«ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА» ДЛЯ СТУДЕНТОВ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ»
В настоящее время компьютеры стали надежным, а иногда и единственным, средством решения научных, инженерно-технических, экономических, управленческих задач, в которых они традиционно применялись. Наряду с ними появились многочисленные нетрадиционные области приложения, такие как медицина, психология, социология, лингвистика, юриспруденция, искусство и многие другие. Это в большой степени способствовало созданию математических моделей для разнообразных задач, встречающихся в различных областях человеческой деятельности.
Пользуясь методами классической математики, можно непосредственно получить решение некоторых из этих задач в виде явных формул или аналитических зависимостей от известных функций, для которых составлены таблицы или номограммы, в виде сходящихся рядов и т.п. Однако существуют, по крайней мере, три соображения, которые делают необходимым применение компьютеров при математическом моделировании. Во-первых, возможность получения решения в явном виде для встречающихся на пpaктике сложных задач является скорее счастливым исключением, чем правилом. Отсюда следует необходимость решать большинство перечисленных математических задач численно, с использованием компьютеров. Во-вторых, полученные методами классической математики аналитические решения часто имеют достаточно громоздкий вид и требуют использования компьютеров для получения конкретных числовых значений. В-третьих, для получения аналитических решений исходную техническую или экономическую задачу приходится упрощать, вводя различные предположения так, чтобы математическая модель допускала аналитическое решение. В этом случае численное решение полной задачи без упрощающих предположений не только позволяет полностью проанализировать исследуемый процесс, но и оценить влияние на него тех хаpaктерных параметров задачи, которыми мы пренебрегли при упрощения математической модели.
При реализации математических моделей на компьютерах существуют специфические особенности, некоторые из которых далее будут рассмотрены. Однако главную из них отметим сейчас. Классическая математика обычно рассматривает задачи с точки зрения доказательства существования и единственности решения и его хаpaктерных свойств. При этом, конечно. применяются и конструктивные алгоритмы, указывающие способ построения решения, но они часто имеют вид бесконечных процессов, дающих решение лишь е пределе. Поэтому возникла вычислительная математика которая занимается построением и анализом численных методов, позволяющих получить достаточно точное решение за конечное число шагов. допускающих возможность оценить сделанную ошибку и, быть может, указать приемы эффективного уменьшения этой ошибки.
В сложных задачах обычно неприменим в силу того, что границы области ответа становятся настолько большими, что говорить о значении ответа становится бессмысленным. другим способом оценки влияния округления является решение задачи с обычной и двойной точностью. Принято считать, что совпадающие в двух ответах разряды верны. Выполнив таким образом несколько вариантов типичных вычислений, далее можно вести остальные расчеты с обычной точностью, полагая, что я в них верно го же самое количество разрядов. Хотя опасности этого метода очевидны, тем не менее он используется на пpaктике и обычно дает более точные результаты, чем метод области ответа.
Существуют статистические методы оценки влияния округления.
Без вывода приведем оценки погрешностей для отдельных арифметических операций над приближенными числами, для простоты обозначим
При сложения или вычитании чисел их абсолютные складываются
(1)
для относительных погрешностей суммы или разности формулы имеют вид
(2)
(3)
Формулы для погрешностей при умножения и делении имеют вид
(4)
(5)
(6)
(7)
Из (3) следует пpaктически важный вывод о значительной потере точности при вычитании близких чисел, действительно, при относительная погрешность может быть сколь угодно большой.
Статья в формате PDF
293 KB...
18 08 2026 2:46:33
Статья в формате PDF
116 KB...
17 08 2026 16:46:46
Статья в формате PDF
119 KB...
16 08 2026 23:21:41
Статья в формате PDF
129 KB...
15 08 2026 10:49:38
Статья в формате PDF 217 KB...
13 08 2026 17:47:13
Статья в формате PDF
104 KB...
10 08 2026 15:46:57
Статья в формате PDF
128 KB...
08 08 2026 18:32:44
Статья в формате PDF
116 KB...
07 08 2026 5:59:53
Статья в формате PDF
321 KB...
06 08 2026 2:18:50
Статья в формате PDF
115 KB...
05 08 2026 23:39:31
Статья в формате PDF
106 KB...
03 08 2026 14:26:34
Статья в формате PDF
339 KB...
02 08 2026 12:45:32
Статья в формате PDF
115 KB...
01 08 2026 4:52:52
Статья в формате PDF
82 KB...
31 07 2026 21:19:56
Статья в формате PDF
112 KB...
30 07 2026 18:12:42
Статья в формате PDF
137 KB...
29 07 2026 23:25:38
Статья в формате PDF
122 KB...
28 07 2026 20:18:13
Статья в формате PDF
89 KB...
27 07 2026 16:21:14
Благодаря образованию сплошных посадок во многих районах Белгородской области и повсеместному произрастанию преимущественно на нарушенных местообитаниях, гравилаты могут стать хорошим подспорьем в заготовке трав на корма, особенно в неурожайные засушливые годы. Гравилат городской и гравилат речной имеют следующие хаpaктеристики по питательности кормов: протеин 10,50, 8,31 % соответственно, жир – 2,81, 373 %, редуцирующие сахара – 1,11, 2,39 %, каротин – 37,44, 24,13 мг/кг, витамин Е – 278, 250 мг/кг, витамин С – 352,0, 394,0 мг/кг, витамин А – 18,5, 25,71 мг/кг, основные микроэлементы в достаточно большом объёме. Железа у гравилата городского – 52,2 мг/кг, гравилата речного – 34,72 мг/кг, марганца – 14,53; 6,7 мг/кг соответственно, меди – 2,1; 1,35 мг/кг, цинка – 10,03; 4,7 мг/кг. Кроме этих микроэлементов содержатся другие минеральные вещества в следующих соотношениях: гравилат городской – массовая доля кальция – 0,40 %, фосфора – 0,074 %, магния – 0,15 %, натрия – 0,009 %, калия – 0,57 %, серы – 0,072 %; гравилат речной – кальций – 0,73 %, фосфор – 0,06 %, магний – 0,13 %, натрий – 0,011 %, калий – 0,62 %, сера – 0,08 %.
...
26 07 2026 9:20:55
Статья в формате PDF
111 KB...
25 07 2026 23:23:11
Статья в формате PDF
153 KB...
24 07 2026 3:26:41
Статья в формате PDF
286 KB...
23 07 2026 10:31:25
Статья в формате PDF
109 KB...
22 07 2026 22:34:37
Статья в формате PDF
110 KB...
21 07 2026 7:15:37
Статья в формате PDF
129 KB...
20 07 2026 6:50:35
Статья в формате PDF
155 KB...
19 07 2026 0:25:59
Статья в формате PDF
98 KB...
18 07 2026 16:30:42
Статья в формате PDF
113 KB...
17 07 2026 13:12:39
Статья в формате PDF
249 KB...
15 07 2026 14:18:52
Статья в формате PDF
324 KB...
13 07 2026 14:12:59
Статья в формате PDF
90 KB...
12 07 2026 13:21:17
Статья в формате PDF
159 KB...
11 07 2026 21:23:51
В предложенной работе экспериментально доказано, что при хроническом стрессе, при нарушенном равновесии симпатического и парасимпатического отделов нервной системы, количество клеток периферической крови, изменяясь, не выходит за пределы нормы. Вегетативный баланс хаpaктеризуется средним арифметическим границ нормальных показателей. Общий клинический анализ крови является показателем функционального состояния и может быть предложен как метод, определяющий эффективность проводимого лечения в постстрессорной реабилитации.
...
10 07 2026 14:25:15
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
