- •1)Векторное (линейное) пространство - математическое понятие, обобщающее понятие совокупности всех (свободных) векторов обычного трехмерного пространства.
- •Вопрос 21.Ортогональная, ортонормированная матрица, неквадратная матрица с ортогональными (ортонормированными) столбцами.
- •Вопрос 22.Обращение матрицы методом Гаусса
- •Вопрос 23.Разложение матрицы в произведение ортогональной и треугольной (метод Шмидта)
- •Вопрос 24.Ортогональные функции и ортогональные полиномы
- •Вопрос 25.Построение полинома ортогонального на дискретной системе точек
- •По моментам весовой функции
- •По рекуррентным формулам
- •Вопрос 26.Собственные векторы и собственные числа матрицы
- •Вопрос 27.Матрица простой структуры, ее свойства
- •Вопрос 28.Сингулярное разложение
- •Вопрос 29.Нормы векторов и матриц Норма вектора
- •Норма матрицы
- •Вопрос 30.Метрическое векторное пространство
- •Вопрос 32.Градиент, свойства градиента
- •Вопрос 33.Матричная форма записи ряда Тейлора. Формула Тейлора
- •Различные формы остаточного члена
- •Вопрос 34.Минимизация погрешности интерполяции
- •Вопрос 35.Обобщенный подход к процессу интерполяции Интерполяция функций интерполяционными полиномами
- •Задача интерполяции функции, интерполяционные полиномы
- •Вопрос 36.Численное взятие производной.
- •Введение
- •Погрешность вычислений
- •Вопрос 37.Решение системы линейных уравнений методом Гаусса Метод Гаусса
- •Вопрос 38.Матрица перестановок
- •Определение
- •Свойства
- •Вопрос 39.Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса с выбором главного элемента по столбцам Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •Вопрос 40.Решение системы линейных алгебраических уравнений методом вращения Метод вращения
- •40.Решение системы линейных алгебраических уравнений методом вращения
- •41.Решение системы линейных уравнений методом факторизации матрицы
- •42.Итерационный процесс решения систем линейных алгебраических уравнений
- •43.Функции невязки, ошибок
- •44.Метод простой итерации
- •45.Итерационный метод смещения
- •Пример.
- •46) Метод Якоби
- •47) Метод Зейделя
- •48) Метод релаксации Метод релаксации - итерационный метод решения систем линейных уравнений.
- •49) Метод Чебышева
- •50/51) Метод минимальных невязок (Одношаговый, двухшаговый - гугл не нашел )
- •52) Решение нелинейного уравнения одной переменной методом дихотомии
- •53) Метод золотого сечения
- •56) Симплекс метод (метод Нелдера – Мида)
- •57) Метод наискорейшего спуска
- •59) Решение систем нелинейных уравнений нескольких переменных методом Ньютона
- •60.Решение нелинейного уравнения нескольких переменных методом Левенберга - Марквардта
- •61.Решение системы нелинейных уравнений методом спуска
- •62.Решение системы нелинейных уравнений методом Ньютона
- •63.Решение системы нелинейных уравнений методом Левенберга - Марквардта
- •64.Структура м – функции
- •65.Арифметические операторы Матлаб
- •65)Арифметические операторы.
52) Решение нелинейного уравнения одной переменной методом дихотомии
Данный метод применяется для решения нелинейных уравнений. Если нелинейное уравнение достаточно сложное, то найти точно его корни удается весьма редко. Важное значение приобретают способы приближенного нахождения корней уравнения и оценка степени их точности.
Пусть f(x)=0 (1)
Где f(x) определена и непрерывна в некотором конечном и бесконечном интервале a<x<b. Требуется найти все или некоторые корни уравнения (1).Всякое значение , обращающее функцию f(x) в нуль, называется корнем уравнения (1). Поставленная задача распадается на несколько этапов:
1. Отделение корней, т.е. установление возможно более тесных промежутков [ , ], в которых содержится только по одному корню.
Нахождение приближенных (грубых) значений корней.
Вычисление корней с требуемой точностью.
Первая и вторая задача решаются аналитическими и графическими методами.
Отделение корней
Если уравнение f(x) = 0 имеет только действительные корни, то полезно составить таблицу значений функции f(x).Если в двух соседних точках и функция имеет разные знаки, то между этими точками лежит по меньшей мере один корень. Корень будет заведомо единственным, если определена на отрезке [ , ] и сохраняет постоянный знак.
Графические методы
Действительные корни уравнения f(x) = 0 приближенно можно определить как абсциссы точек пересечения графика функции f(x) с осью x.
Приближенные значения корней, найденные грубо, в дальнейшем уточняют с помощью какого-либо итерационного метода.
Метод дихотомии
Дихотомия означает деление пополам. Пусть нашли такие точки и , что < 0, т.е. на [ , ] лежит по меньшей мере один корень. Найдем середину отрезка [ , ]. Получаем . Если f(x2) = 0, то если f( ) 0, то из двух половин отрезка выберем ту, для которой выполняется условие < 0, т.к. корень лежит на этой половине. Затем вновь делим выбранный отрезок пополам и выбираем ту половину, на концах которой функция имеет разные знаки.
Если требуется найти корень с точностью , то продолжим деление пополам (если конечно функция в середине какого-либо отрезка не обращается в нуль), пока длина очередного отрезка не станет < 2 . Тогда середина последующего отрезка установит значение с требуемой точностью. Метод дихотомии прост и очень надежен. Он сходится для любых непрерывных функций f(x), в том числе не дифференцируемых.
Метод устойчив к ошибкам округления, но скорость сходимости невелика. К недостаткам метода следует отнести сходимость к неизвестно какому корню (если корни не отделены). Но указанный недостаток имеется у всех итерационных методов. Дихотомия применяется тогда, когда требуется высокая надежность счета, а скорость сходимости малосущественна. Метод иногда применяется для грубого нахождения корней с последующим уточнением по другому методу с большей скоростью сходимости.
Этот метод относится к двусторонним (или к двух шаговым) методам, т.к. для вычисления очередного приближения необходимо знать два предыдущих.
Алгоритм решения
Для нахождения максимума функции будем перебирать всевозможные переменные xi, , с шагом необходимой длины.
Затем будем находить значение функции с( ) методом дихотомии.
Для этого вычислим производную функции , зависящей от с, и приравняем ее к 0.
Найдем корень этого нелинейного уравнения методом дихотомии.
Подставим конкретный набор и при нем найденное в исходную функцию, и получим ее значение.
Перебирая все xi, найдем максимум функции.
Перебирая всевозможные параметры p и q, получим некоторые наборы (в зависимости от p и q) на которых функция достигает максимума.