
- •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
3.4.1. Линейная интерполяция
Прежде чем перейти к получению интерполяционного многочлена (3.4.2), рассмотрим линейную интерполяцию, записывая F(x) (3.4.2) в виде
F(x) = a0 + a1 x , (3.4.4)
и далее составим систему уравнений (3.110) для интерполяционного двучлена (3.4.4)
a0
+
a1
x0
= у0
;
a0 + a1 x1 = у1 . (3.4.5)
Решая совместно систему уравнений (3.4.5) относительно a0, a1, получим
(3.4.6)
и таким образом, линейная интерполяция (3.4.6) проводится через две соседние точки (x0, y0) и (x1, y1), … , (xn-1, yn) и (xn, yn) (см. рис.3.29). Необходимо отметить, что точность линейной интерполяции не высока, так как график любой функции спрямляется до прямой линии на указанных выше отрезках [III, 16].
3.4.2 Квадратичная интерполяция
В отличие от линейной интерполяции квадратичная интерполяция проводится через три соседние точки (x0, y0), (x1, y1) и (x2, y2), … , (xn-2, yn-2), (xn-1, yn-1) и (xn, yn), а соответственно точность квадратичной интерполяции выше линейной.
Записывая F(x) (3.4.2) для квадратичной интерполяции (n = 2) в виде
F(x) = a0 + a1 x + a2 x2 , (3.4.7)
далее составим систему уравнений (3.4.4) для интерполяционного трехчлена (3.4.5)
a0 + a1 x0 + a2 x02 = у0;
a0 + a1 x1 + a2 x12 = у1; (3.4.8)
a0 + a1 x2 + a2 x22 = у2.
Решая совместно систему уравнений (3.4.8) относительно a0, a1, а2 и подставляя эти значения коэффициентов в выражения для интерполяционного трехчлена (3.4.7), получим
.
(3.4.9)
3.4.3. Интерполяционная формула Лагранжа
Ниже будет доказано, что система уравнений (3.4.4) относительно коэффициентов a0, a1, a2, … , an имеет единственное решение, если значения x0, x1, … , xn отличаются друг от друга, тогда, определив значения коэффициентов ai из системы уравнений (3.3.4), мы и получим интерполяционный многочлен F(x), дающий решение поставленной задачи, который равен
(3.4.10)
Полученная формула (3.4.10) называется интерполяционный формулой Лагранжа, которая в отличии от линейной и квадратичная интерполяции проводится через все n-узлов [III, 16]].
Докажем, что интерполяционный многочлен (3.4.10) Лагранжа является единственным решением поставленной задачи. Действительно, пусть существует еще один многочлен R(x) степени n, принимающий в заданных точках заданные значения. Тогда разность F(x) - R(x) представляет собой многочлен степени не выше n, которой обращается в нуль в точках x = xi
(i = 0, 1 ,2, … , n), т. е. имеет n+1 корень. Отсюда следует, что эта разность равна нулю тождественно, так как многочлен степени не выше n не может иметь n+1 корней.
Таким образом, отметим, что каковы бы ни были значения x0, x1, … , xn,, среди которых нет совпадающих, и совершенно произвольные значения у0, у1, … , уn,, существует единственный многочлен F(x) степени n совпадающий в заданных точках x0, x1, … , xn c заданными значениями у0, у1, … , уn, , удовлетворяющий условиям F(xi) = yi (i=0, 1 ,2, … , n).