- •1.1 Понятие о моделировании.
- •1.2 Системы массового обслуживания
- •2.1. Виды моделирования.
- •2.2Моделирование простейшей одноканальной системы смо
- •3.1. Математическое моделирование. Источники ошибок. Необходимость тестирования.
- •3.2 Простейший поток событий
- •4.1 Необходимость тестирования компьютерных моделей.
- •4.2. Замкнутые смо
- •5.1. Сравнение некоторых пакетов, расчетов и моделирований.
- •5.2. Открытая смо
- •6.1 Примеры задач приводящих к необходимости решения дифференциальных уравнений.
- •6.2 Понятие о конкурирующих стратегиях. Пример алгоритма для выбора рациональной стратегии.
- •7.1 Сведение произвольной системы оду произвольного порядка к системе оду 1-го порядка.
- •7.2 Приближение инженерных данных. Виды приближений.
- •Поточечное среднеквадратическое приближение.
- •Непрерывное приближение в среднеквадратичном смысле.
- •Равномерное приближение.
- •8.1 Примеры сведения дифференциальных уравнений и их систем произвольного порядка к системе оду 1-го порядка в канонической форме Коши.
- •8.2. Интерполирование. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Равномерное приближение. Поточечная аппроксимация табличных данных по методу наименьших квадратов.
- •9.1 Пример решения задачи о колебаниях одно массовой системы на основе использования встроенной процедуры Rkadapt.
- •9.2 Разложение аппроксиматора по системе базисных функций. Сведение задачи аппроксимации к системе лау.
- •10.1 Математическое моделирование механических колебательных систем со сосредоточенными параметрами .Системы с распределенными и сосредоточенными параметрами.
- •Пример использования разложения аппроксиматора по базисным функциям в виде мономов.
- •11.1 Методика получения модели механических колебательной системы сосредоточенными параметрами на основе уравнений Лагранжа 2-ого рода
- •11.2Интерполирование, алгебраическое интерполирование, классический подход
- •12.1 Пример получения математической модели для двух массовой колебательной системы
- •12.2 Интерполирование на основе формулы Лагранжа
- •13.1 Математическая модель колебательной системы с вращательными степенями свободы
- •13.2 Пример документа MathCad реализующий поточечную среднеквадратичную аппроксимацию
- •14.1 Некоторые примеры MathCad для решения различных задач
- •14.2 Остаточный член формулы Лагранжа, пример оценки точности интерполирования с использованием остаточного члена
- •15.1 Пошаговые методы решения задачи Коши
- •15.2 О наилучшем выборе узлов интерполирования
- •16.1 Метод Эйлера для решения задачи Коши, реализация этого метод в среде MathCad
- •16.2 Тригонометрическое интерполирование
- •17.1 Модификация метода Эйлера для решения задачи Коши
- •17.2 Использование интерполирования при решении различных задач и реализация в среде MathCad
- •18.1 Метод типа Рунге-Кутта для решения задачи Коши
- •18.2 Использование встроенных функций для линейной аппроксимации по методу наименьших квадратов
- •19.1 Связь модифицированных методов Эйлера и методов Рунге-Кута второго порядка для решения задачи Коши
- •19.2 Понятие о сплайнах
- •20.1 Метод Рунге-Кута 4-ого порядка для решения задачи Коши формулы метода и их реализация в среде MathCad
- •20.2 Определение сплайна. Дефект сплайна, пример линейного сплйна
- •21.1.Оценка погрешности решения оду. Способ Рунге для оценки такой погрешности.
- •21.2 Кубический сплайн дефекта 2 (или сплайн Эрмита).
- •22.1 Метод стрельбы
- •22.2 Кубические сплайны дефекта 1
- •23.1 Использование случайных величин при моделировании различных явлений и процессов
- •23.2 Алгоритм «прогонка» для решения системы линейных уравнений с диагональным преобладанием.
- •24.1 Задача Бюффона как пример использования случайных величин при решении детерминированной задачи.
- •24.2 Пример использования сплайна для приближенного интегрирования функции
- •25.2 Использование параметрических сплайнов для интерполирования кривых
- •26.1 Пример реализации метода типа Монте-Карло в среде Mathcad для вычисления площади произвольной фигуры
- •26.2 Параметрический Эрмитов кубический сплайн.
- •27.1 Основные виды моделирования их преимущества и недостатки
- •27.2 Рациональные сплайны.
- •28.1 Декомпозиция и диакоптика
- •28.2Параметрический рациональный сплайн.
- •29.1 Понятие о компонентных и топологических уравнениях
- •Механическая поступательная система.
- •29.2 О выборе узлов сетки при интерполировании различными сплайнами
- •30.1 Примеры получения эквивалентах схем для механических поступательных систем
- •30.2 Узловой метод построения математической модели
21.2 Кубический сплайн дефекта 2 (или сплайн Эрмита).
Сплайн на интервале является кубическим полиномом
(2)
и на всем интервале имеет непрерывную производную.
Для определения коэффициентов в формуле (2) используем условие прохождения сплайна через узлы, то есть
(3)
Добавим к ним условия непрерывности в узлах:
(4)
где - тангенс угла наклона сплайна.
Условия (3) и (4) образуют систему линейных дифференциальных уравнений относительно коэффициентов . Если решить эту систему и подставить значения коэффициентов в формулу (2), то получим следующий вид:
(4)
где - длина интервала, а - полиномы Эрмита.
Как видно из формулы (5) необходимо знать кроме значений и наклон в узле. В практических задачах наклоны обычно неизвестны. В этом случае поступают так: эти наклоны предварительно вычисляют по формулам приближенного дифференцирования.
Без вывода приведем формулы для вычисления этих наклонов. Во внутренних точках интервала формулы имеют вид:
(6)
где
Для крайних точек формулы имеют вид:
(7)
(8)
где (9)
Алгоритм построения данного сплайна:
Проверить на какой из отрезков (xi, xi+1) попадает значение аргумента х. Если значение аргумента совпало с одной с одной из двух границ подинтервала, то значение сплайна равно табличному значению интерполируемой функции, в противном случае нужно вычислить значение безразмерной переменной t, вычислить значение эрмитовых функций. Если подинтервал является внутренним, то воспользоваться формулами 6 для приближённых вычислений наклонов на его концах. Если внешний, то для одного конца нужно исп. формулу 6, а для другого одну из формул 7, 8. И теперь по формуле 4 посчитать значение Эрмитова сплайна.
22.1 Метод стрельбы
Пусть имеется ДУ 2-го порядка (1)
- неизвестная функция, являющаяся решением ДУ(1), которая должна удовлетворять след условиям в начальный и конечный момент наблюдения t0 и tк.
(2)
заданные числа
Примером может служить выбор траектории полёта снаряда, выпущенного из орудия которое находится на заданной высоте. Ствол орудия наклонен так, что в конечный момент времени снаряд должен оказаться на другой заданной высоте.
Моменты t0 и tк являются границами интервала изменения независимой переменной, на котором нужно получить решение. Поэтому условие 2 задающее нужные значения решения для этих границ называется граничным условием. Соответственно задача 1 и 2 это граничная задача для ДУ.
Нужно заменить граничную задачу начальной.
(1)
(3)
Т.о. нужно подобрать угол наклона орудия (пристреляться) так, чтобы при tк высота на которой окажется снаряд была заданной. В этом и заключается идея метода пристрелки.