V. Содержание отчета

Отчет к лабораторной работе должен включать следующие разделы:

• Текстовое оформление - математическая постановка задачи;

• результат вычисления задачи в среде Mathcad в электронном виде;

• привести точное решение аналитическим методом, привести это решение в текстовом поле в среде Mathcad, и сравнить с полученным результатом.

• Привести абсолютную и относительную ошибки!

VI. Контрольные вопросы.

1. Какие приемы вы применили в выше приведенном фрагменте?

2. Почему в Mathcad применяется «прямое» написание формул?

3. В каком порядке располагаются выражения при написании программы вычислений?

4. Как изменить текстовые записи в файле Mathcad?

VII. Задачи для самостоятельного решения.

Предлагается самостоятельно изменить параметр начальных условий, чтобы посмотреть, как изменяется решение.

Измените во входных переменных параметр x .

VIII. Варианты заданий.

Условие: найти решение функции y’ = f(x) на отрезке [a, b] средствами Mathcad. Сравнить результат с точным значением (аналитическим решением), оценить абсолютную и относительную погрешности вычислений, вариант задания таблица 1.1 лаб. №1.

Таблица вариантов 2.1.

Численные методы линейной алгебры.

Задания.

1. Решить приближенно систему линейных уравнений А*Х = b, с точностью до 0,001.

2. Найти приближенно обратную матрицу для матрицы А, с точностью до 0,001.

3. Найти приближенно определитель матрицы А, с точностью до 0,0001.

4. Решить приближенно систему линейных уравнений А*Х+b = 0, с точностью до 0,001.

Варианты к заданиям 1, 4 и 5.

Примечание: в вариантах к заданиям 2 и 3, матрица А такая же, как и в заданиях 1, 4 и 5 (см. выше).

Назад лабораторная работа № 3 «Вычисления в пакете Mathcad.Интерполяция и Регрессия»

(Работа выполняется в компьютерном Классе)

Системные требования (минимальные).

80486 (66 МГЦ или выше) либо Pentium

или другой IBM совместимый компьютер.

С ОС Windows 98 или выше.

По крайней мере, 55 Mb дискового пространства для типичной (заданной по умолчанию) инсталляции.

Введение.

Введение.

I. Цель работы:

- освоение математического процессора Mathcad;

- приобрести умение анализа табличных данных в среде Mathcad.

II. Теоретическая часть.

Анализ экспериментальных данных.

При проведении различных экспериментов обычно требуется массив экспериментальных данных представить в виде функции, которую можно использовать в дальнейших расчетах.

Если кривая, описываемая этой функцией, должна проходить через все экспериментальные точки, операция получения промежуточных точек и расчетной функции называется интерполяцией. Если кривая, описываемая этой функцией, не должна проходить через все экспериментальные точки и является аппроксимацией (усреднением) исходных данных, операция получения промежуточных точек и расчетной функции называется регрессией.

Если необходимо уменьшить разброс данных или исключить некоторую систематическую погрешность, например, в виде наложенных колебаний, используют сглаживание данных или фильтрацию спектра колебаний данных.

Подробно о работе с массивами опытных данных рассказано в следующих лабораторных работах, здесь же приведены только наиболее удобные способы интерполяции и регрессии.