Решение СЛАУ с помощью надстройки «Поиск решения»

Систему линейных алгебраических уравнений можно также решить, используя надстройку «Поиск решения». При использовании данной надстройки строится последовательность приближений , i=0, 1, …n.

Назовем вектором невязок следующий вектор:

Задача Excel заключается в том, чтобы найти такое приближение , при котором вектор невязок стал бы нулевым, т.е. добиться совпадения значений правых и левых частей системы .

В качестве примера рассмотрим СЛАУ (3.27).

Последовательность действий:

1. Оформим таблицу, как показано на рис.3.4. Введем коэффициенты системы (матрицу А) в ячейки А3: С5.

Рис.3.4. Решение СЛАУ с помощью надстройки «Поиск решения»

2. В ячейках А8: С8 будет сформировано решение системы (х₁, х₂, х₃). Первоначально они остаются пустыми, т.е. равными нулю. В дальнейшем будем их называть изменяемыми ячейками.. Однако для контроля правильности вводимых далее формул, удобно ввести в эти ячейки какие-либо значения, например, единицы. Эти значения можно рассматривать как нулевое приближение решения системы, = (1, 1, 1).

3. В столбец D введем выражения для вычисления левых частей исходной системы. Для этого в ячейкуD3 введем и затем скопируем вниз до конца таблицы формулу:

D3=СУММПРОИЗВ (A3: C3; $A$8: $C$8).

Используемая функция СУММПРОИЗВ принадлежит категории Математические.

4. В столбец Е запишем значения правых частей системы (матрицу В).

5. В столбец F введем невязки в соответствии с формулой (3.29), т.е. введем формулу F3=D3-E3 и скопируем ее вниз до конца таблицы.

6. Будет не лишним проверить правильность вычислений для случая = (1, 1, 1).

7. Выберем команду Данные\Анализ\Поиск решения.

Рис. 3.5. Окно надстройки «Поиск решения»

В окне Поиск решения (рис.3.5) в поле Изменяемые ячейки укажем блок $А$8: $С$8, а в поле Ограничения – $F$3: $F$5=0. Далее щелкнем по кнопке Добавить и введем эти ограничения. И затем - кнопка Выполнить

Полученное решение систем (3.28) х₁=1; х₂=–1 х₃=2 записано в ячейках А8: С8, рис.3.4.

Реализация метода Якоби средствами приложения MS Excel

В качестве примера рассмотрим систему уравнений (3.19), решение которой методом Якоби получено выше (пример 3.2)

Приведем эту систему к нормальному виду:

Последовательность действий

1. Оформим таблицу, как показано на рис.3.6.:

• Матрицы и (3.15)введем в ячейки В6: Е8.

• Значение e –в Н5.

• Номер итерации k сформируем в столбце А таблицы с помощью автозаполнения.

• В качестве нулевого приближения выберем вектор

= (0, 0, 0) и введем его в ячейки В11: D11.

2. Используя выражения (3.29), в ячейки В12: D12 запишем формулы для вычисления первого приближения:

B12=$E$6+B11*$B$6+C11*$C$6+D11*$D$6,

C12=$E$7+B11*$B$7+C11*$C$7+D11*$D$7,

D12=$E$8+B11*$B$8+C11*$C$8+D11*$D$8.

Эти формулы можно записать иначе, используя функцию Excel СУММПРОИЗВ.

В ячейку Е12 введем формулу: E12=ABS(B11-B12) и скопируем ее вправо, в ячейки F12: G12.

Рис.3.6. Схема решения СЛАУ методом Якоби

3. В ячейку Н12 введем формулу для вычисления M^(k), используя выражение (3.18): Н12 = МАКС(E12: G12). Функция МАКС находится в категории статистические.

4. Выделим ячейки В12: Н12 и скопируем их вниз до конца таблицы. Таким образом, получим k приближений решения СЛАУ.

5. Определим приближенное решение системы и количество итераций, необходимое для достижения заданной точности e.

Для этого оценим степень близости двух соседних итераций по формуле (3.18). Воспользуемся Условным форматированием в ячейках столбца.

Результат такого форматирования виден на рис.3.6. Ячейки столбца Н, значения которых удовлетворяют условию (3.18), т.е. меньше e =0, 1, тонированы.

Анализируя результаты, принимаем за приближенное решение исходной системы с заданной точностью e=0, 1 четвертую итерацию, т.е.

Исследуем характер итерационного процесса. Для этого выделим блок ячеек А10: D20 и, используя Мастер диаграмм, построим графики изменения каждой компоненты вектора решения в зависимости от номера итерации,

Приведенные графики (рис.3.7) подтверждают сходимость итерационного процесса.

 

Рис. 3.7. Иллюстрация сходящегося итерационного процесса

Изменяя значение e в ячейке Н5, получим новое приближенное решение исходной системы с новой точностью.

Реализация метода прогонки средствами приложения Excel

Рассмотрим решение следующей системы линейных алгебраических уравнений методом «прогонки», используя таблицы Excel.

Векторы:

Последовательность действий

1. Оформим таблицу, как показано на рис.3.8. Исходные данные расширенной матрицы системы (3.30), т.е. вектора введем в ячейки B5: E10.

2. Про гоночные коэффициенты U₀=0 и V₀=0 введем в ячейки G4 и H4 соответственно.

3. Вычислим прогоночные коэффициенты L_i, U_i, V_i. Для этого в ячейках F5, G5, H5 вычислим L₁, U₁, V₁. по формуле (3.8). Для этого введем формулы:

F5 = B5*G4+C5; G5=-D5/F5, H5 = (E5-B5*H4)/F5, и затем скопируем их вниз.

 

Рис.3.8. Расчетная схема метода «прогонки»

 

4. В ячейке I10 вычислим x₆ по формуле (3.10)

I10 = (E10-B10*H9)/(B10*G9+C10).

5. По формуле (3.7) вычислим все остальные неизвестные x₅ x₄, x₃, x₂, x₁. Для этого в ячейке I9 вычислим x₅ по формуле (3.6): I9=G9*I10+H9. А далее копируем эту формуле вверх.

Контрольные вопросы

1. Система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Что является решением СЛАУ. Когда существует единственное решение СЛАУ.

2. Общая характеристика прямых (точных) методов решения СЛАУ. Методы Гаусса и прогонки.

3. Общая характеристика итерационных методов решения СЛАУ. Методы Якоби (простых итераций) и Гаусса-Зейделя.

4. Условия сходимости итерационных процессов.

5. Что понимают под терминами обусловленности задач и вычислений, корректности задачи решения СЛАУ.

 

 

Глава 4.

Численное интегрирование

При решении достаточно большого круга технических задач приходится сталкиваться с необходимостью вычисления определенного интеграла:

Вычисление площадей, ограниченных кривыми, работы, моментов инерции, перемножение эпюр по формуле Мора и т.д. сводится к вычислению определенного интеграла.

Если непрерывная на отрезке [a, b] функция y = f(x) имеет на этом отрезке первообразную F(x), т.е. F^’(x) = f(x), то интеграл (4.1) может быть вычислен по формуле Ньютона – Лейбница:

Однако, только для узкого класса функций y=f(x) первообразная F(x) может быть выражена в элементарных функциях. Кроме того, функция y=f(x) может задаваться графически или таблично. В этих случаях применяют различные формулы для приближенного вычисления интегралов.

Такие формулы называют квадратурными формулами или формулами численного интегрирования.

Формулы численного интегрирования хорошо иллюстрируются графически. Известно [1, 12], что значение определенного интеграла (4.1) пропорционально площади криволинейной трапеции, образованной подынтегральной функцией y=f(x), прямыми х=а и х=b, осью ОХ (рис.4.1).

Задачу вычисления определенного интеграла (4.1) заменяем задачей вычисления площади этой криволинейной трапеции. Однако задача нахождения площади криволинейной не является простой.

Отсюда идея численного интегрирования [3, 6] будет заключатся в замене криволинейной трапеции фигурой, площадь которой вычисляется достаточно просто.

y=f(x)

y

x

xi

xi+1

xn=b

xо=a

Si

Рис.4.1. Геометрическая интерпретация численного интегрирования

Для этого отрезок интегрирования [a, b] разобьем на n равных элементарных отрезков [x_i, x_i+1] (i=0, 1, 2, ….., n-1), с шагом h=(b-a)/n. При этом криволинейная трапеция разобьется на n элементарных криволинейных трапеций с основаниями равными h (рис.4.1).

Каждая элементарная криволинейная трапеция заменяется фигурой, площадь которой вычисляется довольно просто. Обозначим эту площадь S_i . Сумма всех этих площадей называется интегральной суммой и вычисляется по формуле

Тогда приближенная формула вычисления определенного интеграла (4.1) имеет вид

Точность вычисления по формуле (4.4) зависит от шага h, т.е. от числа разбиений n. С увеличением n интегральная сумма приближается к точному значению интеграла

Это хорошо проиллюстрировано на рис.4.2.

n

бn

J

Точное значение интеграла

Рис.4.2. Зависимость точности вычисления интеграла

от числа разбиений

В математике доказывается теорема: если функция y=f(x) непрерывна на [a, b], то предел интегральной суммы б_n существует и не зависит от способа разбиения отрезка [a, b] на элементарные отрезки.

Формулу (4.4) можно использовать, если известна степень точности такого приближения. Существуют различные формулы для оценки погрешности выражения (4.4), но, как правило, они достаточно сложны. Будем проводить оценку точности приближения (4.4) методом половинного шага.

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. III ГЛАВА. ИНТЕРЬЕР И АРХИТЕКТУРНО – ПРОЕКТИРОВОЧНОЕ РЕШЕНИЕ ШКОЛЫ БУДУЩЕГО
2. III. Задачи, решаемые организацией с помощью ИСУ и ИТУ.
3. VI. Выберите подчинительный союз, с помощью которого стиль и смысл высказывания передается точнее других.
4. VIII. Проделки с помощью прута и колокольчика
5. А. Сделайте свое лицо красивым с помощью массажа рта
6. Анализ данных с помощью команд Подбор параметра и Поиск решения
7. Анализ — это такой логический приём, с помощью которого мы мысленно расчленяем приметы, явления, выделяя отдельные их части, свойства.
8. Архитектурно - конструктивное решение
9. Билет №35 .Вопрос 3 Создание защищенных сетей VPN с помощью IPSec
10. В нормальном мозге полушарие, которое ошиблось, обращается за помощью к другому.
11. ВАШЕ РЕШЕНИЕ ЗАНЯТЬСЯ САМОСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕМ: «КАЙЗЕН»
12. Ввод формулы с помощью программы MS Equation.