
- •Т1. Элементарная теория погрешностей. §1. Источники и классификация погрешностей.
- •§2. Точные и приближенные числа. П1. Десятичная запись и округление чисел.
- •П2. Абсолютная и относительная погрешности.
- •П3. Верные значащие цифры. Связь между числом верных знаков и погрешностью числа.
- •П4. Погрешности вычислений с приближенными данными.
- •Т2. Методы решения нелинейных уравнений. §1. Постановка задачи.
- •§2. Отделение корней уравнения.
- •§3. Графическое решение уравнений.
- •§4. Уточнения корня уравнения.
- •П1. Метод половинного деления.
- •П.2. Метод хорд.
- •П.3. Метод Ньютона (метод касательных).
- •П4. Методы хорд и касательных.
- •П5. Метод итераций (метод последовательных приближений).
- •Т3. Методы решения системы двух нелинейных уравнений. §1. Постановка задачи.
- •§2. Метод итераций.
- •§3. Метод Зейделя.
- •§4. Метод Ньютона.
- •Т4. Численные методы решения задач линейной алгебры. §1. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений (слау). П1. Постановка задачи.
- •П2. Метод Гаусса (метод исключения неизвестных).
- •П3. Метод итераций (метод последовательных приближений).
- •П4. Метод Зейделя.
- •П5. Метод прогонки решения систем с трехдиагональными матрицами коэффициентов.
- •Т5. Интерполирование функций. §1. Постановка задачи.
- •§2. Интерполяционный многочлен Лагранжа.
- •§3. Интерполяционные многочлены Ньютона.
- •П1. Конечные разности.
- •П2. Первая интерполяционная формула Ньютона.
- •П3. Вторая интерполяционная формула Ньютона.
- •П4. Погрешность интерполяционных процессов.
- •§4. Метод наименьших квадратов. П1. Постановка задачи.
- •П2. Критерий согласия.
- •Т6. Численное решение Определенного интеграла. П1. Приближенное вычисление определенного интеграла.
- •П2. Формула Прямоугольников.
- •П3. Формула трапеций.
- •П4. Формула парабол (Симпсона)
П2. Метод Гаусса (метод исключения неизвестных).
Пусть дана система (1). Процесс решения по методу Гаусса состоит из двух этапов. На первом этапе (прямой ход) система приводится к ступенчатому (в частности, к треугольному виду):
где
.
Коэффициенты
называются главными элементами системы.
На втором этапе (обратный ход) идет последовательное определение неизвестных из этой ступенчатой степени.
Замечание Метод Гаусса имеет ограничение, связанное с тем, что ведущие элементы не должны быть равны нулю и не должны быть малыми по модулю, т.к. в этом случае погрешности вычислений будут большими. Поэтому в качестве ведущего элемента выбирают max по модулю путем перебора этих элементов по столбцу, соответствующему этому ведущему элементу, который называется главным элементом.
П3. Метод итераций (метод последовательных приближений).
Пусть дана система n линейных уравнений с n неизвестными:
(1),
или в матричном виде: А · х = В (2), где:
А=(
),
.
,
.
Предполагая, что диагональные элементы
0,
разрешим первое уравнение системы (1)
относительно
,
второе – относительно
и т.д. Получим:
(2),
или:
(3),
где:
Система (3) называется системой, приведенной к нормальному виду.
Введя обозначения:
,
,
запишем систему (3) в матричной форме:
,
или:
(4).
Решим систему (4) методом последовательных приближений. За нулевое приближение примем столбец свободных членов:
.
Подставляя в (4) получим:
,
затем:
и т.д.
(5).
Итерации прерываются при выполнении условия:
,
где:
- норма вектора,
- max
.
Теорема (условие сходимости итерационного процесса).
Если сумма модулей элементов строк или сумма модулей элементов столбцов меньше единицы, то процесс итераций для данной системы сходится к единственному решению, независимо от выбора начального приближения, т.е.:
при
,
или:
при
.
На практике поступают следующим образом. Из заданной системы А · х = В выделяют уравнения с коэффициентами, модули которых больше или равны сумме модулей остальных коэффициентов уравнения. Каждое выделенное уравнение выписывают в такую строку новой системы, чтобы наибольший по модулю коэффициент оказался диагональным.
Из оставшихся использованных уравнений системы составляют между собой линейные комбинации с таким расчетом, чтобы был соблюден указанный выше принцип комплектования новой системы и все свободные строки оказались заполненными. При этом каждое использованное ранее уравнение должно попасть хотя бы в одну линейную комбинацию, являющуюся уравнением новой системы.
Например:
В итоге получаем преобразованную линейную систему, эквивалентную исходной и удовлетворяющей условию сходимости итерационного процесса.
Пример. Методом итераций с точностью Е=0,01 решить:
Решение. Переставим уравнения местами так, чтобы выполнялось условие преобладания диагональных элементов.
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Ответ:
(0,9996;
0,9995; 0,9993)
,
точное решение: (1; 1; 1) .