- •Решение систем линейных уравнений 56
- •Программа курса "Численные методы".
- •Тема 1. Погрешность результата численного решения задачи. Источники и классификация погрешностей. Абсолютная и относительная погрешности. Погрешность функции. Обратная задача теории погрешностей.
- •Тема 2. Приближение функций. Постановка задачи приближения функций. Классы аппроксимирующих функций. Критерии согласия. Погрешность аппроксимации.
- •Вопросы по курсу "Численные методы".
- •Введение.
- •Методические указания и типовые задачи. Приближенные вычисления.
- •Типовые задачи.
- •A2. Обратная задача теории погрешностей.
- •Интерполирование. Постановка задачи интерполирования. Полином Лагранжа, Стирлинга, Бесселя, Ньютона. Обратное интерполирование.
- •Интерполяционный полином Бесселя и Стирлинга.
- •Интерполяционные полиномы Ньютона.
- •Обратное интерполирование
- •Типовые задачи
- •Б1. Интерполирование с помощью полинома Лагранжа
- •Б2. Интерполирование с помощью формул Ньютона, Стирлинга, Бесселя.
- •Б3. Обратное интерполирование (случай неравноотстоящих узлов)
- •Б4. Обратное интерполирование (случай равноотстоящих узлов)
- •Численное дифференцирование. Формулы численного дифференцирования. Погрешности, возникающие при численном дифференцировании. Выбор оптимального шага численного дифференцирования
- •Выбор оптимального шага численного дифференцирования
- •Задача b
- •Численное интегрирование
- •Построение простейших квадратурных формул
- •Если округлить результат до двух знаков, то
- •Вычислительная погрешность формулы Симпсона равна
- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Одномерная оптимизация. Отделение корней. Метод хорд. Метод касательных. Метод итераций.
- •Метод Ньютона-Рафсона.
- •Решение систем линейных уравнений.
- •Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
Метод Ньютона-Рафсона.
Предполагаем, что унимодальная функция f(x) дважды непрерывно дифференцируема. Тогда для решения уравнения f’(x)=0 можно применить метод касательных (Ньютона)
(14)
Алгоритм.
Исходные данные. x0- начальная оценка координаты стационарной точки, ξ – параметр окончания счета.
Шаг 1. k=0.
Шаг 2. .
Шаг 3. Если , то , конец.
Шаг 4. k=k+1, перейти к шагу 2.
Последовательность (14) сходится к стационарной точке лишь при выполнении определенных условий, накладываемых на вид функции и выбор начальной точки (теорема о сходимости метода касательных).
Типовые задачи.
Задача 6. Определить отрезок, содержащий точку максимума функции
Решение.
Поскольку
x*>30, x1=35.
Далее x2=x1+2h=35+10=45.
Задача 7. Найти точку максимума функции f(x)=sin(x) на отрезке [1,5;1,6] методом дихотомическиого поиска. δ=0,01;ε=0,035.
Решение.
Итерация 1.
Итерация 2.
Итерация 3.
y = 1,57; z = 1,59; A = 1,000; B = 0,9998;
A > B; a4 = a3 = 1,56; b4 = 1,59.
Итерация 4.
b4 – a4 = 0,03 < ; x* [1,56; 1,59].
Задача 8. Найти точку максимума функции f(x) = sin x на отрезке [1,5; 1,6] методом золотого сечения, = 0,02.
Решение. = 1,6180; a1 = 1,5; b1 = 1,6.
y = 0,6180 1,5 + 0,3820 1,6 = 1,5382.
z = 0,3820 1,5 + 0,6180 1,6 = 1,5618.
A = sin y = 0,99947; B = sin z = 0,99996.
Итерация 1. Так как A < B, то a2=y=1,5382; b2=b1=1,6.
y=z=1,5618; A=B=0,99996;
z = 0,3820 1,5382 + 0,6180 1,6 = 1,5764;
B = sin z = 0,999984;
b2 – a2 = 0,0618 > .
Итерация 2. Так как A < B, то a3=y=1,5618; b3=b2=1,6.
y=z=1,5764; A=B=0,99998;
z = 0,3820 1,5618 + 0,6180 1,6 = 1,5854;
B = sin z = 0,99989;
b3 – a3 = 0,0382 > .
Итерация 3. Так как A > B, то a4=a3=1,5618; b4=z=1,5854.
z=y=1,5764; B=A=0,99998;
y = 0,6180 1,5618 + 0,3820 1,5854 = 1,5708;
A = 1,00000;
b4 – a4 = 0,0236 > .
Итерация 4. Так как A > B, то a5=a4=1,5618; b5=z=1,5764.
z=y=1,5708; B=A=1,00000;
y = 0,6180 1,5618 + 0,3820 1,5764 = 1,5674;
A = sin y=0,99999;
b5 – a5 = 0,0146 < , следовательно,
x* [1,5618; 1,5764].
Задача 8. Найти точку максимума функции f(x) = –2x2 – 16/x на отрезке [1; 5] методом средней точки, = 0,1.
Решение.
f (x)= 16/x2 – 4x.
Итерация 1.
; f (3) = –10,222 < 0; b=3.
Итерация 2.
; f (2) = –4 < 0; b=2.
Итерация 3.
; f (1,5) = 1,111 > 0; a=1,5.
Итерация 4.
; f (1,75) = –1,775 < 0; b=1,75.
Итерация 5.
; f (1,625) = –0,441 < 0; b=1,625.
Итерация 6.
; f (1,562) = 0,3036 > 0; a=1,5625.
Итерация 7.
; f (1,594) = –0,077;
| f (1,594) | < , x* 1,594.
Задача 10. Найти точку максимума функции f(x) = sin x на отрезке [1; 3] методом Ньютона-Рафсона, x0=2; = 0,001.
Решение.
Итерация 1.
f (2)=cos 2= –0,4161; f (2)= –sin 2= –0,9093;
; f (x1)=cos 1,5424= 0,0284 > .
Итерация 2.
f (1,5424)= –sin 1,5424= –0,9996;
;
|f (1,5708)|=|cos 1,5708|= |–0,000015| < ;
x* = 1,5708.
Задача Д1.
Отделить все корни уравнения f(x)=0 и вычислить 3 корня с точностью до трех знаков различными методами (хорд, касательных, итераций).
-
x3–10x+2=0 x3–10x+2=0
-
x5–7x+1=0
-
5cos x+x=0
-
x3–9x+2=0
-
x5–6x+2=0
-
2x3–3x2–12x–5=0
-
3sin x – x – 0,2=0
-
x3–3x–1=0
-
2x3–3x2–12x–5=0
-
2x3–9x2–60x+1=0
-
x3–3x2–9x+3=0
-
x3–2x2–4x+7=0
-
x3–8x+2=0
-
x3–7x+3=0
-
x3–12x+1=0
-
2x3–7x+3=0
-
3x3–5x+1=0
-
x3–2x2–5x+3=0
-
4cos x–x=0
-
2x3–9x+2=0
-
2x3–2x2–7x–2=0
-
x3–11x+4=0
-
x3–5x2+7=0
-
x3–3x2+1=0
-
x5–6x2+1=0
Задача Д2.
Методом Свенна найти отрезок, содержащий точку экстремума унимодальной функции f(x).
Вычислить точку экстремума методом хорд, =0,05.
f(x)=x2+1 min.
f(x)=3x–x2–1 max.
f(x)=2x–x2–1 max.
f(x)=2x2+3 min.
f(x)=x2+x+1 min.
Вычислить точку экстремума методом Ньютона-Рафсона, =0,01.
f(x)=10x2+7x+1 min.
f(x)=15x–2x2+5 max.
f(x)=3+7x–2x2 max.
f(x)=4–3x2 max.
f(x)=5–4x–x2 max.
Вычислить точку экстремума методом средней точки, =0,05.
f(x)=4–5x+x2 min.
f(x)=2x2–1 min.
f(x)=4–2x–x2 max.
f(x)=2–x2 max.
Вычислить точку экстремума методом дихотомического поиска, =0,2.
f(x)= max.
f(x)= min.
f(x)=ln(x2+1) min.
f(x)=x2+2 min.
f(x)=x2–3x+1 min.
f(x)=x2+x+2 min.
Вычислить точку экстремума методом золотого сечения, =0,2.
f(x)=3–x–x2 max.
f(x)= max.
f(x)=2x2–7x–3 min.
f(x)=x2+4x–5 min.
25 f(x)= min.