1. Название тем лекционных занятий, их содержание, объем в часах Наименование тем, их содержание
Тема 1. Введение в основы численных методов. Математические модели и численные методы. Погрешности вычислений. 4ч
Математические модели и моделирование. Этапы численного решения задач на ЭВМ. Виды погрешностей решения задач. Погрешности арифметических операций. Графы арифметических операций. Распространение погрешностей в вычислениях
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 2. Решение систем линейных алгебраических уравнений 8ч
Постановка задачи. Классификация методов решения. Метод Гаусса. Погрешность метода Гаусса. Метод Гаусса с выбором главного элемента. Метод -разложения. Обращение матрицы. Метод Гаусса–Зейделя. Расчетные формулы метода Гаусса–Зейделя. Сходимость метода Гаусса–Зейделя.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 3. Аппроксимация функций 8ч
Понятие аппроксимации функций. Постановка задачи интерполирования функций. Интерполяционный полином Лагранжа. Конечные и разделенные разности функции. Интерполяционный полином Ньютона. Погрешность интерполирования. Наилучший выбор узлов интерполирования.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 4. Численное интегрирование и дифференцирование 12ч
Постановка задачи численного интегрирования. Метод прямоугольников. Погрешность метода прямоугольников. Метод трапеций. Погрешность метода трапеций. Метод Симпсона. Погрешность метода Симпсона. Интерполяционные квадратурные формулы. Интерполяционные квадратурные формулы наивысшей алгебраической степени точности. Постановка задачи дифференцирования. Дифференцирование с помощью интерполяционных полиномов Лагранжа и Ньютона
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 5. Решение нелинейных уравнений 4ч
Постановка задачи численного решения нелинейных уравнений. Метод деления отрезка пополам. Метод хорд. Метод простой итерации. Метод Ньютона. Метод секущих.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 6. Методы нахождения минимума функции одной переменной 4ч
Классификация методов минимизации функции одной переменной. Метод деления отрезка пополам. Метод золотого сечения. Метод последовательного перебора. Метод квадратичной параболы. Метод кубической параболы.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 7. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений и систем обыкновенных дифференциальных уравнений 8ч
Постановка задачи. Метод рядов Тейлора. Метод Эйлера. Метод Рунге–Кутта 2-го и 4-го. Приведение дифференциального уравнения -го порядка к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка. Метод Эйлера.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 8. Постановка задач оптимизации и их классификация. Технология решения задач в среде программирования 4ч
Минимум функции одной и n-переменных. Условная и безусловная оптимизация. Рельеф функции, идеи методов спуска к минимуму. Классификация методов оптимизации: методы нулевого, первого и второго порядка. Интерфейс, ввод-вывод, встроенные инструменты, язык программирования.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 9. Методы нулевого и первого порядков 4ч
Алгоритмическая основа методов Гаусса–Зейделя (спуск по координатам), Пауэлла, Хука–Дживса, Розенброка, Нелдера–Мида, последовательного перебора, ДСК. Геометрическая иллюстрация методов спуска, их сравнительная характеристика. Определение градиента и его геометрическая интерпретация. Алгоритмическая основа методов первого порядка. Метод спуска по градиенту, метод сопряженных градиентов, их геометрическая иллюстрация, достоинства и недостатки.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 10. Методы с переменной метрикой. Методы второго порядка 4ч
Особенности, основные алгоритмы и программная реализация. Особенности методов второго порядка. Метод Ньютона.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 11. Методы нелинейной условной оптимизации функции N-переменных 4ч
Метод штрафных функций.
Р.Л.: [1]; [2]; [3]; [4].
Тема 12. Элементы дискретной математики. Множества 4ч
Элементы множества. Задание. Правило Рассела. Операции над множествами. Алгебра подмножеств. Представление множеств в ЭВМ.
Р.Л.: [5]; [6]; [7]; [8]; [10]; [11]; [12] .
Тема 13. Элементы дискретной математики. Отношения и функции 4ч
Понятие отношения. Композиция, степень, ядро отношений. Свойства отношений. Представление отношений в ЭВМ. Определение функции. Инъекция, сюръекция, биекция. Индуцированная функция. Представление функций в ЭВМ. Отношения эквивалентности. Отношения порядка. Замыкание отношений.
Р.Л.: [5]; [6]; [7]; [8]; [10]; [11]; [12] .
Тема 14. Элементы дискретной математики. Алгебраические структуры 10ч
Операции. Морфизмы. Алгебры с одной операцией. Алгебры с двумя операциями. Векторные пространства. Решетки. Матроиды.
Р.Л.: [5]; [6]; [7]; [8]; [10]; [11]; [12] .
Тема 15. Элементы дискретной математики. Комбинаторика 10ч
Комбинаторные параметры: размещения, перестановки, сочетания. Подстановки. Биномиальные коэффициенты. Разбиения. Обращение.
Р.Л.: [5]; [6]; [7]; [8]; [10]; [11]; [12] .
- Общие сведения Сведения об эумк
- Методические рекомендации по изучению дисциплины
- Рабочая учебная программа Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»
- Пояснительная записка
- Содержание дисциплины
- 1. Название тем лекционных занятий, их содержание, объем в часах Наименование тем, их содержание
- 2. Перечень тем ипр
- Перечень тем контрольных работ
- 4. Литература
- 4.1 Основная
- 4.2 Дополнительная
- 5. Перечень компьютерных программ, наглядных и других пособий, методических указаний и материалов и технических средств обучения
- 6. Учебно-методическая карта дисциплины содержание дисциплины
- Теоретический раздел Вступление
- Дискретная и вычислительная математика
- Часть 1. Вычислительная математика Математическое моделирование и вычислительный эксперимент
- 1 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- 1.1 Точные методы
- 1.1.1 Метод Гаусса
- 1.1.2 Связь метода Гаусса с разложением матрицы на множители. Теорема об lu разложении
- Теорема об lu разложении
- 1.1.3 Метод Гаусса с выбором главного элемента
- 1.1.4 Метод Холецкого (метод квадратных корней)
- 1.2 Итерационные методы решений систем алгебраических уравнений
- 1.2.1 Метод Якоби (простых итераций)
- 1.2.2 Метод Зейделя
- 1.2.3 Матричная запись методов Якоби и Зейделя
- 1.2.4 Метод Ричардсона
- 1.2.5 Метод верхней релаксации (обобщённый метод Зейделя)
- 1.2.6 Сходимость итерационных методов
- 2 Плохо обусловленные системы линейных алгебраических уравнений
- 2.1 Метод регуляризации для решения плохо обусловленных систем
- 2.2 Метод вращения (Гивенса)
- 3 Решение нелинейных уравнений
- 3.1 Метод простых итераций
- 3.1.1 Условия сходимости метода
- 3.1.2 Оценка погрешности
- 3.2 Метод Ньютона
- 3.2.1 Сходимость метода
- 4 Решение проблемы собственных значений
- 4.1 Прямые методы
- 4.1.1 Метод Леверрье
- 4.1.2 Усовершенствованный метод Фадеева
- 4.1.3 Метод Данилевского
- 4.1.4 Метод итераций определения первого собственного числа матрицы
- 5 Задача приближения функции
- 5.1 Интерполяционный многочлен Лагранжа
- 5.1.1 Оценка погрешности интерполяционного многочлена
- 5.2 Интерполяционные полиномы Ньютона
- 5.2.1 Интерполяционный многочлен Ньютона для равноотстоящих узлов
- 5.2.2 Вторая интерполяционная формула Ньютона
- 5.3 Интерполирование сплайнами
- 5.3.1 Построение кубического сплайна
- 5.3.2 Сходимость процесса интерполирования кубическими сплайнами
- 5.4 Аппроксимация функций методом наименьших квадратов
- 6 Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений и систем дифференциальных уравнений
- 6.1 Семейство одношаговых методов решения задачи Коши
- 6.1.1 Метод Эйлера (частный случай метода Рунге-Кутта)
- 6.1.2 Методы Рунге-Кутта
- 6.2 Многошаговые разностные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.2.1 Задача подбора числовых коэффициентов aк , bк
- 6.2.2 Устойчивость и сходимость многошаговых разностных методов
- 6.2.3 Примеры m-шаговых разностных методов Адамса для различных m
- 6.3 Численное интегрирование жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.3.1 Понятие жесткой системы оду
- 6.3.2 Некоторые сведения о других методах решения жестких систем
- 6.3.2.1 Методы Гира
- 6.3.2.2 Метод Ракитского(матричной экспоненты) решения систем оду
- 6.4 Краевые задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений
- 6.5 Решение линейной краевой задачи
- 6.6 Решение двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка сведением к задаче Коши
- 6.7 Методы численного решения двухточечной краевой задачи для линейного уравнения второго порядка
- 6.7.1 Метод конечных разностей
- 6.7.2 Метод прогонки (одна из модификаций метода Гаусса)
- 7 Приближенное решение дифференциальных уравнений в частных производных
- 7.1 Метод сеток для решения смешанной задачи для уравнения параболического типа (уравнения теплопроводности)
- 7.2 Решение задачи Дирихле для уравнения Лапласа методом сеток
- 7.3 Решение смешанной задачи для уравнения гиперболического типа методом сеток
- Часть 2. Дискретная математика
- 1. Основные Элементы теории множеств
- 1.1 Элементы и множества
- 1.2 Задание множеств. Парадокс Рассела
- 1.3 Операции над множествами
- 1.4 Булеан множества
- 1.5 Представление множеств в эвм
- Разбиения и покрытия
- 2 Отношения и функции
- 2.1 Прямое произведение множеств
- Элементы комбинаторики
- Теория конфигураций и теория перечисления
- Размещения
- Сочетания
- 3.1 Перестановки и подстановки
- 4 Элементы математической логики
- 5 Конечные графы и сети Основные определения
- 5.1 Матрицы графов
- Матрица смежности Списки инцидентности
- 5.2 Достижимость и связность
- 5.3 Эйлеровы и гамильтоновы графы
- 5.4 Деревья и циклы
- 5.5 Алгоритмы поиска пути
- Двунаправленный поиск
- Поиск по первому наилучшему совпадению
- Алгоритм Дейкстры
- АлгоритмА*
- Остовное дерево
- Матрица Кирхгофа
- 5.6 Конечные автоматы
- 5.6 Элементы топологии
- 5.7 Метрическое пространство
- Указания по выбору варианта
- Контрольная работа № 2 Общие сведения
- Квадратурная формула Гаусса
- Указания по выбору варианта
- Индивидуальные практические работы Индивидуальная практическая работа № 1 Общие сведения
- Интерполяционный полином Лагранжа
- Аппроксимация функций с помощью кубического сплайна
- Приближение формулами Ньютона
- Аппроксимация функций методом наименьших квадратов
- Индивидуальная практическая работа № 2