- •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
Постановка задачи
В общем случае задача имеет вид
|
(2.1) |
где f(x) – заданная функция действительного или комплексного аргумента x.
Корнем (или решением) уравнения (2.1) называется значение c, при котором f(c) = 0.
Приближенное нахождение корней уравнения складывается из двух этапов:
отделение корней, т. е. нахождение наиболее узких интервалов [a, b], в каждом из которых содержится один и только один корень данного уравнения (количество интервалов определяется видом функции f(x));
уточнение приближенных корней, т. е. вычисление корней с заданной степенью точности.
Для отделения корней чаще всего применяют графический метод, основанный на том, что вещественные корни уравнения (2.1) являются точками пересечения графика функции f(x) с осью x. Следовательно, построив график, можно принять за приближенные значения корней абсциссы точек пересечения графика с осью x.
Иногда удобно функцию f(x) представить в виде f1(x) = f2(x), построить графики y = f1(x) и y = f2(x) и найти абсциссы их точек пересечения. Эти точки и будут приближенными значениями корней.
Пример
Отделить корни уравнения x2 + x – 2 = 0.
Можно построить график функции x2 + x – 2 = 0. Точки пересечения этого графика с осью x будут являться приближенными корнями уравнения (рис. 2.1).
Кроме того, можно исходное уравнение записать в виде x2 = 2 - x и построить графики y = x2 и y = 2 - x. Абсциссы точек пересечения этих графиков можно принять за приближенные корни заданного уравнения (рис. 2.2).
|
|
Рис. 2.1. График функции x2 + x – 2 |
Рис. 2.2. Графики функций x2 и 2 – x |
Еще один способ отделения корней: исследование функции f(x) для установления интервалов, на которых происходит изменение знака функции (рис. 2.3).
Р
ис.
2.3. Интервал [a, b],
на концах которого функция принимает
разные знаки
Приведенная на рис. 2.3 ситуация может показаться самоочевидной, однако на практике попадаются гораздо более сложные случаи (рис. 2.4–2.6).
Рис. 2.4. На концах всех интервалов
ф
ункция
имеет одинаковые знаки, однако
на
интервале [a, b]
имеются два корня, на интервале [c,
d] – один корень, на
интервале [e, f]
корней нет
Рис. 2.5. «Патологическая» функция,
многократно
проходящая через 0 на небольшом интервале
Рис. 2.6. Разрывная функция, п
ринимающая
на концах интервала [a, b]
разные знаки, однако внутри интервала
корней нет!
Очень полезной оказывается следующая теорема.
Теорема: Пусть функция f(x) непрерывна на интервале [a, b] и принимает на концах данного интервала значения разных знаков, т. е. f(a)f(b) < 0.
Тогда внутри интервала [a, b] найдется такая точка c, значение функции в которой равно нулю, т. е. f(c) = 0, и которая является корнем данного уравнения.
Корень c
заведомо будет единственным на
[a, b], если производная
существует и сохраняет постоянный знак
внутри данного интервала, т. е. если
или
.
Численные методы, используемые для уточнения приближенных корней, применяются для каждого найденного интервала заданного уравнения.
