
- •Лекция 1.
- •1.1. Основные понятия и определения.
- •1.2. Требования к модели. Функции модели
- •1.3. Классификация моделей
- •1.3.1. Статические и динамические модели
- •1.3.2. Детерминированные и стохастические модели
- •1.3.3. Классификация математических моделей.
- •Лекция 2. Разновидности математических задач, возникающих при моделировании эмс.
- •2.1. Приближение функций. Интерполяция, экстраполяция, аппроксимация. Приближение периодических функций.
- •2.2. Алгебра комплексных чисел.
- •2.3. Решение систем линейных алгебраических уравнений (слау), матричная алгебра.
- •2.4. Решение систем нелинейных алгебраических уравнений.
- •2.5. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •2.6. Решение систем дифференциальных уравненийв частных производных.
- •Лекция 3. Ошибки вычислений.
- •3.1. Общие характеристики вычислительных процессов.
- •3.2. Классификация погрешностей.
- •3.3. Абсолютная и относительная погрешности. Точные десятичные знаки.
- •Лекция 4. Приближение функций
- •4.1. Каноническая форма интерполяционного полинома.
- •4.2. Интерполяционный полином Лагранжа.
- •4.3. Интерполяция сплайнами.
- •4.3.1. Линейный сплайн
- •4.3.2. Кубический сплайн
- •Лекция 5. Аппроксимация функций.
- •5.1. Степенной базис
- •5.2. Базис в виде классических ортогональных полиномов
- •5.3. Малая помехоустойчивость метода наименьших квадратов при решении задач идентификации
- •5.3.1. Теория множественности моделей
- •Лекция 6. Приближение периодических функций.
- •6.1. Общие сведения.
- •6.2. Ряды Фурье.
- •6.3. Функции Уолша.
- •Лекция 7. Решение систем линейных алгебраических уравнений.
- •7.1. Область применения слау в задачах математического моделирования эмс.
- •7.2. Прямые методы решения слау.
- •7.3. Итерационные методы.
- •Лекция 8. Решение нелинейных уравнений.
- •8.1. Отделение корней уравнения.
- •8.1.1. Графический метод отделения корней.
- •8.1.2. Аналитический метод отделения корней.
- •8.2. Метод половинного деления (метод дихотомии).
- •8.3. Метод хорд.
- •8.4. Метод касательных (метод Ньютона-Рафсона).
- •Лекция 9. Численное интегрирование и дифференцирование.
- •9.1. Метод прямоугольников.
- •9.2. Метод трапеций.
- •9.3. Метод Симпсона.
- •9.4. Численное дифференцирование.
- •Лекция 10. Решение систем обычных дифференциальных уравнений (оду).
- •10.1. Метод Эйлера.
- •10.2. Методы Рунге-Кутты.
- •10.2.1. Метод Рунге-Кутты-Мерсона
- •10.3. Метод Адамса.
- •10.4. Визуализация решений оду.
- •Лекция 11. Визуальное моделирование динамических систем.
- •Лекция 12. Численное решение систем дифференциальных уравнений в частных производных.
- •12.1. Уравнения математической физики.
- •12.1.1. Уравнения параболического типа.
- •12.1.2. Уравнения гиперболического типа.
- •12.1.3. Уравнения эллиптического типа
- •12.2. Основные понятия метода сеток.
- •Лекция 13. Решение оптимизационных задач.
- •13.1. Методы безусловной одномерной оптимизации
- •13.1.1. Постановка задачи.
- •13.1.2 Метод обратного переменного шага.
- •13.1.3. Метод половинного деления
- •13.1.4. Метод квадратичной аппроксимации (метод Пауэлла).
- •13.2 Методы оптимизации многомерных функций.
- •13.2.1. Метод покоординатного спуска.
- •13.2.2. Метод наискорейшего спуска (метод градиентов)
- •13.2.3. Метод Нелдера-Мида.
- •13.2.3. Метод пчелиного роя.
- •Лекция 14. Идентификация параметров эмс.
- •14.1. Аппроксимация переходных характеристик элементарными динамическими звеньями
- •14.1.1. Апериодическая переходная характеристика
- •14.1.2.Колебательная переходная характеристика.
8.1. Отделение корней уравнения.
Численное решение уравнения (8.1) обычно проводят в два этапа. На первом этапе необходимо отделить корни уравнения, т.е. найти такие интервалы изменения переменной х, где расположен только один корень. По сути дела, на этом этапе находят приближенные значения корней с погрешностью, задаваемой длиной каждого интервала. Нередко отделение корней удается провести, не обращаясь к математическим методам и алгоритмам, на основании физического смысла задачи или из анализа ее упрощенной математической модели. На втором этапе проводят уточнение отделенных корней, т.е. находят корни с заданной точностью, для этого известен богатый набор алгоритмов и программ.
Отделение корней можно выполнить двумя методами - графическим и аналитическим.
8.1.1. Графический метод отделения корней.
Корни отделяются просто, если построен график функции в = f(x). Точки пересечения графика с осью Ох дают значение корней, и по графику легко определить два числа а и b, между которыми находится только один корень.
8.1.2. Аналитический метод отделения корней.
Аналитически корни уравнения f(x)= 0 можно отделить, используя некоторые свойства функций. Сформулируем теоремы, которые необходимые при отделении корней.
Теорема 1. (первая теорема Больцано-Коши). Если функция f(x)непрерывная на отрезке [а, b] и принимает на концах этого отрезка значения разных знаков, то внутри отрезка [а, b] существует, по крайней мере, одни корни уравнения f(x)= 0.
Это очень важная теорема, все численные методы решения нелинейных уравнений ее используют.
Теорема 2. Если функция f(x) непрерывная и монотонная на отрезке [а, b] и принимает на концах этого отрезка значения разных знаков, то внутри отрезка [а, b] содержится корень уравнения f(x)= 0 и этот корень - единственный.
Теорема 3. Если функция f(x) непрерывная на отрезке [а, b] и принимает на концах этого отрезка значения разных знаков, а производная f'(x) сохраняет постоянный знак внутри отрезка, то внутри отрезка существует корень уравнения f(x)= 0 и притом единый.
Теоремы 2 и 3 тяжело использовать, причиной этого является сложность проверки условия монотонности функции или эквивалентного условия - производная f'(x) сохраняет постоянный знак.
Если нужно найти только один произвольный корень уравнения f(x)= 0, то определяют интервалы, на концах которых функция f(x) принимает значение противоположных знаков. Как правило, именно такие задачи будут рассмотрены в дальнейшем.
8.2. Метод половинного деления (метод дихотомии).
Считаем, что отделение корней уравнения (8.1) проведено и на отрезке [а,b] расположен один корень, который необходимо уточнить с допустимой погрешностью ε (рис. 8.1).
Метод дихотомии, или половинного деления, заключается в следующем. Определяем середину отрезка [а, b]
х = (а+b)/2
и вычисляем функцию f(x). Далее делаем выбор, какую из двух частей отрезка взять для дальнейшего уточнения корня. Если левая часть уравнения f(x) есть непрерывная функция аргумента х, то корень будет находиться в той половине отрезка, на концах которой f(x) имеет разные знаки. На рис. 8.1 это будет отрезок [а, х1] т.е. для очередного шага уточнения точку b перемещаем в середину отрезка х и продолжаем процесс деления как с первоначальным отрезком [а, b].
Рисунок 8.1 – Пояснение решению нелинейного уравнения методом половинного деления.
Итерационный (повторяющийся) процесс будем продолжать до тех пор, пока интервал [а, b] не станет меньше заданной погрешности ε.
Метод дихотомии позволяет значительно уменьшить объем вычислений по сравнению с графическим методом. Так как за каждую итерацию интервал, где расположен корень, уменьшается в два раза, то через n итераций интервал будет равен (b - а)/2n. За 10 итераций интервал уменьшится в 210 = 1024, примерно в тысячу раз, за 20 итераций - в 220 примерно 106 раз.
К недостаткам метода половинного деления относится относительно медленная сходимость. Кроме того, если корней на отрезке [а, b] несколько, то неизвестно, к какому корню сойдется процесс. Достоинством метода половинного деления есть простота и надежность.