Разделы презентаций


Математическое моделирование. Численные методы и использование ЭВМ в решении прикладных задач

Содержание

Процесс мат. моделированияСистематизацияРеальная ситуацияСбор данныхПостановка задачиФизическая модельДекомпозицияМатематическая модельАлгоритмПрограммаТестКоррекцияПрогнозПроверка адекватности

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Математическое моделирование. Численные методы и использование ЭВМ в решении прикладных

задач

Математическое моделирование. Численные методы и использование ЭВМ в решении прикладных задач

Слайд 2Процесс мат. моделирования
Систематизация

Реальная ситуация
Сбор данных
Постановка задачи
Физическая модель
Декомпозиция
Математическая модель
Алгоритм
Программа
Тест
Коррекция
Прогноз
Проверка адекватности

Процесс мат. моделированияСистематизацияРеальная ситуацияСбор данныхПостановка задачиФизическая модельДекомпозицияМатематическая модельАлгоритмПрограммаТестКоррекцияПрогнозПроверка адекватности

Слайд 3Формулировка математической модели явления
Математическая модель любого изучаемого явления, по причине

его чрезвычайной сложности, должна охватывать важнейшие для рассматриваемой задачи стороны

процесса, его существенные характеристики и формализованные связи, подлежащие учёту.
Как правило, математическая модель изучаемого физического явления формулируется в виде уравнений математической физики. Чаще всего это нелинейные, многомерные системы уравнений, содержащие большое число неизвестных и параметров.
Если математическая модель выбрана недостаточно тщательно, то какие бы мы не применяли методы для дальнейших расчётов, полученные результаты будут ненадежны, а в отдельных случаях и совершенно неверны.
Формулировка математической модели явленияМатематическая модель любого изучаемого явления, по причине его чрезвычайной сложности, должна охватывать важнейшие для

Слайд 4Проведение математического исследования
На этом этапе моделирования, в зависимости от сложности

рассматриваемой модели, применяют различные подходы к её исследованию и различный

смысл вкладывается в понятие решения задачи.
Для наиболее грубых и несложных (относительно) моделей удаётся получить их аналитическое – общее – решение.
Для более точных и сложных моделей основными методами решения являются численные методы решения с необходимостью требующие проведения большого объёма вычислений на ЭВМ. Эти методы позволяют добиться хорошего количественного и даже качественного результата в описании модели. Но, правда, у них есть и принципиальные недостатки – как правило, речь идёт о рассмотрении некоторого частного решения.
Проведение математического исследованияНа этом этапе моделирования, в зависимости от сложности рассматриваемой модели, применяют различные подходы к её

Слайд 5Математическое исследование модели
Математическое исследование модели
Аналитические методы
Численные методы
Численное решение на ЭВМ
Аналитическое

решение
Символьные вычисления на ЭВМ
Адекватность модели









Математическое исследование моделиМатематическое исследование моделиАналитические методыЧисленные методыЧисленное решение на ЭВМАналитическое решениеСимвольные вычисления на ЭВМАдекватность модели

Слайд 6
Использование ЭВМ в процессе математического исследования модели требует специфических, численных

методов, т.е. такой "интерпретации" математической модели, которая может быть реализована

на ЭВМ - назовём её дискретной (или вычислительной) моделью. Поскольку ЭВМ выполняет только арифметические и логические операции, то для реализации вычислительной модели требуется разработка соответствующего вычислительного алгоритма, собственно программирование, расчет на ЭВМ, обработка результатов расчета.
Использование ЭВМ в процессе математического исследования модели требует специфических, численных методов, т.е. такой

Слайд 7Источники погрешности решения
Математическая модель
Исходные данные
Приближенный метод
Погрешности вычислений

Источники погрешности решенияМатематическая модельИсходные данныеПриближенный методПогрешности вычислений

Слайд 81. Погрешность мат. модели
Математические формулировки редко точно отражают реальные явления,

обычно они дают лишь более или менее идеализированные модели. Как

правило, при изучении тех или иных явлений мы вынуждены допустить некоторые упрощения, что и вызывает появление погрешностей решения
1. Погрешность мат. моделиМатематические формулировки редко точно отражают реальные явления, обычно они дают лишь более или менее

Слайд 92. Погрешности исходных данных
Вызваны наличием в математических формулах числовых параметров,

значения которых могут быть определены лишь приближенно. Это, например, все

физические константы или экспериментальные результаты, используемые в модели
2. Погрешности исходных данныхВызваны наличием в математических формулах числовых параметров, значения которых могут быть определены лишь приближенно.

Слайд 103. Погрешности метода
Поскольку аналитически решить задачу невозможно, ее приходится заменять

некоторой приближенной задачей, дающей близкие результаты. Например, интеграл заменяют суммой,

производную – разностью, функцию – многочленом и т.д. Еще один источник – применение бесконечных итерационных процессов, принудительно прерываемых (например, sin x = x – x3/3!+x5/5! – …)
3. Погрешности методаПоскольку аналитически решить задачу невозможно, ее приходится заменять некоторой приближенной задачей, дающей близкие результаты. Например,

Слайд 114. Погрешности вычислений
При вычислениях на ЭВМ неизбежны погрешности, связанные с

ограниченностью разрядной сетки машины – погрешности округлений (δmax = 0.5α1-k,

α − основание системы счисления) и с переводом чисел из одной системы счисления в другую
4. Погрешности вычисленийПри вычислениях на ЭВМ неизбежны погрешности, связанные с ограниченностью разрядной сетки машины – погрешности округлений

Слайд 12Числа с плавающей точкой
Современные компьютеры позволяют обрабатывать целые числа и

числа с плавающей точкой.
Множество целых чисел бесконечно, но из-за ограниченной

разрядной сетки мы можем оперировать только с конечным подмножеством. При 4-х байтах на число диапазон доступных чисел составляет ~ от −2.109 до 2.109
Числа с плавающей точкойСовременные компьютеры позволяют обрабатывать целые числа и числа с плавающей точкой.Множество целых чисел бесконечно,

Слайд 13Числа с плавающей точкой
При решении научно-технических задач в основном используются

вещественные числа. Пример: 273.9 2739.10-1 2.739.102 0.2739.103
Последняя запись – нормализованная форма числа с

плавающей точкой. Общий вид: D = ±m . 10n, m=0.d1d2… dk, d1≠0
m – мантисса, n – порядок числа
Числа с плавающей точкойПри решении научно-технических задач в основном используются вещественные числа. Пример: 273.9 2739.10-1 2.739.102 0.2739.103Последняя

Слайд 14Понятие погрешности
Абсолютная погрешность – разность между истинным значением числа и

приближенным. Если а – приближенное значение х: Δx = |a –

x|
Относительная погрешность – отношение абсолютной погрешности к приближенному значению δx = Δx/a

Понятие погрешностиАбсолютная погрешность – разность между истинным значением числа и приближенным. Если а – приближенное значение х:

Слайд 15Предельная погрешность
Очень часто истинное значение х неизвестно и приведенные выражения

невозможно использовать. В этом случае используют верхнюю оценку модуля абсолютной

погрешности, называемую предельной погрешностью Δа: Δx ≤ Δа
В дальнейшем Δа принимается в качестве абсолютной погрешности
Предельная погрешностьОчень часто истинное значение х неизвестно и приведенные выражения невозможно использовать. В этом случае используют верхнюю

Слайд 16Правила округления
Округление до n значащих цифр – отбрасывание всех цифр

справа от n-й
Если первая из отброшенных цифр меньше 5, то

оставшиеся цифры остаются без изменения (8,3 ≈ 8)
Если первая из отброшенных цифр больше 5, то к последней оставшейся цифре добавляется 1 (8,6 ≈ 9)
Правила округленияОкругление до n значащих цифр – отбрасывание всех цифр справа от n-йЕсли первая из отброшенных цифр

Слайд 17Правила округления
Если первая из отброшенных цифр равна 5 и среди

остальных отброшенных имеются ненулевые, то к последней оставшейся цифре добавляется

1 (8,501 ≈ 9)
Если первая из отброшенных цифр равна 5 и все остальные – нули, то последняя оставшаяся остается неизменной, если она четная, и увеличивается, если нечетная (6,5 ≈ 6, но 7,5 ≈ 8)
Правила округленияЕсли первая из отброшенных цифр равна 5 и среди остальных отброшенных имеются ненулевые, то к последней

Слайд 18Правила округления
При применении правил округления погрешность не превосходит половины десятичного

разряда последней оставленной цифры

Правила округленияПри применении правил округления погрешность не превосходит половины десятичного разряда последней оставленной цифры

Слайд 19Действия над приближенными числами
При сложении и вычитании чисел их абсолютные

погрешности складываются: Δ(a ± b) = Δa + Δb
При умножении

и делении чисел их относительные погрешности складываются: δ(a . b) = δa + δb δ(a / b) = δa + δb
При возведении числа в степень его относительная погрешность умножается на показатель степени δ(ak) = kδa
Действия над приближенными числамиПри сложении и вычитании чисел их абсолютные погрешности складываются:  Δ(a ± b) =

Слайд 20Пример
a = 2520, b = 2518, a – b

= 2
Δa = Δb = 0.5
δa = 0.5/2520 ≈ 0.0002

(0.02%)
δb = 0.5/2518 ≈ 0.0002 (0.02%)
Относительная погрешность разности
δ(a − b) = (0.5 + 0.5)/2 = 0.5 (50%)
Примерa = 2520, b = 2518,  a – b = 2Δa = Δb = 0.5δa =

Слайд 21Уменьшение погрешностей
Избегать вычитания близких по значению чисел
Применять правильный порядок вычислений
Правильно

использовать ряды для вычисления функций

Уменьшение погрешностейИзбегать вычитания близких по значению чиселПрименять правильный порядок вычисленийПравильно использовать ряды для вычисления функций

Слайд 22Порядок вычислений
S = 0.2764+0.3944+1.475+26.46+1364=1393
Компьютер округляет после каждого сложения, поэтому законы

коммутативности выполняются не всегда. При обратном порядке сложения получим
S

= 1364+26.46+1.475+0.3944+0.2764= 1391

Порядок вычисленийS = 0.2764+0.3944+1.475+26.46+1364=1393Компьютер округляет после каждого сложения, поэтому законы коммутативности выполняются не всегда. При обратном порядке

Слайд 23Использование рядов
sin x= x – x3/3!+x5/5! – …
sin π/6 (30º)

= 0.5236-0.2392 10-1+0.3279 10-3 = 0.5
sin 13π/6 (360º+30º) = sin

6.807 ≈ 0.5167
sin 49π/6 (4x360º+30º) = sin 25.6563 ≈ 129
Использование рядовsin x= x – x3/3!+x5/5! – …sin π/6 (30º) = 0.5236-0.2392 10-1+0.3279 10-3 = 0.5sin 13π/6

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика