- •Приближенное решение алгебраических и трансцендентных уравнений
- •Содержание работы
- •Основные понятия
- •Этап 1. Отделение корней
- •Аналитический способ отделения корней.
- •Рекуррентная формула для вычисления последовательных приближений
- •Упрощенный вариант метода
- •Оценка погрешности приближения
- •Оценка погрешности приближения
- •Метод итераций
- •Оценка погрешности приближения
- •Постановка задачи ( общая формулировка )
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
- •Лабораторная работа № 2 Решение систем линейных уравнений
- •Содержание работы
- •Основные понятия
- •Метод Крамера
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход
- •Обратный ход
- •Контроль вычислений
- •Текущий контроль (контроль прямого хода).
- •Заключительный контроль (контроль обратного хода).
- •Применение метода Гаусса для вычисления определителей
- •Применение метода Гаусса для обращения матриц
- •Метод Гаусса с выбором главного элемента
- •Метод Гаусса–Жордана
- •Метод простых итераций
- •Преобразование слу к итерационному виду
- •Оценка погрешности приближений
- •Метод Зейделя
- •Постановка задачи
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
- •1. Изучение
- •Основные понятия
- •Случаи применения интерполяции
- •Теорема существования и единственности интерполяционного полинома
- •Интерполяционные полиномы Ньютона
- •Конечные разности
- •Разделенные разности
- •2. Т.К. В формуле присутствуют , , , ••• , то она удобна для интерполяции в начале таблицы и не используется в конце.
- •Разделенные разности:
- •И ; . Нтерполяционный полином Лагранжа
- •Экстраполяция
- •Обратная интерполяция
- •Оценка погрешности приближения функции интерполяционным полиномом
- •Рассмотрим вспомогательную функцию
- •По теореме Ролля
- •Практическая оценка погрешности
- •Если ,
- •Постановка задачи Функция заданна таблично
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Вопросы и задания для самоконтроля
Метод Гаусса с выбором главного элемента
Расширенная прямоугольная матрица коэффициентов СЛУ:
главная строка
Прямой ход. 1. Выбор главного элемента.
Критерий выбора : apq = max aij , ( без учёта bi ) .
2. Вычисление множителей mi = - .
3. Исключение неизвестной, соответствующей главному элементу
строкаi + [главная строка] mi .
Новая матрица A(1) имеет порядок (n-1)
.
.
.
В результате формируется последовательность матриц : А, А(1), А(2), ..., А(n-1),
где А(n-1) - матрица- строка .
Обратный ход.
Объединение главных строк в систему.
Вычисление xi .
Условие применения метода: det A 0 .
Достоинство метода менее чувствителен к ошибкам округления.
Замечания: 1. На точность метода положительно влияет критерий выбора главного элемента
( т.к. apq - max , то mi - min рез-min).
2. Простой метод Гаусса является частным случаем данного.
Пример . Решение СЛУ методом Гаусса с выбором главного элемента (табл. 2.7)
Таблица 2.7
-
mi
аij
bi
-1
-5/11
-3/11
-3/11
2
1
2
1
3
1
1
1
11
5
3
3
5
2
2
4
2
1
-3
-3
3/29
-7/29
-1
1/11
16/11
5/11
-4/11
2/11
2/11
-
-
-
-3/11
7/11
29/11
1/11
-39/11
-39/11
-4/39
-1
4/29
39/29
-10/29
4/29
-
-
-
-
-8/29
-78/29
-
-14/39
-
-
0
x1
x2
x3
x4
-2
0
1
-1
Последовательность вычисления xi x2 , x1 , x4 , x3 .
Метод Гаусса–Жордана
Этап 1
Нормирование 1-го уравнения.
Исключение неизвестной х1 .
Отличие. Выражение для xk подставляется во все уравнения, кроме k-го ( с ведущим элементом ).
Этап 2
Нормирование 2-го уравнения.
Исключение неизвестной х2.
Этап 3
Нормирование 3-го уравнения .
Исключение неизвестной х3.
Достоинство метода отсутствие обратного хода упрощает программирование .
Недостаток количество действий больше , чем в простом методе Гаусса .
Пример . Решение СЛУ методом Гаусса – Жордана (табл. 2.8) .
Таблица 2.8
-
aij
bi
2
1
2
1
3
1
1
1
11
5
3
3
5
2
2
4
2
1
-3
-3
1
3/2
-1/2
-2
-1/2
11/2
-1/2
-8
-5/2
5/2
-1/2
-3
3/2
1
0
-5
-4
1
1
4
1
6
-2
1
1
-1
2
1
0
-5
-4
1
1
1
1/3
5/6
1/6
7/3
-7/3
-5/6
5/6
-7/3
1
1
1
1
-2
0
1
-1
x1
x2
x3
x4