Традиционные языки высокоуровневого программирования. Обзор методов интегрирования. Оценка апостериорной погрешности. Численное решение систем линейных уравнений. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов. Решение дифференциальных уравнений.
Аннотация к работе
в предмет Численные методы - раздел математики, который со времен Ньютона и Эйлера до настоящего времени находит очень широкое применение в прикладной науке. Традиционно физика является основным источником задач построения математических моделей, описывающих явления окружающего мира, она же является основным потребителем алгоритмов и программ, позволяющих эти задачи с определенным успехом решать. При этом задачей физика является не только правильный выбор программы, которая призвана решать физическую проблему, но и подробный анализ и корректировка используемых алгоритмов, в соответствии с реалиями поставленной задачи и теми математическими правилами, которые либо допускают существование решения с заданной точностью, либо говорят о невозможности такого решения. Более «прикладные» задачи - моделирование физических процессов в твердотельных структурах (широко используется в проектировании и изготовлении интегральных схем), моделирование процессов в газах и плазме. Учитывая большую сложность и дороговизну современных экспериментальных методик, и, с другой стороны, постоянный рост производительности вычислительных систем, нетрудно определить тенденцию к увеличению в настоящее время доли модельных (вычислительных) экспериментов. 3) Разработка метода расчета сформулированной задачи, построение эффективных вычислительных алгоритмов. Таким образом, численный эксперимент - это не однократное вычисление по некоторому набору формул, а многостадийный процесс программирования, анализа результатов и их погрешностей. Пример неустойчивой задачи в первом случае: Система имеет решение , однако Система имеет решение , то есть разница в коэффициенте менее 1% приводит к изменению решения в 300%. Если математическая модель выбрана недостаточно тщательно, то, какие бы методы мы не применяли для расчета, все результаты будут недостаточно надежны, а в некоторых случаях и совершенно неправильны. Это неустранимая погрешность, но это погрешность возможно и необходимо оценить для выбора алгоритма расчета и точности вычислений. Рассмотрим правила расчета погрешности округления: 1) Сложение и вычитание приближенных чисел Введем в рассмотрение два числа a и b, называемых приближенными, то есть это есть оценка точных значений A и B, известных с абсолютными погрешностями ±?a и ±?b. Сюда относится метод Гаусса Кристоффеля (вычисление несобственных интегралов) и метод Маркова. На каждом шаге интегрирования функция аппроксимируется полиномом нулевой степени - отрезком, параллельным оси абсцисс. Первая формула Рунге.