дипломы,курсовые,рефераты,контрольные,диссертации на заказ
Корпускулярные свойства света Пересечение плоскости с многогранником Исследование функции Пределы Производная График функции Векторная алгебра Линейные уравнения Матрицы Математический анализ Задачи на интеграл Интегральное исчисление Кратные интегралы Курсовые расчеты Инсталляции системы Запуск ОС Поддержка Plug and Play Интерфейс Панель управления Консоль управления Файловые системы FAT и FAT32 Информационные источники Сервер Web Работа в сетях Windows и Novell Интернет и почта Периферия и мультимедиа Работа с файлами Дополнительная конфигурация Конфигурирование X Windows Дистрибутив Служба удаленного доступа На главную Алгебраические уравнения

Конспект лекций по математике Метод хорд (метод линейной интерполяции) нахождение корней уравнения

 

        Пример 9.8   Решим уравнение $ x^3+2x^2+3x+5=0$ методом хорд. Зададимся точностью $ {\varepsilon}=0.000001$ и возьмём в качестве начальных приближений $ x_0$ и $ x_1$ концы отрезка, на котором отделён корень: $ x_0=-2,x_1=-1$. Итерационная формула метода хорд при $ f(x)=x^3+2x^2+3x+5$ имеет вид
$\displaystyle x_{i+1}=x_i-\dfrac{f(x_i)}{\dfrac{f(x_i)-f(x_{i-1})}{x_i-x_{i-1}}... ...dfrac{(x_i^3+2x_i^2+3x_i+5)-(x_{i-1}^3+2x_{i-1}^2+3x_{i-1}+5)} {x_i-x_{i-1}}}.$   
 

По этой формуле последовательно получаем:
\begin{multline*} x_2=-1.75;x_3=-1.905660; x_4=-1.840182; x_5=-1.843603;\\ x_6=-1.843735; x_7=-1.843734; x_8=-1.843734. \end{multline*} Диффенцирование неявно заданной функции Примеры решения и оформления задач контрольной работы
Седьмое приближение уже дало нам значение корня с нужной точностью; восьмая итерация понадобилась для того, чтобы убедиться: с заданной точностью значение перестало изменяться. Получаем, что $ \wt x=-1.843734$.     
        Упражнение 9.3   Проведите вычисления тем же методом, переставив местами начальные приближения $ x_0$ и $ x_1$, то есть взяв $ x_0=-1, x_1=-2$. Убедитесь, что получаются другие значения для $ x_3,x_4,\dots$ и что с точностью $ {\varepsilon}$ уже $ x_6$ равняется искомому корню.     
        Пример 9.9   Проверим, что метод работает и в том случае, если $ x_0$ и $ x_1$ взяты по одну и ту же сторону от корня (то есть если корень не отделён на отрезке между начальными приближениями). Возьмём всё для того же уравнения $ x_0=-1.5$ и $ x_1=-1$. Тогда
\begin{multline*} x_2=-2.090909; x_3=-1.700772; x_4=-1.823138; x_5=-1.845616;\\ x_6=-1.843711; x_7=-1.843734; x_8=-1.843734. \end{multline*}
Мы получили то же значение $ \wt x$, причём за то же число итераций. Может показаться, что было бы выгоднее расположить начальные приближения иначе, так чтобы $ x_1$ было ближе к корню, чем $ x_0$. Однако при этом получаем фактически ту же скорость сходимости, можно заметить лишь небольшое ускорение:
\begin{multline*} x_2=-2.090909; x_3=-1.791404; x_4=-1.836390; x_5=-1.843972;\\ x_6=-1.843733; x_7=-1.843734; x_8=-1.843734. \end{multline*}
Понадобились всё те же семь вычислений.     

Вторая разновидность применения формулы (9.3) называется методом ложного положения. Предположим, что корень $ x^*$ отделён на отрезке между $ x_0$ и $ x_1$, то есть значения $ f(x_0)$ и $ f(x_1)$ -- разных знаков. После вычисления $ x_{i+1}$ по формуле (9.3) на очередном, $ i$-м, этапе из двух отрезков: между $ x_{i-1}$ и $ x_{i+1}$ и между $ x_i$ и $ x_{i+1}$ -- выбирают тот, в концах которого функция $ f$ принимает значения разных знаков. Если это отрезок между $ x_{i-1}$ и $ x_{i+1}$, то производят перенумерацию предыдущих приближений, то есть полагают $ x_i$ равным $ x_{i-1}$, а затем повторяют вычисления по формуле (9.3). Этим достигается, что при любом $ i$ корень $ x^*$ располагается на отрезке между $ x_i$ и $ x_{i+1}$, так что при выполнении условия $ \vert x_{i+1}-x_i\vert<2{\varepsilon}$, где $ {\varepsilon}$ -- желаемая точность нахождения корня, вычисления можно прекратить и взять приближённое значение корня равным $ \wt x=x_{i+1}$. При этом гарантируется, что будет выполнено неравенство $ \vert\wt x-x^*\vert<{\varepsilon}$, то есть корень будет определён с нужной точностью.

Такое усложнение алгоритма не даёт, на самом деле, сколько-нибудь заметного преимущества. Проиллюстрируем это на примере.

        Пример 9.10   В ситуации примера 9.8 применим метод ложного положения. Тогда последовательные приближения будут такими:
 

Как мы видим, отличаются от вычислений в примере 9.8 только приближения $ x_3,x_4,x_5,x_6$. (Заметим, что если бы в примере 9.8 мы взяли $ x_0=-1, x_1=-2$, см. упражнение 9.3, то вдобавок совпали бы значения $ x_3$.)     
\begin{multline*} x_2=-1.75; x_3=-1.835052; x_4=-1.842950; x_5=-1.843664;\\ x_6=-1.843728; x_7=-1.843734; x_8=-1.843734. \end{multline*}

 

Компьютерная математика Mathematica электронный учебник

Методы программирования

Такие мощные системы, как Mathematica, предназначены, в основном, для решения математических задач без их программирования большинством пользователей. Однако это вовсе не означает, что Mathematica не является языком (или системой) программирования и не позволяет при необходимости программировать решение простых или сложных задач, для которых имеющихся встроенных функций и даже пакетов расширений оказывается недостаточно или которые требуют для реализации своих алгоритмов применения типовых программных средств, присущих обычным языкам программирования. Все обстоит совсем иначе. Примеры решения задач Объем тел вращения Интегральное исчисление. Решение произвольных систем линейных уравнений Как было сказано выше, матричный метод и метод Крамера применимы только к тем системам линейных уравнений, в которых число неизвестных равняется числу уравнений. Далее рассмотрим произвольные системы линейных уравнений. Замена переменной; интегрирование по частям Справочный материал и примеры к выполнению контрольной работы по математике

Фактически, основой системы Mathematica является проблемно-ориентированный на математические расчеты язык программирования сверхвысокого уровня. По своим возможностям этот язык намного превосходит обычные универсальные языки программирования, такие как Фортран, Бейсик, Паскаль или С.

Важно подчеркнуть, что здесь речь идет о языке программирования системы Mathematica, а не о языке реализации самой системы. Языком реализации является универсальный язык программирования C++, показавший свою высокую эффективность в качестве языка системного программирования.

Закон Вина ;Парабола – кривая второго порядка, прямая пересекает ее в двух точках драйверы режима ядра программное обеспечение необходимо для разработки и отладки драйверов Первый способ задания функции: табличный Степенная функция Обратные тригонометрические функции Определение непрерывности функции Оценки ошибок в формулах приближённого дифференцирования Производные функции, заданной параметрически Примеры исследования функций и построения графиков Приближённое нахождение корней уравнений и точек экстремума Тригонометрическая форма комплексного числа Изменить порядок интегрирования Вычислить двойной интеграл Вычисление тройных интегралов Сферические координаты Два основных метода интегрирования Замена переменных в двойном интеграле Дифференцирование интегралов, зависящих от параметра