- •1. Лабораторная работа №1. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПОГРЕШНОСТЕЙ
- •1.1. Погрешности приближенных вычислений
- •1.1.1. Правила оценки погрешностей
- •1.1.2. Оценка ошибок при вычислении функций
- •1.1.3. Правила подсчета цифр
- •1.1.4. Вычисления со строгим учетом предельных абсолютных погрешностей
- •1.1.5. Вычисления по методу границ
- •1.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •1.2.1. Задание к лабораторной работе
- •1.2.2. Решение типового примера
- •1.2.3. Варианты заданий
- •2. Лабораторная работа №2. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
- •2.1. Прямые методы решения
- •2.1.1. Постановка задачи
- •2.1.2. Метод Гаусса
- •2.1.3. Оценки погрешностей решения системы
- •2.2. Итерационные методы решения
- •2.2.1. Метод простой итерации (МПИ)
- •2.2.2. Метод Якоби
- •2.2.3. Метод Зейделя
- •2.2.4. Метод релаксации
- •2.3. Пример выполнения лабораторной работы
- •2.3.1. Задание к лабораторной работе
- •2.3.2. Решение типового примера
- •2.3.3. Варианты заданий
- •3. Лабораторная работа №3. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ
- •3.1. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •3.1.1. Локализация корней
- •3.1.2. Метод Ньютона
- •3.1.3. Модификации метода Ньютона
- •3.1.4. Метод Стеффенсена
- •3.1.5. Метод секущих
- •3.1.6. Задача «лоцмана»
- •3.1.7. Метод хорд
- •3.1.8. Метод простой итерации
- •3.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •3.2.1. Задание к лабораторной работе
- •3.2.2. Решение типового примера
- •3.2.3. Варианты заданий
- •4. Лабораторная работа №4. РЕШЕНИЕ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ
- •4.1. Численные методы решения систем нелинейных уравнений
- •4.1.1. Метод Ньютона
- •4.1.2. Метод простой итерации
- •4.1.3. Метод наискорейшего спуска
- •4.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •4.2.1. Задание к лабораторной работе
- •4.2.2. Решение типового примера
- •4.2.3. Варианты заданий
- •5. Лабораторная работа №5. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ ТАБЛИЧНО ЗАДАННЫХ ФУНКЦИЙ
- •5.1. Интерполяция таблично заданных функций
- •5.1.1. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •5.1.2. Полином Ньютона
- •5.1.3. Кусочно-линейная и кусочно-квадратичная аппроксимация
- •5.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •5.2.1. Задание к лабораторной работе
- •5.2.2. Решение типового примера
- •5.2.3. Варианты заданий
- •6. Лабораторная работа №6. АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИИ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
- •6.1. Метод наименьших квадратов
- •6.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •6.2.1. Задание к лабораторной работе
- •6.2.2. Решение типового примера
- •6.2.3. Варианты заданий
- •7. Лабораторная работа №7. ЧИСЛЕННОЕ ИНТЕГРИРОВАНИЕ
- •7.1. Численное интегрирование
- •7.1.1. Задача численного интегрирования
- •7.1.1. Квадратурная формула прямоугольников
- •7.1.2. Квадратурные формулы Ньютона – Котеса
- •7.1.3. Квадратурные формулы трапеций и Симпсона
- •7.1.4. Правило Рунге
- •7.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •7.2.1. Задание к лабораторной работе
- •7.2.2. Решение типового примера
- •7.2.3. Варианты заданий
- •8. Лабораторная работа №8. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ОБЫКНОВЕННЫХ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ
- •8.1. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •8.1.1. Постановка задачи
- •8.1.2. Метод Эйлера
- •8.1.4. Выбор шага интегрирования
- •8.1.5. Многошаговые методы Адамса
- •8.2. Пример выполнения лабораторной работы
- •8.2.1. Задание к лабораторной работе
- •8.2.2. Решение типового примера
- •8.2.3. Варианты заданий
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
3.1.6. Задача «лоцмана»
Наряду с уравнением f (x) = 0 рассмотрим уравнение ekx f (x) = 0 .
Тогда у Ф(x) = ekx |
f (x) корни совпадают с корнями функции f (x) . |
||||
Ф' (x) = ekx [kf (x) + f ' (x)], |
|
||||
|
|
|
|
||
xn+1 = xn - |
f (xn ) |
, |
(3.9) |
||
kf (xn ) + f '(xn ) |
|||||
|
|
|
Идея метода: Используем свободный параметр k для повышения скорости сходимости процесса Ньютона.
Так как x* – корень, заранее известное точное решение, то на
каждой итерации можно принять k = - |
f ''(xn ) |
. Тогда из (3.9) следует, |
|||
2 f '(xn ) |
|||||
|
|
|
|
||
что |
|
|
|
|
|
|
2 f (xn ) f '(xn ) |
|
|||
xn+1 = xn - |
|
. |
(3.10) |
||
2 f '2 (xn ) - f (xn ) f ''(xn ) |
Итерационный процесс метода«лоцмана» (3.10) в окрестности корня имеет кубическую скорость сходимости(пр условии выполнения необходимых условий метода Ньютона). К недостаткам формулы (3.10) можно отнести наличие второй производной.
|
|
|
|
|
|
|
|
3.1.7. Метод хорд |
|
Пусть f (x) |
|
– непрерывная |
функция на[a;b] и выполняется |
||||||
условие |
(3.2). |
|
Запишем уравнение прямой через две точки– |
||||||
уравнение хорды, где x0 |
= a и x1 |
= b . |
|||||||
|
y - f (x0 ) |
|
|
= |
x - x0 |
. |
|
||
|
f (x ) - f (x |
0 |
) |
x - x |
0 |
|
|||
1 |
|
|
1 |
|
|
Рассмотрим пересечение хорды с осью Ох, получим точку x2 .
49
Рис. 3.3. Метод хорд
Выбираем две новые точки таким образом, чтобы на данном
отрезке выполнялось условие (3.2).
Опять ищем пересечение с осью Ох, то есть x2 = x y=0
x2 = x0 - |
f (x0 ) |
(x1 |
- x0 ) . |
|
f (x1 ) - f (x0 ) |
||||
|
|
|
И так далее.
Пусть на n-м шаге выполнено условие Итерационный процесс метода хорд можно записать:
xn+1 = xn-1 - (xn - xn-1 ) . (3.11) f (xn ) - f (xn-1 )
3.1.8. Метод простой итерации
Пусть решается уравнение f (x) = 0 . Заменим его равносильным
x = j(x) . |
|
|
|
|
|
(3.12) |
Выберем начальное приближение x0 и подставим в правую часть |
||||||
уравнения (3.12) и получим x1 |
= j(x0 ) . |
|
|
(3.13) |
||
Подставляя |
в |
правую |
часть |
уравнения(3.13) x1 вместо x0 |
||
получим x2 = j(x1 ) . |
Повторяя |
этот |
процесс, будем |
иметь |
||
последовательность чисел |
|
|
|
|
||
xn = j(xn-1 ), |
n =1,2,... |
|
|
|
(3.14) |
50