
- •Мариуполь, пгту, 2010г
- •Итерационные методы.
- •Обратный ход метода Гаусса.
- •Лекция 7
- •Лекция 8
- •Блок-схема метода бисекций.
- •Типы задач оптимизации.
- •Одномерная оптимизация.
- •Решение одномерных задач.
- •Решение многомерной задачи оптимизации методом покоординатного спуска.
- •Решение задачи Коши разностными методами.
- •18.1 Рисунок - Блок-схема метода Эйлера
Решение многомерной задачи оптимизации методом покоординатного спуска.
Первоначально
выбирается некоторая точка
с координатами
,
как показано на рисунке 16.1 Затем
фиксируются все координаты функции
кроме первой и получаем функцию одной
переменной
:
(16.1)
Решая таким образом
одномерную задачу оптимизации для этой
функции, от точки
переходим к точке
В ней функция
принимает наименьшее значение по
координате
или первому проектному параметру при
фиксированных остальных координатах.
В этом состоит первый шаг процесса
оптимизации, заключающийся в спуске по
координате
.
Следующий шаг заключается в фиксировании всех координат, кроме второй:
(16.2)
Снова решая задачу
одномерной оптимизации, находим
наименьшее значение функции при
,
т.е. в точке
Аналогично производится спуск по
координатам
.
В результате этого получаем
последовательность точек
,
,
…,
,
в которых значение целевой функции
составляет монотонно убывающую
последовательность
Таким образом, метод покоординатного спуска сводит задачу многомерной оптимизации к многократному решению одномерной оптимизации по каждому проектному параметру. Сходимость данного метода зависит от вида функции и выбора начального приближения.
Рисунок 16.1- Пояснение к методу покоординатного спуска
Блок-схема метода покоординатного спуска.
Как показано на
рисунке 16.2 в исходных данных задаются
первоначальные значения всех проектных
параметров и число этих параметров
.
Затем выполняется нахождение целевой
функции при исходных значениях всех
проектных параметров. После чего
определяется минимальное значение
функции по одному параметру при фиксации
всех остальных. Если не достигается
требуемая точность
,
то вычисления продолжаются.
Рисунок 16.2 – Блок- схема метода покоординатного спуска
Лекция 17
Численное дифференцирование.
Аппроксимация производных.
Как известно производной функции называется предел отношения приращения функции к приращению аргумента при стремлении его к нулю:
(17.1)
В численных расчетах на ЭВМ для вычисления производных используют приближенное равенство:
(17.2)
При этом
и
полагают равным некоторому конечному
числу. Поэтому это соотношение (17.2)
называется аппроксимацией производных
с помощью отношения конечных разностей.
Дана функция
,
заданная в табличной форме в виде:
и
Предположим, что разность между соседними
значениями аргумента постоянна и равна
шагу
.
Выражения для вычисления производной
при
в зависимости от способа нахождения
конечных разностей могут быть следующими:
;
;
;
(17.3)
при вычислении
с помощью левых разностей;
;
;
;
(17.4)
при вычислении с помощью
правых разностей;
;
;
;
(17.5) при вычислении
с помощью центральных разностей.
Используя этот прием можно найти приближенные значения производных любого порядка.
Решение обыкновенных дифференциальных уравнений численными методами.
Понятие решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ).
Многие задачи механики, физики и других отраслей науки и техники
при их математическом моделировании сводятся к дифференциальным уравнениям. В зависимости от числа независимых переменных, дифференциальные уравнения делятся на обыкновенные, содержащие одну независимую переменную, и уравнения с частными производными, содержащие несколько независимых переменных.
Будем рассматривать обыкновенные дифференциальные уравнения, которые в общем виде записываются
,
(17.6)
где
-
независимая переменная,
-
линейная функция,
-
производные от первого до
порядка.
Решением
дифференциального уравнения (17.6)
называется всякая функция
,
которая после ее подстановки в уравнение
превращает его в тождество. Общее решение
дифференциального уравнения
порядка имеет следующий вид:
(17.7)
где
-
произвольные постоянные.
Геометрически
общее решение ОДУ описывается бесконечным
семейством интегральных кривых с
параметром
,
а частному решению соответствует одна
кривая с параметром
.
Для выделения частного решения уравнения
первого порядка достаточно задать
координаты
произвольной точки, т.е. одно дополнительное
условие.
Для решения уравнений более высокого порядка надо задать столько дополнительных условий, сколько произвольных постоянных в общем решении, т.е. каков порядок уравнения.
В зависимости от способа задания дополнительных условий для получения частного решения ОДУ выделяют два типа задач:
1. Задачи Коши соответствуют заданию условий в одной точке , которая
называется начальная точка начального условия.
2. Краевые задачи соответствуют заданию условий в более, чем одной точке,
например, в двух
точках
и
.
Условия называются граничными или
краевыми.