Форум
» Назад на решение задач по физике и термеху
Регистрация | Профиль | Войти | Забытый пароль | Присутствующие | Справка | Поиск

» Добро пожаловать, Гость: Войти | Регистрация
    Форум
    Математика
        2.7.1 Численные методы, а также вопросы по математическим пакетам (Mathcad, Maple, Matlab, Mathematica и др.)
Отметить все сообщения как прочитанные   [ Помощь ]
» Добро пожаловать на форум "Математика" «

Переход к теме
<< Назад Вперед >>
Несколько страниц [ 1 2 3 4 5 6 7 8 ]
Модераторы: Roman Osipov, RKI, attention, paradise
  

ProstoVasya


Долгожитель

Qwerty18, у такой задачи, обычно, нет решения.
В простой ситуации, когда у Вас есть одно уравнение, например,
y' = 1
все решения прямые линии: x+C.    

Всего сообщений: 1268 | Присоединился: июнь 2008 | Отправлено: 13 фев. 2010 14:31 | IP
Anna90



Новичок

Подскажите, как методом секущих найти _все_ корни кубического многочлена (ведь могут быть и комплексные)?

Всего сообщений: 11 | Присоединился: сентябрь 2009 | Отправлено: 28 марта 2010 11:55 | IP
OXI



Новичок

Подскажите пожалуйста у меня задание в контрольной: вычислить приближенное значение функции и определить абсолютную и относительную погрешности
z=a*(x+y)/(x-y)^1/2, где а = 0,28(+- 0,006), х=145,5 (+-0,08), у= 28,6 (+- 0,1)
Нашла одну верную цифру
z=0,28*(145,5+28,6)/(145,5-28,6)^1/2 = 4,50869
чтобы найти абсолютную погрешность нужно использовать обратная задачу теории погрешностей! Но только я не поняла как находить производную дz/da; dz/dx; dz/dy...вот этот момент я как то не уяснила! Буду признательная если кто поможет!

Всего сообщений: 3 | Присоединился: март 2010 | Отправлено: 1 апр. 2010 16:24 | IP
spiro92



Новичок

помогите пожалуйста решить задание
http://xmages.net/upload/8ee727df


Всего сообщений: 2 | Присоединился: май 2010 | Отправлено: 26 мая 2010 2:53 | IP
AL2009


Новичок

Здравствуйте, господа математики!
Имею уравнение:
P_{10}(x) = sqrt{P_6(x)} * P_7(x),
где P_n(x) - многочлен степени n с вещественными коэффициентами.
Полный квадрат в подкоренном выражении можно выделить лишь частично, так что оно может быть отрицательным.
При возведении исходного уравнения в квадрат поимеем уравнение (многочлен) где-то 17 степени с громоздкими коэффициентами:
P_{17}(x) = 0.
Стоит ли это делать, или решать как есть, иррациональное? И почему?

Вижу следующие аргументы в пользу избавления от иррациональности:
1) Получаем обычный всюду определённый и дифференцируемый многочлен.
2) Его легко вычислять (схема Горнера).
3) Дифференцируемость позволит применить, скажем, метод касательных.
4) Можно автоматически определить верхнюю и нижнюю границы корней и оптимально разбить интервал поиска на отрезки, содержащие только один корень (Штурм).
Минусы:
1) Громоздкие коэффициенты.
2) Появление посторонних корней, которые надо проверять подстановкой в исходное уравнение. Учитывая, что корни мы находим с некоторой погрешностью, есть вероятность того, что при подстановке их в исходное уравнение мы отбросим нужные корни (то есть точное значение корня принадлежит области определения, а найденное приближённое - нет).

Если решать иррациональное, то плюсов вижу только два - не будет посторонних корней и само уравнение как бы проще.
Минусы (вопросы):
1) Функция дифференцируема не везде, какой тогда итерационный метод применять?
2) Придётся наобум задаваться интервалом поиска корней.
3) Разбивая с целью отделения корней интервал на сколь угодно малые отрезки, можем (теоретически) поиметь ситуацию, когда на концах мини-отрезка функция не определена, а внутри - определена.

Может быть, кто-то что-то посоветует? С численными методами ранее серьёзно не сталкивался.

(Сообщение отредактировал AL2009 15 июня 2010 12:07)

Всего сообщений: 1 | Присоединился: июнь 2010 | Отправлено: 15 июня 2010 12:05 | IP
Petrucho


Новичок

помогите пожалуйста решить методом римана следующую задачу
Utt=Uxx+Uxxt.

Всего сообщений: 1 | Присоединился: июнь 2010 | Отправлено: 15 июня 2010 12:40 | IP
dgleg


Новичок

дравствуйте!
У меня встала такая проблема. Необходимо найти практическое применение обращения матрицы в любой области.
Тоесть любую практическую задачу(из экономики, физики и тд) для решения которой необходимо найти обратную матрицу(методом Гаусса).
Заранее спасибо!

Всего сообщений: 1 | Присоединился: ноябрь 2010 | Отправлено: 22 нояб. 2010 16:30 | IP
kampetrg


Новичок

Помогите решить пожалуйста уравнение!!!: 2x=cosx, методом простых итераций. Я совсем не знаю как это делается.

Всего сообщений: 1 | Присоединился: ноябрь 2010 | Отправлено: 23 нояб. 2010 18:39 | IP
Toffit


Новичок

Друзья, помогите!! Как в Mathcad провести обратноей вейвлет-преобразование iwave со звуковым файлом формата wav?? Прямое ВП wave делается, а обратное - нет

Всего сообщений: 1 | Присоединился: декабрь 2010 | Отправлено: 19 дек. 2010 12:47 | IP
re3burn


Новичок

Здравствуйте!
Вопросы относятся скорее к теоретическим основаниям проекционных методов решения СЛАУ.
Идея таких методов заключается на проектировании решения на какое-то подпространство K ортогонально к другому подпространству L.
Один из классов проекционных методов строится так: K=L=Km,
где Km=span{v,Av,A^2v,...,A^(m-1)v} - подпространство Крылова, порожденное вектором v и матрицей A.
В частности, метод сопряженных градиентов так строится.
В литературе по численным методам метод сопряженных градиентов обычно описывают алгоритмом и говорят про его конечность, не уделяя внимания основаниям этого метода, т.е. какую роль играют подпространства Крылова при построении метода. В некоторых книгах я встретил информацию про подпространства Крылова, но в них я не встретил привязки к проекционным методам. Так и не понял следующего:
1) чем же хороши подпространства Крылова?
2) в методе сопряженных градиентов в качестве вектора v выбирается вектор начальной невязки r=b-Ax, а дальше вся процедура вычислений строится по реккурентным формулам. Соответственно возникает вопрос, причем тут подпространства Крылова?
3) в одной из книг нашел предложение: "В конце 1970-х гг. отечественные математики Немировский А.С. и Юдин Д.Б. обнаружили, что информация о линейной системе, содержащаяся в подпространствах Крылова, является оптимальной с точки зрения любого способа ее использования". Вопрос: и какую же такую полезную информацию содержат подпространства Крылова?
Вот-вот надо выступать с докладом по методу сопряженных градиентов. Но сам еще не до конца "врубился"  
Хотелось бы больше ясности о роли подпространств Крылова при построении проекционных методов, особенно метода сопряженных градиентов, решении СЛАУ.
Заранее, СПАСИБО.

Всего сообщений: 1 | Присоединился: декабрь 2010 | Отправлено: 22 дек. 2010 17:52 | IP

Отправка ответа:
Имя пользователя   Вы зарегистрировались?
Пароль   Забыли пароль?
Сообщение

Использование HTML запрещено

Использование IkonCode разрешено

Смайлики разрешены

Опции отправки

Добавить подпись?
Получать ответы по e-mail?
Разрешить смайлики в этом сообщении?
Просмотреть сообщение перед отправкой? Да   Нет
 

Переход к теме
<< Назад Вперед >>
Несколько страниц [ 1 2 3 4 5 6 7 8 ]

Форум работает на скрипте © Ikonboard.com