- •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.
4.2 Постановка задачі для наближеного вирішення диференційних рівнянь першого порядку.
Хай дано диференційне рівняння першого порядку:
(4.1)
Вимагається знайти рішення рівняння (4.1), що задовольняє початковій умові :
(4.2)
Припустимо,
що функція
безперервно диференційована в замкнутому
прямокутнику, який визначений наступним
чином :
Рішенням
задачі Коші (4.1), (4.2) є інтегральна крива,
що проходить через точку
. Наближене рішення
шукатимемо на кінцевій безлічі точок
інтервалу
, яку називають сіткою
. Сітку
задамо таким чином : розіб'ємо відрізок
на n
часток з кроком
точками
,
де
.
Отримаємо
.
Виз.
Функція
,
задана на сітці
називається сітковою . Норма сіткової
функції визначається таким чином :
Наближене
рішення диференціального рівняння
-
сіткова функція. Точне рішення
на інтервалі
,
визначено, зокрема, і у вузлах сітки .
Позначимо через
сіткову функцію, відповідну розв’язанню
у вузлах сітки . Позначимо через
норму сіткової функції
.
4.3 Метод Ейлера.
Хай поставлена задача Коші (4.1), (4.2) . Розглянемо геометричну інтерпретацію цього методу :
Мал. 4.1. Геометрична інтерпретація методу Ейлера.
Хай
.
В точці
до інтегральної кривої
проводимо дотичну. Як наближене рішення
виберемо ординату точки перетину
дотичної з прямою
.
Через точку
проходить інша інтегральна крива
.
В точці
до інтегральної кривої проводимо
дотичну. Ордината точки перетину дотичної
з прямою
дає наближене рішення
в точці
і так дали. Через точку
проходить інтегральна крива
.
В точці
проводимо дотичну :
.
Ордината точки перетину дотичної з
прямою
визначається
за формулою:
.
Помітимо,
що
;
.
Останнє виходить з рівняння (4.1) . Наближене
рішення
,
обчислене
в точці
визначається таким чином .
Послідовність наближень по методу Ейлера визначається формулою:
(4.3)
4.4 Погрішність наближеного рішення диференційних рівнянь, отриманих методом Ейлера.
Позначимо
через
погрішність наближеного рішення в точці
.
Через
,
,
. Для точного вирішення
запишемо ряд Тейлора по ступенях
:
При ряд має вигляд :
З формули (4.4) віднімемо формулу (4.3) :
Оцінимо модуль погрішності :
Знайдемо оцінку модуля другої похідної :
.
Тоді
Формула (4.5) визначає модуль погрішності наближеного рішення в точці (локальна погрішність) .
Глобальна погрішність оцінюється по формулі :
.
Локальна
погрішність методу Ейлера, тобто
погрішність, що виникає за рахунок
переміщення по дотичній, а не по
інтегральній кривій має другий порядок
точності по
. Глобальна погрішність, тобто максимальна
погрішність на інтервалі
має перший порядок точності по
. Основний недолік методу – низька
точність.
Приклад 4.1.
Знайти
наближене рішення диференціального
рівняння
,
що задовольняє умові
в точках
методом Ейлера.
1)
2)
3)
Розрахунки занесемо в таблицю 4.1
Таблиця 4.1
|
0 |
0.1 |
0.2 |
0.3 |
|
1 |
1.2 |
1.454 |
1.774 |
