Читать контрольная по математике: "Методы решения дифференциальных уравнений" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

Контрольная работа

Методы решения дифференциальных уравнений

СодержаниеВведение

1. Теоретическая часть

1.1 Методы Рунге - Кутты

1.2 Аппроксимация МНК

1.3 Метод золотого сечения

1.4 Метод прямоугольников

2. Расчетная часть

Заключение

Список литературы

Введение Дифференциа́льное уравне́ние - уравнение, связывающее значение некоторой неизвестной функции в некоторой точке и значение её производных различных порядков в той же точке. Дифференциальное уравнение содержит в своей записи неизвестную функцию, ее производные и независимые переменные. Решить дифференциальное уравнение не просто. Есть большое число способов их решения.

Методы Рунге-Кутты - важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М.В. Куттой .

Формально, методом Рунге-Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера , они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения. Наиболее часто используется и реализована в различных математических пакетах (Maple , MathCAD , Maxima ) стандартная схема четвёртого порядка. Иногда при выполнении расчётов с повышенной точностью применяются схемы пятого и шестого порядков. Построение схем более высокого порядка сопряжено с большими вычислительными трудностями. Методы седьмого порядка должны иметь по меньшей мере девять стадий, в схему восьмого порядка входит 11 стадий. Хотя схемы девятого порядка не имеют большой практической значимости, неизвестно, сколько стадий необходимо для достижения этого порядка точности. Аналогичная задача существует для схем десятого и более высоких порядков.

Метод Рунге - Кутты 4 порядка столь широко распространён, что его часто называют просто методом Рунге - Кутты.

Рассмотрим задачу Коши

Тогда приближенное значение в последующих точках вычисляется по итерационной формуле:

Вычисление нового значения проходит в четыре стадии:

где h - величина шага сетки по x

Этот метод имеет четвёртый порядок точности, то есть суммарная ошибка на конечном интервале интегрирования имеет порядок O (h4) (ошибка на каждом шаге порядка O (h5)).

Метод наименьших квадратов - один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки.

Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.

Когда искомая величина может быть измерена непосредственно, как, например, длина отрезка или угол, то, для увеличения точности, измерение производится много раз, и за окончательный результат берут арифметическое среднее из всех отдельных измерений.

Это правило арифметической середины основывается на соображениях теории вероятностей ; легко показать, что сумма квадратов уклонений отдельных измерений от арифметической середины будет меньше, чем сумма

Похожие работы