Численные методы решения задач
Построение аппроксимирующей зависимости методом наименьших квадратов. Расчет интеграла по Ричардсону. Последовательность действий при аппроксимации экспоненциальной зависимостью. Определение корня уравнения методом простых итераций и решение задачи Коши.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 13.03.2013 |
Размер файла | 550,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО АГРАРНОЙ ПОЛИТИКИ И ПРОДОВОЛЬСТВИЯ УКРАИНЫ
Государственное агентство рыбного хозяйства Украины
КЕРЧЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МОРСКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ И ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ
Курсовая работа
по дисциплине
"Вычислительная техника и программирование"
Тема: Численные методы решения задач
Керчь, 2013 г.
Задача 1
Вычислить определенный интеграл
,
где g(x) - функция, полученная методом наименьших квадратов по заданной совокупности экспериментальных данных.
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ 1
1. По заданным экспериментальным данным построить методом наименьших квадратов аппроксимирующую зависимость .
2. Построить график функции g(x) с нанесенными на нем точками экспериментальных данных.
3. Построить график функции F(g(x),x) на интервале [a, b] с шагом (b-a)/20.
4. Вычислить интеграл методом средних прямоугольников для 20 разбиений и методом трапеций для 10 и 20 разбиений. По значениям, полученным методом трапеций, получить уточнение интеграла по методу Ричардсона и считать его решением всей задачи.
5. Считая значение, полученное методом Ричардсона, точным, определить погрешности значений, полученных методами средних прямоугольников и трапеций.
Исходные данные
x |
2,00 |
2,00 |
2,00 |
2,40 |
2,80 |
2,80 |
3,20 |
3,20 |
3,60 |
4,00 |
|
g(x) |
1,544 |
1,171 |
0,911 |
1,544 |
0,588 |
0,540 |
1,021 |
0,580 |
0,789 |
0,740 |
|
4,40 |
4,40 |
4,40 |
4,80 |
4,80 |
5,20 |
5,20 |
5,20 |
5,60 |
6,00 |
||
1,071 |
1,100 |
0,727 |
0,677 |
0,348 |
0,579 |
0,478 |
0,746 |
0,592 |
0,725 |
Аналитический вид функции
РЕШЕНИЕ
1. Строим аппроксимирующую зависимость методом наименьших квадратов.
Последовательность действий при аппроксимации экспоненциальной зависимостью выглядит так:
- вычисление логарифмов значений аппроксимируемой функции
- вычисление коэффициентов а и b по формулам ;
- вычисление коэффициентов с и d по формулам и ;
- вычисление значений g(x) по формуле .
Решаем эту задачу табличным способом в электронных таблицах Excel.
Задание 1.1
При составлении расчетной таблицы был использован метод лианеризации. При этом обе части аппроксимируемой зависимости были подвергнуты процедуре логарифмирования.
Теперь рассчитываем коэффициенты уравнения по формулам:
Поэтому в соответствующие столбцы вводим формулы:
=A3^2 - для определения квадрата значения х.
=LN(B3) - для определения логарифма функции g(х).
=A3*D3 - для определения .
=СРЗНАЧ(A3:A22) - среднее значение х.
=СРЗНАЧ(B3:B22) - среднее значение g(х).
=СРЗНАЧ(D3:D22) - среднее значение логарифма функции g(х).
Теперь можно посчитать по соответствующей формуле d.
=(A24*D24-E24)/(A24^2-C24)
А затем определить значение с: =EXP(D24-E26*A24).
Аналитический вид функции g(х) имеет вид .
Теперь подсчитываем эмпирический ряд значений функции g(х) и вектор ошибок, возведенных в квадрат =(F3-B3)^2.
2. Строим график функции g(x) с нанесенными на нем точками экспериментальных данных.
3. Строим график функции F(g(x),x) на интервале [a; b], т.е. [1; 7].
x |
1,00 |
1,30 |
1,60 |
1,90 |
2,20 |
2,50 |
2,80 |
3,10 |
3,40 |
3,70 |
|
F(x) |
1,511 |
1,589 |
1,635 |
1,664 |
1,681 |
1,692 |
1,698 |
1,701 |
1,701 |
1,700 |
|
4,00 |
4,30 |
4,60 |
4,90 |
5,20 |
5,50 |
5,80 |
6,10 |
6,40 |
6,70 |
7,00 |
|
1,698 |
1,695 |
1,692 |
1,688 |
1,683 |
1,679 |
1,674 |
1,670 |
1,665 |
1,661 |
1,657 |
2. Вычисляем интеграл различными методами.
Делаем соответствующие расчеты в электронных таблицах Excel.
Задание 1.4
При определении интеграла функции указанный участок следует разделить на 20 интервалов. Тогда шаг интегрирования будет составлять (7-1)/20=0,3.
1. Составляем ряд расчетных значений подынтегральной функции, используя формулу
=$A$2*EXP($B$2*A33)/3+ATAN(2*A33)
2. Рассчитываем сумму по методу левых прямоугольников
3. Рассчитываем сумму по методу правых прямоугольников
4. Рассчитываем сумму по методу средних прямоугольников
5. Переходим к методу трапеций. Здесь рассматриваем два варианта: с разбиением на 10 и на 20 интервалов.
6. Основные формулы для табличного счета имеют вид:
=$A$2*EXP($B$2*A33)/3+ATAN(2*A33) - расчет
=$A$2*EXP($B$2*D33)/3+ATAN(2*D33) - формула расчета функции для средних прямоугольников.
=$A$2*EXP($B$2*G33)/3+ATAN(2*G33) - формула для расчета функции для метода трапеций для 10 интервалов разбиения.
=$A$2*EXP($B$2*I33)/3+ATAN(2*I33) - формула для расчета функции для метода трапеций для 20 интервалов разбиения.
аппроксимирующий зависимость интеграл итерация
Уточнение по Ричардсону - это по сути экстраполяционный подход к пределу. Здесь следует рассчитывать значение функции по специальным формулам.
Рассчитываем более точно значение интеграла по методу Ричардсона. В соответствии с расчетами по методу трапеций имеем:
1. при разбиении участка интегрирования с h = 0,2 значение интегральной суммы (St1);
2. при разбиении участка интегрирования с k = 0,1 значение интегральной суммы (St2);
3. формулу для расчета метода трапеций , где
Вычисляем значение С:
Теперь можно получить более точное значение интеграла.
J = 10,02769 - 0,0284333 * 0,6 = 10,037925
J= |
10,03792 |
Ошибка метода |
||
Sл= |
10,01349 |
Rл= |
0,0244377 |
|
Sп= |
10,05724 |
Rп= |
0,0193197 |
|
Sc= |
10,03929 |
Rc= |
0,0013615 |
|
Sт1= |
10,02769 |
Rт1= |
0,010236 |
|
Sт2= |
10,03537 |
Rт2= |
0,002559 |
|
Sp= |
10,03792 |
Rp= |
0 |
Анализ вышеуказанной таблицы указывает, что наименьшим отклонением от истинного значения для рассматриваемой функции является метод средних квадратов. Метод трапеций дает несколько худший результат, но предположительно, что с уменьшением шага интегрирования может измениться и результат расчетов.
Задача 2
Методом простых итераций определить корень уравнения
,
где y(x) - решение задачи Коши
.
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ 2
1. Решить на интервале [xn, xk] с разбиением его на 20 частей обыкновенное дифференциальное уравнение 1-го порядка при начальных условиях методом Эйлера и методом Рунге-Кутта 4-го порядка.
2. Построить графики найденных решений.
3. Из таблицы значений y(x), найденной для метода Рунге-Кутта 4-го порядка, для точки пересечения графика с осью абсцисс выбрать 4 последовательные точки, ближайшие к ней и расположенные по обе стороны от нее.
4. По выбранным четырем точкам построить интерполяционный полином Ньютона P3(x) 3-го порядка.
5. Методом простых итераций с точностью =0,001 найти корень уравнения P3(x)=0 и рассматривать его как приближенное решение основной задачи работы.
Исходные данные
1. Преобразуем дифференциальное уравнение
2. Решаем дифференциальное уравнение указанными методами.
Результаты решения задачи показаны в таблице.
Задание 2.1
Решаем задачу по методу Эйлера с использованием формулы: . При решении задачи методом Эйлера используется следующий алгоритм: очередной аргумент ищется, как приращение по функции относительно предшествующего значения: =B7+$B$4*(SIN(A7)-B7/A7). Дальнейшие формулы имеют вид:
Усоверш. Метод Эйлера -
=C7+$B$4/2*((SIN(A7)-C7/A7)+(SIN(A8)-(C7+$B$4*(SIN(A7)-C7/A7))/A8))
Модиф. Метод Эйлера -
=D7+$B$4*(SIN(A7+$B$4/2)-(C7+$B$4/2*(SIN(A7)-C7/A7))/(A7+$B$4/2))
В методе Рунге-Кутта используется следующая формула:
здесь коэффициенты вычисляются по следующим формулам:
К0 - =$B$4*(SIN(A7)-I7/A7).
К1 - =$B$4*(SIN(A7+$B$4/2)-(I7+E8/2)/(A7+$B$4/2))
К2 - =$B$4*(SIN(A7+$B$4/2)-(I7+F8/2)/(A7+$B$4/2))
К3 - =$B$4*(SIN(A7+$B$4)-(I7+G8)/(A7+$B$4))
Итоговая формула имеет вид =I7+(E8+2*F8+2*G8+H8)/6.
3. Строим графики найденных решений.
4. Выбираем из таблицы 4 последовательных точки y(x).
2,095 |
-0,08452 |
|
2,18 |
-0,01094 |
|
2,265 |
0,05574 |
|
2,35 |
0,11551 |
5. По выбранным четырем точкам строим интерполяционный полином Ньютона.
x |
f(x) |
||||||
2,095 |
-0,08452 |
-0,08452 |
A0 |
||||
2,18 |
-0,01094 |
0,86560 |
0,86560 |
A1 |
|||
2,265 |
0,05574 |
0,82508 |
0,82508 |
0,82508 |
A2 |
||
2,35 |
0,11551 |
0,78445 |
0,78445 |
0,78445 |
0,78445 |
A3 |
6. Находим корни уравнения P3(x)=0 с точностью =0,001.
Получен полином следующего вида:
Подставляем значения х из таблицы и получаем:
После преобразования получаем:
Найдем корень этого уравнения на интервале [2,095; 2,35] методом простых итераций. Для этого продифференцируем найденное уравнение:
Условием сходимости метода простых итераций является выполнение в окрестности искомого корня неравенства .
Проверяем это условие:
Для поиска корня методом простых итераций преобразуем найденный полином к виду . Поэтому выполняем следующие преобразования:
Продифференцируем функцию :
Из условия сходимости метода следует:
Так как в левой части стоит модуль, то оно распадается на два неравенства:
Из первого неравенства следует, что С<0.
Преобразуем второе неравенство: . Подставляем в это выражение значения х, равное границам интервала определения корней (2,095 и 2,35). Соответственно получаем: С> -2,5 и С>-1,6. Выбираем большее из этих двух значений и окончательно получаем:
-1,6 < C < 0.
Выбираем значение С из этого интервала: С = - 1
Производим подсчет методом простых итераций.
X |
p(x) |
R |
|
2,10 |
2,17952 |
0,08452 |
|
2,17952 |
2,19091 |
0,01139 |
|
2,19091 |
2,191608 |
0,000698 |
|
2,19161 |
2,191643 |
3,56E-05 |
Корень уравнения соответственно равен 2,19161.
Литература
1. Ершов М.Н. Численные методы решения задач / Конспект лекций. - Керчь: КМТИ, 2002. - 58с.
2. Калиткин Н.Н. Численные методы. - М.: Наука, 1978. - 512с.
3. Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. - Томск: МП "РАСКО", 1991ю - 272с.
4. Дженкинс Р. и др. Excel 97. Руководство пользователю. - С-Пб.: Феникс, 1999. - 1024с.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда.
курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014Отделение корней методом простых интеграций. Дифференцирование и аппроксимация зависимостей методом наименьших квадратов. Решение нелинейного уравнения вида f(x)=0 методом Ньютона. Решение системы линейных уравнений методом Зейделя и методом итераций.
курсовая работа [990,8 K], добавлен 23.10.2011Численные методы решения задач. Решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Уточнение корня по методу половинного деления. Решение систем линейных уравнений методом итераций. Методы решения дифференциальных уравнений. Решение транспортной задачи.
курсовая работа [149,7 K], добавлен 16.11.2008Программа вычисления интеграла методом прямоугольников. Решение задачи Коши для дифференциальных уравнений. Модифицированный метод Эйлера. Методы решения краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения. Задачи линейного программирования.
методичка [85,2 K], добавлен 18.12.2014Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. Описание программы на языке Turbo Pascal; анализ результатов ее работы.
курсовая работа [390,2 K], добавлен 02.01.2015Численные методы решения нелинейных уравнений, используемых в прикладных задачах. Составление логической схемы алгоритма, таблицы индентификаторов и программы нахождения корня уравнения методом дихотомии и методом Ньютона. Ввод программы в компьютер.
курсовая работа [220,0 K], добавлен 19.12.2009Разработка алгоритма аппроксимации данных методом наименьших квадратов. Средства реализации, среда программирования Delphi. Физическая модель. Алгоритм решения. Графическое представление результатов. Коэффициенты полинома (обратный ход метода Гаусса).
курсовая работа [473,6 K], добавлен 09.02.2015Особенности точных и итерационных методов решения нелинейных уравнений. Последовательность процесса нахождения корня уравнения. Разработка программы для проверки решения нелинейных функций с помощью метода дихотомии (половинного деления) и метода хорд.
курсовая работа [539,2 K], добавлен 15.06.2013Построение графика функции. Поиск корней уравнения методом половинного деления. Определение минимума функции методом перебора и значения аргумента. Вычисление определенного интеграла на заданном отрезке с использованием метода правых прямоугольников.
контрольная работа [316,1 K], добавлен 13.11.2014Использование повторяющегося процесса. Нахождение решения за определенное количество шагов. Применение метода хорд и метода простой итерации. Методы нахождения приближенного корня уравнения и их применение. Построение последовательного приближения.
курсовая работа [849,1 K], добавлен 15.06.2013