![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Информатика и математическое моделирование функциональных систем
- •Isbn 5-94826-033-X
- •Введение
- •Програмирование задач на языке basic
- •Программирование линейных вычислительных процессов
- •1.2. Справочный материал.
- •1.5. Вопросы для самопроверки
- •Программирование разветвляющихся алгоритмов
- •2.3. Пример:
- •20 Input “a b “ ; a , b input “a b “ ; a , b
- •2.4. Задание к лабораторной работе.
- •Определённые циклы
- •20 Print “!---------------------!-------------------------!---------------------------!»
- •Input “X, m%, h% “ ; X , m% , h%
- •4.4. Задания к лабораторной работе.
- •Input “X m h “ ; X , m% , h
- •Программирование итерационных вычислительных процессов
- •10 Input "Введите значения X,r,k,e" ; X,r,k,e
- •6.5. Вопросы для самопроверки
- •7.5. Вопросы для самопроверки
- •20 Rem Ввод элементов исходного массива q
- •30 Read X( I ) : next I
- •160 Next I
- •160 Next j
- •150 Next j
- •9.5. Вопросы для самопроверки
- •40 Read X( I ) : next I
- •45 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •140 Return
- •90 Read X( I ) : next I
- •100 Data 1, 2.1, -3, -4.1, 1.7, 1.8, 1.9, 14.2, -5, -4.3, 11.2, 10.8
- •10.5. Вопросы для самопроверки
- •40 Data ------------
- •11.5. Вопросы для самопроверки
- •Литература к главе 1
- •2. Программирование задач в системе math cad
- •РешЕние систем линейных алгебраических уравнений методом обратной матрицы
- •2.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение нелинейного уравнения графическим методом
- •3.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение НелинейноГо уравнениЯ МетодОм простых итераций
- •3.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение нелинейного уравнения методом касательных
- •4.3. Пример.
- •4.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение систем Нелинейных уравнений графическим методом
- •6.5. Вопросы для самопроверки.
- •Решение систем Нелинейных уравнений методом пРостых итерацй
- •6.3. Пример.
- •6.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное интегрирование:метод прямоугольников и трапеций, формула симсона
- •7.5. Вопросы для самопроверки.
- •Численное решение обыкновеНноГо дифференциального уравнениЯ МетодОм эЙлера и рунге-кутта
- •8.5. Вопросы для самопроверки
- •Численное решение систем обыкновеНнЫх дифференциальных уравнениЙ МетодОм эЙлера
- •9.4. Задание. Самостоятельно задать матрицу с и вектор правых частей r и численно решить полученную приведенную систему обыкновенных дифференциальных уравнений методом Эйлера.
- •9.5. Вопросы для самопроверки
- •9.5.3. Какие явные или неявные разностные схемы используются при численном решении приведенных систем обыкновенных дифференциальных уравнений методом Эйлера? Литература к главе 2
- •3. Математическое моделирование на пэвм
- •3.1. Системы сосредоточенными массами
- •3.1.1. Математическое моделирование теплообмена для тел сосредоточенных масс с окружающей средой
- •3.1.2. Собственные колебания
- •Лабораторная работа № 3.1 исследование автономной линейной системы уравнений
- •Лабораторная работа №3.2. Исследование автономной нелинейной системы уравнений
- •Лабораторная работа №3.3. Решение жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений (оду)
- •3.1.3. Математическая модель стабильности позвоночника
- •Результаты численных расчетов
- •3.2. Системы с распределенными параметрами
- •3.2.1. Математическое моделирование процесса переноса частиц
- •3.2.2. Математическое моделирование процесса прерванного посола рыбы
- •Отметим, что критерий устойчивости счета методом прогонки к ошибкам округления выполнен так как
- •Как следует из рекуррентных соотношений (3.2.32), для начала расчета необходимо иметь значения e1 и w1, которые определяются с помощью левого граничного условия (3.2.23)
- •3.2.3. Моделирование процесса переноса частиц на основе гиперболической системы уравнений
- •3.2.4. Математическое моделирование нестационарного двумерного процесса переноса частиц (теплопереноса)
- •Система разностных уравнений (3.96) дополнялась начальными и граничными условиями (3.91 и 3.92 – 3.95) и решалась методом обыкновенной прогонки попеременно в двух направлениях.
- •3.3. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений
- •3.3.1. Повышение порядка точности аппроксимации обыкновенных дифференциальных уравнений
- •3.3.2. Повышение порядка точности аппроксимации дифференциальных уравнений гиперболического типа
- •3.4. Интерполяция функций
- •3.4.1. Линейная интерполяция
- •3.4.2 Квадратичная интерполяция
- •3.4.3. Интерполяционная формула Лагранжа
- •3.4.4. Сплайны
- •3.4.5.Алгоритм решения обратных задач по заданным показателям качества
- •Литература к главе 3
- •Информатика и математическое моделирование функциональных систем
Введение
Широкое применение компьютеров в инженерной практике сделало необходимым изучение приближенных методов вычислений и их реализации. Поэтому важное значение приобрели численные методы решения инженерных задач. Под ними понимаются методы решения задач, сводящиеся к арифметическим и некоторым логическим действиям над числами, т.е. тем действиям, которые выполняются ЭВМ. Быстрое развитие вычислительной, техники существенно повышает требования к математической подготовке инженеров, которая в настоящее время не может ограничиться только традиционными, разделами математики.
Как правило, сложную вычислительную задачу можно разбить на ряд элемен-тарных, так называемых типичных задач вычислительной математики, таких как вычисление интеграла, решение дифференциального уравнения и т.п. Многие элементарные задачи являются несложными и хорошо изученными. Современный инженер обязан владеть основными численными методами вычислительной матема-тики и уметь выбирать из них наиболее подходящий для решения конкретной инженерной задачи. Поэтому настоящее учебное пособие включает рассмотрения наиболее значимых задач математического моделирования и их численное решение, овладение которыми позволит студентам решать и прикладные задачи, возникающие при изучении специальных дисциплин и дипломном проектировании, а также в последующей инженерной деятельности.
Для освоения материала, охваченного настоящим методическим пособием достаточно знаний, полученных при изучении информатики и математики, включающей основы дифференциального и интегрального исчисления, а также курса лекций по высшей математике.
Широкое применение персональных электронных вычислительных машин (ПЭВМ) в инженерной практике сделало необходимым уже на первом курсе КГТУ изучать дисциплину "Информатика". Целью изучения этой дисциплины является овладение новейшими техническими и программными средствами ПЭВМ для различных инженерных и управляющих функций. В то же время использование ПЭВМ в учебно-педагогическом процессе позволяет существенно повысить эффективность преподавания всех без исключения дисциплин, начиная с младших курсов. Применение ПЭВМ позволяет проводить углубленное изучение процессов и явлений, пользуясь более сложными и точными методиками. Использование ПЭВМ при выполнении различных домашних заданий, курсовых и дипломных работ высвобождает значительное количество времени, которое затрачивалось раньше на выполнение рутинных расчетов. Это позволяет ставить перед студентами задачи исследовательского характера.
В результате освоения курса студент должен:
- выполнить требования Государственного образовательного стандарта ЕФ.Ф.02 (см. пункт 4).
- иметь представление о способах и процессах обработки информации, о технических и программных средствах реализации этих процессов;
- знать о моделях решения функциональных и вычислительных задач, включая алгоритмизацию и программирование, в том числе на языках программирования высокого уровня;
- иметь представление о базах данных и о программном обеспечении и технологии программирования, использования электронных сетей;
- уметь решать практические задачи, связанные с математическим моделированием технико-технологических процессов и их алгоритмизацией и численными методами;
знать основные виды алгебраических и дифференциальных уравнений (включая начальные и граничные условия), методы их решения, а также методы и основные этапы формализации и алгоритмизации задач математического моделирования физических процессов (объектов);
уметь практически реализовывать разработанные алгоритмы математических моделей с использованием программно – технических средств современных персональных компьютеров (ПК);
планировать эксперимент с математической моделью и интерпретировать результаты, полученные на ее основе;
иметь представление об автоматизации проектирования, обеспечивающих и функциональных подсистем АСУ, с помощью пакетов прикладных программ имитации и оптимизации диалоговых систем моделирования объектов.
Для успешного усвоения курса необходимы знания по дисциплинам:
информатика в части Бэйсик, Excel, MathCad, Word, Access и других программ пакета Microsoft Office;
численные методы решений уравнений;
теория вероятностей и математическая статистика;
теория автоматизированного управления и др.
Предпочтение при программировании алгоритмов численного решения систем моделирующих уравнений отдается блочной структуре программирования в системе MathCad. Такой подход позволяет в полном объеме использовать имеющиеся в этой системе программные средства интерполяции и экстраполяции функций во внутренних и граничных точках искомых функций, а также ряд преобразований, например, быстрое преобразование Фурье и ряд других математических операций (построение графиков, матричные и векторные операции и т. д.).