Ответы: Экзаменационная программа

Экзаменационная программа ПО ДИСЦИПЛИНЕ:

« Математические методы моделирования физических процессов»

1.Определения абсолютной и относительной погрешностей. Оценки абсолютной и относительной

погрешности. Погрешность арифметических операций. Понятие верной цифры.

2. Вывод общей формулы погрешностей.

3. Представление чисел в ЭВМ. Особенности машинной арифметики. Понятие машинного эпсилон.

4. Абсолютное и относительное числа обусловленности задачи. Обусловленность задачи вычисления

функции одной переменной.

5. Постановка задачи приближенного вычисления корня и основные этапы ее решения. Итерационное уточнение

корней: порядок сходимости метода, оценка погрешности.

6. Метод бисекции: описание метода, скорость сходимости, критерий окончания.

7. Метод простой итерации решения нелинейного уравнения: описание метода, условие и скорость

сходимости, критерий окончания.

8. Метод простой итерации с параметром .Приведение уравнения к виду, удобному для итераций.

9. Метод Ньютона решения нелинейного уравнения: описание метода, теорема о сходимости, критерий окончания.

10. Модификации метода Ньютона: упрощенный метод Ньютона, метод секущих, метод ложного положения.

Алгоритмы и порядок сходимости методов. Геометрическая интерпретация.

11. Обусловленность задачи поиска корня, интервал неопределенности корня

12. Нормы векторов. Подчиненная норма матрицы. Наиболее употребительные нормы векторов и

матриц.

13. Обусловленность задачи решения систем линейных алгебраических уравнений. Число обусловленности. Оценка погрешности результата по погрешностям входных данных.

14. Метод Гаусса (схема единственного деления): описание метода, трудоемкость метода.

15. LU-разложение матрицы. Достаточное условие разложимости матрицы.

16. Задачи, решаемые на основе LU-разложения матрицы: поиск обратной матрицы, вычисление

определителя.

17. Метод Гаусса с выбором главного элемента по столбцу (схема частичного выбора): описание метода, его вычислительная устойчивость.

18. Метод Холецкого решения СЛАУ: описание метода, его преимущества.

19. Метод прогонки с трехдиагональной матрицей: описание метода, условия его применимости и достоинства.

20. Метод Якоби решения СЛАУ: описание метода, условие сходимости, оценка погрешности.

21. Метод Зейделя решения СЛАУ: описание метода, условие сходимости, оценка погрешности.

22. Метод релаксации: описание метода, условие сходимости.

23. Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов. Постановка задачи. Вывод нормальной

системы метода в случае полиномиального приближения. . Выбор степени аппроксимирующего многочлена.

24. Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов. Вывод нормальной системы в случае обобщенного

полинома. Оценка качества приближения.

25. Постановка задачи интерполяции. Теорема о существовании и единственности интерполяционного

многочлена.

26. Многочлен Лагранжа. Оценка погрешности интерполяции.

27. Многочлен Ньютона с конечными разностями. Оценка погрешности.

28. Многочлен Ньютона с разделенными разностями. Оценка погрешности.

29. Глобальная и кусочно-полиномиальная интерполяция.

30. Понятие сплайна. Построение квадратичных сплайнов.

31. Интерполяция с кратными узлами. Многочлен Эрмита.

32. Интерполяционный сплайн степени m. Различные виды граничных условий.

33. Построение линейного и кубического сплайнов. Оценка погрешности приближения функции

кубическим сплайном.

34. Решение систем нелинейных уравнений методом Ньютона.

35. Решение систем нелинейных уравнений методом простой итерации.

Лектор доцент Амосова О.А.