- •Вопрос 1. Классификация моделей
- •Вопрос 2 Классификация математических моделей Классификация математических моделей
- •Вопрос 3.Решение нелинейных уравнений. Графический метод.
- •Вопрос 4. Решение нелинейных уравнений. Метод деления отрезка пополам
- •Вопрос 5. Решение нелинейных уравнений. Метод хорд
- •Вопрос 6. Метод касательных
- •Вопрос 7.Метод Крамера.
- •Вопрос 8. Формула прямоугольников.
- •Вопрос 9. Формула трапеций.
- •Вопрос 10. Метод Монте-Карло.
- •Вопрос 11. Приближение функций, основные понятия и определения.
- •Примеры
- •Вопрос 12. Приближение функций, метод наименьших квадратов
- •Приближение функции с использованием метода наименьших квадратов Определение коэффициентов линейной регрессии с помощью решающего блока
- •Вопрос 13. Численное дифференцирование. Основные понятия, геометрическая интерпретация. Вторая производная. Метод Эйлера
- •Вопрос 14. Численное дифференцирование. Задача Коши. Численное дифференцирование с использованием формулы Тейлора
- •Использование формулы Тейлора
- •Вопрос 15. Численное дифференцирование. Метод Эйлера-Коши
- •Вопрос 16. Метод деления пополам.
- •Вопрос 17. Метод золотого сечения. Принцип золотого сечения Основной принцип золотого сечения отражен в следующем соотношении:
- •Метод золотого сечения
- •Вопрос 18 Понятие об оптимизации. Метод Фибоначчи Метод чисел Фибоначчи
- •Алгоритм
Вопрос 15. Численное дифференцирование. Метод Эйлера-Коши
Метод Эйлера-Коши
Расчетная формула
Yi+1 = Yi + h/2 (f(ti,Yi) + f(ti+1, Yi + h f(ti,Yi))).
Вопрос 16. Метод деления пополам.
Найти W(x) на отрезке [a,b].
Шаг 1. xm=(a+b)/2; L=b-a; вычислить W(xm).
Шаг 2. x1=a+L/4; x2=b-L/4; вычислить W(x1) и W(x2).
Шаг 3.
-
Если W(x1)<W(xm), то исключить (xm,b], т.е. b=xm, xm=x1. Перейти к шагу 5.
-
Если W(x1) W(xm), то перейти к шагу 4.
Шаг 4.
-
Если W(x2)<W(xm), то исключить [a,xm), т.е. a=xm, xm=x2. Перейти к шагу 5.
-
Если W(x2) W(xm), то исключить [a,x1) и (x2,b], т.е. a=x1, b=x2. Перейти к шагу 5.
Шаг 5. L=b-a. Если L < , то закончить поиск. В противном случае вернуться к шагу 2.
Продолжение примера 3.2.Ортимальный раскрой лесоматериалов (MathCAD)
Вопрос 17. Метод золотого сечения. Принцип золотого сечения Основной принцип золотого сечения отражен в следующем соотношении:
Э то правило положено в основу уменьшения отрезка локализации
Исходный отрезок [a0,b0], на котором ищется решение, разбивается двумя точками i0 и j0 по правилу золотого сечения:
Правило локализации (уменьшения отрезка) следующее:
Метод золотого сечения
Сущность метода. Интервал поиска делится на две равные части так, чтобы отношение длины большого отрезка к длине всего интервала было равно отношению
. Учитывая, что z1+z2=z, имеем |
W(x) |
|
z |
|
|
z12=z z2 = (z1+z2)z2 = z1z2 + z22; |
|
z1 |
z2 |
|
|
z1z2 + z22 - z12 = 0, |
|
|
|
|
|
откуда . |
|
|
|
|
|
|
a |
x |
b |
x |
|
|
Рис. 3.2. Определение коэффициента дробления |
Найти W(x) на отрезке [a,b].
Шаг 1. Вычисляем коэффициент дробления отрезка [a,b] k=(- 1)/2.
Шаг 2. x1=a+(1-k)(b-a), вычислить W(x1).
Шаг 3. x2=a+k(b-a), вычислить W(x2).
Шаг 4.
-
Если x2-x1 , где - заданная погрешность, то xm = (x1+x2)/2, вычислить W(xm) и закончить поиск.
-
Если x2-x1 > , то перейти к шагу 5.
Шаг 5.
-
Если W(x1)>W(x2), то исключить a=x1, x1=x2 и W(x1)=W(x2). Перейти к шагу 3, затем к шагу 4.
-
Если W(x1) W(x2), то b=x2, x2=x1 и W(x1)=W(x2). Перейти к шагу 2 и 4.
Таким образом, применение методов исключения интервалов накладывает единственное ограничение на исследуемую целевую функцию - унимодальность. Следовательно, рассмотренные методы можно использовать для анализа как непрерывных, так и разрывных и дискретных функций. Логическая структура поиска основана на простом сравнении значений функции в двух пробных точках.
Вопрос 18 Понятие об оптимизации. Метод Фибоначчи Метод чисел Фибоначчи
В силу того, что в асимптотике , метод золотого сечения может быть трансформирован в так называемый метод чисел Фибоначчи. Однако при этом в силу свойств чисел Фибоначчи количество итераций строго ограничено. Это удобно, если сразу задано количество возможных обращений к функции.