
- •Молчанов Понятие сложной системы
- •Методы моделирования
- •Рекуррентная формула вычисления ????? ряда и суммирование
- •Чаще всего используется более компактная запись
- •Поскольку число а неизвестно, то, как правило, полагают
- •7. Метод итераций
- •Сущность метода и алгоритм
- •Методы решения системы линейных алгебраических уравнений
- •Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Крамера.
- •Метод Гаусса
- •Метод Гаусса-Жордана (единичная матрица) (метод полного исключения)
- •Вычисление определителя и обратной матрицы метода Гаусса
- •Ответ,,.
- •Приближение функций.
- •1.Алгебраическое интерполирование.
- •1.Алгебраическое интерполирование.
- •Численное дифференциирование и интегрирование функции одной переменной
- •3. Численное интегрирование функций одной переменной
- •Приближенное вычисление определенных интегралов
- •В дальнейшем рассматривается функция для х[a;b], но полученные результаты будут верны для любой интегрируемой на [a;b] функции.
- •Численное решение дифференциальных уравнений
- •Метод Эйлера для системы ду 1-го порядка
- •Метод Эйлера для решения системы ду 2-го порядка
- •Модифицированный метод Эйлера для ду 1-го порядка
- •Алгоритм метода
- •Метод Рунге-Кутта
- •Метод Адамса
- •8.4. Метод Милна
- •Планирование эксперимента в научных исследованиях.
- •Основные понятия и определения.
- •Выбор факторов
- •Модель процесса.
- •Построение планов пфэ
- •Определение коэффициентов модели.
- •Дробный факторный эксперимент (дфэ)
- •Отсюда видно, что имеют место следующие смешивания оценок
- •Учет нелинейности произведения факторов.
- •Учет нелинейности типа квадратов
- •Обработка и оценка экспериментальных данных.
- •Применение методов исследования операций для решения технологических задач.
- •Предисловие
- •В настоящее время исследование операций является сильно развитой и совершенно самостоятельной ветвью прикладной математики.
- •Задачи и методы исследования операций
- •1.1. Цель и задачи исследования операций
- •1.2. Классические методы оптимизации
- •1.3. Методы поиска экстремума унимодальных функций
- •1.4. Регулярные методы оптимизации. Методы направленного поиска
- •1.5. Методы случайного поиска
- •1.6. Методы математического программирован
- •2.1. Классификация распределительных задач
- •Метод Крамера
- •Метод единственного деления
- •Метод Жордана-Гауса(метод полного исключения)
- •Вычисление определителей
- •Вычисление обратной матрицы
- •Приближенные( итерационны ) методы решения систем алгебраических уравнений
- •Метод простых итераций(метод Якоби)
- •Метод Зайделя
- •Решение систем не линейных уравнений
- •Вычисление заканчивают , если ; ;
- •Метод простых итераций
- •Метод Крамера
- •Метод единственного деления
- •Метод Жордана-Гауса(метод полного исключения)
- •Вычисление определителей
- •Вычисление обратной матрицы
- •Приближенные( итерационны ) методы решения систем алгебраических уравнений
- •Метод простых итераций(метод Якоби)
- •Метод Зайделя
- •Решение систем не линейных уравнений
- •Вычисление заканчивают , если ; ;
- •Метод простых итераций
- •Приближение функций
- •Интерполирующий многочлен Лагранжа
- •Экстраполяция
- •Обратная интерполяция
- •Приближение функций
- •Интерполирующий многочлен Лагранжа
- •Экстраполяция
- •Обратная интерполяция
- •Целочисленное программирование.
- •Квадратичное программирование.
- •Решение нелинейных задач без ограничений.
- •Методы штрафов и барьеров.
Метод Эйлера для системы ду 1-го порядка
Рассмотрим задачу Коши.
Дана система 2-х дифференциальных уравнений:
(5)
при начальных условиях х(t0)=x0, y(t0)=y0. (6)
Требуется найти функции x=x(t) иy=y(t), являющиеся решением системы (5) и удовлетворяющие условиям (6).
Для отискания ее приближенного численного решения на отрезке [t0, t0+a] также применяется метод Эйлера, который реализует такой алгоритм:
По заданному n (числу точек деления отрезка) вычисляем шаг h, считая известными x0, y0, t0.
Зная xk, yk, tk, подставляя эти значения в правую часть уравнений системы (5), находим 1(xk, yk, tk), 2(xk, yk, tk) и вычисляем:
.
И так до тех пор, пока k+1=n, т.е. tk+1=tk+a.
Метод Эйлера для решения системы ду 2-го порядка
,
(3)
при начальных условиях у(х0)=у0, у(х0)=у0. (4)
Найти функцию у=(х), являющуюся решением уравнения (3) и удовлетворяющую условиям (4).
Выполним подстановку: y=Z, y=Z.
Уравнение (3) заменим системой:
а начальные условия (4) переходят в условия: у(х0)=у0, Z(х0)=Z0 (Z0=y0).
Так что решение задачи (3), (4) сведено к решению задачи (5), (6) при 1=Z, 2=(x,y,Z) и может может быть получено по ранее описанному алгоритму.
Пример.
Подпрограмма вычисления:
при заданных
условиях.
Таблица решений:
k |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
tn |
0 |
0,1 |
0,2 |
0,3 |
0,4 |
0,5 |
xn |
-1 |
-1 |
-1,0111 |
-1,0347 |
-1,0723 |
-1,1258 |
yn |
1 |
0,9 |
0,8091 |
0,7265 |
0,6516 |
0,5837 |
Модифицированный метод Эйлера для ду 1-го порядка
При практически том же объеме вычислительной работы дает погрешность порядка h2 вместо h в обычном методе Эйлера, что достигается с помощью очень простого приема.
Суть его состоит в том, что на малом отрезке [x, x+h] интегральная кривая у=у(х) уравнения (1) заменяется отрезком прямой линии, проходящим через точку (х, у(х)), но с угловым коэффициентом, несколько иначе определяемым, чем в методе Эйлера.
Пусть отрезок
[a;b]
разделен на n
равных частей с
точками х0,
х1,…,
xn
и найдены y1,
y2,…,
yn
– приближенные значения в точках х0,
х1,…,
xn.
Рассматриваем отрезок [xk,
xk+1]
и для определения yk+1
используем следующие геометрические
рассуждения.
Проведем в точке
Мk(xk,yk)
касательную к интегральной кривой,
проходящей через точку Mk,
т.е. прямую линию, уравнение которой
(отрезок MkMk+1).
Определим координату точки Nk,
являющейся точкой пересечения этой
прямой и прямой
:
Затем найдем
значение
и из точки Мk(xk,yk)
проведем прямую с угловым коэффициентомk:
(отрезокMkMk+1).
В качестве yk+1принимаем ординату точкиMk+1,
лежащей на пересечении этой прямой и
прямойx=x+h,
т.е.,
где
.
Это рекурентная формула модифицированного метода Эйлера.
Алгоритм метода
Пусть заданы уравнение
,
начальное условие у(х0)=у0и
отрезок [a;b].
Задаем число n дочек деления отрезка [a;b] и определяем шаг интегрирования
.
Пусть определены xk, yk. Подставляя их значения в правую часть уравнения (1), находим (xk, yk). Вычисляем:
.
Если k+1<n, то повторяем действия 2, считая исходными данными xk+1, yk+1. Если k+1=n, то процесс закончен. Числа y1, y2,…, yn приближенно представляют значения искомого уравнения (1) в точках деления х0, х1,…, xn.
Существует несколько модификаций метода Эйлера, суть которых сводится к различным определениям направления kзвена ломаной из точки (xk,yk) в точку (xk+1,yk+1). Так, например, знаяxk,yk, находят:
.
Эти рекурентные соотношения реализуют так называемый метод Эйлера-Коши.
Отискивая приближенное решение задачи (1), (2) модифицированным методом Эйлера, мы на каждом шаге уточняем угловой коэффициент звеньев ломаной линии и получаем решение точнее, чем по методу Эйлера. Из теории приближенных методов известно, что разность между приближенным значением ykв точкеxkи точным значением у(xk) оценивается неравенством:
.
Поскольку
,
то эта погрешность имеет порядок
на каждом шаге (т.е. переходе отykкyk+1).
Однако с каждым шагом происходит
накопление погрешности и в точкеxn=bпогрешность уже будет иметь порядок
(что все же будет точнее, чем в методе
Эйлера, где погрешность порядка
).
Для оценки погрешности приближенного решения уnв точкеxn=b, полученного с шагомh, повторяют вычисления с шагом 2h, и абсолютную погрешность(уn) полагают равной:
,
где
- приближенное решение в точке хn
при шаге 2h.
Эта погрешность является оценкой метода и не учитывает погрешность, получаемую за счет округления при вычислениях.
Пример.
.
Таблица решения:
k |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
хk |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1 |
yk |
1 |
1,01 |
1,040603 |
1,0936738 |
1,1725277 |
1,2822763 |
Программа решения задачи Коши для системы ДУ 1-го порядка модифицированным методом Эйлера:
Дана система ДУ:
и начальные условия: х(t0)=x0, y(t0)=y0 и шаг интегрирования h.
Вычисления приближенного решения модифицированным методом Эйлера производится по рекурентным соотношениям, аналогичным формулам (17).
Пусть известны xk, yk, tk. Вычисляем:
Пример.
Таблица решения:
k |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
tk |
0 |
0,1 |
0,2 |
0,3 |
0,4 |
0,5 |
xk |
-1 |
-1,0053 |
-1,0216 |
-1,0502 |
-1,0923 |
-1,1494 |
yk |
1 |
0,9048 |
0,8186 |
0,7406 |
0,6701 |
0,6063 |