- •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.
1. Лекція 1. Чисельна інтеграція. Обчислення визначеного інтеграла. Оцінка похибки за правилом рунге. Уточнене по річардсону наближене значення. План лекції
Обчислення визначеного інтеграла за допомогою коефіцієнтів Котеса.
Метод прямокутників.
Метод трапецій.
Метод Симпсона.
Правило Рунге для обчислення наближеного значення погрішності.
Уточнене по Річардсону наближене значення.
Застосування правила Рунге для оцінки наближеного значення визначеного інтеграла.
Обчислення визначеного інтеграла за допомогою коефіцієнтів Котеса.
Хай
функція
безперервна на інтервалі
і
відомі
значення
функції на цьому інтервалі. Вимагається
знайти наближене значення визначеного
інтеграла
від функції
.
По
відомих
значеннях
функції побудуємо інтерполяційний
многочлен Лагранжа n-га
порядку:
.
Замінюючи підінтегральну функцію
многочленом Лагранжа, отримаємо:
де
-
помилка формули квадратури. (наближене
обчислення визначеного інтеграла
називається механічною квадратурою).
Наближене значення визначається по формулі:
Якщо
вузли рівновіддалені з кроком
то можна перейти до фази:
Тоді:
Звичайно
при використанні наближеної формули
для випадку рівновіддалених вузлів
використовуються безрозмірні коефіцієнти
.
Оскільки
,
то отримаємо:
Наближене значення визначеного інтеграла обчислюється за формулою:
Коефіцієнти
називаються
постійними Котеса і не залежать від
функції
,
що інтегрується, вузлів
і кроку розбиття
.
.Лемма.
Хай функція
безперервна на
і
-будь-які
точки
.
Тоді
існує точка
,
яка задовольняє умові:
.
Доведення виходить з очевидних нерівностей:
і теореми про проміжні значення безперервної функції.
1.2 Метод прямокутників.
Хай
функція
визначена на
.
Вимагається знайти наближене значення
визначеного інтеграла:
.
Розіб'ємо
інтервал
на n рівних частин точками:
Мал. 1.1. Геометрична інтерпретація методу прямокутників.
Хай
відомі значення функції в середині
кожного інтервалу. Виберемо елементарний
інтервал
і хай
зберігає постійне значення на всьому
постійному інтервалі, рівне значенню
функції в середині інтервалу:
.
Геометрично це означає заміну площі
криволінійної трапеції площею прямокутника
з основою h
і
висотою
Отримаємо:
Погрішність
формули прямокутників на елементарному
інтервалі рівна:
Значення інтеграла на визначається за формулою:
де
.
де
де
.
1.3 Метод трапецій.
Хай
вимагається знайти наближене значення
визначеного інтеграла на
.
Розіб'ємо інтервал інтеграції на n
рівних
частин точками:
і хай відомі значення функції
у вузлах розбиття. Позначимо
.
Розглянемо інтервал . По двох відомих значеннях функції будуємо інтерполяційний многочлен Лагранжа першого порядку, використовуючи коефіцієнти Котеса, отримаємо:
Мал. 1.2. Геометрична інтерпретація методу трапецій.
Геометрично:
замінюємо дугу кривої
відрізком прямої, що проходить через
дві точки
.
При цьому замінюємо площу криволінійної
трапеції площею прямокутної трапеції.
Погрішність формули трапеції на
визначається:
Знайдемо значення визначеного інтеграла на всьому інтервалі :
Погрішність, визначена на елементарному інтервалі, називається локальною погрішністю, а на всьому інтервалі інтеграції – глобальної.
Методи прямокутника і трапеції мають третій порядок точності відносно h для локальної погрішності і другій для глобальної.
