Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Классификация уравнений. (Лекция 3)

Содержание

Методы решения линейных уравнений
РЕШЕНИЕ СИСТЕМ УРАВНЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ПАКЕТОВ Методы решения линейных уравнений Матричный метод решения систем линейных уравненийПусть дана система из 3-х уравнений с Метод ГауссаМетод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым Метод итерацииПредполагая, что диагональные коэффициенты aij   не равны 0 (i = Методы решения линейных уравнений в пакете MathCAD Матричный метод решения систем линейных уравнений Метод Гауссаaugment(A, В) - Возвращается массив, сформированный расположением A и В бок Метод итераций Методы решения нелинейных уравненийБольшая часть методов предполагает, что известны достаточно малые окрестности, Отделение корней уравнения f(x)=0. Один из самых простых и распространенных – графический Уточнение корнейМетод половинного деления (дихотомии)Функция f(x)=0 непрерывна на отрезке [a,b] и f(a)×f(b)< Метод касательных (Метод Ньютона )3. Если значение функции не превышает указанной точности, Метод простой итерации (последовательных приближений)Уравнение f(x)=0 заменяется равносильным уравнением x= φ(x) и Решение нелинейных уравнений в MathCADroot( f(х1, x2, …), х1, a, b ) Решение нелинейных уравнений в MathCAD Решение систем нелинейных уравнений в MathCADМаксимальное число уравнений и переменных равно 50. Решение систем нелинейных уравнений в MathCAD Функция Minner очень похожа на функцию Find (использует тот КОНЕЦ ЛЕКЦИИ !
Слайды презентации

Слайд 2


Слайд 3
Методы решения линейных уравнений

Методы решения линейных уравнений

Слайд 4

Матричный метод решения систем линейных уравнений
Пусть дана система

Матричный метод решения систем линейных уравненийПусть дана система из 3-х уравнений

из 3-х уравнений с тремя неизвестными:
Матрица системы
Матрицы неизвестных

и свободных членов

Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Тогда матричное уравнение решается следующим образом. Умножим обе части уравнения на матрицу A-1, обратную матрице A

Поскольку A-1A = E и E∙X = X, то получаем решение матричного уравнения в виде X = A-1B.

A∙X=B

Матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных.


Слайд 5

Метод Гаусса
Метод Гаусса является более универсальным и пригоден

Метод ГауссаМетод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с

для систем с любым числом уравнений. Он заключается в

последовательном исключении неизвестных из уравнений системы.

Применяя элементарные преобразования матрицы приведем систему к следующему виду

Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1, а затем из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2

К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:
1) перестановка строк или столбцов;
2) умножение строки на число, отличное от нуля;
3) прибавление к одной строке другие строки.


Слайд 6

Метод итерации
Предполагая, что диагональные коэффициенты aij   не

Метод итерацииПредполагая, что диагональные коэффициенты aij   не равны 0 (i

равны 0 (i = 1, 2, …, n),
разрешим первое

уравнение системы относительно х1, второе - относительно х2 и т. д. Тогда получим эквивалентную систему

при i не равно j и aij = 0 при i = j (i, j = 1, 2, …, n).

Формула приближения

Теорема: Процесс итерации для приведенной линейной системы сходится к единственному ее решению, если какая-нибудь каноническая норма матрицы a меньше единицы, т.е. для итерационного процесса
достаточное условие есть

x (k+1) = b  + a x (k).

x = b  + a x,

Матричная форма записи


Слайд 7

Методы решения линейных уравнений в пакете MathCAD

Методы решения линейных уравнений в пакете MathCAD

Слайд 8

Матричный метод решения систем линейных уравнений

Матричный метод решения систем линейных уравнений

Слайд 9

Метод Гаусса
augment(A, В) - Возвращается массив, сформированный расположением

Метод Гауссаaugment(A, В) - Возвращается массив, сформированный расположением A и В

A и В бок о бок. Массивы A и

В должны иметь одинаковое число строк.

Слайд 10

Метод итераций

Метод итераций

Слайд 11

Методы решения нелинейных уравнений
Большая часть методов предполагает, что

Методы решения нелинейных уравненийБольшая часть методов предполагает, что известны достаточно малые

известны достаточно малые окрестности, в каждой из которых имеется

только один корень уравнения. Принимая за начальное приближение одну из точек этой окрестности, можно вычислить искомый корень с заданной точностью.

Слайд 12

Отделение корней уравнения f(x)=0.
Один из самых простых

Отделение корней уравнения f(x)=0. Один из самых простых и распространенных –

и распространенных – графический метод решения. Применяется только для

грубой оценки корней.

Необходимо построить график функции y=f(x), а затем найти абсциссы точек пересечения этого графика с осью х, которые и будут являться приближенными значениями действительных корней уравнения


Слайд 13


Уточнение корней
Метод половинного деления (дихотомии)
Функция f(x)=0 непрерывна на

Уточнение корнейМетод половинного деления (дихотомии)Функция f(x)=0 непрерывна на отрезке [a,b] и

отрезке [a,b] и f(a)×f(b)< 0
1. Находим точку

с=(a+b)/2.

2. Если f(a)×f(с)<0, то корень лежит на интервале [a,с], иначе – на интервале [с, b] .

3. Если величина интервала не превышает указанной точности, то корень найден с указанной точностью, если нет – повторить п.1


Слайд 14

Метод касательных (Метод Ньютона )
3. Если значение функции

Метод касательных (Метод Ньютона )3. Если значение функции не превышает указанной

не превышает указанной точности, то корень найден с указанной

точностью, если нет – повторить п.2

1. Определение начального приближения. Если f(a)×f’’(a)>0, то начальное приближение в точке а, иначе - b.

2. Уточняем значение корня


Слайд 15

Метод простой итерации (последовательных приближений)
Уравнение f(x)=0 заменяется равносильным

Метод простой итерации (последовательных приближений)Уравнение f(x)=0 заменяется равносильным уравнением x= φ(x)

уравнением x= φ(x) и строится последовательность значений Xn+1 =

φ(Xn) , n=0,1,2,... .
Если функция φ(x) определена и дифференцируема на некотором интервале, причем | φ’(x)|<1, то эта последовательность сходится к корню уравнения x= φ(x) на этом интервале.

Слайд 16

Решение нелинейных уравнений в MathCAD
root( f(х1, x2, …),

Решение нелинейных уравнений в MathCADroot( f(х1, x2, …), х1, a, b

х1, a, b ) - Возвращает значение х1, принадлежащее

отрезку [a, b], при котором выражение или функция f(х) обращается в 0. Оба аргумента этой функции должны быть скалярами. Функция возвращает скаляр.
Аргументы:
f(х1, x2, …) - функция, определенная где-либо в рабочем документе, или выражение. Выражение должно возвращать скалярные значения.
х1 - Этой переменной перед использованием функции root необходимо присвоить числовое значение. Является начальным приближением при поиске корня.
a, b - необязательны, если используются, то должны быть вещественными числами, причем a < b.

Для простейших уравнений решение находится с помощью функции root.


Слайд 17

Решение нелинейных уравнений в MathCAD

Решение нелинейных уравнений в MathCAD

Слайд 18

Решение систем нелинейных уравнений в MathCAD
Максимальное число уравнений

Решение систем нелинейных уравнений в MathCADМаксимальное число уравнений и переменных равно

и переменных равно 50. Результатом решения системы будет численное

значение искомого корня.

Слайд 19

Решение систем нелинейных уравнений в MathCAD

Решение систем нелинейных уравнений в MathCAD

Слайд 20

Функция Minner очень похожа на

Функция Minner очень похожа на функцию Find (использует тот

функцию Find (использует тот же алгоритм). Если в результате

поиска не может быть получено дальнейшее уточнение текущего приближения к решению, Minner возвращает это приближение. Функция Find в этом случае возвращает сообщение об ошибке. Правила использования функции Minner такие же, как и функции Find.
minerr(z1, z2, . . .)- Возвращает приближенное решение системы уравнений. Число аргументов должно быть равно числу неизвестных.
Если Minner используется в блоке решения уравнений, необходимо всегда включать дополнительную проверку достоверности результатов.

Приближенные решения


  • Имя файла: klassifikatsiya-uravneniy-lektsiya-3.pptx
  • Количество просмотров: 97
  • Количество скачиваний: 0