- •Структура погрешности.
- •Метод Гаусса
- •Формулы прямого хода
- •Обратный ход
- •Описание метода Гаусса для вырожденных систем.
- •Применения метода Гаусса.
- •Нахождение определителя матрицы.
- •Нахождение обратной матрицы
- •Нахождение ранга матрицы.
- •Определение совместности системы.
- •Вопрос 1. Почему при описанном выше построении очередной полученный отрезок также содержит корень исходного уравнения? Обоснуйте этот факт геометрически, а если сможете, то докажите его строго.
- •Суть и обоснование метода итераций.
- •Условие окончания вычислений в методе итераций.
- •Сравнение различных методов.
- •Постановка задачи интерполирования.
- •Линейная интерполяция.
- •Интерполяция многочленом.
- •Единственность интерполяционного многочлена n-й степени.
- •Построение вспомогательных многочленов Лагранжа.
- •Построение многочлена Лагранжа.
- •Оценка погрешности.
- •Постановка задачи и ее качественный анализ.
- •Нахождение наилучшей линейной приближающей функции.
- •Сведение поиска функций другого вида к поиску линейной функции.
- •Общая схема
- •Метод прямоугольников.
- •Метод трапеций.
- •Метод симпсона.
- •Метод двойного счета.
- •Постановка задачи
- •Метод Пикара.
- •Общая схема численных методов.
- •Методы Рунге-Кутта
- •2. Метод стрельбы.
- •Численные методы поиска экстремумов функций одной переменной
- •Метод равномерного поиска.
- •Метод поразрядного приближения
- •Метод деления отрезка пополам (или метод дихотомии).
- •Метод квадратичной интерполяции
- •Метод золотого сечения
- •Метод координатного спуска
- •Градиентный метод
- •Постановка задачи. Графический метод
- •Пример 1 (транспортная задача)
- •Пример 2 (расчет рациона)
- •Пример 3 (распределение ресурсов)
- •Задача линейного программирования в общем виде:
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •Двойственная задача
- •Симплекс - метод
- •Описание симплекс-метода.
- •Алгоритм симплекс-метода:
- •Пример.
Постановка задачи. Графический метод
Рассмотрим сначала несколько задач, которые привели к развитию целой отрасли математики – линейного программирования. Разумеется, в реальных задачах количество неизвестных и ограничений гораздо больше, но для понимания сути задачи и методов ее решения нам будет достаточно рассмотреть модельные ситуации с небольшим количеством неизвестных.
Пример 1 (транспортная задача)
На две товарные станции привезли по 30 комплектов мебели. Мебель необходимо развести по трем магазинам (по 20 комплектов в каждый). Известна стоимость перевозок с каждой станции в каждый магазин:
|
Магазин 1 |
Магазин 2 |
Магазин 3 |
Станция 1 |
7 |
5 |
8 |
Станция 2 |
3 |
9 |
6 |
Требуется составить оптимальный (с наименьшими затратами) план перевозок.
Математическая постановка задачи:
Пусть х1, х2,...,х6- количество комплектов, которые надо перевезти со станций в магазины. Учитывая ограничения, получим для xi0 систему:
Получили систему из четырех уравнений с шестью неизвестными, у которой бесконечно много решений. Среди них надо выбрать такое, на котором целевая функция: f=7х1 + 3х2 + 5х3 + 9х4 + 8х5 + 6х6 достигает минимума.
Пример 2 (расчет рациона)
Имеются две питательные смеси, про которые известно, сколько белков, жиров и углеводов содержит одна единица каждой из них:
|
Жиры |
Белки |
Углеводы |
Цена |
1-я смесь |
22 |
15 |
7 |
7 |
2-я смесь |
16 |
11 |
9 |
6 |
Каждая корова должна получать не меньше 200 единиц жиров, 130 единиц белков и 75 единиц углеводов. Требуется подешевле накормить коров с учетом этих данных.
Математическая постановка задачи:
Пусть надо дать корове 1-ой смеси х1 единиц, 2-ой смеси- х2 единиц. Тогда
Среди решений данной системы надо выбрать такое, на котором достигается минимум целевой функции f=7x1+6x2.
Пример 3 (распределение ресурсов)
Предприятие производит два вида продукции из двух видов сырья, причем известны запасы обоих видов сырья, расход сырья на каждый вид продукции и доход с одной единицы каждой продукции:
|
Сырье 1 |
Сырье 2 |
Доход |
1-я продукция |
15 |
20 |
70 |
2-я продукция |
15 |
10 |
50 |
Запасы сырья |
90 |
80 |
|
Требуется получить максимальную прибыль.
Математическая постановка задачи:
Обозначим через х1 и х2 планируемый выпуск первой и второй продукции. Тогда система ограничений будет иметь вид:
Среди решений данной системы требуется найти такое, на котором достигается максимум целевой функции f=70x1+50x2.
Сходство математической постановки всех трех задач в том, что имеется целевая функция, у которой надо найти максимум или минимум, имеется система ограничений. При этом как ограничения, так и целевая функция являются линейными. Кроме того, во всех задачах есть требование неотрицательности переменных величин xi. Поскольку методы математического анализа для поиска экстремумов функций нескольких переменных для линейных функций не работают, то была создана теория линейного программирования, ориентированная на данный класс задач.