- •Виды погрешностей.
- •Численное решение систем нелинейных уравнений. Методы простой итерации, Ньютона и их модификации. Оценка погрешности методов.
- •Численное интегрирование. Квадратурные формулы Ньютона–Котеса. Формула трапеций, формула Симпсона. Погрешность квадратурных формул. Интегрирование с помощью степенных рядов. Метод Монте-Карло.
- •Численное дифференцирование. Особенность задачи численного дифференцирования. Дифференцирование на основе интерполяционных многочленов. Оценка погрешности.
- •Интерполирование функций. Интерполяция алгебраическими многочленами (многочлены Лагранжа и Ньютона). Погрешность интерполяционных формул. Интерполирование сплайнами.
- •Численное решение задачи Коши для дифференциальных уравнений. Методы Эйлера, Рунге–Кутта. Многошаговые методы. Метод прогноза-коррекции.
- •Краевые задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы конечных разностей. Метод прогонки.
- •Рекуррентные соотношения. Возвратные последовательности. Производящие функции. Принцип включения и исключения.
- •Множества. Операции над множествами. Алгебра множеств. Отображения, отношения, функции. Бинарные отношения. Отношения эквивалентности. Отношение эквивалентности. Отношения порядка.
- •Операции над множествами
- •Сравнение множеств
- •Операции над множествами
- •Определение
- •Замечания
- •Минимизация булевых выражений. Разложение булевых выражений по переменным. Дизъюнктивные нормальные формы. Карты Карно. Логические сети.
- •Бинарное отношение
- •Свойства отношений
- •Примеры отношений эквивалентности
- •Графы. Основные понятия. Способы задания графов. Операции над графами. Эйлеровы, гамильтоновы графы. Изоморфизм графов.
- •Эйлеровы графы.
- •5 Красок
- •Алгоритмы на графах. Задача о кратчайших путях. Перебор с возвратами. Методы сокращения перебора: эвристики, метод ветвей и границ, динамическое программирование. Алгоритмы на графах.
- •Задача о кратчайших путях
- •Различные алгоритмы на графах
- •Перебор с возвратами
- •Методы сокращения перебора: эвристики, метод ветвей и границ, динамическое программирование.
- •Деревья. Свойства деревьев. Двоичные деревья. Планарные графы. Формула Эйлера.
- •Предикаты. Основные операции над предикатами. Исчисление предикатов. Интерпретации. Общезначиммость. Метод резолюций для исчисления предикатов.
- •Понятие о компьютерном математическом моделировании. Этапы и цели. Классификация математических моделей. Моделирование физических процессов.
- •Имитационное моделирование. Клеточные автоматы. Моделирование случайных процессов. Компьютерное моделирование в экологии. Подходы к моделированию сложных систем.
- •Самоподобные множества с необычными свойствами в математике
- •Рекурсивная процедура получения фрактальных кривых
- •Фракталы как неподвижные точки сжимающих отображений
- •Фракталы в комплексной динамике
- •Стохастические фракталы
- •Применение фракталов
- •Конструктивные, алгебраические и стохастические фракталы.
- •Понятие о фрактальной размерности.
- •Рекурсивный алгоритм построения конструктивных фракталов. Треугольник Серпинского
- •Построение
- •Свойства
Конструктивные, алгебраические и стохастические фракталы.
Одной из общепринятых классификаций является классификация фракталов на геометрические, алгебраические и стохастические.
Геометрические фракталы. Именно с них началась история фракталов. Это и есть те функции-монстры, которых так называли за недифференцируемость в каждой точке. Геометрические фракталы являются также самыми наглядными, т.к. сразу видна самоподобность. Вообще все геометрические фракталы обладают т.н. жесткой самоподобностью, не изменяющейся при изменении масштаба. Для построения геометрических фракталов характерно задание "основы" и "фрагмента", повторяющегося при каждом уменьшении масштаба. Поэтому эти фракталы иногда называют конструктивными или автомодельными.
Примерами таких фракталов являются треугольник Серпинского, снежинка Коха, кривая Леви и многие другие.
В графике геометрические фракталы применяются для получения изображений деревьев, кустов, береговых линий и т.д.
Конструктивные фракталы строятся с помощью рекурсивных процедур, систем итерированных функций, L-систем, и др.
Алгебраические фракталы. Свое название они получили, за то, что их строят, используя простые алгебраические формулы.
Получают их с помощью нелинейных процессов в n-мерных пространствах. Известно, что нелинейные динамические системы обладают несколькими устойчивыми состояниями. Состояние, в котором окажется динамическая система после некоторого числа итераций, зависит от начальных условий. Поэтому каждое устойчивое состояние (аттрактор) обладает некоторой областью начальных состояний, при которых система обязательно перейдет в рассматриваемые конечные состояния. Таким образом, фазовое пространство разбивается на области притяжения аттракторов.
Самыми известными из них являются множества Мандельброта и Жюлиа, Бассейны Ньютона и т.д.
Стохастические фракталы. Кривая Коха как бы не была похожа на границу берега не может выступать в качестве ее модели из-за того, что она всюду одинакова, самоподобна, а в действительности это не так. Все природные объекты создаются по капризу природы, и есть случайность в этом процессе. Фракталы при построении которых в итеративной системе случайным образом изменяются какие-либо параметры называются стохастичными. Термин "стохастичность" происходит от греческого слова, обозначающего "предположение".
Также примером случайности в природе является броуновское движение. С помощью компьютера такие процессы строить достаточно просто, т.к. он позволяет генерировать последовательности случайных чисел. Эти фракталы используются при моделировании рельефов местности и поверхности морей, процесса электролиза.
Существует еще одна интересная классификация. Фракталы в этом случае классифицируются на два класса: рукотворные и природные. К рукотворным относятся те фракталы, которые были придуманы учеными, и он при любом масштабе обладают фрактальными свойствами. в действительности это не так, т.к. у дерева не бесконечное число ветвей, и берег имеет не бесконечную длину. Поэтому на природные фракталы накладывается ограничение на область существования. Вводится максимальный и минимальный размер, при которых у объекта наблюдаются фрактальные свойства.
Существуют и другие классификации, например разделение на детерминированные и недетерминированные.
