86401 (612739)
Текст из файла
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Кафедра экономической информатики
Курсовая работа
по дисциплине «Численные методы»
на тему: «Исследование метода простой итерации и метода Ньютона для решения систем двух нелинейных алгебраических уравнений»
Выполнил
Студент: Обухова Т.С.
Факультет ФБ
Группа ФБИ-72
Преподаватель: Сарычева О.М.
Новосибирск
2009
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
-
Постановка задачи. Математическое описание методов
-
Метод простой итерации
-
Метод Ньютона
-
Описание программного обеспечения
Описание тестовых задач
Анализ результатов, выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ВВЕДЕНИЕ
Очень часто в различных областях экономики приходится встречаться с математическими задачами, для которых не удается найти решение классическими методами или решения выражены громоздкими формулами, которые не приемлемы для практического использования. Поэтому большое значение приобрели численные методы. В большинстве случаев численные методы являются приближенными, так как с их помощью обычно решаются задачи, аппроксимирующие исходные. В ряде случаев численный метод строится на базе бесконечного процесса, который в пределе сводится к искомому решению. Однако реально предельный переход не удается осуществить, и процесс, прерванный на некотором шаге, дает приближенное решение. Кроме того, источниками погрешности являются несоответствие математической модели изучаемому реальному явлению и погрешность исходных данных.
Решение систем нелинейных алгебраических уравнений – одна из сложных и до конца не решенных задач. Даже о расположении и существовании корней систем нелинейных уравнений почти ничего нельзя сказать. Большинство методов решения систем нелинейных уравнений сходятся к решению, если начальное приближение достаточно близко к нему, и могут вообще не давать решения при произвольном выборе начального приближения. Условия и скорость сходимости каждого итерационного процесса существенно зависят от свойств уравнений, то есть от свойств матрицы системы, и от выбора начальных приближений.
Численный метод, в котором производится последовательное, шаг за шагом, уточнение первоначального грубого приближения решения, называется итерационным. Итерационные методы дают возможность найти решение системы как предел бесконечного вычислительного процесса, позволяющего по уже найденным приближениям к решению построить следующее, более точное приближение. Плюсом таких методов является самоисправляемость и простота реализации на ЭВМ. В точных методах ошибка в вычислениях приводит к накопленной ошибке в результате, а в случае сходящегося итерационного процесса ошибка в каком-либо приближении исправляется в последующих итерациях, и такое исправление требует, как правило, только нескольких лишних шагов единообразных вычислений. Для начала вычислений итерационных методом требуется знание одного или нескольких начальных приближений к решению.
В данной курсовой работе необходимо рассмотреть два из множества существующих итерационных методов - метод простой итерации и метод Ньютона (классический) для решения систем линейных алгебраических уравнений.
1 Постановка задачи. Математическое описание методов
При определенных условиях ЭО в установившемся режиме описывается системой нелинейных АУ вида . Если при этом входной сигнал
известен, то для определения соответствующего значения
необходимо решить систему нелинейных АУ вида:
(1)
Которая в нашем случае представляет собой систему из двух нелинейных уравнений с двумя неизвестными вида:
(2)
Обобщенный алгоритм решения системы (1) определяется формулой
,
где:
G – вектор-функция размерности n, которая определяется способом построения итерационного процесса;
p – количество предыдущих точек значений X, используемых в данном итерационном процессе.
Если в итерационном процессе используется только одна предыдущая точка (p=1), то
Рассмотрим подробнее два таких метода – метод простой итерации и метод Ньютона.
1.1 Метод простой итерации
Пусть дана система (2), корни которой требуется найти с заданной точностью.
Предположим, что система допускает лишь изолированные корни. Число этих корней и их приближенные значения можно установить, построив кривые и
и определив координаты их точек пересечения (либо из существующих представлений о функционировании экономического объекта).
Для применения метода итераций система (2) приводится к виду
(3)
Функции и
называются итерирующими. Алгоритм решения задается формулами:
(n=0, 1, 2, …),
где - некоторое начальное приближение.
Для приведения системы (2) к виду (3) используем следующий прием. Положим
(
). (4)
Коэффициенты найдем как приближенные решения следующей системы уравнений:
Характеристики метода:
1. Сходимость.
Локальная, то есть метод сходится при выборе начальных приближений достаточно близко к точному решению. Насколько близко необходимо выбирать начальное приближение, исследуем в практической части.
2. Выбор начального приближения
Начальные значения переменных должны выбираться близко к точным.
3. Скорость сходимости линейная.
4. Критерий окончания итераций.
Определяется по формуле:
,
1.2 Метод Ньютона
Пусть дана система (2). Согласно методу Ньютона последовательные приближения вычисляются по формулам
Где
,
,
а якобиан
Характеристики метода:
1. Сходимость.
Локальная, то есть метод сходится при выборе начальных приближений достаточно близко к точному решению. Насколько близко необходимо выбирать начальное приближение, исследуем в практической части.
2. Выбор начального приближения
Начальные значения переменных должны выбираться близко к точным.
3. Скорость сходимости квадратичная.
4. Критерий окончания итераций.
Аналогично методу простой итерации:
,
2 Описание программного обеспечения
метод итерация ньютон нелинейное уравнение
Программное обеспечение представлено в виде двух основных модулей – mpi2.m (метод простой итерации) и kmn2.m (классический метод Ньютона) и трех вспомогательных модулей – funF.m (матрица системы), funJ.m (матрица Якоби для системы), head.m (головная программа).
Головная программа – модуль head.m
Используемые переменные:
x0 – вектор начальных приближений;
edop – допустимая ошибка вычислений;
Текст программы:
Исходная система уравнений – модуль funF.m
Входные параметры:
x – вектор - текущее приближение к решению;
Выходные параметры:
F – вектор значений функции, полученных в точке x
Текст программы:
function [F]=funF(x)
F=[ ;
];
В векторе содержатся функции F1 и F2 по строкам.
Матрица Якоби – модуль funJ.m
Входные параметры:
x – вектор - текущее приближение к решению;
Выходные параметры:
J – матрица Якоби, полученная в точке x
Текст программы:
function[j]=funJ(x)
j=[
;
];
В матрице содержатся частные производные функций F1 и F2 по x1 и x2.
Метод простой итерации – модуль mpi2.m
Входные параметры:
x0 – вектор начальных приближений;
edop – допустимая ошибка вычислений;
Используемые переменные:
F – вектор функции, полученный в некоторой точке;
J – матрица Якоби, вычисленная от начальных условий;
dx - вектор ошибки на каждом шаге итерационного процесса;
alpha, beta, gamma, delta – параметры используемые для приведения системы (2) к виду (3);
nf, ndx – нормы вектора функции и вектора ошибки соответственно;
x - вектор решения системы на каждом шаге итерационного процесса.
Выходные параметры:
xout – матрица размерности n×2 значений решения системы, составленная по строкам из решений на m-ном шаге;
dxout – матрица размерности n×2 значений ошибки решения, составленная по строкам из ошибок на m-ном шаге;
mout – вектор, составленный из номеров итераций на каждом шаге.
Текст программы:
Классический метод Ньютона – модуль mpi2.m
Входные параметры:
x0 – вектор начальных приближений;
edop – допустимая ошибка вычислений;
Используемые переменные:
F – вектор функции, полученный в некоторой точке;
J – матрица Якоби, вычисленная в некоторой точке;
dx - вектор ошибки на каждом шаге итерационного процесса
delta – вектор промежуточных значений, используемых для расчета dx
nf, ndx – нормы вектора функции и вектора ошибки соответственно;
x - вектор решения системы на каждом шаге итерационного процесса.
Выходные параметры:
xout – матрица размерности n×2 значений решения системы, составленная по строкам из решений на m-ном шаге;
dxout – матрица размерности n×2 значений ошибки решения, составленная по строкам из ошибок на m-ном шаге;
mout – вектор, составленный из номеров итераций на каждом шаге.
Текст программы:
3 Описание тестовых задач
В данной работе спроектированы программа, реализующие методы простой итерации и Ньютона применительно к решению систем нелинейных уравнений. Для проверки предлагается решение системы уравнений с последующим исследованием рассматриваемых методов на её примере. При этом исследуется влияние вектора начального приближения к решению и значения допустимой ошибки на сходимость методов и число итераций.
1. Решение системы обеими методами, графики решений и ошибок при начальных условиях
:
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.