Файл: Учебнометодическое пособие для выполнения лабораторных работ Волгоград, 2019 удк 519. 6(075. 8) Ббк в19я7 Печатается по решению редакционноиздательского совета Волгоградского государственного университета.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.12.2023

Просмотров: 163

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

1. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

2. ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ

2.1 Лабораторная работа 1. «Теория погрешностей и машинная арифметика»

2.2 Лабораторная работа 2. « Решение нелинейных уравнений»

2) Расчетные формулы методов решения нелинейного уравнения .

2.3 Лабораторная работа 3. « Интерполирование функций»

2.4 Лабораторная работа 4.« Решение систем линейных уравнений» Цель: изучение основных численных методов решения систем линейных уравнений; разработка численного алгоритма и решения на ЭВМ систем линейных уравнений методами прогонки и итераций. Порядок выполнения работы Теоретическая часть Основные определения Система уравнений вида: или в сокращенной записи:называется линейной алгебраической системой из n уравнений с n-неизвестными xi (i=1,...,n). В матричной форме она записывается следующим образом:г де A - квадратная матрица, В и Х - векторы столбцы вида:1.2 Прямые методы1.Метод Крамера.Метод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения. Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений, сколько в каждом уравнении неизвестных. Если определитель системы не равен нулю, то метод Крамера может быть использован в решении, если же равен нулю, то не может. Кроме того, метод Крамера может быть использован в решении систем линейных уравнений, имеющих единственное решение.Решение системы имеет вид:xi* = DAi / DA, i = 1, n, 1 2. Метод Гаусса. Этот метод основан на приведении методом исключения системы к треугольному виду (прямой ход ), а затем решение этой системы начиная с xn и т.д. (обратный ход). Если система сразу сводится к диагональному виду, то такой метод называется методом Жордана-Гаусса. Для уменьшения погрешности округления при сведении матрицы А к треугольному виду выбирается максимальный элемент в столбце или в строке и с помощью перестановок он делается главным (схема частичного выбора). Если главный элемент выбирается во всей матрице, то схема носит название глобального выбора. Алгоритм решения системы из n уравнений методом Гаусса с выбором главного элемента по столбцам выглядит следующим образом. Алгоритм прямого хода: Шаг 1. Примем k=1 Шаг 2. Выбираем рабочую строку.Если akk ≠ 0, то k-ая строка – рабочая.Если нет, меняем k-ю строку на m-ю (n≥m>k), в которой amk ≠ 0, . Если такой строки нет, система вырожденная, решение прекратить. Ш аг 3. Для строк i=k+1, k+2, …, n вычисляются новые значения коэффициентов: и новые правые части Шаг 4. Увеличиваем k = k + 1. Если k = n, прямой ход завершен, иначе алгоритм повторяется со второго шага. Получаем верхнюю треугольную матрицу А:А лгоритм обратного хода: Шаг 1. ВычислимШ аг 2. Вычислим:3.Метод прогонки. Данный метод применяется для решения трех диагональных систем. Метод состоит из двух этапов прямой прогонки - и обратной прогонки.Прямая прогонка: величину xi выразим через xi+1 с помощью коэффициентов Ai,Bi : xi= Ai xi+1+ Bi. Из первого уравнения находим значения A1 и B1. Подставляя x1=A1·x2+B1 во второе уравнение системы получаем: a2(A1x2+B1)+b2x2+c2x3=d2. Выражаем x2 и находим A2 и B2,т.е. зная A1 и B1 по этой формуле мы можем вычислить A2 и B2. Аналогично подставляя значение xi-1=Ai-1xi+Bi-1 в i уравнение имеем: ai(Ai-1xi+Bi-1)+bixi+cixi+1=di, i=1,2,...n. После n шагов получим значения An и Bn. Так как cn=0, то An=0. Следовательно, имеем: xn=Bn. Обратная прогонка состоит в последовательных вычислениях значений xn-1, xn-2 и т.д. до x1. 1.3 Итерационные методы:а) метод простой интерполяции (Метод Якоби);б) метод Гаусса-Зейделя Эти методы используются обычно при решении уравнений большого порядка, поскольку при итерационном процессе не накапливается ошибка округления. Задается некоторое приближенное решение x(0), затем производится цикл вычислений ( итераций ) и вычисляется новое приближение x(1). Процесс продолжается до получения решения с заданной точностью. Формула итерационного процесса:Условия завершения итерационного процесса d£e: Условие сходимости итерационного процесса:2. Контрольные вопросы Напишите матричную форму записи системы линейных уравнений. Перечислите основные прямые методы решения системы линейных уравнений. Напишите формулы Крамера. В чем суть метода Гаусса? В чем суть метода прогонки? Перечислите основные итерационные методы решения системы линейных уравнений. В чем суть итерационного метода? Напишите формулу итерационного процесса и условие завершения итерационного процесса. Практические задания 1.Решить систему линейных алгебраических уравнений, коэффициенты которой приведены в таблице заданий методами Крамера, Гаусса, прогонки, итерационным методом. Предварительно систему привести к трех диагональному виду. 2. Показать, что используемый метод имеет единственное решение в случае использования прямого метода или сходится в случае итерационного метода. 3. Написать программу и решить на ЭВМ с помощью этих методов систему уравнений и сравнить результаты. 4. Результаты занести в таблицу: Метод x1 x2 x3 x4 Крамера Гаусса Прогонки Гаусса-Зейделя ПРИЛОЖЕНИЕ 4ВАРИАНТЫ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ

2.6 Лабораторная работа 6. «Методы численного интегрирования функций»

Рекомендуемая литература



Задача 2.5. Найти приближенно корень уравнения f(x)=0, принадлежащий отрезку [a,b], с точностью , используя модификацию метода Ньютона для случая кратного корня при значениях m=1,2,3,4,5. По числу итераций определить кратность корня.

Варианты заданий к задачам 2.1-2.5 даны в ПРИЛОЖЕНИИ 2.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Таблица к задаче 2.1

N

f(x)

g(x)

[a, b]

2.1.1







2.1.2







2.1.3







2.1.4







2.1.5







2.1.6







2.1.7.





[5,25]

2.1.8





[0.1,10]

2.1.9





[0.1,2]

2.1.10







2.1.11







2.1.12







2.1.13





[0,3]


2.1.14





[0,2]

2.1.15





[0,3]

2.1.16







2.1.17







2.1.18







2.1.19







2.1.20







2.1.21







2.1.22





[0.001,3]

2.1.23





[0.1,35]

2.1.24





[0.01,3]

2.1.25







2.1.26





[-0.5,1.5]

2.1.27





[-1.5,0]

2.1.28





[1,3]

2.1.29





[0,3]

2.1.30





[0,5]





Таблица к задаче 2.2 Таблица к задаче 2.3


N

f(x)

Найти корень

N

f(x)

2.2.1



отрицательный

2.3.1



2.2.2



положительный

2.3.2



2.2.3



положительный

2.3.3



2.2.4



наибольший. по модулю

2.3.4



2.2.5



все корни

2.3.5



Таблица к задаче 2.4

f(x)

N











2.4.1

4.545004

-3.055105

-18.06895

4.002429

4.722482

2.4.2

-2.656764

-3.406111

10.89372

-1.752935

-3.423612

2.4.3

-4.556062

2.93309

9.274868

-10.32081

0.422098

2.4.4

7.809249

16.28542

-2.771356

-27.95304

-11.33921

2.4.5

-13.0072

60.24546

-122.0716

105.6798

-30.19201


Таблица к задаче 2.5
1   2   3   4   5   6


2.3 Лабораторная работа 3. « Интерполирование функций»


Цель: используя интерполяционную формулу, найти значение функции в точке, не являющейся табличной, и оценить погрешность метода решения; подобрать аналитическую формулу, представляющую с некоторой точностью данные табличные значения функции.

Порядок выполнения работы

  1. Теоретическая часть

1.1 Основные определения

Интерполяция - построение кривой, проходящей через контрольные точки.

Простейшая задача интерполирования заключается в следующем. На отрезке [A, b] заданы N+1 точки X0, x1, …, xn, которые называются узлами интерполяции, и значения некоторой функции F(X) в этих узлах:

F(X0)=y0, f(X1)=y1, …, f(Xn)=yn.

Требуется построить функцию F(X) (интерполирующую функцию), принадлежащую известному классу и принимающую в узлах интерполяции те же значения, что и F(X): F(X0)=y0, F(X1)=y1, …, F(Xn)=yn.

Геометрически это означает, что нужно найти кривую Y=F(X) некоторого определенного типа, проходящую через заданную систему точек Mi(Xi, yi) (I=0, 1, 2, …, n)

Функцию F(X) будем искать в виде полинома Pn(X) степени не выше N. Полученную интерполяционную формулу Y=F(X) обычно используют для приближенного вычисления значений данной функции F(X) в точках X, отличных от узлов интерполирования, при этом, если XÎ [X0, xn], то речь идет о задаче интерполирования, если XÏ [X0, xn] -экстраполирования.




Постановка задачи интерполяции: поиск такой функции F из заданного

класса функций, что

Точки xi называют узлами интерполяции, а их совокупность - интерполяционной сеткой

Пары (xi ; yi ) называют точками данных или базовыми точками.

Разность между «соседними» значениями шагом интерполяционной сетки. Функцию F(x) — интерполирующей функцией или интерполянтой.

Виды интерполяций
:

1. Локальная – соединение точек отрезками прямой (по двум точкам), отрезками параболы (по трем точкам).

2. Глобальная – соединение всех точек f(x) единым интерполяционным полиномом.

Интерполяционный многочлен Лагранжа — многочлен минимальной степени, принимающий данные значения в данном наборе точек. Для n + 1 пар чисел х= xi , где все xi различны, существует единственный многочлен L(x) степени не более n, для которого L(xi) = yi.





Получаем непрерывную функцию, проходящую через все точки.

Минусы:

  1. Требует значительного объема вычислений для нахождения значения функции в произвольной точке.

  2. Неопределенное поведение построенной функции между узлами.

Будем рассматривать интерполирующие функции, которые задаются отдельно на каждом отрезке, что позволяет лучше учитывать локальное поведение требуемой функции и избежать громоздких вычислений (так как на каждом из отрезков интерполирующая функция имеет по возможности простой вид).

1.2 Интерполяционные формулы ньютона

  • конечные разностями первого порядка:  yi = yi+1 - yi (i = 0, 1, 2, ...).

  • конечные разности второго порядка:  2yi =  yi+1 -  yi (i = 0, 1, 2, ...)

  • конечные разности третьего порядка:  3yi =  2yi + 1 -  2yi = ( yi + 2 -  yi + 1) - ( yi + 1 -  yi) = ( yi + 3 - 2yi + 2 + yi + 1) - (yi + 2 - 2yi + 1 + yi ) =yi + 3 - 3yi + 2+ 3yi + 1 - yi

  • таблица конечных разностей:

x

y

y

y

y

. ..

x

y

y

y

y

 

x

y

y

y

y

 

x

y

y

y

...

 

x

y

y

...

 

 

x4

y4

...

 

 

 

...

...