- •Лабораторная работа № 7 Вычисление значений и построение графиков функции в среде пакета Mathcad
- •Основные положения
- •1. Основные приемы работы в пакете Mathcad
- •2. Работа с ранжированными переменными матрицами и векторами.
- •3. Построение графиков.
- •4. Оператор условного перехода.
- •Задание на лабораторную работу
- •Содержание отчета
- •Вопросы на защиту лабораторной работы
- •Индивидуальные задания
- •Основные положения
- •Задание
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •Индивидуальные задания
- •Лабораторная работа № 9 Решение уравнений, систем уравнений и неравенств в среде пакета Mathcad
- •Основные положения
- •1. Решение уравнений в пакете Mathcad
- •2. Решение систем уравнений и неравенств в пакете Mathcad
- •2.1 Решение систем линейных алгебраических уравнений (слау)
- •2.2 Решение систем нелинейных уравнений (сну)
- •2.3 Решение систем неравенств
- •Задание
- •Содержание отчета
- •Индивидуальные задания
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 10 Символьные вычисления, системы счисления, вычисления с единицами измерений в среде пакета Mathcad
- •Основные положения
- •1. Символьные вычисления в пакете Mathcad
- •I. Упростить выражение
- •II. Раскрыть скобки и привести подобные в выражении
- •4. Вычисления с масштабирование в пакете Mathcad
- •Задание
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •Задание
- •Содержание отчета
- •Индивидуальные задания
- •Контрольные вопросы
- •2. Метод Ньютона
- •3. Метод хорд
- •4. Метод простых итераций
- •5. Пример решения Mathcad
- •Задание
- •Содержание отчета
- •Индивидуальные задания
- •Контрольные вопросы
Контрольные вопросы
Какая панель используется для получения символьного расчета пределов, производных и интегралов?
Чем отличается символьное решение от численного?
Какие заполнители используются при решении численным методом?
В чем заключается метод средних прямоугольников?
В чем заключается метод трапеций?
В чем заключается метод Симпсона?
Лабораторная работа № 12
Программирование численных в среде пакета Mathcad на примере решения уравнения
ЦЕЛЬ. Изучить численные методы решения уравнений, научиться использовать возможностиMathcadдля программирования численных методов.
Основные положения
В лабораторной работе № 9 мы с вами уже рассматривали решение уравнений в среде пакета Mathcad– графическим методом, с помощью функцииroot, с помощью решающего блокаGivenи функцииFind. Сегодня мы рассмотрим решение уравнения с помощью численных методов и найдем решение уравнения, создав программы по описанным ниже методам.
1. Метод половинного деления (бисекции)
Механизм метода бисекции, который больше известен под названием метода половинного деления, очень прост и заключается в том, что полученный при локализации отрезок на каждой итерации делится пополам. Из двух половинок выбирается та, на концах которой функция принимает значения противоположных знаков. То есть проверяется то же условие, что и при методе сканирования. Процесс заканчивается, когда длина полученного интервала становится меньше произведения 2Ɛ. Фактически этот метод исключает возможность появления ошибки. «Аварийная» ситуация может быть вызвана лишь тем, что граница полученного на итерации отрезка попадет в точку разрыва функции. Метод половинного деления наиболее универсальный среди всех итерационных методов. Но, как всегда, бочка меда не обходится без ложки дегтя – для бисекции характерна очень низкая скорость сходимости.
Итерационная формула метода бисекции:
Скорость сходимости: низкая
Надежность сходимости: высокая
2. Метод Ньютона
Задан отрезок [а,b], содержащий корень уравнения F(x)=0. Уточнение значения корня производится путем использования уравнения касательной. В качестве начального приближения задается тот из концов отрезка [а,b], где значение функции и ее второй производной имеют одинаковые знаки (т.е. выполняется условие F(x0)*F"(x0) > 0).
В точке F(x0) строится касательная к кривой у = F(x) и ищется ее пересечение с осью х. Точка пересечения принимается за новую итерацию. Метод Ньютона самый быстрый способ нахождения корней уравнений
Итерационная формула имеет вид:
Итерационный процесс проходит до того времени, пока не будет выполнено условие |F(X)|< , где - заданная точность.
Рис. 1. Иллюстрация метода Ньютона
Рис. 1. иллюстрирует работу метода Ньютона. В данном случае вторая производная функции положительна, поэтому в качестве начального приближения выбрана точка хо = b. Как видно из рисунка, метод имеет очень быструю сходимость среди всех методов решения нелинейных уравнений: обычно заданная точность достигается за 2-3 итерации.
Достоинство метода Ньютона: очень быстрая сходимость по сравнению с методом половинного деления и методом простой итерации к заданной точности. Недостаток: громоздкий алгоритм: на каждой итерации необходимо вычислять значение функции и ее первой производной.