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
t (s)0123456v (m/s)9121515201819

Скорость транспортного средства измеряется каждые 1 s (таблица). Оцените пройденный путь s от t = 0 до t = 6 s методом Симпсона.

h = 1 sn = 6
s = m
2.Численные методыСложная
00,20,400,020,04ty(0, 0)

Сделайте один шаг классического метода Рунге–Кутты (RK4) с h = 0,5 для y′ = t² + y², y(0) = 0. Найдите y₁ ≈ y(0,5).

y′ = t² + y²y(0) = 0h = 0,5
y1 =
3.Последовательности и рядыСредняя
kSn​12345678910

Найдите сумму S = Σk=131 3/(k(k + 1)).

ak = 3/(k(k + 1))n = 31
S =
4.Последовательности и рядыСложная
xyfP₂−0,4

Используйте многочлен Маклорена степени 2 для f(x) = 1/(1 + x), чтобы приблизить f(−0,4). Укажите P₂(−0,4).

f(x) = 1/(1 + x)n = 2x = −0,4
P₂(−0.4) =
5.Матрицы и определителиСредняя
A =3−3341−1−251

Найдите определитель det A показанной матрицы 3×3 A.

A = [3 −3 3; 4 1 −1; −2 5 1]
det A =
6.Матрицы и определителиСложная
A =3−5−6−3b =4−10

Решите систему 3x − 5y = 4 и −6x − 3y = −10. Найдите x.

3x − 5y = 4−6x − 3y = −10
x =
7.Дифференциальные уравненияСредняя
tyy(0) = 5y(1,5) = ?

Решите y″ + 7y′ + 12y = 0 при y(0) = 5 и y′(0) = 4. Найдите y(1,5).

y″ + 7y′ + 12y = 0y(0) = 5y′(0) = 4
y(1.5) =
8.Дифференциальные уравненияСложная
tyK = 10y(0,75) = ?

Система подчиняется уравнению y″ + y′ + 9,25y = 92,5 при t ≥ 0, начиная из состояния покоя: y(0) = 0, y′(0) = 0. Найдите y(0,75); углы в радианах.

y″ + y′ + 9,25y = 92,5y(0) = 0y′(0) = 0
y(0.75) =

3Растворы

1.Численные методы

Ответ: s = 92,67 m

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.

Взвешенная сумма

9 + 4·12 + 2·15 + 4·15 + 2·20 + 4·18 + 19 = 278

Метод Симпсона

s = (1/3)·278 = 92,67 m

Ответ

s = 92,67 m
2.Численные методы

Ответ: y1 = 0,04179

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, 0) = 0
k₂ = f(0,25, 0) = 0,0625
k₃ = f(0,25, 0,015625) = 0,0627441
k₄ = f(0,5, 0,0313721) = 0,250984

Объедините

y₁ = 0 + (0,5/6)(0 + 2·0,0625 + 2·0,0627441 + 0,250984) = 0,04179

Ответ

y1 = 0,04179
3.Последовательности и ряды

Ответ: S = 2,906

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.

Простые дроби

3/(k(k + 1)) = 3·(1/k − 1/(k + 1))

Отмена

S = 3·(1 − 1/32) = 2,906

Ответ

S = 2,906
4.Последовательности и ряды

Ответ: P₂(−0.4) = 1,56

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

P₂(x) = 1 − x + x²

Подставьте

P₂(−0,4) = 1 + 0,4 + 0,16 = 1,56

Ответ

P₂(−0,4) = 1,56

Точное значение равно f(−0,4) = 1,666667; погрешность 0,106667 уменьшается, если взять больше членов или точку ближе к 0.

5.Матрицы и определители

Ответ: det A = 90

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 = 2, M₁₃ = 22

Разложение по строке

det A = 3·6 − (−3)·2 + 3·22 = 90

Ответ

det A = 90
6.Матрицы и определители

Ответ: x = 1,59

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.

Определитель матрицы коэффициентов

det A = 3·(−3) − (−5)·(−6) = −39

Замените столбец x

det Aₓ = 4·(−3) − (−5)·(−10) = −62
x = −62/(−39) = 1,59

Ответ

x = 1,59
y = 0,1538
7.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(1.5) = 0,2195

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 + 4) = 0 → r = −3, −4

Константы по начальным значениям

A + B = 5, −3A − 4B = 4
A = 24, B = −19

Вычислите

y(1,5) = 24·e−4,5 + (−19)·e−6 = 0,2195

Ответ

y(1,5) = 0,2195
8.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(0.75) = 13,43

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.

Установившееся значение и корни

yss = 10, r = −0,5 ± 3j

Константы по начальным значениям

y(0) = 10 + A = 0 → A = −10
y′(0) = −0,5A + 3B = 0 → B = −1,667

Вычислите

y(0,75) = 10·(1 − e−0,375(cos 2,25 + 0,1667·sin 2,25)) = 13,43

Ответ

y(0,75) = 13,43

ExamProblems · examproblems.com/courses/numerical-methods