- •Экзаменационные вопросы
- •Нахождение корней методом половиного деления
- •Достоинства и недостатки
- •Оценка погрешности приближенного корня (при любом методе вычислений)
- •Метод итерации
- •Геометрическая модель
- •Условие сходимости итерационного процесса
- •Оценка приближения
- •Вторая формула для вычисления погрешности
- •Условия окончания процесса итерации
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Геометрическая интерпретация метода Ньютона
- •Сходимость итерационного процесса в методе Ньютона
- •Оценка приближения
- •Векторы и матрицы. Основные определения
- •Элементарные преобразования матриц
- •Подобные матрицы
- •Треугольные матрицы
- •Абсолютная величина. Норма матрицы
- •Канонические нормы
- •Решение систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход
- •Обратный ход
- •Процедура приведения матрицы к треугольному виду
- •Обращение матриц методом Гаусса (Вычисление обратной матрицы методом Гаусса)
- •Итерационные методы решения систем линейных уравнений
- •Метод Якоби
- •Сходимость метода Якоби
- •Оценка погрешности приближения процесса итерации в методе Якоби
- •Приведение линейной системы к виду, удобному для итерации
- •Метод Зейделя
- •Сходимость метода Зейделя (первое достаточное условие)
- •Полная проблема собственных значений
- •Метод Данилевского
- •Исключительные случаи метода Данилевского
- •Вычисление собственных векторов по Данилевскому
- •Метод вращений
- •Трехдиагональная матрица
- •Ортогональные матрицы
- •Преобразование симметричной матрицы к трехдиагональному виду посредством вращений
- •Вычисление собственных векторов трехдиагональной матрицы и исходной матрицы
- •Частная проблема собственных значений
- •Определение наибольшего по модулю собственного значения матрицы
- •Постановка задачи интерполирования
- •Конечные разности
- •Обобщенная степень
- •Конечные разности для обобщенной степени
- •Первая интерполяционная формула Ньютона
- •Вторая интерполяционная формула Ньютона
- •Интерполяционная формула Лагранжа (для произвольных узлов интерполирования)
- •Оценки погрешностей
- •Оценка погрешности интерполяционной формулы Лагранжа
- •Оценка погрешностей интерполяционных формул Ньютона
- •Формула прямоугольников
- •Погрешность формулы прямоугольников
- •Обобщенная теорема о среднем
- •Квадратурные формы Ньютона-Котеса
- •Формула трапеций
- •Формула погрешности
- •Общая формула трапеций
- •Формула Симпсона и ее погрешность
- •Погрешность формулы Симпсона (без вывода)
- •Общая формула Симпсона
- •Приближенное (численное) дифференцирование
- •Формулы приближенного дифференцирования, основанные на первой интерполяционной формуле Ньютона
- •Нормальная система дифференциальных уравнений
- •Задача Коши
- •Метод Эйлера
- •Достоинства и недостатки метода Эйлера
- •Метод Рунге-Кутта
- •Постановка задачи об апроксимации ф-и
- •Системы ф-ий, ортогональные на интервале
- •Полные системы
25 Задача Коши
Найти решение у-ния y = y(x) системы (4) или соответствующего ей векторного у-ния (7), удовлетворяющим
|
|
|
B |
y1(0) |
|
заданным начальным условиям (9), где x0 |
- фиксированное значение независимой переменной и y0 |
= |
(0)C |
||
0y2(0) |
1 |
||||
|
|
|
Byn |
C |
|
|
|
|
B |
::: |
C |
заданная система чисел. |
|
|
@ |
|
A |
26Классификация методов приближенного решения дифференциальных у-ний
Методы приближенного решения дифференциальных у-ний в зависимости от формы, в которой они представляют решение можно разделить на 3 основные группы:
1.Аналитические методы, дающие приближенное решение дифференциального уравнения в виде аналитического выражения.
2.Графические методы, дающие приближенное решение в виде графика.
3.Численные методы. Дающие приближенное решение в виде таблицы.
Приведенная классификация является в известной мере условной. Так графический метод ломанных Эйлера дает одновременно способ численного решения дифференциального у-ния.
27 Метод Эйлера
Пусть дано дифференциальное у-ние
y0 = f(x; y) (1)
с начальным условием
y(x0) = y0
Пусть h достаточно малый шаг и
xi = x0 + ih i = 0; 1; ::: (2)
Искомую интегральную кривую y = y(x) проходящую через точку M0(x0; y0) приближенно заменим ломаной M0M1M2::: с вершинами Mi с координатами Mi(xi; yi) i = 0; 1; 2; ::: звенья которой MiMi+1 прямолинейны между прямыми x = xi и x = xi+1 и имеют наклон (тангенс угла наклона)
yi+1 yi = f(xi; yi) (3)
h
эта и есть так называемая ломанная Эйлера.
Звенья MiMi+1 ломанной Эйлера в каждой вершине Mi имеют направление (тангенс угла наклона), совпадающее с направлением интегральной кривой уравнения (1), проходящей через точку Mi. Из формулы (3) следует, что
yi+1 = yi + hf(x; y) (4)
27.1Достоинства и недостатки метода Эйлера
Достоинство:
Метод Эйлера является простейшим численным методом Недостаток:
Малая точность.
Систематическое накомпление ошибок.
61