- •Приближенные числа
- •Правила вычислений с приближенными числами.
- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Отделение корней и уточнение приближенных корней. Графическое решение уравнений.
- •Метод половинного деления (метод «вилки»).
- •Метод хорд.
- •Метод Ньютона (метод касательных).
- •Метод итерации. Приведение уравнений к виду, удобному для итерации.
- •Приближенное решение систем линейных уравнений. Метод итераций.
- •Приближенное решение систем нелинейных уравнений. Метод итерации.
- •Постановка задачи интерполирования функций. Общее решение задачи интерполирования функции полиномом.
- •Интерполяционная формула Лагранжа
- •Интерполирование сплайнами
- •14 Аппроксимирование функций (15 не нашли)
- •Аппроксимирование функций. Метод ортогональных функций.
- •Квадратурная формула Ньютона-Котеса
- •Квадратурная формула Гаусса
- •Численные метода решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Эйлера. Метод Эйлера-Коши
- •Метод Рунге-Кутта
- •Редукция к задаче Коши двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка.
- •Метод коллокации.
- •23.Аппроксимация производных конечно-разностными соотношениями.
- •Метод конечных разностей численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •Принципы построения сеток на плоскости и в пространстве.
- •26. Построение разностных схем для уравнений параболического типа.
- •27. Экстремумы функций. Классификация методов безусловной оптимизации.
- •28. Общая характеристика методов оптимизации нулевого порядка.
- •Метод прямого поиска (метод Хука-Дживса).
- •Метод деформируемого многогранника (метод Нелдера-Мида).
- •Метод вращающихся координат (метод Розенброка).
- •Метод параллельных касательных (метод Пауэлла).
- •Общая характеристика методов оптимизации первого порядка.
- •34.Метод наискорейшего спуска
- •35. Общая характеристика методов оптимизации второго порядка. Метод Ньютона.
- •36. Метод Ньютона с регулировкой шага (метод с переменной метрикой)
- •37. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)
- •38. Вычисление кратных интегралов методом Монте-Карло
- •39. Структура искусственной нейронной сети (инс)
- •40. Компьютерная модель нейрона (нейроэлемента, нэ)
- •41. Функции активации нейроэлементов
- •45.Методы обучения элементарного перцептрона.
- •46.Многослойный перцептрон.
- •47. Понятие обучающей выборки.
Метод Рунге-Кутта
Рассмотрим метод Рунге-Кутта четвертого порядка – один из самых
употребительных методов интегрирования дифференциальных уравнений.
Этот метод применяется настолько широко, что в литературе его часто называют «методом Рунге-Кутта» без всяких указаний на тип или порядок.
Итак, дано с начальным условием . Нужно найти решение уравнения (5.22) на отрезке [a, b].
Выбираем малый шаг h и на отрезке [a, b] строим систему равноотстоящих точек
Этот классический метод Рунге — Кутта описывается системой следующих пяти соотношений:
(1)
Этому процессу можно дать геометрическую интерпретацию.
В точке (хi, уi) вычисляется тангенс угла наклона k1; используя его, мы идем на половину шага вперед и смотрим тангенс угла наклона здесь.
Используя новый тангенс угла наклона k2, мы опять начинаем из (хi, уi), идем вперед на половину шага и опять берем пробу тангенса угла наклона.
Взяв этот последний тангенс угла наклона k3, мы опять начинаем из (хi, уi), но делаем теперь полный шаг вперед, где смотрим тангенс угла наклона k4.
Четыре тангенса углов наклона усредняем с весами 1/6, 2/6, 2/6, 1/6 и, беря этот средний тангенс угла наклона, делаем окончательный шаг от (хi, уi) к (хi+1, уi+1).
Ошибка ограничения для этого метода равна eT = Kh5, так что формулы (1) описывают метод четвертого порядка.
При использовании этого метода функцию необходимо вычислять четыре раза.
Можно показать, что классическая формула Рунге — Кутта оказывается обобщением формулы Симпсона для интегрирования функции одной переменной, причем обобщение состоит в том, что формула не ограничена теперь функциями только от х.
Рассмотрим
Пример.
y’ = y; y(0) = 1
Для этого уравнения из (1) получаем
В результате получаем для yi+1
Сумма в скобках представляет собой теперь пять первых членов разложения функции eh в ряд Тейлора
Редукция к задаче Коши двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка.
Пусть дано дифференциальное уравнение второго порядка:
(5.39)
Двухточечная краевая задача для уравнения (5.39) ставится следующим образом: найти функцию y = y(x), которая внутри отрезка [a,b] удовлетворяет уравнению (5.39), а на концах отрезка -- краевым условиям
(5.40)
Рассмотрим на отрезке [a, b] граничную задачу для дифференциального уравнения
(1)
с условиями
(2)
где p(x), q(x), f(x) -- непрерывные на отрезке [a,b] функции
Решение уравнения (1), удовлетворяющее краевым условиям (2), будем искать в виде
(3)
где u = u(x) -- решение соответствующего однородного уравнения
(4)
а n = n(x) -- частное решение неоднородного уравнения
(5)
Подставим (3) в первое условие граничной задачи (2), получим (6)
Для того, чтобы равенство (6) было справедливо при любом с, необходимо и достаточно, чтобы сомножитель = 0,
и должны выполняться следующие равенства
(7)
Примем
(8)
где константа k отлична от нуля
Если , то (9)
если , то (10)
Видно, что u = u(x) является решением задачи Коши для однородного уравнения (4), удовлетворяющим начальным условиям (8), а n = n(x) -- решение задачи Коши для неоднородного уравнения (5), удовлетворяющее начальным условиям (9) или (10).
Теперь подставим (3) во второе условие граничной задачи (2) и выразим постояннуюс
(11)
При этом предполагается, что Если выполнено это условие, то краевая задача (1)-(2) имеет единственное решение, в противном случае она или совсем не имеет решений, или их бесчисленное решение.