
- •Основы информационных технологий
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Современные информационные технологии
- •1.1 История, современное состояние и перспективы развития вычислительной техники
- •1.2 Элементная база, архитектура, сетевая компоновка, производительность
- •1.3 Понятие информации. Классификация и виды информационных технологий
- •Основные свойства информационных технологий.
- •1 .4 Операционные системы
- •2 Основные программные средства информационных технологий
- •2.1. Программное обеспечение. Текстовые редакторы, их возможности и назначение
- •2.2. Графические редакторы
- •2.3. Электронные таблицы
- •2.4. Сервисные инструментальные программные средства
- •2.5. Системы математических вычислений MatLab
- •2.6 Система подготовки презентаций
- •3 Сетевые технологии и интернет
- •3.1 Классификация компьютерных сетей
- •3.2 Семиуровневая модель структуры протоколов связи
- •2.3. Взаимодействие компьютеров в сети
- •3.3 Организационная структура Internet
- •3.4 Инструментальные средства создания web-сайтов. Основы web-дизайна
- •3.5 Языки разметки гипертекста html и xml
- •3.6 Скриптовые языки программирования
- •4 Системы управления базами данных
- •4.1. Классификация систем управления базами данных
- •4.2 Модели данных
- •4.3 Моделирование баз данных
- •4.4 Архитектура и функциональные возможности субд. Языковые и программные средства субд
- •4.5 Общая характеристика субд ms Access
- •4.6 Основные объекты ms Access
- •4.7 Основы языка sql
- •Контрольные вопросы
- •5 Защита информации при использовании информационных технологий
- •5.1 Основы информационной безопасности
- •5.2. Методы и средства защиты информации
- •5.3 Защита от несанкционированного доступа к данным
- •5.4 Классы безопасности компьютерных систем
- •5.5 Основные аспекты построения системы информационной безопасности
- •6 Математическое моделирование и численные методы
- •6.1 Математические модели и численные методы решения задач в различных предметных областях
- •6.2 Численное дифференцирование и интегрирование
- •6.2.1 Особенность задачи численного дифференцирования
- •6.2.2 Интерполяционная формула Лагранжа для равноотстоящих узлов
- •6.2.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа
- •6.2.4 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона
- •6.2.5 Постановка задачи численного интегрирования
- •6.2.6 Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •6.2.7 Формула трапеций
- •6.2.8 Формула Симпсона
- •6.2.9 Оценка точности квадратурных формул
- •6.3 Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.3.1 Задача Коши и краевая задача
- •6.3.1.1 Классификация уравнений
- •6.3.1.2 Задача Коши
- •6.3.2 Одношаговые методы решения задачи Коши
- •6.3.2.1 Метод Эйлера
- •6.3.2.2 Модифицированный метод Эйлера
- •6.3.2.3 Метод Рунге-Кутта четвертого порядка
- •6.3.2.4 Погрешность решения и выбор шага
- •6.3.3 Многошаговые методы решения задачи Коши
- •6.3.3.1 Многошаговые методы
- •6.3.3.2 Метод Адамса
- •6.3.3.3 Методы прогноза и коррекции (предиктор-корректор)
- •6.3.3.4 Общая характеристика многошаговых методов
- •6.3.4 Краевая задача и метод стрельбы
- •6.3.4.1 Краевая задача
- •6.3.4.2 Метод стрельбы
- •6.3.4.3 Метод стрельбы для линейного дифференциального уравнения
- •6.4 Решение дифференциальных уравнений в чстных производных
- •6.4.1 Краткие теоретические сведения
- •6.4.2 Классификация уравнений по математической форме
- •6.4.3 Основы метода конечных разностей
- •6.4.3.1 Построение сетки
- •6.4.3.2 Аппроксимация уравнения эллиптического типа
- •6.4.3.3 Аппроксимация уравнения гиперболического типа
- •6.4.3.4 Аппроксимация уравнения параболического типа
- •6.4.3.5 Погрешность решения
- •6.4.4 Основы метода конечных элементов
- •6.4.4.1. Формирование сетки
- •6.4.4.2 Конечно-элементная аппроксимация
- •6.4.4.3 Построение решения
- •6.6 Элементы математической статистики
- •6.6.1 Генеральная совокупность. Выборка. Статистические ряды
- •6.6.2 Графическое изображение вариационных рядов. Эмпирическое распределение
- •6.6.3 Средние величины и показатели вариации
- •6.6.4 Средняя арифметическая и ее свойства
- •6.6.5 Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- •6.6.6 Коэффициент вариации
- •6.6.7 Структурные средние
- •6.6.8 Законы распределения случайных величин
- •6.6.9 Статистические гипотезы
- •7 Методы оптимизации и системы поддержки принятия решений
- •7.1 Характеристика методов решения задач оптимизации
- •7.1.1 Численные методы безусловной оптимизации нулевого порядка
- •7.1.1.1 Основные определения
- •7.1.1.2 Классификация методов
- •7.1.1.3 Общая характеристика методов нулевого порядка
- •7.1.1.4 Метод прямого поиска (метод Хука-Дживса)
- •7.1.1.5 Метод деформируемого многогранника (метод Нелдера—Мида)
- •7.1.1.6 Метод вращающихся координат (метод Розенброка)
- •7.1.1.7 Метод параллельных касательных (метод Пауэлла)
- •7.1.2 Численные методы безусловной оптимизации первого порядка
- •7.1.2.1 Минимизация функций многих переменных. Основные положения
- •7.1.2.2 Метод наискорейшего спуска
- •7.1.2.3 Метод сопряженных градиентов
- •7.1.3 Численные методы безусловной оптимизации второго порядка
- •7.1.3.1 Особенности методов второго порядка
- •7.1.3.2 Метод Ньютона
- •7.2 Линейное программирование
- •7.2.1 Транспортная задача линейного программирования
- •7.2.1.1 Постановка задачи
- •7.2.1.2 Венгерский метод
- •7.2.1.3 Метод потенциалов
- •7.3 Прямые методы условной оптимизации
- •7.3.1 Основные определения
- •7.3.2 Метод проекции градиента
- •7.3.3 Комплексный метод Бокса
- •7.4 Методы штрафных функций
- •7.4.1 Основные определения
- •7.4.2 Методы внутренних штрафных функций
- •7.4.3 Методы внешних штрафных функций
- •7.4.4 Комбинированные алгоритмы штрафных функций
- •7.5 Информационные технологии поддержки принятия решений
- •7.6 Информационные технологии экспертных систем Характеристика и назначение
- •Список литературы
6.4.3 Основы метода конечных разностей
Метод
конечных разностей заключается в том,
что дифференциальное уравнение в частных
производных заменяется соответствующей
ему системой алгебраических уравнений.
Решение этой системы дает приближенное
решение для искомой функции
Метод включает следующие основные этапы:
построение сетки, охватывающей рассматриваемую область, например, элемент конструкции какого-нибудь устройства;
построение на полученной сетке конечно-разностной аппроксимации, эквивалентной исходному дифференциальному уравнению и дополнительным условиям;
формирование на основе конечно-разностной аппроксимации системы алгебраических уравнений и ее решение.
Рассмотрим перечисленные этапы на примере двухмерных задач.
6.4.3.1 Построение сетки
Формирование сетки производится с учетом геометрии задачи, например, формы детали, для которой выполняется расчет. Обычно для деталей, имеющих прямоугольную форму, используют декартову систему координат и соответственно прямоугольную сетку. На рис. 6.4 приведен пример такой двухмерной сетки, нанесенной на прямоугольную пластину.
В методе конечных разностей применяют и другие виды сеток. Например, если исследуемая конструкция содержит элементы с осевой симметрией, используют полярную сетку.
В дальнейшем решение задачи строят, опираясь на узлы сетки, то есть на точки пересечения ее линий (рис.6.4).
Рис. 6.4 ‑ Прямоугольная сетка
Конечно-разностная
аппроксимация производных в
дифференциальном уравнении строится
путем замены этих производных на их
приближенные аналоги с помощью сетки.
Так, например, частную производную
в точке (xi,
уi)
можно заменить приближенным значением
правой
производной
(6.70)
или левой производной
(6.71)
где
и
‑
приращения функции и аргумента, ui,
xi
и
ui+1,
xi+1 ‑
значения функции и аргумента в узлах i
и
i+1,
причем
‑ шаг
сетки по координате х.
Аналогично
получается формула для второй производной
д2u/дx2
:
(6.72)
В
полученных выражениях в отличие от
точных производных используются
малые, но не бесконечно малые разности
и
.
Поэтому сам метод и получил название
метода
конечных разностей. Формулы
для производных по независимым переменным
у, z,
t
получают
аналогично.
6.4.3.2 Аппроксимация уравнения эллиптического типа
Преобразование
уравнения эллиптического типа (3) для
двухмерной задачи (когда
производится путем замены в нем
производных
и
конечно-разностными
формулами. Заменив в (6.37)
с
помощью (6.72) и используя аналогичное
выражение для
,
получим
(6.73)
где индексы i и j отсчитываются соответственно по осям X и Y.
Для
упрощения анализа предположим, что в
сетке используются квадратные ячейки,
то есть
,
тогда
(6.74)
Уравнение (10) связывает между собой неизвестное значение функции ui,j с ее значениями в четырех соседних узлах. На сетке эти узлы образуют пятиточечный шаблон (рис. 6.5, а), позволяющий легко определить индексы в (6.74) для любого произвольно выбранного на сетке узла i,j .
Рис. 6.5. Шаблон «крест» для уравнения эллиптического типа
Записывая (6.74)каждого узла 2<i<n‑1, 2<j<m‑1 и подставляя вместо i и j соответствующие номера, получимсистему связанных уравнений. Количетво уравнений будет равно количеству узлов, в которых необходимо найти неизвестные u i,i.Число неизвестных равно числу уравнений и система будет замкнутой.Значения функции u в узлах сетки, лежащих на границе рассматриваемой области, определяются заданными граничными условиями.
Решение системы алгебраических уравнений, получаемой в результате конечно-разностной аппроксимации уравнения эллиптического типа, является одним из наиболее тяжелых по вычислительным затратам этапов расчета. Для повышения точности решения приходится использовать сетки с большимчисломузлов, на которых формируются и довольно большие системы− нередко до нескольких тысяч алгебраических уравнений. Одним из способов уменьшения числа узлов иявляется использование сеток с неравномерным шагом. При этом сетку сгущают в наиболее важных с точки зрения точности участках, например, вблизи углов или отверстий.
В то же время решение задачи облегчается тем, что каждое из алгебраических уравнений содержит небольшое количество неизвестных. В качестве примера ниже приведена система с разреженной матрицей ленточного типа, полученной из (6.74) для прямоугольной области (рис. 6.5) при n = m = 5. В правой части записаны uij относящиеся к узлам, лежащим на границах.
Для решения подобных систем используют специальные методы, учитывающие разреженность матрицы коэффициентов. К специальным прямым относятся некоторые матричные методы и метод прогонки (аналог метода Гаусса). Из итерационных применяют метод Якоби (одновременных смещений) и метод Гаусса-Зейделя (последовательных смещений), а также модификации последнего, например, метод верхней релаксации.