- •Решение алгебраических и трансцендентных уравнений
- •Постановка задачи и этапы решения.
- •Пример локализации корней.
- •Метод половинного деления
- •Метод хорд и касательных
- •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.
- •Вопрос 2:в каком порядке следует писать формулы (1) и (2) при составлении алгоритма метода Ньютона и почему ?
- •Метод итераций
- •Сведение исходного уравнения к виду, пригодному для применения метода итераций.
- •Суть и обоснование метода итераций.
- •Условие окончания вычислений в методе итераций.
- •Сравнение различных методов.
- •Контрольные вопросы
- •Содержание лабораторной работы
- •Интерполирование функций
- •Постановка задачи интерполирования.
- •Линейная интерполяция.
- •Интерполяция многочленом.
- •Единственность интерполяционного многочленаn-й степени.
- •Построение вспомогательных многочленов Лагранжа.
- •Построение многочлена Лагранжа.
- •Оценка погрешности.
- •Сплайн-интерполяции.
- •Контрольные вопросы:
- •Содержание лабораторной работы:
- •Численное интегрирование функций
- •Общая схема
- •Метод прямоугольников.
- •Метод трапеций.
- •Метод симпсона.
- •Метод двойного счета.
- •Контрольные вопросы:
- •Содержание лабораторной работы
- •Приближенные решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Постановка задачи
- •Метод Пикара.
- •Метод разложения неизвестной функции y(х) в ряд,
- •Метод Эйлера.
- •Общая схема численных методов.
- •Методы Рунге-Кутта
- •Контрольные вопросы.
- •Содержание лабораторной работы.
- •Метод наименьших квадратов
- •Постановка задачи и ее качественный анализ.
- •Постановка задачи.
- •Нахождение наилучшей линейной приближающей функции.
- •Сведение поиска функций другого вида к поиску линейной функции.
- •Контрольные вопросы.
- •Содержание лабораторной работы.
- •Решение систем линейных уравнений
- •Постановка задачи и ее качественное исследование.
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход.
- •Формулы прямого хода
- •Обратный ход
- •Формулы обратного хода.
- •Ручные вычисления по методу Гаусса.
- •Регуляризация решения
- •Описание метода Гаусса для вырожденных систем.
- •Применения метода Гаусса.
- •Нахождение определителя матрицы.
- •Нахождение обратной матрицы
- •Нахождение ранга матрицы.
- •Определение совместности системы.
- •Контрольные вопросы
- •Содержание лабораторной работы «Метод Гаусса»
- •Содержание лабораторной работы «Применения метода Гаусса»
- •Метод квадратного корня
- •Условие применимости метода квадратного корня.
- •Матричное описание метода квадратного корня.
- •Нахождение матрицыS(«квадратного корня» из а)
- •Нахождение вспомогательного вектораY.
- •Нахождение вектора решения х.
- •Пример.
- •Компакт-метод.
- •Контрольные вопросы.
- •Содержание лабораторной работы.
- •Метод простых итераций
- •Условия применимости метода простых итераций.
- •Описание метода простых итераций.
- •Условие окончания вычислений.
- •Приведение исходной системы к нужному виду.
- •Случай диагонального преобладания.
- •Случай, когда матрица а близка к единичной.
- •Контрольные вопросы.
- •Содержание лабораторной работы.
- •Численные методы решения экстремальных задач
- •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
- •Численные методы поиска экстремумов функций многих переменных
- •Метод координатного спуска
- •Градиентный метод
- •Контрольные вопросы
- •Содержание лабораторной работы «Численные методы решения экстремальных задач
- •Линейное программирование
- •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.
- •Содержание лабораторной работы.
- •Элементы математической статистики
- •Генеральная совокупность. Выборка. Статистические ряды
- •Графическое изображение вариационных рядов. Эмпирическое распределение
- •Средние величины и показатели вариации
- •Средняя арифметическая и ее свойства
- •Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- •Коэффициент вариации
- •Структурные средние
- •Законы распределения случайных величин
- •Статистические гипотезы
- •Контрольные вопросы
- •Содержание лабораторной работы «Элементы математической статистики»
- •Литература
Контрольные вопросы
Связь математической статистики с теорией вероятности. В чем заключается закон устойчивости частот?
Дайте определение генеральной совокупности.
Что такое выборочная совокупность? В чем ее преимущество перед генеральной совокупностью? Каков должен быть объем выборки? Принцип отбора вариант в выборочную совокупность.
4. Дайте определение статистического вариационного ряда?
5. Описать технику построения статистического вариационного ряда.
Эмпирическое распределение, полигон распределения частот, гистограмма распределения частот.
7. Дать понятие средней величины.
8. Средняя арифметическая выборочной совокупности и ее свойства.
Дисперсия и стандартное отклонение выборочной совокупности. Свойства дисперсии.
10. Коэффициент вариации. Что он характеризует?
11. Дать определения медианы, моды эмпирического распределения.
12. Дайте характеристику нормального распределения.
13. Проверка статистических гипотез.
Содержание лабораторной работы «Элементы математической статистики»
Сформировать выборку из 100 элементов (значения элементов выборки – 6 раз просуммированные значения, полученные с помощью датчика случайных величин).
Построить вариационный статический ряд, соответствующий полученной выборке.
Найти среднюю арифметическую данной выборки, дисперсию, квадратическое отклонение.
Проверить распределены ли варианты выборки нормально:
найти ассиметрию, эксцесс выборки и проверить верна ли гипотеза о нормальном распределении;
найти теоретические частоты, используя нормальное распределение и сравнить их с экспериментальными частотами выборки.
Литература
Боглаев Ю. П. Вычислительная математика и программирование. - М.: - Высшая школа, 1990.
Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач. - М.: - Наука, 1988.
Власов В. К., Королев Л. Н., Сотников А. Н. Элементы информатики. - М.: - Наука, 1988.
Воробьева Г. И., Данилова А.Н. Практикум по вычислительной математике. - М.: - Высшая школа, 1990.
Дьяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ. - М.: - Наука, 1987.
Иванова Т. П., Пухова Г. В. Программирование и вычислительная математика. - М.: - Просвещение, 1998.
Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. - М.: - Финансы и статистика, 1982.
Козлов М. В., Прохоров А. В. Введение в математическую статистику. - М.: - Издательство МГУ, 1987.
Кузнецов Ю. Н., Кузубов В. И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. - М.: - Высшая школа, 1976.
Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики. - М.: - Наука, 1982.