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •Лабораторна робота № 9-10
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Умови iснування розв’язку екстремальної задачі
- •2. Класичний метод знаходження екстремумiв функцiї однiєї змiнної
- •3. Класичний метод знаходження екстремумiв функцiї багатьох змiнних
- •4. Основні засоби пакету Mathcad щодо розв’язування задач оптимізації
- •5. Розв’язування задач математичного програмування в середовищі Mathcad
- •II. Завдання до лабораторної роботи
- •III. Індивідуальні завдання
- •Іv. Контрольні запитання
- •Лабораторна робота № 11-12
- •І. Теоретичний матеріал
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •III. Індивідуальні завдання
- •Лабораторна робота № 13-14
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Постановка задачі інтерполювання функцій
- •Геометричний смисл задачі інтерполювання функцій
- •3. Лінійне і квадратичне інтерполювання
- •4. Параболічне інтерполювання. Інтерполяційна формула Лагранжа
- •6. Екстраполювання функцій
- •7. Засоби інтерполювання функцій в системах комп’ютерної математики
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •Іv. Контрольні запитання
- •Лабораторна робота № 15-16
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Засоби наближення функцій в системі комп’ютерної математики Mathcad
- •1.1. Лінійна регресія (Linear regression)
- •1.2. Поліноміальная регресія (Polynomial regression)
- •1.3. Спеціальні регресії (Specialized regression)
- •1.3.1. Експоненціальна регресія
- •1.3.2. Тригонометрична регресія
- •1.3.3. Логарифмічна регресія
- •1.3.4. Степенева регресія
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Розв’язування
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •Лабораторна робота № 17-18
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Загальні положення щодо програмування у скм
- •2. Процедурне програмування в скм Mathcad
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •3. Приклади програм в скм Mathcad
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •IV. Завдання для самостійного виконання
- •Самостійна робота
- •І. Теоретический материал
- •1. Можливості sMath Studio
- •3. Основні елементи інтерфейсу скм sMath Studio
- •4. Встановленн програми sMath Studio
- •5. Основи работи в програмі
- •6. Довідкова інформація
- •Іі. Завдання до лабораторної роботи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •І. Теоретичний матеріал
- •Іі. Задания до лабораторної работи
- •І. Теоретичний матеріал
- •Іі. Задания до лабораторної работи
- •Графіка в MatLab
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •Контрольні питання
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Основи інтерфейсу MatLab
- •2.Засоби контролю робочої області та файлової системи
- •3. Меню системи MatLab
- •4. Програмування в matlab
- •Основи редагування та налагодження m-файлів
- •Основи програмування
- •5. Чисельне рішення нелінійних рівнянь
- •Іі. Задания до лабораторної работи
- •Ііі. Індивідуальні завдання
- •І. Теоретичний матеріал
- •1. Аналітичне інтегрування засобами MatLab.
- •3. Теоретична оцінка похибки чисельного інтегрування
- •4. Чисельне інтегрування
- •5. Чисельне інтегрування засобами MatLab
- •6. Правило Рунге оцінки похибки інтегрування
- •Іі. Задания до лабораторної работи
- •Перелік літератури та інших джерел Базова
- •Допоміжна
- •Інформаційні ресурси
- •Глосарій курсу
- •Про виконання індивідуального завдання № 1
- •Коваленка Віктора Івановича
3. Матричні функції
Для роботи з матрицями в пакеті Mathcad існує ряд вбудованих функцій:
augment (M1, M2) – об’єднує в одну дві матриці М1 та М2, які мають однакову кількість рядків (об’єднання йде „по горизонталі”);
stack (M1, M2) – об’єднує „по вертикалі” дві матриці М1 та М2, які мають однакову кількість стовпців;
identity (n) – створює одиничну квадратну матрицю порядку п;
submatrix (A, ir, jr, ic, jc) – створює підматрицю, яка складається з усіх елементів, які містяться в рядках з ir по jr та стовпців з ic по jc;
matrix (m, n, f) – створює матрицю, в якій (i, j)-й елемент дорівнює f(i, j), де i=0,1,,m, j=0,1,,n, f(i, j) – деяка функція;
diag(V) – створює діагональну матрицю, головною діагоналлю якої є вектор V;
Re (M) – створює матрицю дійсних частин матриці М з комплексними елементами;
Im (M) – створює матрицю уявних частин матриці М з комплексними елементами;
cols (M) – визначає кількість стовпців матриці М;
rows (M) – визначає кількість рядків матриці М;
rank (M) – обчислює ранг матриці М;
tr (M) – обчислює слід (суму діагональних елементів) квадратної матриці М;
mean (M) – обчислює середнє значення елементів масиву;
csort (M, n) – переставляє рядки матриці М таким чином, що відсортованим стає п-ий стовпець;
rsort (M, n) – переставляє стовпці матриці М таким чином, що відсортованим стає п-ий рядок;
rref(M) – повертає спеціальну форму матриці М (у вигляді східців), коли перший ненульовий елемент в кожному рядку дорівнює 1, яка знаходиться справа від першого ненульового елемента попереднього рядка, тобто всі елементи вище першого ненульового в рядку – нулі (використовується для розв’язування систем лінійних рівнянь методом Гаусса);
eigenvals(M) – знаходження власних значень матриці М;
eigenvecs(M) – знаходження власних векторів матриці М;
eigenvec(M,z) – знаходження власного вектора матриці М, що відповідає власному значенню.
Зауваження 3. Пакет Мathcad має ще цілий ряд додаткових матричних функцій, які не застосовуються при вивченні даного курсу, тому розгляд додаткових матричних функцій залишається на самостійне опрацювання студентів.
Рис.3.Приклад використання матричних операторів
Зауваження 4. Якщо спробувати виконати некоректне множення двох матриць, то на екран виводиться повідомлення про помилку і про причину її виникнення, зокрема, «Кількість рядків і/або стовпців у цих масивах не співпадає» (рис. 3).
На рис. 4 зображено дії над матрицями, елементами яких є комплексні числа.
Рис.4.Дії над матрицями, елементами яких є комплексні числа
4. Розв’язування матричних рівнянь
Матричні оператори і функції пакету Мathcad дозволяють розв’язувати широке коло задач лінійної алгебри, зокрема матричні рівняння (рис.5).
Рис.5. Приклад розв’язування матричного рівняння
Зауваження 5. При спробі розв’язати матричне рівняння, яке не має розв’язку, тобто матриця А сингулярна (її визначник дорівнює 0), Мathcad виводить відповідне повідомлення. Але, як показує досвід, іноді цього не трапляється і рівняння розв’язується неправильно. Тому студентам варто порадити організовувати самим перевірку на рівність визначника відповідної матриці 0 (рис. 5).
Оскільки задача розв’язування систем лінійних рівнянь є досить поширеною, то для цього в пакеті Мathcad, починаючи з шостої версії, присутня вбудована функція lsolve(A,B), яка, при заданні матриці коефіцієнтів A і вектору вільних членів B, повертає вектор X, котрий є розв’язком системи AX=B (рис. 6).
Рис. 6. Приклад розв’язування систем лінійних рівнянь
