Материал: Спецглавы высшей математики. численные методы. Пантелеев И.Н

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

И.Н. Пантелеев

СПЕЦГЛАВЫ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ: ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ

Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия

Воронеж 2013

УДК 681.3.06(075)

Пантелеев И. Н. Спецглавы высшей математики: численные методы / И.Н. Пантелеев. Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2013. – 255 с.

Учебное пособие включает материал, необходимый для подготовки к практическим и лабораторным занятиям по курсу высшей математики во втором семестре. Изложение традиционных разделов численных методов имеет прикладную направленность. Для всех рассмотренных методов приведены программные реализации, а также соответствующие функции пакета MATLAB, приведено большое количество примеров, иллюстрирующих основные методы решения.

Издание соответствует требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению 280700.62 «Техносферная безопасность», профили «Защита в чрезвычайных ситуациях», «Безопасность жизнедеятельности в техносфере», «Защитаокружающейсреды», дисциплине высшая математика.

Учебное пособие подготовлено в электронном виде в текстовом редакторе Microsoft Word 2003 и содержатся в файле

Vmfmm_ SpGChMet1.pdf.

Табл. 6. Ил. 76. Библиогр.: 15 назв.

Рецензенты: кафедра физики Воронежского государственного университета инженерных технологий (зав. кафедрой д-р физ.-мат. наук, проф. Н.Н. Безрядин); профессор Г.Е. Шунин

Пантелеев И.Н., 2013

Оформление. ФГБОУ ВПО

«Воронежский государственный технический университет», 2013

И.Н. Пантелеев

СПЕЦГЛАВЫ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ: ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ

Учебное пособие

Воронеж 2013

Учебное издание

Пантелеев Игорь Николаевич

СПЕЦГЛАВЫ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ: ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ

В авторской редакции

Компьютерный набор И.Н. Пантелеева

Подписано к изданию 10.12.2013. Объем данных 2516 кб

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время численные методы являются мощным математическим средством решения многих научнотехнических проблем. Это связано как с невозможностью получить точное аналитическое решение, так и со стремительным развитием компьютерной техники. Существуют многочисленные стандартные программы и интегрированные пакеты прикладных программ. Однако научным и инженерно-техническим работникам важно понимать сущность основных численных методов и алгоритмов, поскольку зачастую интерпретация результатов расчетов нетривиальна и требует специальных знаний особенностей применяемых методов. При использовании численных методов необходимо большое внимание уделять структуре погрешностей при решении конкретных задач. Существуют четыре источника погрешностей, полученных в результате численного решения: математическая и физическая модели, исходные данные, приближенность метода и ошибки округления. Первые два источника приводят к так называемой неустранимой погрешности. Эта погрешность может присутствовать, даже если решение сформулированной задачи найдено точно. Погрешность метода возникает из-за того, что точный оператор и исходные данные, в частности начальные и краевые условия, заменяются по определенным правилам приближенными. Так, производные заменяются их разностными аналогами, интегралы – суммами, функции – специальными многочленами. Как правило, погрешность метода может быть оценена и поддается контролю. Погрешность округления возникает в связи с тем, что вычисления производятся с конечным числом значащих цифр. Поскольку на современных компьютерах число записывается, не менее чем с 10-12 десятичными знаками, то погрешность единичного округления порядка 10-10 – 10-12 обычно

3

пренебрежимо мала по сравнению с неустранимой погрешностью и погрешностью метода.

Впоследнее время компьютерная математика интенсивно развивается как передовое научное направление на стыке математики и информатики. ЭВМ и персональные компьютеры уже давно применяются для математических расчетов. В середине 90-х годов на смену алгоритмическим языкам программирования пришли специализированные системы компьютерной математики. Наибольшую известность получили системы Eureka, Mercury, Mathcad, Derive, Mathematika, Maple и др. Среди ряда современных систем особо выделяется MATLAB. Она прошла многолетний путь развития от узкоспециализированного матричного программного модуля до универсальной интегрированной системы, ориентированной на массовые персональные компьютеры класса IBM PC и Macintosh и рабочие станции UNIX. Система имеет мощные средства диалога, графики и комплексной визуализации. Система MATLAB предлагается разработчиками (корпорация MathWorks, Inc) как язык программирования высокого уровня для технических вычислений, расширяемым большим числом пакетов прикладных программ. Она вобрала в себя не только передовой опыт развития и компьютерной реализации численных методов, накопленный за последние три десятилетия, но и весь опыт становления математики за всю историю ее развития.

Вданном пособии изложение традиционных разделов по курсу численных методов имеет прикладную направленность. Для каждого описанного вычислительного метода приведены его программные реализации, а также соответствующие функции пакета MATLAB. Выбранный подход позволяет сформировать понимание математического содержания конкретного метода (границы его применимости, погрешности метода и т.д.) и умение использовать современные программные средства.

4

I. ТЕОРИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ

Рассмотрим общие сведения об источниках и видах погрешностей, правилах вычисления абсолютной и относительной погрешностей, формах записи чисел, познакомить со способами хранения действительных чисел в памяти компьютера и ввести понятие о конечной точности машинной арифметики.

1.1. Общие сведения об источниках погрешностей, ихклассификация

Источниками возникновения погрешности численного решения задачи являются:

□неточность математического описания, в частности, неточность задания начальных данных;

□неточность численного метода решения задачи, возникающая, например, когда решение математической задачи требует неограниченного или неприемлемо большого числа арифметических операций, что приводит к необходимости ограничения их числа, т. е. использования приближенного решения;

□конечная точность машинной арифметики.

1.2. Виды погрешностей

Неустранимая погрешность состоит из двух частей:

□погрешности, обусловленной неточностью задания числовых данных, входящих в математическое описание задачи;

□погрешности, являющейся следствием несоответствия математического описания задачи реальной действительности (погрешность математической модели).

Для вычислителя погрешности задачи следует считать неустранимой, хотя постановщик задачи иногда может ее изменить.

Результирующая погрешность определяется как сумма величин всех перечисленных выше погрешностей.

Погрешность метода связана со способом решения по-

5

ставленной математической задачи. Она появляется в результате замены исходной математической модели другой и/или конечной последовательностью других более простых (например, линейных) моделей. При создании численных методов закладывается возможность отслеживания таких погрешностей и доведения их до сколь угодно малого уровня. Отсюда естественно отношение к погрешности метода как устранимой (или условной).

Вычислительная погрешность (погрешность округлений) обусловлена необходимостью выполнять арифметические операции над числами, усеченными до количества разрядов, зависящего от применяемой вычислительной техники.

Рассмотрим простой пример, иллюстрирующий описанные ранее виды погрешностей, на основе задачи описания движения маятника (рис. I.1), в которой требуется предсказать угол отклонения маятника от вертикали 0, начинающего

движение в момент времени t t0

Рис. I.1. Модель математического маятника

Движение маятника может быть описано дифференциальным уравнением второго порядка:

l-длина маятника, g — ускорение свободного падения, коэффициент трения.

Причины возникновения погрешностей в данной задаче могут быть различными.

Реальная сила трения зависит от скорости движения маятника по нелинейному закону.

Значения величин /, g , , t0 , y ey , t0 известны с не-

которыми погрешностями.

Для решения уравнения (I.1), не имеющего аналитического решения, приходится использовать численный метод, вследствие чего возникает погрешность метода.

Вычислительная погрешность, возникающая вследствие конечной точности представления чисел в компьютере.

1.3.Абсолютная и относительная погрешности. Формы записи данных

Определение 1. Если а — точное значение некоторой величи-

ны и a* известное приближение к нему, то абсолютной погрешностью приближенного значения а называют некото-

рую величину a* , про которую известно, что

Определение 2. Относительной погрешностью приближенного значения называют некоторую величину a* про которую известно, что;

Относительную погрешность часто выражают в процентах.

Определение 3. Значащими цифрами числа называют все цифры в его записи, начиная с первой ненулевой слева.

7

Примечание. Здесь цифры, записанные курсивом, значащие.

Определение 4. Значащую цифру называют верной, если модуль погрешности числа не превосходит единицы разряда, соответствующего этой цифре.

Примечание. Здесь цифры, записанные курсивом, верные.

Определение 5. Число записано со всеми верными цифрами, если в его записи представлены только верные значащие цифры.

Иногда употребляется термин число верных цифр после запятой: подсчитывается число верных цифр после запятой от первой цифры до последней верной цифры.

Довольно часто информация о некоторой величине задается пределам измерений

a1 a a2

Принято записывать эти пределы с одинаковым числом знаков после запятой, так как обычно достаточно грубого представления о погрешности. В записи чиселa1 , а2 обычно берут

столько значащих цифр, сколько нужно для того, чтобы разность a2 a1 содержала одну, две значащие цифры.

Информацию о том, что a* является приближенным значением числа а с абсолютной погрешностью a* принято также

записывать в виде:

88