- •Лабораторная работа № 1
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 2
- •Лабораторная работа № 3
- •Лабораторная работа № 6 Интерполирование функций
- •Лабораторная работа № 7 Интерполирование функций двух переменных
- •Лабораторная работа № 8 Метод золотого сечения
- •Лабораторная работа № 9 Метод Куммера
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 10 Решение систем нелинейных уравнений методом Ньютона Пусть задана система двух нелинейных уравнений с двумя неизвестными
- •Лабораторная работа № 11 Решение систем нелинейных уравнений методом итерации
- •Лабораторная работа № 12 Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •Лабораторная работа № 13 Метод прогонки
- •Варианты заданий
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа № 20 Метод Милна
- •Лабораторная работа № 21 Метод Адамса
- •Лабораторная работа № 23 Решение систем дифференциальных уравнений методом Рунге—Кутта
- •Лабораторная работа № 24 Задача линейного программирования
- •Лабораторная работа № 25 Транспортная задача
- •Лабораторная работа № 26 Метод наискорейшего спуска
- •Лабораторная работа № 27 Метод дробления шага
- •Лабораторная работа № 28 Метод покоординатного спуска
- •Лабораторная работа № 29 Метод случайного поиска
- •Лабораторная работа № 30 Эмпирические формулы. Линейная зависимость
- •Лабораторная работа № 31 Решение краевой задачи методом сеток
- •Лабораторная работа № 35 Динамическое программирование
- •Корни нелинейных уравнений
- •Интерполирование функций
- •Двумерная интерполяция
- •Метод золотого сечения (лабораторная работа № 8)
- •Решение систем нелинейных уравнений (лабораторные работы №10— 11)
- •Решение систем линейных уравнений
- •Решение систем линейных уравнений методом прогонки
- •Приближенные значения интегралов
- •Приближенные решения системы дифференциальных уравнений
- •Задача линейного программирования
- •Максимальная прибыль
- •Транспортная задача
- •Значения функции в точке минимума
- •Динамическое программирование
- •Список литературы
Варианты заданий
; ;
; ; ;
;
; ; ;
; ;
;
Лабораторная работа № 15
Квадратурная формула трапеций
Более точной по сравнению с формулой прямоугольников является формула трапеций
(17)
Остаточный член формулы (17) имеет вид:
(18)
Из (18) следует оценка точности
(19)
где
х[а,b]
При вычислении интеграла по формуле (17) с точностью величину h нужно выбрать такой, чтобы
(20)
Пример. Вычислить значение интеграла по квадратурной формуле трапеций с точностью = 0,0001.
Решение. Имеем Для определения возьмем третью производную .
Так как положительна в интервале (0;1), то максимум и минимум достигаются на границе области. Имеем . Таким образом М2 = 2. Запишем неравенство (20) в виде В нашем случае получим Отсюда следует, что n 48,8. Можно взять n = 49.
Задание. С помощью квадратурной формулы трапеций с точностью = 0,0001 вычислить один из приведенных в лабораторной работе № 14 интегралов.
Лабораторная работа № 16
Квадратурная формула Симпсона
Формула Симпсона имеет вид:
При программировании формулу Симпсона удобно записать в виде:
Остаточный член этой формулы определяется соотношением
Чтобы вычислить интеграл с заданной точностью по формуле Симпсона, нужно выбрать m таким, чтобы выполнялось неравенство
где
Часто подынтегральная функция такая, что у нее не существует необходимой для оценки точности производной или производные очень громоздкие и трудно найти их максимальные по абсолютной величине значения. В этом случае трудно воспользоваться соответствующими неравенствами для оценки точности вычисления интеграла. На практике часто применяется метод вычисления интеграла с половинным шагом.
При этом методе вычисляют по какой-либо квадратурной формуле значение интеграла с шагом h, затем — с шагом Если эти два значения отличаются друг от друга на величину, меньшую , то вторая величина берется за приближенное значение интеграла. В противном случае шаг берут вдвое меньше и снова вычисляют интеграл.
Вычисления заканчиваются в том случае, когда два приближенных значения интеграла, полученные для шагов h1 и будут совпадать с точностью .
Задание. С помощью квадратурной формулы Симпсона с точностью = 0,0001 вычислить один из приведенных в лабораторной работе № 14 интегралов.
Лабораторная работа № 17
Квадратурная формула Гаусса
Для вычисления интегралов в пределах [-1,1] можно использовать квадратурную формулу Гаусса для n узлов, которая имеет вид
(21)
где ti – нули полинома Лежандра n-й степени, который определяется формулой Родрига
Коэффициенты Ai и точки ti подбираются так, чтобы формула (21) была точна для любого полинома степени 2n–1. Значения ti и коэффициентов Аi для некоторых значений n приведены в табл. 3.
Таблица 3
n |
i |
ti |
Ai |
1 |
1 |
0 |
1 |
2 |
1;2 |
0,57735027 |
1 |
3 |
1;3
|
0,77459667 0 |
0,55555556 0,88888889 |
4 |
1;4 2;3 |
0,86113631 0,33998104 |
0,34785484 0,65214516 |
5 |
1;5 2;4 3 |
0,90617985 0,53846931 0 |
0,23692688 0,47862868 0,56888889 |
Для вычисления интеграла в произвольных пределах [a,b] квадратурная формула Гаусса имеет вид
(22)
где (i = 1, 2, ...…, n).
Остаточный член формулы Гаусса (22) с n узлами определяется формулой
(23)
Из (23), в частности, получаем:
Задание. По квадратурной формуле Гаусса для n = 3 и n = 5 вычислить один из приведенных в лабораторной работе № 14 интегралов. Сравнить результаты.
Лабораторная работа № 18
Метод Эйлера и его модификации
Рассмотрим некоторые численные методы решения дифференциального уравнения первого порядка
(24)
при заданном начальном условии
Решение ищут в сегменте [а,b], который разбивается на n равных частей. Численно решить уравнение (24) — значит найти значения функции y(x) в точках xi = a + ih (i = 1,2,…...,n), где
В методе Эйлера формула для вычисления значения функции в последующей узловой точке имеет вид
Метод Эйлера является простейшим численным методом решения дифференциальных уравнений. Ему присущи недостатки:
— малая точность;
— систематическое накопление ошибки.
При численном интегрировании дифференциальных уравнений важным является вопрос определения точности полученных результатов. Для большинства численных методов нет простых и надежных оценок точности решения. Поэтому на практике для определения точности полученных результатов широко используется двойной пересчет задачи с шагом h и h/2. Количество совпадающих десятичных знаков определяет точность решения задачи.
Более точным по сравнению с методом Эйлера является усовер-шенствованный метод ломаных, при котором сначала вычисляют промежуточные значения
а затем определяют по формуле
Другой модификацией метода Эйлера является усовершенствованный метод Эйлера – Коши, при котором сначала определяется " грубое приближение " решения
а затем приближенно полагают
.
Задание. Методом Эйлера, усовершенствованным методом ломаных и усовершенствованным методом Эйлера – Коши с шагом h решить одну из следующих задач Коши для обыкновенного дифференциального уравнения.