- •Тема 1. Математические модели и численные методы 17
- •Тема 2. Задачи линейной алгебры 23
- •Тема 7. Методы оптимизации 59
- •Общие сведения Сведения об эумк
- •Методические рекомендации по изучению дисциплины
- •Рабочая учебная программа
- •Пояснительная записка Цель преподавания дисциплины
- •Задачи изучения дисциплины
- •1. Содержание дисциплины
- •2. Индивидуальные практические работы, их характеристика
- •3. Контрольные работы, их характеристика
- •Литература
- •4.1. Основная
- •4.2. Дополнительная
- •5. Перечень компьютерных программ, наглядных и других пособий, методических указаний и материалов и технических средств обучения
- •Протокол согласования учЕбной программы по изучаемой учебной дисциплине с другими дисциплинами специальности
- •1.2. Как исследуются физические явления и решаются задачи
- •1.3. Погрешность вычислений
- •1.4. Источники возникновения погрешности расчетов
- •1.5. Итерационные методы решения задач
- •Тема 2. Задачи линейной алгебры
- •2.1. Основные понятия и определения
- •2.2. Прямые методы решения слау
- •2.2.1. Метод Гаусса
- •2.2.2. Метод прогонки
- •2.2.3. Метод квадратного корня
- •2.3. Итерационные методы решения слау
- •2.3.1. Метод простой итерации
- •2.3.2. Метод Зейделя
- •2.3.3. Понятие релаксации
- •2.4. Нахождение обратных матриц
- •2.5. Собственные значения и собственные векторы матриц
- •2.5.1. Интерполяционный метод
- •2.5.2. Метод вращений Якоби
- •2.5.3. Итерационный метод
- •Контрольные вопросы
- •Тема 3. Аппроксимация функций
- •3.1. Зачем нужна аппроксимация функций?
- •3.2. Интерполяция
- •3.3. Многочлены и способы интерполяции
- •3.3.1. Интерполяционный многочлен Ньютона
- •3.3.2. Линейная и квадратичная интерполяции
- •3.3.3. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •3.3.4. Интерполяция общего вида
- •3.4. Среднеквадратичная аппроксимация
- •3.4.1. Метод наименьших квадратов
- •Контрольные вопросы
- •Тема 4. Вычисление производных и интегралов
- •4.1. Формулы численного дифференцирования
- •4.2. Формулы численного интегрирования
- •4.2.1. Формула средних
- •4.2.2. Формула трапеций
- •4.2.3. Формула Симпсона
- •4.2.4. Формулы Гаусса
- •Контрольные вопросы
- •Тема 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •5.1. Как решаются нелинейные уравнения
- •5.2. Итерационные методы уточнения корней
- •5.2.1. Метод простой итерации
- •5.2.2. Метод Ньютона
- •5.2.3. Метод секущих
- •5.2.4. Метод Вегстейна
- •5.2.5. Метод парабол
- •5.2.6. Метод деления отрезка пополам
- •Контрольные вопросы
- •Тема 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.1. Задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.2. Основные положения метода сеток для решения задачи Коши
- •6.2.1. Явная схема 1-го порядка (метод Эйлера)
- •6.2.2. Неявная схема 1-го порядка
- •6.2.3. Неявная схема 2-го порядка
- •6.2.4. Схема Рунге – Кутта 2-го порядка
- •6.2.5. Схема Рунге – Кутта 4-го порядка
- •6.3. Многошаговые схемы Адамса
- •6.3.1. Явная экстраполяционная схема Адамса 2-го порядка
- •6.3.2. Явная экстраполяционная схема Адамса 3-го порядка
- •6.3.3. Неявная схема Адамса 3-го порядка
- •6.4. Краевая (граничная) задача
- •6.5. Численные методы решения краевых задач
- •6.5.1. Метод стрельбы
- •6.5.2. Метод конечных разностей
- •Контрольные вопросы
- •Методы оптимизации многопараметрических функций Тема 7. Методы оптимизации
- •7.1. Постановка задач оптимизации, их классификация
- •7.2. Методы нахождения минимума функции одной переменной
- •7.2.1. Метод деления отрезка пополам
- •7.2.2. Метод золотого сечения
- •7.2.3. Метод Фибоначчи
- •7.2.4. Метод последовательного перебора
- •7.2.5. Метод квадратичной параболы
- •7.2.6. Метод кубической параболы
- •7.3. Методы нахождения безусловного минимума функции нескольких переменных
- •7.3.1. Классификация методов
- •7.4. Методы нулевого порядка
- •7.4.1. Метод покоординатного спуска
- •7.4.2. Метод Хука – Дживса
- •7.4.3. Метод Нелдера – Мида
- •7.5. Методы первого порядка
- •7.5.1. Метод наискорейшего спуска
- •7.5.2. Метод сопряженных градиентов Флетчера – Ривса
- •7.6. Методы второго порядка
- •7.6.1. Обобщенный метод Ньютона – Рафсона
- •7.7. Методы переменной метрики
- •7.7.1. Метод Дэвидона – Флэтчера – Пауэлла
- •7.8. Методы условной минимизации функций
- •7.8.1. Метод штрафных функций
- •7.8.2. Метод барьерных функций
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Практический раздел Контрольные работы
- •Контрольная работа №1
- •Тема 1. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Нахождение обратных матриц
- •Тема 2. Аппроксимация функций
- •Тема 3. Вычисление производных и определенных интегралов
- •Тема 4. Собственные значения и собственные векторы
- •Тема 5. Методы решения нелинейных уравнений
- •Тема 6. Решение задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Контрольная работа №2
- •Тема 7. Методы нахождения безусловного минимума
- •Тема 8. Методы нахождения условного минимума
3.2. Интерполяция
Интерполяция
является одним из способов аппроксимации
функций. Суть ее состоит в следующем. В
области значений x,
представляющей некоторый интервал [a,
b], где функции
f(x)
и (x)
должны быть
близки, выбирают упорядоченную систему
точек (узлов)
(обозначим
),
число которых равно количеству искомых
параметров
.
Параметры
подбирают такими, чтобы функция
совпадала с f(x)
в этих узлах,
(см. рис. 3.1), для чего решают полученную
систему n
алгебраических, в общем случае нелинейных,
уравнений. В случае линейной аппроксимации
(3.1) система для нахождения коэффициентов
линейна и имеет следующий вид:
(3.2)
Система базисных функций , используемых для интерполяции, должна быть чебышевской, т. е. такой, чтобы определитель матрицы системы (3.2) был отличен от нуля и, следовательно, задача интерполяции имела единственное решение. Для большинства практически важных приложений при интерполяции наиболее удобны обычные алгебраические многочлены, ибо они легко обрабатываются.
Интерполяционным многочленом называют алгебраический многочлен (n-1)-й степени, совпадающий с аппроксимируемой функцией в выбранных n точках. Общий вид алгебраического многочлена
.
(3.3)
Матрица системы (3.2) в этом случае имеет вид
(3.4)
и ее определитель отличен от нуля, если точки xi разные. Поэтому задача (3.2) имеет единственное решение, т. е. для заданной системы различных точек существует единственный интерполяционный многочлен.
Погрешность аппроксимации функции f(x) интерполяционным многочленом (n-1)-й степени, построенным по n точкам, можно оценить, если известна ее производная порядка n, по формуле
(3.5)
Из (3.5) следует, что при h0 порядок погрешности p при интерполяции алгебраическим многочленом равен количеству выбранных узлов p=n. Величина может быть сделана малой как за счет увеличения n, так и уменьшения h. В практических расчетах используют, как правило, многочлены невысокого порядка (n 6), в связи с тем, что с ростом n резко возрастает погрешность вычисления самого многочлена из-за погрешностей округления.
3.3. Многочлены и способы интерполяции
Один и тот же
многочлен можно записать по-разному,
например
.
Поэтому в зависимости от решаемых задач
применяют различные виды представления
интерполяционного многочлена и способы
интерполяции. Наряду с общим представлением
(3.3) наиболее часто в приложениях
используют интерполяционные многочлены
в форме Лагранжа и Ньютона. Их особенность
в том, что не надо находить параметры
,
так как многочлены в этой форме прямо
записаны через значения таблицы
3.3.1. Интерполяционный многочлен Ньютона
Аппроксимация в виде (3.1), дополненная системой (3.2) называется аппроксимацией общего вида. Недостатком такого вида аппроксимации является необходимость решения системы линейных алгебраических уравнений (3.2) для определения коэффициентов . Ньютоном была предложена форма записи многочлена (3.3) в виде, не требующем решения системы линейных алгебраических уравнений
(3.6)
где
– текущая точка, в которой надо вычислить
значение многочлена,
– разделенные разности порядка k,
которые вычисляются по следующим
рекуррентным формулам:
