- •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 .