- •1.1. Решение нелинейных уравнений
- •Варианты индивидуальных заданий.
- •1.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •Варианты индивидуальных заданий.
- •1.3. Решение алгебраической проблемы собственных значений
- •2.1. Интерполяционные многочлены
- •Варианты индивидуальных заданий.
- •2.2. Приближения по методу наименьших квадратов
- •Варианты индивидуальных заданий.
- •3.1. Задача Коши для дифференциального уравнения первого порядка.
- •Варианты индивидуальных заданий.
- •3.2. Краевая задача для дифференциального уравнения второго порядка.
- •Варианты индивидуальных заданий.
Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ.
Расчетно-графическая работа №1.
1.1. Решение нелинейных уравнений
Тема:Приближенные методы решения нелинейных уравнений. Изучение средств системы MathCAD для решения нелинейных уравнений.
Задание1: Решить нелинейное уравнениес заданной точностью ε.
Алгоритм приближенного решения уравнения состоит из двух этапов:
Найти интервал локализации , содержащий изолированный корень уравнения, в котором выполняются достаточные условия сходимости итерационных методов.
Получить приближенное решение с заданной точностью ε итерационными методами.
Первый этап алгоритма может быть реализован следующим образом:
Строится график функции . По графику подбираются границы промежуткатак, чтобы он содержал изолированный корень уравнения, то естьf(a)*f(b)<0 .
Определяются выражения для первой и второй производной функции и строятся их графики .
Границы промежутка , содержащего корень, в случае необходимости корректируются так, чтобы на этом промежуткеибыли знакопостоянны.
На втором этапе должны быть использованы:
1. Средства системы MathCAD.
Следующие итерационные методы:
Метод хорд в форме ложного положения. - (для случаяf(b)*f ‘’(b)>0).
Метод касательных. - для случая.
Метод простой итерации.
xk+1 = φ(xk) , - в том случае , если │dφ(x)/dx < 1│ для x Є [a,b].
,
где функция φ(x) – результат разрешения уравнения относительноx, т.е.
x = φ(x) .
В случае , если │dφ(x)/dx ≥ 1│ для x Є [a,b] , то применить метод простой итерации с итерационным параметром к
xk+1 = xk – f(xk) / k
| k | >= Q / 2
Q = max | df (x/)dx | - для x Є [a,b]
Знак к совпадает со знаком df (x/)dx на [a,b].
Для оценки погрешности приближенного решения использовать неравенство
| xn+1 – xn | < ε .
Вычислить перечисленными выше методами изолированный корень уравнения с точностью ε= 0.000001.
Номер варианта задания совпадает с номером студента в журнале класса.
Варианты индивидуальных заданий.
Номер варианта |
Номер варианта | ||
1 |
16 | ||
2 |
17 | ||
3 |
18 | ||
4 |
19 | ||
5 |
20 | ||
6 |
21 | ||
7 |
22 | ||
8 |
23 | ||
9 |
24 | ||
10 |
25 | ||
11 |
26 | ||
12 |
27 | ||
13 |
28 | ||
14 |
29 | ||
15 |
30 |
1.2. Решение систем линейных алгебраических уравнений
Тема: Решение систем линейных алгебраических уравненийAx=b.Изучение средств системы MathCAD для решения систем линейных алгебраических уравнений.
Задание:
Найти решение системы средствами системы MathCAD.
Найти приближенное решение системы итерационными методами.
2.1. Проверить сходимость итерационного метода.
2.2. Определить количество итераций , обеспечивающих при фиксированном начальном приближении заданную точность приближенного решения.,
. Итерационные методы:
Метод Якоби.
Метод Зейделя;
Метод простых итераций;
Метод релаксации.
Решить перечисленными методами систему линейных уравнений с точностью = 0.0000001.
Номер варианта задания совпадает с номером студента в журнале класса.