- •1 Простые типы данных языка программирования си.
- •2 Операции над данными (операция присваивания, арифметические операции, операции над битами, операции отношения, логические операции, операция условия) языка программирования си.
- •4. Операторы организации цикла
- •5.Операторы continue, break
- •15 Численные методы решение алгебраических уравнений: постановка задачи, табличный способ отделения корней.
- •16 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод половинного деления. Метод половинного деления
- •17 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод хорд
- •18 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод Ньютона, модифицированный метод Ньютона. Метод Ньютона
- •19 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод секущих. Метод секущих
- •Метод простых итераций
- •21 Численные методы решения систем линейных уравнений (слау): постановка задачи.
- •23 Численные методы решения систем линейных уравнений (слау): метод Гаусса
- •24 Численные методы решения систем линейных уравнений (слау): метод простых итераций
- •25 Численные методы решения систем линейных уравнений (слау): метод Зейделя.
- •26 Численные методы восстановления функций: постановка задачи.
- •27 Численные методы восстановления функций: интерполяция полиномом Лагранжа. Интерполяционные формулы Лагранжа и Ньютона.
- •28 Численные методы восстановления функций: погрешность интерполирования (остаточный член интерполяционной формулы и оптимальный выбор узлов).
- •2 9 Численные методы восстановления функций: интерполяция кубическим сплайном.
- •30 Численные методы восстановления функций: метод наименьших квадратов.
- •31 Методы численного интегрирования: постановка задачи, метод прямоугольников. Общие положения
- •Метод прямоугольников
- •32 Методы численного интегрирования: постановка задачи, метод трапеций. Метод трапеции
- •33 Методы численного интегрирования: постановка задачи, метод Симпсона. Метод Симпсона
- •34 Методы численного интегрирования: постановка задачи, методы Монте–Карло.
- •35 Решение математических задач в excel.
- •36 Понятие информационной системы. Виды информационных систем.
- •37 Виды и модели данных.
- •38 Понятие базы данных. Виды баз данных.
- •39 Элементы баз данных. Принципы создания базы данных. Языковые средства баз данных.
- •Работа с данными в среде FoxPro
- •Создание программных продуктов
- •Системный интерфейс FoxPro
- •Главное меню субд
- •Меню FoxPro для dos
- •Главное окно и меню FoxPro для Windows.
- •Обозначения и структура команд субд
- •Знаки операций
- •Структура команд
- •Создание файла базы данных
- •Создание структуры файла
- •Заполнение базы данных
- •Дополнение бд
- •Окно редактирования
- •Перемещения в базе данных
- •Просмотр данных
- •Удаление данных
- •Изменение данных
- •Фильтрация данных
- •Последовательный поиск
- •Продолжение поиска
- •43 Индексирование базы данных в foxpro индексирование баз данных
- •44 Работа с несколькими базами данных: связь одна запись к одной в foxpro. Работа с несколькими базами
- •Понятие о рабочих областях
- •Связь вида одна_запись_к_одной
- •Связь вида одна_запись_ко_многим
- •Команды ввода-вывода
- •Работа с переменными
- •Команды управления
- •48 Команды организации циклов в foxpro. Организация циклов Цикл с условием
- •50 Понятие компьютерной сети, назначение.
- •51Общие принципы организации и функционирования сети. Общие принципы организации и функционирования компьютерных сетей
- •52 Протоколы передачи данных в сети. Протоколы передачи данных
- •Работа протоколов
- •53 Каналы связи в сети. Типы кабелей. Беспроводная среда. Каналы связи
- •Типы кабелей
- •54 Классификация компьютерных сетей.
- •55 Локальные сети: понятие и особенности. Локальные сети
- •56 Особенности организации локальной сети: одноранговая сеть, сеть с выделенным сервером. Особенности организации локальных сетей
- •2.3.1. Одноранговая сеть
- •Сеть с выделенным сервером
- •57 Топология локальных сетей: понятие и виды. Топология локальных сетей
- •Топология "звезда"
- •58 Глобальные сети: понятие и особенности.
16 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод половинного деления. Метод половинного деления
Для применения метода половинного деления необходимо установить окрестность или отрезок [a, b], на котором расположен один из корней уравнения, который необходимо уточнить с погрешностью Е (рис.2.1).
Рис. 2.1. Метод половинного деления.
Пусть дано уравнение , где непрерывна на отрезке [a, b] и .
Метод половинного деления, или дихотомии, заключается в следующем. Для нахождения корня уравнения, принадлежащего отрезку [a, b], делим отрезок пополам, т.е. выбираем начальное приближение, равное:
и вычисляем значение функции . Если , то является корнем уравнения. Если , то выбираем, одну из двух частей отрезка или для дальнейшего уточнения корня. Естественно, что корень будет находиться в той половине отрезка, на концах которого функция имеет разные знаки, а именно проверяем условие: . На рис.2.1 это будет отрезок , т. е. для очередного шага уточнения точку b перемещаем в середину отрезка (b= ) и продолжаем процесс деления как с первоначальным отрезком [a, b].
Итерационный (повторяющийся) процесс деления будет продолжаться до тех пор, пока не будет выполнено условие:
.
За приближенное решение принимается средняя точка последнего промежутка.
Таким образом, для реализации метода дихотомии необходимо:
Задать в явном виде уравнение , корни которого необходимо определить.
Определить начальный интервал [a, b], внутри которого лежит корень.
Задать точность нахождения корня уравнения .
Реализовать в программе итерационную процедуру, описанную выше.
17 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод хорд
18 Численные методы решение алгебраических уравнений: метод Ньютона, модифицированный метод Ньютона. Метод Ньютона
П редположим, что у нас определено начальное приближение х0 к одному из корней уравнения (2.1). Тогда в точке х0 можно вычислить левую часть решаемого уравнения .
Рис.2.2. Метод Ньютона
Рассмотрение метода Ньютона начнем с его геометрического представления (рис. 2.2). Возьмем точку х0 отрезка [a, b] и проведем в точке P0 с координатами касательную к кривой y= до пересечения с осью 0х. Получим значение х1, в котором касательная пересекает ось 0x. Угловой коэффициент касательной равен значению производной от функции в точке касания. Следовательно, уравнение касательной, проходящей через точку с координатами имеет вид :
.
Полагая y=0, находим точку пересечения касательной с осью 0х, которую обозначим через х1:
Абсциссу х1 точки пересечения можно взять в качестве приближенного значения корня. Проведя касательную через новую точку с координатами и находя точку ее пересечения с осью 0х, получим второе приближения корня х2 . Аналогично определяются последующие приближения.
Следующие приближения находим соответственно по формулам:
……………………
В общем случае для k-го шага итерационного процесса последнее соотношение принимает вид:
(2.2)
Из формулы (2.2) вытекает необходимость вычисления значения производной функции в каждой точке. Процесс нахождения корня может считаться законченным, когда модуль отношения значения функции в точке xk к ее производной меньше заданной величины погрешности , т.е. когда выполняется следующее условие:
(2.3)
Таким образом, для реализации метода Ньютона необходимо:
Задать в явном виде уравнение , корни которого необходимо определить.
Определить первую производную функции в аналитическом виде.
Определить начальное приближение х0, обеспечивающее быструю сходимость метода.
Задать точность нахождения корня уравнения .
Реализовать в программе итерационную процедуру, реализующую формулу (2.2).