- •Лабораторная работа № 1
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 2
- •Лабораторная работа № 3
- •Лабораторная работа № 6 Интерполирование функций
- •Лабораторная работа № 7 Интерполирование функций двух переменных
- •Лабораторная работа № 8 Метод золотого сечения
- •Лабораторная работа № 9 Метод Куммера
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 10 Решение систем нелинейных уравнений методом Ньютона Пусть задана система двух нелинейных уравнений с двумя неизвестными
- •Лабораторная работа № 11 Решение систем нелинейных уравнений методом итерации
- •Лабораторная работа № 12 Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •Лабораторная работа № 13 Метод прогонки
- •Варианты заданий
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 20 Метод Милна
- •Лабораторная работа № 21 Метод Адамса
- •Лабораторная работа № 23 Решение систем дифференциальных уравнений методом Рунге—Кутта
- •Лабораторная работа № 24 Задача линейного программирования
- •Лабораторная работа № 25 Транспортная задача
- •Лабораторная работа № 26 Метод наискорейшего спуска
- •Лабораторная работа № 27 Метод дробления шага
- •Лабораторная работа № 28 Метод покоординатного спуска
- •Лабораторная работа № 29 Метод случайного поиска
- •Лабораторная работа № 30 Эмпирические формулы. Линейная зависимость
- •Лабораторная работа № 31 Решение краевой задачи методом сеток
- •Лабораторная работа № 35 Динамическое программирование
- •Корни нелинейных уравнений
- •Интерполирование функций
- •Двумерная интерполяция
- •Метод золотого сечения (лабораторная работа № 8)
- •Решение систем нелинейных уравнений (лабораторные работы №10— 11)
- •Решение систем линейных уравнений
- •Решение систем линейных уравнений методом прогонки
- •Приближенные значения интегралов
- •Приближенные решения системы дифференциальных уравнений
- •Задача линейного программирования
- •Максимальная прибыль
- •Транспортная задача
- •Значения функции в точке минимума
- •Динамическое программирование
- •Список литературы
Лабораторная работа № 27 Метод дробления шага
В
методе дробления шага вычислительный
процесс протекает следующим образом.
Выбирается некоторое начальное значение
Затем выбирается некоторое значение
k
=
= const.
Следующее значение вектора решения
определяется по формуле
(k
=
0,1,2,...).
Процесс
движения по данному направлению
производится с шагом
до тех пор, пока будет выполняться
соотношение
f(
)
< f(
).
Если
это условие не выполняется, то шаг
уменьшается в несколько раз и из точки
(отступаем на два шага назад) снова
пытаемся продвигаться в том же направлении
и т. д.
Затем направление изменяется, и снова
с начальным шагом пытаемся продвигаться
в измененном направлении. Аналогичным
способом производится дробление шага.
Процесс решения задачи заканчивается
таким же образом, как и в методе
наискорейшего спуска.
Пример. Найти минимум функции
f(x1,x2)=2x1 - 3x2 + exp(x12 + x24).
Решение.
Задачу решим методом дробления шага.
Возьмем
= 0,001. В качестве начального выберем
вектор
(0)
=
(0; 0). В нашем случае
grad
f
=
+
grad
![]()
grad
3,60555.
Составим функцию

которую нужно минимизировать по параметру . В нашем случае
x1
-
= x1
-
(2
+ 2x1
exp(x12
+ x24)),
x2
-
=
x2
-
(-3
+ 4x23exp(x12
+ x24)).
Применяя метод дробления шага при начальном значении = 0 и начальном шаге, равном 0,1, а при следующих итерациях уменьшая его в десять раз, получим:
=
0,2526;
Ф()
=
=
-1,4880;
=
(0-0,25262;
0+0,25263)
= (-0,5052; 0,7578).
Исходя
из точки
= (-0,5052; 0,7578) выполняем следующие шаги
решения задачи. Результаты вычислений
занесены в табл. 5. Можно считать, что
минимум функции достигается в точке
= (-0,547; 0,743) и равен - 1,493638.
Таблица 5
|
k |
|
|
|
|
|
|
0 |
(0; 0) |
1 |
2 |
-3 |
3,60555 |
|
1 |
(-0,5052; 0,7578) |
-1,4880 |
0,18634 |
0,12455 |
0,22413 |
|
2 |
(-0,53524; 0,73772) |
-1,492828 |
0,082972 |
-0,124028 |
0,149222 |
|
3 |
(-0,540326; 0,745323) |
-1,493519 |
0,029861 |
0,019288 |
0,035548 |
|
4 |
(-0,545178; 0,742189) |
-1,493622 |
0,011953 |
-0,018324 |
0,021872 |
|
5 |
(-0,545895; 0,743288) |
-1,493636 |
0,004188 |
0,002696 |
0,004983 |
|
6 |
(-0,546532; 0,742878) |
-1,493638 |
0,001814 |
-0,002198 |
0,002850 |
|
7 |
(-0,546647; 0,743018) |
-1,493638 |
0,000683 |
0,000563 |
0,000885 |
Задание.
Методом дробления шага найти минимум
функции
где
k
— номер фамилии студента в журнале
преподавателя. Значения х1
и х2,
в которых функция достигает минимума,
найти с точностью
=
0,0001. Начальное приближение найти методом
случайного поиска.
