- •Новые информационные технологии
- •Часть 3. Основы математики и математическое моделирование Учебное пособие
- •Введение
- •Глава 1. Основы компьютерной математики
- •1.1. Математика и ее средства
- •1.1.1. Аксиоматический метод и структуры математики
- •1.1.2. Компьютерная математика как часть математики
- •1.1.3. Классификация средств компьютерной математики
- •1.1.4. Структура систем компьютерной математики
- •1.1.5. Обзор систем компьютерной математики
- •1.2. Система компьютерной математики Mathcad
- •1.2.1. Состав системы Mathcad и ее запуск
- •1.2.2. Основы работы с системой Mathcad 2001
- •1.2.3. Работа с текстовым редактором
- •1.2.4. Работа с формульным редактором
- •1.2.5. Операции вывода и присваивания
- •1.2.6. Шаблоны математических операторов и символов
- •1.2.7. Ошибки и прерывание вычислений
- •1.3. Простые типы данных
- •1.3.1. Числовые данные
- •1.3.2. Вещественные числа и их форматы
- •1.3.3. Комплексные числа
- •1.3.4. Строковые данные
- •1.3.5. Символьные данные и выражения
- •1.4. Сложные типы данных
- •1.4.1. Множества и подмножества
- •1.4.2. Массивы
- •1.4.3. Векторы и матрицы
- •1.5. Константы, переменные, операторы и функции
- •1.5.1. Числовые константы
- •1.5.2. Строковые константы
- •1.5.3. Переменные
- •1.5.4. Операторы
- •1.5.5. Выражения и функции
- •1.6. Основы графической визуализации вычислений
- •1.6.1. Понятия об основных геометрических объектах
- •1.6.2. Построение графиков функций одной переменной
- •1.6.3. Построение графиков поверхностей
- •1.7. Средства программирования в системе Mathcad
- •1.7.1. Задание операторов пользователя
- •1.7.2. Задание программных модулей
- •1.7.3. Особенности применения программных модулей
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 2. Основы математических вычислений
- •2.1. Вычисление сумм и произведений
- •2.1.1. Вычисление сумм
- •2.1.2. Вычисление произведений
- •2.1.3. Вычисление пределов
- •2.3. Вычисление производных и интегралов
- •2.3.1. Определение производной и полного дифференциала
- •2.3.2. Вычисление производных
- •2.3.3. Определение интегралов
- •2.3.4. Вычисление интегралов
- •2.4. Решение уравнений и систем уравнений
- •2.4.1. Простое линейное уравнение и его решение
- •2.4.2. Решение систем линейных уравнений
- •2.4.5. Поиск всех корней степенного многочлена()
- •2.4.6. Решение систем нелинейных уравнений()
- •2.4.7. Реализация итерационных вычислений
- •2.5. Решение дифференциальных уравнений()
- •2.5.1. Основные понятия о дифференциальных уравнениях()
- •2.5.2. Решение систем оду()
- •2.5.3. Решение оду с помощью функции odesolve()
- •2.5.4. Решение жестких систем оду()
- •2.6. Решение задач оптимизации и линейного программирования
- •2.6.1. Основные понятия оптимизации
- •2.6.2. Пример оптимизации раскроя железного листа
- •2.6.3. Поиск минимума тестовой функции Розенброка
- •2.6.4. Функции maximize и minimize системы Mathcad
- •2.7. Разложение функций в ряды
- •2.7.1. Определение рядов Тейлора и Маклорена
- •2.7.2. Разложение в ряд Тейлора в системе Mathcad
- •2.7.3. Ряды Фурье()
- •2.7.4. Быстрые прямое и обратное преобразования Фурье()
- •2.7.5. Примеры преобразований Фурье()
- •2.7.6. Альтернативные преобразования Фурье()
- •2.8. Табличная интерполяция и аппроксимация
- •2.8.1. Теоретические основы интерполяции и экстраполяции
- •2.8.2. Интерполяция и аппроксимация по общей формуле Лагранжа
- •2.8.3. Полиномиальная интерполяция и аппроксимация
- •2.8.4. Кусочно-линейная и сплайновая аппроксимации в Mathcad
- •2.9. Статистическая обработка данных
- •2.9.1. Эксперименты, события и другие понятия статистики
- •2.9.2. Решение задач комбинаторики
- •2.9.3. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •2.9.4. Законы распределения и статистические функции Mathcad
- •2.9.5. Регрессия и метод наименьших квадратов
- •2.9.6. Выполнение линейной регрессии в среде Mathcad
- •2.9.7. Полиномиальная регрессия в Mathcad
- •2.9.8. Проведение нелинейной регрессии()
- •2.9.9. Экстраполяция и предсказание
- •2.9.10. Сглаживание данных
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 3. Основы математического моделирования
- •3.1. Основные понятия моделирования
- •3.2. Основные виды моделей и их свойства
- •3.2.1. Основные виды моделей
- •3.2.2. Основные свойства моделей
- •3.3. Цели, принципы и технология моделирования
- •3.3.1. Цели моделирования
- •3.3.2. Основные принципы моделирования
- •3.3.3. Технология моделирования
- •3.3.4. Основные методы решения задач моделирования
- •Оценка обусловленности вычислительной задачи – еще одно обязательное требование при выборе метода решения и построении математической модели.
- •3.3.5. Контроль правильности модели
- •3.4. Задачи моделирования полета камня
- •3.4.1. Постановка задачи моделирования
- •3.4.2. Концептуальная формулировка задачи
- •3.4.3. Построение математической модели
- •3.4.4. Выбор метода решения
- •3.4.5. Программная реализация модели на эвм
- •3.4.6. Проверка адекватности модели
- •3.4.7. Анализ результатов моделирования
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Глава 4. Практика математического моделирования
- •4.1. Моделирование процессов на основе известных формул
- •4.1.1. Моделирование изменения параметров атмосферы
- •4.1.2. Моделирование закона Мура
- •4.1.3. Моделирование преодоления самолетом звукового барьера
- •4.2. Моделирование на основе конечно-разностных методов
- •4.2.1. Моделирование Броуновского движения частиц
- •4.2.2. Моделирование диффузии
- •4.2.3. Моделирование торможения автомобиля()
- •4.2.4. Моделирование падения парашютиста()
- •4.2.5. Моделирование генератора на туннельном диоде()
- •4.2.6. Моделирование развития и угасания эпидемии
- •4.3. Моделирование колебательных систем
- •4.3.1. Анализ линейной колебательной системы
- •4.3.2. Анализ нелинейной колебательной системы Ван дер Поля
- •4.3.3. Моделирование системы Дафинга с внешним воздействием
- •4.3.4. Хаос и моделирование аттрактора Лоренца()
- •4.4. Моделирование рассеивания альфа-частиц()
- •4.5. Моделирование биологических и экономических систем
- •4.5.1. Модель системы «хищник-жертва» Лотки-Вольтерра
- •4.5.2. Модель системы «хищник-жертва» с логистической поправкой
- •4.5.3. Модель системы «хищник-жертва» Холлинга-Тэннера
- •4.5.4. Моделирование замкнутой экономической системы
- •4.6. Моделирование на основе линейного программирования
- •4.6.1.Оптимальные экономико-математические модели
- •4.6.2. Решение задач максимизации объема продукции
- •4.6.3. Решение задач минимизации ресурсов
- •4.6.4. Решение транспортной задачи
- •4.6.5. Задачи целочисленного программирования с булевыми переменными
- •4.7. Сетевые модели в оптимизации управленческих решений
- •4.7.1. Задача поиска кратчайшего пути
- •4.7.2. Задача о распределении потоков в сетях
- •4.8. Обработка и моделирование сигналов и изображений
- •4.8.1. Основы спектрального метода моделирования сигналов
- •4.8.2. Спектральное моделирование на основе точных формул интегрирования()
- •4.8.3. Улучшенное спектральное моделирование дискретных сигналов()
- •4.8.4. Вейвлеты - новый базис представления сигналов()
- •4.8.5. Вейвлет-преобразования()
- •4.8.6. Примеры вейвлет-обработки сигнала - временного ряда()
- •4.8.7. Анализ сигналов по вейвлет-спектрограммам
- •4.9. Обработка изображений
- •4.9.1. Средства обработки изображений
- •4.9.2. Обработка монохромных изображений
- •4.9.3. Обработка цветных изображений
- •4.9.4. Функции для работы с файлами и матрицами рисунков
- •4.9.5. Вейвлет-компрессия рисунков в пакете Wavelet Extension Pack
- •4.10.1. Подготовка к работе с матричной лабораторией matlab
- •4.10.2. Имитационное моделирование и расширение Simulink
- •Методические указания
- •10 Главных вопросов
- •Список литературы
- •Глава 1. Основы компьютерной математики 4
- •Глава 2. Основы математических вычислений 50
- •Глава 3. Основы математического моделирования 105
- •Глава 4. Практика математического моделирования 122
4.3.3. Моделирование системы Дафинга с внешним воздействием
Поведение неавтономных нелинейных систем второго порядка, находящихся под внешним воздействием, может быть очень сложным. В этом можно убедиться на примере системы Дафинга, описывающей процессы в нелинейных резонаторах с внешним воздействием, например, в лазерных резонаторах. Пример численного моделирования процессов в такой системе дан на рис. 14.17.
Дифференциальное уравнение Дафинга второго порядка имеет дополнительный кубический член в левой части, а правая часть представляет внешнее косинусоидальное воздействие. Форма колебаний такой системы довольно сложна из-за наложения внутренних колебаний на внешние, причем частоты колебаний сильно различаются. В итоге время от времени может наступать автосинхронизация колебаний, но из-за нелинейности системы и изменения амплитуды собственных колебаний может наблюдаться срыв синхронизации, сопровождаемый скачкообразными и довольно хаотическими изменениями параметров системы. Тем не менее фазовый портрет системы имеет два фокуса, соответствующих более низкочастотной компоненте колебаний. Эти фокусы соответствуют статистической оценке наиболее вероятных видов (мод) колебаний.
Р ис. 4.16. Решение уравнения Ван дер Поля (вариант 2)
4.3.4. Хаос и моделирование аттрактора Лоренца()
Броуновское движение частиц, моделирование которого мы уже провели, и колебания в системе Дафинга являются проявлениями хаоса в природе. Наблюдая за изменениями курса акций, сходами ледников и снежных лавин или за колебаниями температуры, мы нередко убеждаемся в том, что наряду с вполне предсказуемыми изменениями того или иного параметра (например, повышением температуры летом и понижением зимой) нередко наблюдаются хаотические изменения, которые трудно или невозможно заранее предвидеть.
Иногда «развал», казалось бы, устойчивой системы приводит к резким изменениям ее поведения - наш «черный вторник» или обвал рубля в 1988 году тому наглядные примеры, как и крупный террористический акт в центре одной из самых стабильных стран мира - США. Существует достаточно обоснованное мнение, что хаотическое поведение систем куда больше характерно для природы, чем стационарное, происходящее с неизменяемыми во времени параметрами. Так что хаос стал одним из важных объектов изучения современной наукой. Его моделирование осуществляется на основе численных метод ов.
Рис. 14.17. Решение уравнения Дафинга
Чем сложнее система и чем большим количеством дифференциальных уравнений она описывается, тем больше вероятность возникновения в системе хаотических режимов - даже если она автономна. Изучение этого вопроса показало, что уже в системах из трех дифференциальных уравнений возможно возникновение хаотических режимов. Наглядным примером этого является аттрактор Лоренца, пример моделирования которого представлен на рис. 14.18. При определенных значениях параметров r и b и начальных параметров переменных поведение аттрактора (он в этом случае называется странным аттрактором) очень напоминает хаотические колебания в системе Дафинга.
Аттрактором в теории колебаний называется притягивающая область в фазовом пространстве. Причины неустойчивости аттракторов связаны с экспоненциальной неустойчивостью системы в малых областях фазового пространства. При этом наблюдаются хаотические переходы из одной области фазового пространства в другие области, но при этом колебания могут не выходить из некоторой более обширной области фазового пространства. «Обвал» системы означает переход в некоторое состояние, резко отличающееся от других состояний, т.е. выход за пределы ограниченного фазового состояния системы. Такое состояние может оказаться устойчивым и приводит к переходу с истемы в статическое состояние, при котором изменения ее параметров отсутствуют.
Рис. 14.18. Моделирование аттрактора Лоренца