- •Н. Б. Борковский Математические методы в экологии
- •Часть I. Численные методы
- •Тема 1 9
- •Тема 2 14
- •Тема 3 30
- •3.0 Постановка задачи 30
- •1. Постановка проблемы
- •2. Выбор или построение математической модели
- •3. Постановка вычислительной задачи
- •4. Предварительный анализ свойств вычислительной задачи
- •5. Выбор или построение численного метода
- •6. Алгоритмизация и программирование
- •7. Отладка программы
- •8. Счет по программе
- •9. Обработка и интерпретация результатов
- •10. Использование результатов и коррекция математической модели
- •1.0 Источники приближенных чисел
- •1.1 Источники и классификация погрешностей
- •1.2 Абсолютная и относительная погрешности вычисления
- •1.3 Погрешности арифметических операций
- •1.4 Обратная задача теории погрешностей
- •Постановка задачи
- •Метод половинного деления (метод «вилки», метод дихотомии)
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Метод хорд (метод пропорциональных частей)
- •Метод итерации (метод последовательных приближений)
- •Постановка задачи
- •Решение систем линейных уравнений методом итерации
- •Решение систем нелинейных уравнений методом итерации
- •Решение систем линейных уравнений – «подводные камни»
- •4.0 Интерполирование – постановка задачи
- •4.1 Интерполирование полиномами
- •4.2 Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов
- •4.3 Интерполирование сплайнами
- •4.4 Интерполирование – примеры и «подводные камни»
- •4.5 Сглаживание данных (скользящее среднее)
- •5.0 Постановка задачи
- •5.1 Формула трапеций
- •5.2 Формула Симпсона
- •5.3 Формула Ньютона–Котеса
- •5.4 Формула Гаусса
- •5.5 Связь формул интегрирования
- •5.6 Численное интегрирование. Сравнение методов
- •5.7 Численное интегрирование – «подводные камни»
- •6.0 Введение
- •6.1 Обыкновенные ду. Метод Эйлера
- •6.2 Обыкновенные ду. Основные методы решения
- •6.3 Обыкновенные ду. Методы прогноза и коррекции
- •6.5 Обыкновенные ду. Сравнение методов
- •6.6 Оду. Влияние неточности исходной информации
- •6.7 Оду. Представление о конечных разностях
- •6.8 Оду. Краевые задачи – введение
- •8.0 Ду в частных производных. Постановка задачи
- •8.1 Ду в частных производных. Эллиптические уравнения
- •8.2 Ду в частных производных. Гиперболические уравнения
- •8.3 Ду в частных производных. Параболические уравнения
- •9.0 Методы безусловной оптимизации. Введение
- •9.1 Методы безусловной оптимизации. Классификация методов
- •9.2 Методы безусловной оптимизации нулевого порядка
- •9.3 Методы безусловной оптимизации первого порядка
- •9.4 Методы оптимизации второго порядка
- •Тема 10
- •10.0 Метод Монте–Карло. Некоторые задачи
- •10.1 Проблема получения случайных чисел
- •10.2 Общая схема метода
- •10.3 Метод Монте–Карло. Пример
- •10.4 Вычисление кратных интегралов
- •Число испытаний n не зависит от размерности интеграла i0
10.4 Вычисление кратных интегралов
Пусть функция
y = f(x1, x2, ..., xm)
непрерывна в ограниченной замкнутой области S и требуется вычислить m-кратный интеграл
|
(10.2) |
Геометрически число I представляет собой (m + 1)-мерный объем прямого цилиндроида в пространстве Ох1х2 ... хmу, построенного на основании S и ограниченного сверху данной поверхностью y = f(x), где х = (х1, х2, …, хm) (рис. 10.8).
|
Рис. 10.8. К вычислению кратного интеграла. |
Преобразуем интеграл (10.2) так, чтобы новая область интегрирования целиком содержалась внутри единичного m-мерного куба. Пусть область S расположена в m-мерном параллелепипеде
ai £ xi £ Ai, (i = 1, 2, …, m). |
(10.3) |
Сделаем замену переменных
|
(10.4) |
Тогда m-мерный параллелепипед (10.3) преобразуется в m-мерный единичный куб
0 £ xi £ 1, (i = 1, 2, …, m) |
(10.5) |
и, следовательно, новая область интегрирования s, которая находится по обычным правилам, будет целиком расположена внутри этого куба (рис. 10.9).
|
Рис. 10.9. Переход к единичному кубу |
Якобиан преобразования имеет вид:
Таким образом,
|
(10.6) |
Здесь функция F связана с исходной функцией f соотношением
Способ решения
Выбираем m равномерно распределенных на отрезке [0, 1] последовательностей случайных чисел:
Точки Mi(x(1)i, x(2)i, …, x(m)i ) можно рассматривать как случайные.
Выбрав достаточно большое число N точек М1, M2, ..., МN, проверяем, какие из них принадлежат области s (первая категория) и какие не принадлежат ей (вторая категория).
Пусть (рис. 10.10)
|
Рис. 10.10. Две категории точек |
Относительно границы Г области s следует заранее договориться, причисляются ли граничные точки или часть их к области s, или не причисляются к ней.
Взяв достаточно большое число n точек Mi Î s, приближенно можно положить:
отсюда искомый интеграл
где под s понимается m-мерный объем области интегрирования.
Если вычисление объема s затруднительно, можно принять:
Отметим:
Число испытаний n не зависит от размерности интеграла i0
и поэтому метод Монте–Карло выгодно применять для вычисления кратных интегралов высоких размерностей, где применение обычных кубатурных формул встречает значительные затруднения.
Например, для приближенного вычисления обычным путем 10-кратного интеграла, распространенного на единичный объем, при выборе шага h = 0,1 понадобится сумма, содержащая примерно 1010 слагаемых!
