Численные методы: шпаргалка-пакет

Листы формул, ключевые шаги методов по каждой теме и тренировочные задачи (8) с полными решениями в конце.

Новые задачиНазад к курсу

В окне печати выберите «Сохранить как PDF», чтобы сохранить копию на своём устройстве.

1Формулы и методы

Численные методы

Бисекция
c = (a + b)/2, width after n steps (b − a)/2ⁿ
Метод Ньютона–Рафсона
xn+1 = xₙ − f(xₙ)/f′(xₙ)
Линейная интерполяция
y = y₁ + (y₂ − y₁)(x − x₁)/(x₂ − x₁)
Метод трапеций
T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + … + 2fn−1 + fₙ], h = (b − a)/n
Метод Симпсона (n чётное)
S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + … + 4fn−1 + fₙ]
Оценка погрешности метода трапеций
|E| ≤ (b − a)h²M/12, M = max|f″|
Эйлер
yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ)
Хойн
yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + hk₁)
RK4
yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄)

Метод

  1. Для корня: проверьте смену знака для бисекции или вычислите f и f′ для метода Ньютона и сохраняйте шесть и более цифр в таблице итераций.
  2. Для значения из таблицы: интерполируйте линейно между двумя соседними точками.
  3. Для интеграла: найдите h = (b − a)/n, выпишите f в каждом узле, примените веса (1, 2, …, 2, 1 для трапеций; 1, 4, 2, …, 4, 1 для Симпсона при чётном n) и умножьте на h/2 или h/3.
  4. Для ОДУ: идите от t₀ по формуле yₙ₊₁ = yₙ + h·f(tₙ, yₙ) (Эйлер) или по усреднённому наклону (Хойн), по одной строке на шаг, пока не дойдёте до нужного t.

Последовательности и ряды

Арифметическая прогрессия
aₙ = a₁ + (n − 1)d, Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2
Геометрическая прогрессия
aₙ = a₁rⁿ⁻¹, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r)
Бесконечный геометрический ряд
S = a₁/(1 − r), |r| < 1
p-ряд
Σ1/kᵖ converges only for p > 1
Признак Даламбера
L = lim |ak+1/ak|: L < 1 converges, L > 1 diverges
Радиус сходимости
R = lim |ck/ck+1|
Многочлен Тейлора
Pₙ(x) = Σ f⁽ᵏ⁾(a)(x − a)ᵏ/k!
Ряд Маклорена
eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + …, cos x = 1 − x²/2! + …, ln(1 + x) = x − x²/2 + …
Оценка Лагранжа
|Rₙ| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!

Метод

  1. Определите тип: арифметическая (постоянная разность), геометрическая (постоянное отношение), стандартный ряд, степенной ряд или многочлен Тейлора.
  2. Для сумм используйте Sₙ = n(a₁ + aₙ)/2, Sₙ = a₁(1 − rⁿ)/(1 − r) или S = a₁/(1 − r) при |r| < 1, где a₁ — первый член суммы.
  3. Для сходимости: сначала признак n-го члена, затем сравнение с Σ1/kᵖ или с геометрическим рядом, а для факториалов и k-х степеней используйте признак Даламбера или радикальный признак Коши.
  4. Для многочленов Тейлора выпишите f(a), f′(a), f″(a), …, разделите k-ю производную на k! и оцените погрешность по M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!.

Матрицы и определители

определитель 2×2
det = ad − bc
Обратная матрица 2×2
A⁻¹ = (1/det)·[d −b; −c a]
Продукт
(AB)ij = Σk AikBkj
Собственные значения
det(A − λI) = 0
Правило Крамера
xi = det(Ai)/det(A)

Дифференциальные уравнения

Экспоненциальный рост/убывание
dy/dt = ky → y = y0ekt
Период полураспада
k = ln 2 / t½
Закон охлаждения Ньютона
T(t) = Ta + (T0 − Ta)e−kt
Интегрирующий множитель
y′ + p(x)y = q(x): μ = e∫p dx, (μy)′ = μq
Бак смешения
dm/dt = r·c − (r/V)·m

2Тренировочные задачи

1.Численные методыСредняя

Метод трапеций применяется для ∫02 sin x dx. Погрешность не больше (b − a)³·M/(12n²), где M = max|f″| на [0, 2]. Найдите наименьшее число полос n, гарантирующее погрешность меньше 0,0005.

f(x) = sin x[a, b] = [0, 2]ε = 0,0005
n =
2.Численные методыСложная
00,050,12,82,93ty(0, 3)

Сделайте один шаг классического метода Рунге–Кутты (RK4) с h = 0,1 для y′ = cos t − y, y(0) = 3. Найдите y₁ ≈ y(0,1).

y′ = cos t − yy(0) = 3h = 0,1
y1 =
3.Последовательности и рядыСредняя
k|aₖ₊₁/aₖ|123456789101112

Примените признак Даламбера к Σk=1∞ (k!)²·5ᵏ/(2k)!. Найдите L = lim |ak+1/ak|.

ak = (k!)²·5ᵏ/(2k)!
L =
4.Последовательности и рядыСложная
xyfP₄2,5

Используйте многочлен Маклорена степени 4 для f(x) = eˣ, чтобы приблизить f(2,5). Укажите P₄(2,5).

f(x) = eˣn = 4x = 2,5
P₄(2.5) =
5.Матрицы и определителиСредняя
A =0113304−32

Найдите определитель det A показанной матрицы 3×3 A.

A = [0 1 1; 3 3 0; 4 −3 2]
det A =
6.Матрицы и определителиСложная
A =−16−510

Найдите большее собственное значение λ показанной матрицы A.

A = [−1 6; −5 10]
λ =
7.Дифференциальные уравненияСредняя
tyy(0) = 1y(1) = ?

Решите y″ + 8y′ + 15y = 0 при y(0) = 1 и y′(0) = 1. Найдите y(1).

y″ + 8y′ + 15y = 0y(0) = 1y′(0) = 1
y(1) =
8.Дифференциальные уравненияСложная
ty1,5y(1,5) = ?

Решите y′ + 3y = 10e−2t при y(0) = 2. Найдите y(1,5).

y′ + 3y = 10e−2ty(0) = 2
y(1.5) =

3Растворы

1.Численные методы

Ответ: n = 37

Численное интегрирование: разделите [a, b] на n полос шириной h = (b − a)/n с узлами x₀ … xₙ. Метод трапеций: T = (h/2)[f₀ + 2f₁ + 2f₂ + … + 2fn−1 + fₙ]. Метод Симпсона (n чётное): S = (h/3)[f₀ + 4f₁ + 2f₂ + 4f₃ + … + 4fn−1 + fₙ]. Погрешность метода трапеций убывает как h² (оценка (b − a)h²·M/12, где M = max|f″|), метода Симпсона — как h⁴, поэтому при тех же узлах метод Симпсона обычно намного точнее.

Оценка второй производной

M = |sin(π/2)| = 1

Выразите n

n² > 8·1/(12·0,0005) = 1333
n > 36,51 → n = 37

Ответ

n = 37
2.Численные методы

Ответ: y1 = 2,81

Численное решение y′ = f(t, y): метод Эйлера идёт по наклону в начале каждого шага: yn+1 = yₙ + h·f(tₙ, yₙ). Метод Хойна (улучшенный метод Эйлера) усредняет наклон в начале и в точке, предсказанной методом Эйлера: k₁ = f(tₙ, yₙ), k₂ = f(tₙ + h, yₙ + h·k₁), yn+1 = yₙ + (h/2)(k₁ + k₂). Классический метод Рунге–Кутты (RK4) объединяет четыре наклона: yn+1 = yₙ + (h/6)(k₁ + 2k₂ + 2k₃ + k₄). Глобальная погрешность метода Эйлера пропорциональна h, метода Хойна — h², метода RK4 — h⁴.

Четыре наклона

k₁ = f(0, 3) = −2
k₂ = f(0,05, 2,9) = −1,90125
k₃ = f(0,05, 2,904938) = −1,906187
k₄ = f(0,1, 2,809381) = −1,814377

Объедините

y₁ = 3 + (0,1/6)(−2 + 2·−1,90125 + 2·−1,906187 − 1,814377) = 2,81

Ответ

y1 = 2,81
3.Последовательности и ряды

Ответ: L = 1,25

Сходимость: если члены не стремятся к 0, ряд расходится (необходимый признак сходимости, признак n-го члена). Σ1/kᵖ сходится только при p > 1, а Σrᵏ — только при |r| < 1. Сравнивайте ряд с одним из них, когда его члены при больших k ведут себя так же. Признак Даламбера: L = lim |ak+1/ak|; радикальный признак Коши: L = lim |ak|1/k. При L < 1 ряд сходится, при L > 1 расходится, при L = 1 вывода нет. Степенной ряд Σck(x − x₀)ᵏ сходится при |x − x₀| < R, где R = lim |ck/ck+1|; знакочередующийся ряд с членами, убывающими к 0, сходится.

Отношение соседних членов

|ak+1/ak| = 5·(k + 1)²/((2k + 2)(2k + 1)) → 5/4

Вывод

L = 1,25 > 1

Ответ

L = 1,25

L > 1, поэтому ряд расходится.

4.Последовательности и ряды

Ответ: P₄(2.5) = 10,86

Многочлены Тейлора: вблизи x = a гладкая функция приближается многочленом Pₙ(x) = f(a) + f′(a)(x − a) + f″(a)(x − a)²/2! + … + f⁽ⁿ⁾(a)(x − a)ⁿ/n!; при a = 0 это многочлен Маклорена. Стандартные ряды: eˣ = Σxᵏ/k!, sin x = x − x³/3! + x⁵/5! − …, cos x = 1 − x²/2! + x⁴/4! − …, ln(1 + x) = x − x²/2 + x³/3 − …, 1/(1 − x) = Σxᵏ. Оценка остатка по Лагранжу: |f(x) − Pₙ(x)| ≤ M·|x − a|ⁿ⁺¹/(n + 1)!, где M — наибольшее значение |f⁽ⁿ⁺¹⁾| между a и x.

Многочлен Маклорена

P₄(x) = 1 + x + 0,5x² + 0,1667x³ + 0,04167x⁴

Подставьте

P₄(2,5) = 1 + 2,5 + 3,125 + 2,604167 + 1,627604 = 10,86

Ответ

P₄(2,5) = 10,86

Точное значение равно f(2,5) = 12,182494; погрешность 1,325723 уменьшается, если взять больше членов или точку ближе к 0.

5.Матрицы и определители

Ответ: det A = −27

Матрицы: определитель матрицы 2×2 равен ad − bc. Для 3×3 разложите по строке: каждый элемент умножается на определитель матрицы 2×2, оставшейся после вычёркивания его строки и столбца, с чередующимися знаками + − +. Собственные значения λ удовлетворяют det(A − λI) = 0; для 2×2 это λ² − (след)·λ + det = 0.

Миноры 2×2 первой строки

M₁₁ = 6, M₁₂ = 6, M₁₃ = −21

Разложение по строке

det A = 0·6 − 1·6 + 1·(−21) = −27

Ответ

det A = −27
6.Матрицы и определители

Ответ: λ = 5

Матрицы: определитель матрицы 2×2 равен ad − bc. Для 3×3 разложите по строке: каждый элемент умножается на определитель матрицы 2×2, оставшейся после вычёркивания его строки и столбца, с чередующимися знаками + − +. Собственные значения λ удовлетворяют det(A − λI) = 0; для 2×2 это λ² − (след)·λ + det = 0.

Характеристическое уравнение

λ² − (9)λ + (20) = 0

Решите

λ = (9 ± √(1))/2 → λ = 4, 5
λ = 5

Ответ

λ = 5
7.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(1) = 0,1359

Линейные уравнения второго порядка: для y″ + b·y′ + c·y = 0 ищите решение в виде y = ert: это даёт характеристическое уравнение r² + b·r + c = 0. Два различных вещественных корня r₁ ≠ r₂ дают y = A·er₁t + B·er₂t (апериодический режим, передемпфированный); двойной корень r даёт y = (A + Bt)·ert (критическое затухание); комплексные корни −α ± jω дают y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt) (колебательный режим, недодемпфированный). Начальные значения y(0) и y′(0) определяют A и B. В записи y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 величина ωn — собственная частота, а ζ — коэффициент демпфирования: при ζ < 1 возникают колебания. При постоянном входе y″ + by′ + cy = c·K решение равно установившемуся значению K плюс свободный отклик.

Характеристические корни

(r + 3)(r + 5) = 0 → r = −3, −5

Константы по начальным значениям

A + B = 1, −3A − 5B = 1
A = 3, B = −2

Вычислите

y(1) = 3·e−3 + (−2)·e−5 = 0,1359

Ответ

y(1) = 0,1359
8.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(1.5) = 0,409

Дифференциальные уравнения первого порядка: dy/dt = k·y имеет решение y = y₀·ekt (рост при k > 0, убывание при k < 0); период полураспада T даёт k = ln 2/T. Закон охлаждения Ньютона dT/dt = −k·(T − Tₐ) даёт T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt. Линейное уравнение y′ + p(x)·y = q(x) решается с интегрирующим множителем μ = e∫p dx: (μy)′ = μq, поэтому μy = ∫μq dx + C.

Интегрирующий множитель

μ = e3t
(e3ty)′ = 10et

Общее решение

y = 10/1·e−2t + C·e−3t = 10·e−2t + C·e−3t

Начальное условие

2 = 10 + C → C = −8

Вычислите

y(1,5) = 10·0,04979 + (−8)·0,01111 = 0,409

Ответ

y(1,5) = 0,409

ExamProblems · examproblems.com/courses/numerical-methods