- •Общие рекомендации по использованию лабораторного практикума
- •2.1 Вопросы, подлежащие изучению 26
- •2.5. Содержание отчета 29
- •Лабораторная работа №1 по теме «Методы решения нелинейных уравнений»
- •1.1. Вопросы, подлежащие изучению
- •1.2. Общее задание
- •Выбрать индивидуальное задание из табл. 1-1:
- •1.3. Варианты задания
- •1.4. Содержание отчета
- •1.5. Пример выполнения задания с использованием мат. Пакета MathCad
- •Этап уточнения корня
- •1) Исследование задания.
- •2) «Ручной расчет» трех итераций
- •Пример выполнения задания с использованием мат. Пакета Scilab
- •1. Задание для решения нелинейных уравнений:
- •Отделение корней
- •Уточнение корней Метод половинного деления
- •1. Исследование задания
- •Результаты расчет трех итераций.
- •Погрешность численного решения нелинейных уравнений
- •Метод итераций
- •1. Исследование задания
- •2. Расчет трех итераций.
- •3. Погрешность численного решения нелинейных уравнений
- •Метод Ньютона
- •1. Исследование задания
- •Расчет трех итераций
- •Погрешность численного решения нелинейных уравнений
- •Метод хорд
- •1. Исследование задания
- •2. Расчет трех итераций
- •Погрешность численного решения нелинейных уравнений
- •Контрольные вопросы по теме «Методы решения нелинейных уравнений»
- •Лабораторная работа №2 по теме «Интерполяция функций»
- •Вопросы, подлежащие изучению
- •Задание
- •2.3. Варианты задания для ручного расчета и таблица интерполируемой функции
- •2.4. Формы таблиц для занесения результатов
- •2.5. Содержание отчета
- •2.6. Пример выполнения задания
- •2.7. Решение задачи интерполяции с использованием средств пакета Scilab.
- •2.8. Контрольные вопросы по теме «Интерполяция функций»
- •Лабораторная работа 3. «Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов»
- •3.1. Вопросы, подлежащие изучению
- •3.2. Задание
- •3.3. Варианты задания
- •3.4. Содержание отчета
- •3.5. Пример выполнения задания
- •Задание для решения задачи аппроксимации
- •Линейная аппроксимация:
- •Аппроксимация с помощью математического пакета.
- •3.6. Контрольные вопросы по теме «Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов»
- •3.7 Исходные тексты сценариев
- •Лабораторная работа по теме №4 «Численное интегрирование»
- •3.1. Вопросы, подлежащие изучению
- •3.2. Задание
- •3.3. Варианты задания
- •3.4. Содержание отчета
- •3.5. Пример выполнения задания
- •Задания для численного интегрирования:
- •Вычисление интегралов с шагом и ( и ) и оценка его погрешности по правилу Рунге
- •3.6. Вычисление определенных интегралов в Scilab
- •Контрольные вопросы по теме «Численное интегрирование»
- •4.3. Варианты задания
- •4.4. Содержание отчета
- •4.5. Пример выполнения задания
- •Значения погрешностей
- •Результаты решения оду методом Рунге-Кутта 4-го порядка, дополненным методом автоматического выбора шага, обеспечивающим точность 10-4
- •Значения погрешностей
- •Решение оду с использованием функции ode пакета Scilab
- •Контрольные вопросы по теме Методы решения дифференциальных уравнений
- •Провести исследование индивидуального варианта задания:
- •5.3. Варианты задания
- •Содержание отчета
- •Пример выполнения контрольного задания
- •Задание для решения задачи одномерной оптимизации:
- •Исследование задания:
- •Метод золотого сечения
- •Результаты выполнения функции, реализующей метод золотого сечения и длина отрезка, содержащего точку минимума после трех итераций
- •Метод дихотомии
- •Решение задачи оптимизации с использованием средств пакета Scilab
- •Контрольные вопросы по теме «Одномерная оптимизация»
- •Лабораторная работа по теме №6 «Методы многомерной оптимизации»
- •6.1. Вопросы, подлежащие изучению
- •6.2. Задание
- •6.3. Варианты задания
- •6.4. Содержание отчета
- •6.5. Пример выполнения задания
- •Построение траектории поиска минимума методами нса и гдш.
- •Контрольные вопросы по теме «Многомерная оптимизация»
- •Список литературы
- •Содержание
1) Исследование задания.
Приведем уравнение f(x)=0 к виду
.
Тогда рекуррентная формула
.
Для сходимости процесса простых
итерации необходимо, чтобы
при
.
Если
то сходимость не обеспечена.
Приведем уравнение к виду x = (cos(x)+1)/3 и проведем исследование.
В приведенном
примере условие сходимости выполняется
и можно использовать итерирующую/итерационную
функцию
в рекуррентной формуле для уточнения
корня методом итераций, что и будет
показано ниже. Однако, в случаях, когда
свободный х выразить не удается, или
когда
целесообразно воспользоваться следующим
приемом, позволяющим обеспечить
выполнение условий сходимости.
Построим функцию
j(x)
= х + lf(x),
где параметр
может быть определен по правилу: l
=
,
а в знаменатель
следует подставить
(x),
у которого
то
есть
l
=
Тогда рекуррентная формула: φ(x)= x + (1 - 3x + cos x)/3.841.
2) «Ручной расчет» трех итераций
Для получения
решения уравнения методом итерации
необходимо воспользоваться следующей
рекуррентной формулой:
,
Результаты вычислений представлены в форме табл. 1-2б.
-
к
Xк
f(xк)
0
0
2
1
0.667
-0.214
2
0.595
0.042
3
0.609
-7.95 • 10-3
Сходимость
итерационного процесса подтверждается
принадлежностью всех
выбранному исходному отрезку изоляции
корня [0;1] и стремлением f(
)
к нулю.
Получим оценку погрешности результата после трех итераций:
Метод хорд
1) Исследование задания.
Необходимые и достаточные условия сходимости аналогичны методу Ньютона, а именно:
непрерывна
на [a;b] и
;
и
отличны
от нуля и сохраняют знаки для
.
В нашем случае на отрезке [0;1] требования сходимости выполняются.
На этапе отделения
корня было показано, что для функции
f(x)=1–3x+cosx вторая производная
<0
на отрезке [0;1] и, следовательно,
неподвижной
точкой является точка
=
b = 1, так как
.
Таким образом,
полагая
=
a= 0, получим сходящуюся последовательность
приближений к корню.
В рассматриваемой задаче рекуррентная формула принимает следующий вид
=
+
Оценку погрешности можно проводить по любой из формул
или
,
где m1 и M1 – наименьшее и наибольшее
значения
на отрезке. В случае, если M1<m1 можно
использовать правило останова
2) Расчет трех итераций
Для получения решения уравнения методом хорд воспользуемся следующей рекуррентной формулой:
=
0.
Результаты вычислений представлены в виде следующей таблицы:
n |
Xn |
f(xn) |
0 |
0 |
2 |
1 |
0.5781 |
0.10325 |
2 |
0.6059 |
4.0808 •10-3 |
3 |
0.60706 |
1.59047•10-4 |
3) Оценку погрешности результата, вычисленного методом хорд, получим по формуле . Тогда после трех итераций
|
-
|
<=
Метод Ньютона
1) Исследование задания.
Необходимые и достаточные условия сходимости метода Ньютона:
непрерывна на [a;b] и ;
и
отличны
от нуля и сохраняют знаки для
.
В нашем случае на отрезке [0;1] требования сходимости выполняются.
Начальное приближение должно удовлетворять условию:
,
т.е. за начальное приближение следует
принять тот конец отрезка, где знак
функции и знак второй производной
совпадают. Поскольку
< 0 и
< 0, то выберем начальное приближение
к корню:
=1.
2) Расчет трех итераций
Для получения
решения уравнения методом Ньютона
воспользуемся следующей рекуррентной
формулой:
В нашем случае
,
=1.
Представим вычисления в виде следующей табл. 1-2б.
k |
Xk |
f(xk) |
0 |
1 |
-1.4597 |
1 |
0.62 |
-0.046 |
2 |
0.607121 |
-6. 788 •10-5 |
3 |
0.60710164814 |
-1.484 •10-10 |
Оценим погрешность после трех итераций:
Сравните оценки погрешности методов после трех итераций. Представляется, что комментарии излишни.
