Формулы (7) называются
формулами Крылова и являются исходными для входа в табл. I.
По формуле Эйлера полагаем
|
Затем предсказываем значение Dy1(2) по
экстраполяционной формуле Адамса
|
Это позволяет вычислить следующие
приближения
|
Вычислим значения q и их
разности:
|
Аналогичные вычисления производятся
и для f2(x,y1,y2)
|
Сравним "начальный отрезок",
рассчитанный для различных значений шага h по методу А. Н. Крылова с
"начальным отрезком", полученным с помощью стандартной функции Mathcad
|
стандартная функция Mathcad
|
стандартная функция Mathcad
|
4. Заключение
На практике в большинстве
случаев найти точное решение возникшей математической задачи не удается. Это
происходит главным образом не потому что мы не умеем этого сделать, а поскольку
искомое решение обычно не выражается в привычных для нас элементарных или
других известных функциях. Поэтому большое значение приобрели численные методы,
то есть методы решения задач, сводящиеся к арифметическим и некоторым
логическим действиям над числами. Решение, которое получено численным методом
обычно является приближенным, то есть содержит некоторую погрешность. Даже если
отсутствует погрешность во входных параметрах и при идеальном выполнении
арифметических действий, все равно есть погрешность метода. В этом мы
убедились, выполняя курсовую работу.
Для решения одной и той же
задачи можно использовать несколько методов. Так для отыскания корней полинома
были изучены методы Ньютона – Радсона и Лобачевского. Метод Ньютона – Радсона
наиболее прост в алгоритме, но, тем не менее, метод Лобачевского позволяет
более эффективно отыскивать комплексные корни.
Метод Ньютона – Радсона:
этот метод является очень эффективным и точным методом вычисления корней
многочлена, т. к. корни, найденные с его помощью, с точностью до 0,001
совпадают с корнями, найденными по методу ЛаГуэрре.
Метод Лобачевского:
показал себя с одной стороны как универсальный метод, который позволяет
определить не только все корни (причём практически одновременно), но и типы
этих корней, при этом процесс вычисления всегда сходится.
Однако к числу недостатков
данного метода стоит отнести его громоздкость алгоритмического описания и
недостаточную точность при определении корней с близкими и равными модулями.
Экстраполяцинное и
интерполяционное семейства многошаговых методов Адамса – это численные методы с
достаточно высокой степенью точности.
Приведём сводную таблицу
результатов полученных при решении данной курсовой работы:
Методы решения
|
Результат, полученный
при использовании данного метода
|
Результат, полученный
при использовании стандартной функции Mathcad
|
Вычисление корней
многочленов
|
1.
Метод Ньютона-Радсона
|

|

|
2.
Метод Лобачевского
|

|
Решение обыкновенных
дифференциальных уравнений (ОДУ)
|
|
f1(y1,y2)=sin(y2)
|
f2(y1,y2)=cos(y1)
|
f1(y1,y2)=sin(y2)
|
f2(y1,y2)=cos(y1)
|
1.
Метод Адамса
|
0.55
0.605
0.6643
0.7284
0.79749
0.87158
0.95059
1.03433
1.12246
|
-0.45
-0.409
-0.37751
-0.35566
-0.34365
-0.34161
-0.34955
-0.36741
-0.39499
|
0.55009
0.60463
0.66385
0.72791
0.79693
0.87095
0.94988
1.03353
1.12156
|
-0.45026
-0.40943
-0.37791
-0.35602
-0.34398
-0.3419
-0.34981
-0.36762
-0.39517
|
2.
Метод Адамса-Крылова
|
0.55009
0.60461
0.66375
0.7284
0.79749
0.87158
0.95059
1.03433
1.12246
|
-0.45026
-0.40943
-0.37791
-0.35566
-0.34365
-0.34161
-0.34955
-0.36741
-0.39499
|
5. Литература
1.
Методические указания к курсовой работе по дисциплине “Вычислительная
математика”