ЛЕКЦИЯ № 1. ТЕОРИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ    
ЛЕКЦИЯ № 1. ТЕОРИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ  
1.1. Общие сведения об источниках погрешностей. Классификация погрешностей    
1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Форма записи данных.    
1.3. Вычислительная погрешность.    
1.4. Погрешность функции.    
1.5. Понятия о погрешности машинной арифметики.    
ЛЕКЦИЯ № 2. РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЙ С ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ    
2.1. Общие сведения и основные определения    
2.2. Отделение корней.    
2.3. Метод половинного деления.    
2.4. Метод простой итерации.    
2.5. Оценка погрешности метода простой итерации.    
2.6. Преобразование уравнения к итерационному виду.    
2.7. Решение уравнений методом простой итерации в пакете MATLAB.    
ЛЕКЦИЯ № 3. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ    
3.1. Общие сведения и основные определения    
3.2. Метод Гаусса и его реализация в пакете MATLAB    
3.3. Вычисление определителей    
3.4. Метод простой итерации. Достаточные условия сходимости итерационного процесса    
3.5. Решение систем линейных уравнений методом Зейделя    
3.6. Решение систем линейных уравнений средствами пакета MATLAB    
ЛЕКЦИЯ № 4. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ……………………………………………………    
4.1. Векторная запись нелинейных систем. Метод простых итераций……………………………………………………………    
4.2. Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений    
4.3. Решение нелинейных систем методами спуска………………….    
4.4. Средства пакета MATLAB для решения систем нелинейных уравнений……………………………………………    
ЛЕКЦИЯ № 5. ИНТЕРПОЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИЙ    
5.1. Постановка задачи.    
5.2. Интерполяционный полином Лагранжа.    
5.3. Интерполяционный полином Ньютона для равноотстоящих узлов.    
5.3.1. Конечные разности.    
5.3.2. Первый интерполяционный полином Ньютона. 5.3.3. Второй интерполяционный полином Ньютона.    
5.4. Погрешность метода многочленной интерполяции.    
5.5. Сплайн-интерполяция.    
5.6. Решение задачи сплайн-интерполяции средствами пакета MATLAB    
ЛЕКЦИЯ № 6. ЧИСЛЕННОЕ ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ И ИНТЕГРИРОВАНИЕ    
6.1. Численное дифференцирование функций, заданных аналитически    
6.2. Особенности задачи численного дифференцирования функций, заданных таблично    
6.3. Интегрирование функций, заданных аналитически (формула прямоугольников, формула трапеций, формула Симпсона)    
6.4. Погрешность численного интегрирования    
6.5. Вычисление интегралов методом Монте-Карло    
ЛЕКЦИЯ № 7. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ    
7.1. Метод наименьших квадратов    
7.2. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции и квадратичного трехчлена    
7.3. Нахождение приближающей функции в виде других элементарных функций    
7.4. Аппроксимация линейной комбинацией функций    
7.5. Аппроксимация функцией произвольного вида    
Лекция № 8. Преобразование Фурье    
8.1. Разложение периодических функций в ряд Фурье    
8.2. Эффект Гиббса    
8.3. Спектральный анализ дискретных функций конечной длительности    
8.4. Быстрое преобразование Фурье    
ЛЕКЦИЯ № 9. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений    
9.1. Общие сведения и основные определения    
9.2. Метод Пикара    
9.3. Метод Эйлера    
9.4. Метод Рунге-Кутта    
9.5. Средства пакета MATLAB для решения обыкновенных дифференциальных уравнений    
       

ЛЕКЦИЯ № 1. ТЕОРИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ

План

1.1. Источники и классификация погрешностей

1.2. Абсолютная и относительная погрешности. Форма записи данных

1.3. Вычислительная погрешность. Погрешность функции

1.4. Понятия о погрешности машинной арифметики

 








Дата добавления: 2015-08-21; просмотров: 1560;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.004 сек.