
- •Тренировочный вариант кр по вычматам фпфэ 2010/2011
- •Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
- •Вариант 1
- •(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
- •(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
- •Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
- •Вариант 2
- •(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
- •(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
- •(4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.
- •Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
- •Вариант 3
- •(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
- •(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
- •(4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.
- •Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
- •Вариант 4
- •(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
- •(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
- •(4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.
- •Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
- •Вариант 5
- •(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
- •(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
- •(4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.
Потоковая контрольная работа фпфэ 2010/2011 по вычислительной математике III курс 5 семестр
№ группы |
Фамилия студента |
Оценка |
Фамилия проверяющего |
|
|
|
|
Вариант 5
КВ: Теорема об эквивалентности представления интерполяционного многочлена в форме Лагранжа и в форме Ньютона.
(6) Для функции, заданной таблично, найти значение первой производной в указанной точке с максимально возможной точностью.
x
x1=0.
x2=2.
x3=3.
x4=5.
x5=7.
f(x)
–1.
0.
2.
3.
5.
(4) Методом обратной интерполяции найти корень нелинейного уравнения, используя приведенные таблицы, оценить точность полученного решения.
x
x1=0.5
x2=0.6
x3=0.8
x4=1.
f(x)
–0.378
–0.225
0.103
0.460
(4) Методом простой итерации найти ширину функции на полувысоте с точностью 10-3:
(6) Для нахождения положительного корня нелинейного уравнения предложено несколько вариантов мпи. Исследовать эти методы и сделать выводы о целесообразности использования каждого из них.
(4) Для системы нелинейных уравнений указать начальное приближение и описать метод Ньютона для нахождения решения, оценить количество необходимых итераций для достижения точности 10-5.
(6) Для функции, заданной таблично, вычислить значение определенного интеграла методом трапеций, сделать уточнение результата по правилу Рунге. Сравнить уточненный результат с вычислениями по методу Симпсона.
x
x1=0.
x2=0.125
x3=0.25
x4=0.375
x5=0.5
x6=0.625
x7=0.75
x8=0.875
x9=1.
f(x)
0.000000
0.124670
0.247234
0.364902
0.473112
0.563209
0.616193
0.579699
0.000000
(5) Предложите метод вычисления несобственного интеграла
с точностью 10-4.
8*.
(5)
Пусть A=AT>0,
и
.
Доказать, что число обусловленности
монотонно убывает по α
при α>0.
9*.
(6)
Оцените минимальное число узлов,
необходимых для вычисления интеграла
с точностью ε=10-2
по методам трапеций, Симпсона и квадратур
Гаусса. Вычислите интеграл с заданной
точностью любым из этих методов.
10*.
(6)
Построить квадратуру Гаусса с двумя
узлами для вычисления интеграла
.
Ответы к варианту 1
1.
2. x=1.850.
3. Т. Max
6. Это численный
интеграл
,
Ih=1.603144,
I2h=1.596321,
IR=1.605418,
IS=1.605418
9. Ответ. Интегралы
подобраны так, чтобы для квадратуры
Гаусса было достаточно двух узлов, а по
методу трапеций много больше. Точное
значение:
,
по квадратуре Гаусса:
Ответы к варианту 2
1.
2. x=0.213.
3. Т. Max
6. Это численный
интеграл
,
Ih=0.3669885,
I2h=0.371737,
IR=0.365406,
IS=0.365406
9. Ответ. Интегралы
подобраны так, чтобы для квадратуры
Гаусса было достаточно двух узлов, а по
методу трапеций много больше. Приближенное
(1000 узлов формулы трапеций): 0.856, по
квадратуре Гаусса:
Ответы к варианту 3
1.
2. x=0.243.
3. Т. Max
6. Это численный
интеграл
,
Ih=1.519006
, I2h=
1.5429765 , IR=
IS=1.511016
9. Ответ. Интегралы
подобраны так, чтобы для квадратуры
Гаусса было достаточно двух узлов, а по
методу трапеций много больше. Точное
значение:
,
по квадратуре Гаусса: 9/5=1.8
Ответы к варианту 4
1.
2. x=–0.1054
3. Т. Max
6. Это численный
интеграл
,
Ih=1.575095,
I2h=1.572338,
IR=1.576014,
IS=1.576014
9. Ответ. Интегралы
подобраны так, чтобы для квадратуры
Гаусса было достаточно двух узлов, а по
методу трапеций много больше. Приближенное
(1000 узлов формулы трапеций): 0.923, по
квадратуре Гаусса:
Ответы к варианту 5
1.
2. x=0.7311
3. Т. Max
6. Это численный
интеграл
,
Ih=0.371127,
I2h=0.334135,
IR=0.383458,
IS=0.383458
9. Ответ. Интегралы
подобраны так, чтобы для квадратуры
Гаусса было достаточно двух узлов, а по
методу трапеций много больше. Точное
значение:
,
по квадратуре Гаусса:
Для вычисления
интеграла
используется таблица значений
подынтегральной функции:
-
x
x1=0.
x2=0.125
x3=0.25
x4=0.375
x5=0.5
x6=0.625
x7=0.75
x8=0.875
x9=1.
f(x)
0.909091
1.007266
1.139113
1.278655
1.443376
1.643421
1.889822
2.151657
0.000000
Нетрудно посчитать,
что подынтегральная функция имеет
максимум в точке
,
и поведение функции на правом краю
интервала интегрирования сеточной
функцией не прописано. Вычисления
методом трапеций дают значение
Ih=1.375982,
I2h=1.231714,
уточнение по правилу Рунге в точности
совпадает с применением метода Симпсона
IS=IR=1.424071.
Довольно муторными выкладками этот
интеграл можно вычислить точно, и его
значение
.
Давайте построим решение по алгоритму Рунге-Ромберга на основе экстраполяции вычисленных интегралов в нулевой шаг интегрирования (по h2) для метода трапеций и метода Симпсона вычисления определенного интеграла.
Метод трапеций:
-
h2
I
Δ1
Δ2
(0.5)2=0.25
0.948961
-1.508016
(0.25)2=0.0625
1.231714
6.697392
-3.0777173
(0.125)2=0.015625
1.375982
Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.430612, ошибка довольно велика (3,67%).
Метод Симпсона:
-
h2
I
Δ1
Δ2
(0.5)2=0.25
1.113765833
-1.131730222
(0.25)2=0.0625
1.32596525
4.1011788
-2.092944
(0.125)2=0.015625
1.424072
Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.460779, ошибка вдвое меньше (1,64%), но тоже велика.
Измельчим шаг еще вдвое, при этом впервые появляется единственная точка на убывающем участке функции:
-
h2
I
Δ1
Δ2
Δ3
(0.25)2=0.0625
1.32596525
-2.092944
-79.845679
(0.125)2=0.015625
1.424072
23.7507015
-3.484586666
(0.0625)2=0.00390625
1.464907
Интерполяция в нулевой шаг интегрирования по трем последним шагам дает I=1.479968, ошибка 0,35%.
Интерполяция в нулевой шаг интегрирования по четырем последним шагам дает I=1.480273, ошибка 0,33%. Заметим, что вычисление методом Симпсона даже для самой мелкой сетки дает отличия значительно большие: 1.36%.
Интересно сравнить этот результат с интегрированием по Симпсону, когда поведение функции на правом конце учтено еще лучше:
-
h2
I
Δ1
Δ2
(0.1)2=0.01
1.442913
-3.7344000
(0.05)2=0.0025
1.470921
137.78488888
-5.02613333
(0.025)2=0.000625
1.480345
Интерполяция в нулевой шаг интегрирования дает I=1.483702, погрешность (0,096%).
Теор. Задачи
Доказать подчиненность матричной нормы при выборе октаэдрической нормы вектора.
Можно ли утверждать, что матрица плохо обусловлена, если определитель матрицы мал?
Пусть A=AT>0, и . Доказать, что число обусловленности монотонно убывает по α при α>0.
Найти область сходимости метода Якоби и метода Зейделя решения СЛАУ Ax=f c матрицей
Получить формулы односторонней аппроксимации второго порядка производной в точке x=x0 по значениям функции в точках x=x0, x=x1=x0+h, x=x2=x0+2h двумя способами; 1) используя интерполянт 2)методом неопределенных коэффициентов.
10.* Функция f(x) задана таблицей своих значений в узлах интерполяции
-
x0=0.
x1=1.
x2=2.
x3=3.
x4=4.
1.00000
0.86603
0.50000
0.00000
–0.50000
а) Построить кубический сплайн для этой функции, предполагая, что сплайн имеет нулевую кривизну при x=x0 и x=x4. Вычислить приближенное значение функции в точке x*=1.5.
б) Предложить способ вычисления интеграла от быстро осциллирующей функции
1 вар-т x=1.5
-
x0=0.
x1=1.
x2=2.
x3=3.
x4=4.
0.00000
0.50000
0.86603
1.00000
0.86603
2 вар-т x=0.8
-
x0=0.1
x1=0.5
x2=0.9
x3=1.3
x4=1.7
–2.3026
–0.69315
–0.10536
0.26236
0.53063
3 вар-т x=3.0
-
x0=0.
x1=1.7
x2=3.4
x3=5.1
x4=6.8
0.00000
1.3038
1.8439
2.2583
2.6077
4 вар-т x=0.1
-
x0=--0.4
x1=--0.1
x2=0.2
x3=0.5
x4=0.8
1.9823
1.6710
1.3694
1.0472
0.64350
5 вар-т x=1.5
-
x0=0.
x1=1.
x2=2.0
x3=3.0
x4=4.0
1.00000
1.5403
1.5839
2.0100
3.3464
Ответы
1. Отрезок [1,2] a=0.5 b=0.451808 c=–0.0722874 d=–0. 134956 f(x)=0.706145
2. Отрезок [0.5,0.9] a=–0.693147 b=2.72502 c=–4.86964 d=4.32685 f(x)= –0.197082
3. Отрезок [1.7,3.4] a=1.30384 b=0.535474 c=–0.204257 d=0.0447927 f(x)=1.75317
4. Отрезок [–0.1,0.2] a=1.67096 b=–1.02012 c=0885522 d=–0.128102 f(x)=1.46946
5. Отрезок [1.,2.] a=1.54030 b=0.252035 c=–0.432401 d=0.223917 f(x)=1.58621