- •1. Источники и виды погрешностей. Абсолютная и относительная погрешности. Вычислительная погрешность и погрешность функции.
- •3. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Правило Крамера и обратная матрица. Вычислительная сложность.
- •4. Решение систем линейных уравнений. Метод исключения Гаусса с верхней и нижней треугольной матрицами. Методы прямой и обратной подстановки. Решение линейных систем алгебраических уравнений
- •Метод исключения Гаусса без перестановки строк
- •5. Решение систем линейных уравнений с симметричными и положительно определенными матрицами. Разложение Холесского с внутренним произведением.
- •6. Разложение Холесского с внешним произведением и с поблочным вычислением матриц.
- •Доказательство теоремы Халецкого
- •7. Метод исключения Гаусса и lu-разложение. Понятие эквивалентности систем уравнений, понятие и состав элементарных операций.
- •8. Алгоритм исключения Гаусса без перестановки строк. Lu- и ldv-разложения.
- •9. Алгоритм исключения Гаусса при наличии вырожденных главных подматриц. Алгоритм с перестановкой строк или с выбором главного элемента.
- •10. Свойства и определения матричных и векторных норм. Теорема Коши – Шварца. Число обусловленности системы линейных уравнений. Геометрический смысл числа обусловленности. Матричная норма
- •Геометрический смысл плохо обусловленных и хорошо обусловленных матриц
- •11. Задачи приближения и интерполяции функций и эмпирических данных.
- •13. Формулы численного дифференцирования интерполяционным методом.
- •14. Формулы численного дифференцирования методом неопределенных коэффициентов.
- •15. Наиболее распространенные формулы численного дифференцирования.
- •16. Задачи и методы численного интегрирования. Квадратурные формулы.
- •Элементарные квадратурные формулы, полученные методом интерполяции
- •17. Численное интегрирование интерполяционными методами.
- •18. Численное интегрирование методом неопределенных коэффициентов.
- •Частные случаи
- •19. Квадратурные формулы Ньютона – Котеса.
- •20. Формулы прямоугольника, трапеций и Симпсона.
- •21. Ортогональные и ортонормальные системы функций и многочленов. Скалярное произведение. Ортогонализация произвольной системы линейно независимых функций. Формула Грама – Шмидта.
- •22. Квадратурные формулы Гаусса. Наиболее распространенные формулы.
- •23. Интегрирование быстро осциллирующих функций. Интегрирование функций на больших интервалах изменения аргумента.
- •24. Тригонометрическая интерполяция и дискретное преобразование Фурье.
- •25. Быстрое преобразование Фурье.
- •26. Задача наименьших квадратов. Прямой метод решения.
- •27. Задача наименьших квадратов. Решение методом qr-разложения.
- •28. Алгоритм qr-разложения. Ортогональные матрицы и матрицы плоского вращения.
- •29. Задача численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Задача Коши и граничные задачи.
- •30. Решение задачи Коши с помощью формулы Тейлора.
- •31. Методы Рунге – Кутта. Формулы Эйлера и Адамса.
- •32.Конечно-разностные методы решения задачи Коши.
- •33. Явные формулы Адамса.
- •34. Решение задачи Коши методом неопределенных коэффициентов.
- •35. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений методом Эйлера.
- •36. Определение градиента функции нескольких переменных.
- •Метод градиента
- •37. Матрица Якоби системы функций нескольких переменных.
- •38. Решение нелинейных уравнений методом простой итерации.
- •39. Решение нелинейных уравнений методом Ньютона.
- •46. Необходимые и достаточные условия минимума и максимума функции многих переменных. Необходимые и достаточные условия экстремума функции нескольких (двух) переменных
- •47. Форма функции многих переменных в окрестности точки седла.
- •48. Градиентный метод минимизации функции многих переменных.
- •49. Минимизация функции многих переменных методом Ньютона.
- •Применительно к задачам оптимизации
- •50. Формула и множители Лагранжа в задаче оптимизации
- •Описание метода
- •51. Производная по направлению и возможное направление спуска.
- •52. Обратные и некорректные задачи.
6. Разложение Холесского с внешним произведением и с поблочным вычислением матриц.
Теорема
Любая положительно-определенная матрица может быть представлена в виде произведения двух матриц: нижней треугольной матрицы и транспонированной к ней верхней треугольной матрицы.
![]()
– нижняя треугольная матрица
– верхняя треугольная матрица
Матрица называется положительно-определенной,
если она невырождена, если все ее
коэффициенты – действительные числа,
и если при любом ненулевом векторе
,
величина
![]()
![]()
Положительно-определенная матрица
является симметричной, т.е.
.


![]()
Из того, что матрица
является положительно-определенной,
т.е. она невырождена, действительная и
при любом векторе
произведение
:
1)
![]()
2)
![]()
3)
![]()
![]()
Приравнивая элемента
строки
получим уравнение:
![]()
При
![]()

Все действия алгоритма является
выполнимыми, если матрица
является положительно- определенной
матрицей.
Существуют разные модификации метода разложения Халецкова. Мы остановимся на одной: метод Халецкова с внешним произведением.
В этом методе используется блочное
представление матриц, а именно матрица
записывается в виде:
![]()
Размер матрицы
на 1 меньше размера матрицы
,
0 – нулевой вектор
1)
![]()
2)
![]()
![]()
4)
,
размер матрицы
на 1 меньше, чем размер матрицы
.
По приведенному вычисляются значения
первой строки и первого столбца
.
До тех пор, пока матрица
не станет равной
.
Число операций, необходимых для выполнения
этого преобразования равно
.
Доказательство теоремы Халецкого
-
Нужно доказать, что

,
,
![]()
-
Извлечение корня и деление допустимы во всех случаях. Нужно доказать, что
– положительно определенная матрица.
Если матрица
представлена в блочной форме:
,
и
,
– квадратные матрицы, т.е.
,
,
то из того, что матрица
– положительно-определенная, следует,
что матрицы
и
– положительно-определенные
.
Этот алгоритм справедлив только для положительно-определенной матрицы.
Помимо двух рассмотренных алгоритмов, существует окаймляющая форма метода Халецкова и метод побочного вычисления.
7. Метод исключения Гаусса и lu-разложение. Понятие эквивалентности систем уравнений, понятие и состав элементарных операций.
См. вопрос 4 или:
Процесс решения системы линейных
уравнений
![]()
по методу Гаусса состоит из 2х этапов:
Прямой ход
Система (2) приводится к треугольному виду
1. Предполагаем, что
.
Тогда первое уравнение системы (2) делим
на коэффициент
,
в результате получаем уравнение
![]()
Затем из каждого из оставшихся уравнений вычитается первое,
у
множенное
на соответствующий коэффициент , в
результате система преобразуются к
виду:

2
.
В предположении, что
,
делим второе уравнение на коэффициент
и исключаем неизвестное из всех
последующих уравнений и т.д.
3. Получаем систему уравнений с треугольной матрицей:

Если матрица A
имеет невырожденными все ведущие
главные подматрицы
,
то матрица A единственным
образом разлагается в произведение
матриц L и U.
![]()
Системы называются эквивалентными, если они имеют одно и тоже решение.
Элементарные операции – операции, при которых в результате перестановки система является эквивалентной предыдущей системе.
Элементарные операции:
1) перестановка строк;
2) умножение строки на число, отличное от нуля;
3) сложение строки с другой строкой, умноженной на число.
