
- •3. Лекція 3. Градієнтні методи мінімізації 29
- •3.1 Постановка задачі. 29
- •5. Лекція 5. Елементи математичної статистики. 58
- •6. Лекція 6. Статистична перевірка гіпотез 67
- •1. Лекція 1. Чисельна інтеграція. Обчислення визначеного інтеграла. Оцінка похибки за правилом рунге. Уточнене по річардсону наближене значення. План лекції
- •1.2 Метод прямокутників.
- •1.3 Метод трапецій.
- •1.4 Метод Симпсона.
- •1.5 Правило Рунге для обчислення наближеного значення погрішності.
- •1.6 Уточнене по Річардсону наближене значення.
- •Застосування правила Рунге для оцінки наближеного значення визначеного інтеграла.
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •Лекція 2. Наближені методи одновимірної
- •План лекції
- •2.2 Метод відділення відрізків унімодальності.
- •Алгоритм методу
- •2.3 Метод дихотомії .
- •2.4 Метод «золотого перетину».
- •3.2 Метод найшвидшого градієнтного спуска.
- •Алгоритм методу.
- •3.3 Метод градієнтного спуску з дробленням кроку.
- •Алгоритм методу.
- •3. 4 Метод градієнтного спуску з постійним кроком.
- •Алгоритм методу
- •Метод по координатного спуску.
- •Питання для самоперевірки
- •Використовувана література
- •4. Лекція 4. Виведення формул чисельного диференціювання. Наближені методи рішення диференціних рівнянь першого порядку. Оцінка погрішності за правилом рунге. План лекції
- •4.1 Виведення формул чисельного диференціювання.
- •4.2 Постановка задачі для наближеного вирішення диференційних рівнянь першого порядку.
- •4.3 Метод Ейлера.
- •4.4 Погрішність наближеного рішення диференційних рівнянь, отриманих методом Ейлера.
- •Метод «предиктор- коректор».
- •Вдосконалений метод Ейлера.
- •Метод Рунге - Кутта
- •Правило Рунге для оцінки погрішності наближеного рішення диференційних рівнянь .
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •5.2 Найбільш важливі розподіли, застосовувані в математичній статистиці.
- •5.2.1 Нормальний розподіл.
- •Мал. 5.1 Графік функції щільності нормованої нормально розподіленої випадкової величини
- •5.2.2 Розподіл Пирсона (х2 розподіл).
- •5.2.3 Розподіл Ст’юдєнта.
- •5.2.4 Розподіл Фішера.
- •Полігон і діаграма частот.
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •6.1 Статистична гіпотеза. Статистичний критерій. Помилки, що виникають при перевірці гіпотез.
- •6.2 Перевірка гіпотези про нормальний розподіл помилок експерименту.
- •6.3. Перевірка гіпотези про погодженість думок експертів (апріорне ранжирування змінних).
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •7. Лекція 7. Повний факторний експеримент
- •7.1 Задачі попереднього експерименту. Факторний простір.
- •7.2 Формулювання мети експерименту й вибір відгуків.
- •7.3 Вибір і кодування фактів.
- •7.4 Перевірка відтворюваності результатів експерименту.
- •7.5 Матриця планування
- •7.6 Розрахунок коефіцієнтів лінійної моделі й моделі з урахуванням взаємодії факторів.
- •7.7 Перевірка значимості коефіцієнтів моделі
- •7.8 Перевірка адекватності моделі об'єкту
- •7.9 Прийняття рішень за результатами планування пфе
- •8. Додатки.
- •8.1 Додаток 1.
- •8.2 Додаток 2.
- •8.3 Додаток 3.
- •9. Список літератури
- •2 Семестр.
Метод «предиктор- коректор».
Хай поставлена задача (4.1), (4.2). Послідовність наближених значень диференціального рівняння (4.1) визначається за формулами:
Спочатку
за методом Ейлера визначається грубе
значення наближеного рішення
,
а потім воно коректується. Даний метод
має третій порядок точності по
для локальної погрішності і другий
порядок точності для глобальної
погрішності.
Приклад 4.2
Знайти
наближене рішення диференціального
рівняння
,
що задовольняє умові
на
відрізку
з
кроком
методом «предиктор -
коректор».
x2=0.2
x3=0.3
Розрахунки занесемо в таблицю 4.2 :
Таблиця 4.2
|
0 |
0.1 |
0.2 |
0.3 |
|
1 |
1.1125 |
1.261296 |
1.46999 |
Вдосконалений метод Ейлера.
Хай поставлена задача (4.1), (4.2). Послідовність наближених значень диференціального рівняння визначається за формулами:
Спочатку
визначається значення в середині
інтервалу
,
потім в точці
.
Даний метод має третій порядок точності
по
для локальної погрішності і другий
порядок точності для глобальної
погрішності.
Приклад 4.3
Знайти
наближене рішення диференціального
рівняння
,
що задовольняє умові
на
відрізку
з
кроком
вдосконаленим
методом
Ейлера.
1)
2)
3)
Розрахунки
занесемо в таблицю 4.3 :
Таблиця 4.3
|
0 |
0.1 |
0.2 |
0.3 |
|
1 |
1.11125 |
1.258311 |
1.463442 |
Метод Рунге - Кутта
Хай поставлена задача (4.1), (4.2). Послідовність наближених значень рішень диференціального рівняння визначається за формулами:
Даний метод має п'ятий порядок точності по для локальної погрішності і четвертий порядок для глобальної погрішності.
Приклад 4.4.
За допомогою методу Рунге - Кутта, знайти наближене рішення диференціального рівняння , що задовольняє умові на відрізку з кроком .
1).
2).
;
3).
;
Розрахунки занесемо в таблицю 4.4:
Таблиця 4.4
|
0 |
0.1 |
0.2 |
0.3 |
|
1 |
1.11252 |
1.26207 |
1.47303 |
Правило Рунге для оцінки погрішності наближеного рішення диференційних рівнянь .
Хай
-
точне рішення задачі Коші (4.1), (4.2);
-
наближене рішення, знайдене на сітці
.
Припустимо, що на сітці
справедливо:
,
де
-функція,
не залежна від
,
.
Хай
-
наближене рішення на сітці
,
тоді за правилом Рунге можна приблизно
оцінити погрішність рішення
на сітці
Т.ч. погрішність наближеного рішення у вузлах сітки оцінюється формулою:
Уточнене за Річардсоном рішення:
Глобальна
погрішність на інтервалі
: