
- •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.
1.4 Метод Симпсона.
Хай
вимагається приблизно обчислити
розіб'ємо інтервал
на
рівних
частин точками
. Хай відомі значення функції у вузлах
розбиття:
Мал. 1.3. Геометрична інтерпретація методу Симпсона.
Як
елементарне виберемо інтервал
.
По трьох відомих значеннях функції
будуємо многочлен Лагранжа другого
порядку, використовуючи коефіцієнти
Котеса; отримаємо наближену формулу:
Погрішність формули Симпсона на визначається:
Геометрично
це означає заміну на [
]
дуги кривій
дугою параболи, що проходить через три
точки
.
Значення визначеного інтеграла на визначається:
.
Метод Симпсона мають п'ятий порядок точності відносно h для локальної погрішності і четвертий для глобальної.
1.5 Правило Рунге для обчислення наближеного значення погрішності.
Хай
невідоме точне значення деякої величини;
невідоме точне значення, обчислюване
з кроком h,
хай встановлено співвідношення:
(1.1)
де
- нескінченно
мала
відносно
;
,
не залежна від
;
- відомі
цілі значення.
Позначимо
через
наближене значення, знайдене з половинним
кроком.
(1.2)
З формули (1.1) віднімемо формулу (1.2):
Виразимо
Знайдене значення підставимо у формулу (1.2), отримаємо:
Тоді наближена оцінка погрішності може бути визначений таким чином:
.
1.6 Уточнене по Річардсону наближене значення.
Помножуємо
формулу (1.2)
на
;
з неї віднімаємо формулу (1.1):
Виразимо точне значення:
Уточнене по Річардсону наближене значення визначається формулою:
Для точного значення z запишемо:
Уточнене
по Річардсону значення має порядок
точності
,
в той час, як
і
мають порядок точності
відносно
.
Застосування правила Рунге для оцінки наближеного значення визначеного інтеграла.
Хай
точне значення визначеного інтеграла;
- наближені значення з кроками
. Хай відоме співвідношення:
де
для
формули прямокутника і трапеції;
для
формули Симпсона.
Тоді погрішність наближеного значення визначеного інтеграла за правилом Рунге обчислюється:
Уточнене по Річардсону наближене значення рівно:
Обидві
формули мають порядок точності
відносно
.
Приклад 1. 1
Знайти наближене значення визначеного інтеграла методом трапеції і Симпсона.
Розіб'ємо інтервал інтеграції на 4 частини з кроком =0.25. Значення функції у вузлах розбиття занесемо в таблицю:
-
0
0.25
0.5
0.75
1
0
0.0624
0.247
0.533
0.841
Обчислимо наближені значення з кроком :
а) Метод трапеції:
б) Метод Симпсона:
Розіб'ємо [0,1] на 8 частин з кроком
|
0 |
0,125 |
0,25 |
0,375 |
0,5 |
0,625 |
0,75 |
0,875 |
1 |
|
0 |
0,0156 |
0,0624 |
0,1402 |
0,247 |
0,3808 |
0,533 |
0,693 |
0,841 |
Обчислимо наближені значення з половинним кроком:
.
Оцінимо погрішність наближених значень визначеного інтеграла, обчисленого з половинним кроком:
Обчислимо уточнені по Річардсону наближені значення: