Вычислительные методы, Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В., 2014

Вычислительные методы, Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В., 2014.

  В книге рассматриваются вычислительные методы, наиболее часто используемые в практике прикладных и научно-технических расчетов: методы решения задач линейной алгебры, нелинейных уравнений, проблемы собственных значений, методы теории приближения функций, численное дифференцирование и интегрирование, поиск экстремумов функций, решение обыкновенных дифференциальных уравнений, численное решение интегральных уравнений, линейная и нелинейная задачи метода наименьших квадратов, метод сопряженных градиентов. Значительное внимание уделяется особенностям реализации вычислительных алгоритмов на компьютере и оценке достоверности полученных результатов. Имеется большое количество примеров и геометрических иллюстраций. Даются сведения о стандарте IEEE, о сингулярном разложении матрицы и его применении для решения переопределенных систем, о двухслойных итерационных методах, о квадратурных формулах Гаусса-Кронрода, о методах Рунге-Кутты-Фельберга.
Учебное пособие предназначено для студентов всех направлений подготовки, обучающихся в классических и технических университетах и изучающих вычислительные методы, будет полезно аспирантам, инженерам и научным работникам, применяющим вычислительные методы в своих исследованиях.




Выбор или построение математической модели.
Для последующего анализа исследуемого явления или объекта необходимо дать его формализованное описание на языке математики, т.е. построить математическую модель (см. § 1.1). Часто имеется возможность выбора модели среди известных и принятых для описания соответствующих процессов, но нередко требуется и существенная модификация известной модели, а иногда возникает необходимость в построении принципиально новой модели.

Рассматриваемый этап — едва ли не самый важный и трудный. Часто удачный выбор математической модели является решающим шагом к достижению цели. Одна из существенных трудностей такого выбора состоит в объективном противоречии между желанием сделать описание явления как можно более полным (что приводит к усложнению модели) и необходимостью иметь достаточно простую модель (чтобы была возможность реализовать ее на компьютере). Важно, чтобы сложность математической модели соответствовала сложности поставленной проблемы. Если поставленных целей можно достигнуть, использовав более простую математическую модель, то ей и следует отдать предпочтение. Как правило, полезно иметь несколько упрощенных вариантов принимаемой модели. Заметим, что грамотное упрощение модели — непростая задача, однако анализ упрощенных моделей весьма полезен в течение всего процесса решения задачи. Такие упрощенные модели часто позволяют ответить на многие принципиальные вопросы и понять основные закономерности поведения более сложной модели.

Купить .



Хештеги: #учебник по математике :: #математика :: #Амосов :: #Дубинский :: #Копченова