Рассматриваются некоторые методы решения уравнений и систем уравнений, аппроксимации и численного интегрирования функций, статистической обработки экспериментальных данных, а также численные и разностные методы решения дифференциальных уравнений.
Для студентов втузов. Может быть полезно инженерам, использующим методы вычислительной и прикладной математики.
КВАДРАТУРНЫЕ ФОРМУЛЫ ТИПА ГАУССА.
Постановка задачи. Квадратурные формулы вида (3.2) довольно просты и удобны для практического применения. Чтобы добиться повышения точности результата при вычислениях с помощью этих формул, следует дробить отрезок интегрирования на достаточно большое число частей. Возможны и другие способы повышения точности квадратурных формул.
Квадратурная формула (3.2) содержит 2n + 1 параметров: n узлов хk, n коэффициентов Аk и само число n. Все эти параметры выбирают так, чтобы квадратурная сумма как можно меньше отличалась от значения интеграла для всех функций f из некоторого класса.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
1. Решение уравнений и систем уравнений.
1.1. Методы решения нелинейных уравнений.
1.2. Методы решения систем линейных уравнений.
1.3. Метод градиентного спуска для решения линейных систем уравнений.
2. Аппроксимация функций.
2.1. Интерполирование.
2.2. Интерполирование сплайнами.
2.3. Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов.
3. Численное интегрирование.
3.1. Интерполяционные квадратурные формулы.
3.2. Квадратурные формулы типа Гаусса.
3.3. Приближенное вычисление несобственных интегралов.
4. Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
4.1. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
4.2. Разностные методы решения граничной задачи для обыкновенного дифференциального уравнения второго порядка.
5. Разностные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.
5.1. Смешанная задача для уравнения теплопроводности.
5.2. Смешанная задача для волнового уравнения.
6. Методы статистической обработки экспериментальных данных.
6.1. Математическая обработка результатов эксперимента в случае нормального распределения.
6.2. Методы исследования зависимостей. Регрессионный анализ.
Приложения.
Ответы.
Литература.
Предметный указатель.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Справочное пособие по приближенным методам решения задач высшей математики, Бородич Л.И., Герасимович А.И., Кеда Н.П., Мелешко И.Н., 1986 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Хештеги: #справочник по высшей математике :: #высшая математика :: #Бородич :: #Герасимович :: #Кеда :: #Мелешко
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Краткий физико-математический справочник, Аленицын А.Г., Бутиков Е.И., Кондратьев А.С., 2005
- Справочник по интегральным уравнениям, Полянин А.Д., Манжиров А.В., 2003
- Справочник по нелинейным уравнениям математической физики, Точные решения, Полянин А.Д., Зайцев В.Ф., 2002
- Справочник по математике для экономистов, Ермаков В.И., 2009
Предыдущие статьи:
- Справочник по математике для экономистов, Сюдсетер К., Стрем А., Берн П., 2000
- Задачи с параметрами, справочное пособие по математике, Амелькин В.В., Рабцевич В.Л., 2004
- Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям, Зайцев В.Ф., Полянин А.Д., 2001
- Элементарная математика, Краткие сведения, справочник, Ринчино А.Л., 2015