
- •190000, Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 67 Лабораторная работа № 1 численные методы нулевого порядка
- •1. Теоретические сведения
- •1. 1. Общая характеристика прямых методов
- •1.2. Метод дихотомии
- •Алгоритм
- •1.3. Метод золотого сечения
- •Алгоритм
- •2. Задание по работе
- •3. Содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 2 решение задач безусловной оптимизации
- •1. Теоретические сведения
- •2. Необходимые сведения о пакете maple
- •3. Задание по работе и содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 3 вычисление расстояния между кривыми на плоскости
- •1. Теоретические сведения
- •1.2. Построение геометрических фигур в пакете maple
- •3. Задание по работе и содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 4 решение задач линейного программирования
- •1. Теоретические сведения
- •Графический метод решения задач линейного программирования
- •1.3. Симплекс-метод
- •2. Использование пакетов matlab и maple.
- •3. Задание по работе и содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Варианты заданий
- •Лабораторная работа №5 вариационное исчисление
- •1. Теоретические сведения
- •2. Задание по работе и содержание отчета
- •3. Контрольные вопросы
- •4. Варианты заданий
- •Содержание Лабораторная работа №1. Численные методы нулевого порядка……….……………….3
- •Лабораторная работа №3. Вычисление расстояния между кривыми ……………..……17
Лабораторная работа № 3 вычисление расстояния между кривыми на плоскости
Цель работы: найти расстояние между двумя фигурами на плоскости, используя оптимизационный подход и метод неопределенных множителей Лагранжа. Для компьютерного получения решения и его визуализации использовать пакет MAPLE.
1. Теоретические сведения
Метод множителей Лагранжа
Стандартная условно-экстремальная задача формулируется следующим образом:
найти минимум функции (критерия) J = f(x1, ..., xn) при наличии ограничений
g1(x1, ..., xn) = 0, …, gm(x1, ..., xn) = 0,
или коротко
Основной
аналитический метод решения связан с
введением вектора множителей Лагранжа
и построением составного критерия
(функции
Лагранжа)
L = f(X) + g(X) min
или в более подробной записи
Экстремум этой функции ищется обычным образом путем взятия производных и приравнивания их нулю. Тем самым исходная условно-экстремальная задача сводится к задаче отыскания безусловного экстремума.
Пример 1. Вписанный прямоугольник максимального периметра.
Эллипс
задан своим каноническим уравнением
Требуется среди всех вписанных в него
прямоугольников (рис. 1) найти прямоугольник
с максимальным периметром.
y
b
y
x
x
a
2x
2y
Рисунок 1
Решение. Формализуем задачу, выписав критерий и ограничения:
J
= 4x
+ 4y
max;
,
x,
y
0.
Строим составной критерий (функцию Лагранжа):
Приравниваем нулю производные по x и y:
откуда
x
=
2a2
/ ,
y
=
2b2
/ ,
x
/y
= a2
/ b2,
Таким образом, стороны прямоугольника с максимальным периметром относятся как квадраты полуосей эллипса. Подставляя эти значения в уравнение эллипса, находим, что 2 = 4а2 + 4b2. Окончательно имеем
П
ример
2. Расстояние
между окружностью и параболой.
Пусть
требуется найти расстояние между
окружностью
и параболой
Решение.
Изобразим окружность и параболу на
плоскости (рис. 2). Задача сводится к
отысканию точки P1
с координатами (x1,
y1),
принадлежащей окружности, и точки P2
с координатами
(x2,
y2),
принадлежащей параболе, таких, чтобы
расстояние между ними
было минимальным. Для облегчения
дальнейших вычислений расстояние d
можно заменить его квадратом. Выписываем
критерий и ограничения:
Строим функцию Лагранжа:
Решение задачи теперь сводится к отысканию минимума функции от шести переменных x1, x2, y1, y2, λ1, λ2. Это можно сделать, приравняв соответствующие шесть производных нулю:
|
|
Заметим, что два последних уравнения – это просто описание исходных кривых.
Данная ыимееи три различных решения. Геометрически им соответствуют три прямые, показанные на рис. 3. Все они проходят через центр окружности и пересекают одну из ветвей параболы под прямым углом. Заметим, что ортогональность кратчайшего отрезка, соединяющего две кривые, каждой из них – общее свойство задач о минимальном расстоянии.
Отбрасывая
лишние решения, находим, что минимальное
расстояние между кривыми равно
.