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 ∫01 sin x dx. Погрешность не больше (b − a)³·M/(12n²), где M = max|f″| на [0, 1]. Найдите наименьшее число полос n, гарантирующее погрешность меньше 1 × 10⁻⁵.

f(x) = sin x[a, b] = [0, 1]ε = 1 × 10⁻⁵
n =
2.Численные методыСложная
00,51−1−0,500,5ty(0, −1)

Используйте метод Эйлера с h = 0,2 для y′ = cos t − y, y(0) = −1, чтобы оценить y5 ≈ y(1).

y′ = cos t − yy(0) = −1h = 0,2
y5 =
3.Последовательности и рядыСредняя
AΣ (3/4)ᵏk = 1 … ∞BΣ 5/k³k = 1 … ∞CΣ 1/(3ᵏ + k)k = 1 … ∞DΣ 1/√kk = 1 … ∞

Ровно один из четырёх рядов расходится. Нажмите на него.

A: Σ (3/4)ᵏB: Σ 5/k³C: Σ 1/(3ᵏ + k)D: Σ 1/√k
  1. 1A: Σ (3/4)ᵏ
  2. 2B: Σ 5/k³
  3. 3C: Σ 1/(3ᵏ + k)
  4. 4D: Σ 1/√k
4.Последовательности и рядыСложная
xyfP₂1,2

Используйте многочлен Маклорена степени 2 для f(x) = cos(−x), чтобы приблизить f(1,2). Укажите P₂(1,2).

f(x) = cos(−x)n = 2x = 1,2
P₂(1.2) =
5.Матрицы и определителиСредняя
A =−450−5B =−4−44−1

Пусть C = AB для показанных матриц. Найдите элемент c12 (строка 1, столбец 2).

A = [−4 5; 0 −5]B = [−4 −4; 4 −1]
c12 =
6.Матрицы и определителиСложная
A =66−5−5

Найдите большее собственное значение λ показанной матрицы A.

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

Решите y″ + 8y′ + 16y = 0 при y(0) = 1 и y′(0) = 1. Найдите y(1,5).

y″ + 8y′ + 16y = 0y(0) = 1y′(0) = 1
y(1.5) =
8.Дифференциальные уравненияСложная
ty0,5y(0,5) = ?

Решите y′ + 2y = 7e−t при y(0) = 1. Найдите y(0,5).

y′ + 2y = 7e−ty(0) = 1
y(0.5) =

3Растворы

1.Численные методы

Ответ: n = 84

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 1 = 0,8415

Выразите n

n² > 1·0,8415/(12·1 × 10⁻⁵) = 7012
n > 83,74 → n = 84

Ответ

n = 84
2.Численные методы

Ответ: y5 = 0,2439

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.

ntₙyₙf(tₙ, yₙ)yₙ₊₁00−12−0,610,2−0,61,580067−0,28398720,4−0,2839871,205048−0,042977130,6−0,04297710,8683130,13068540,80,1306850,5660210,24389

Шаги Эйлера

y₁ = −1 + 0,2·(2) = −0,6
y₂ = −0,6 + 0,2·(1,580067) = −0,283987
y₃ = −0,283987 + 0,2·(1,205048) = −0,0429771
y₄ = −0,0429771 + 0,2·(0,868313) = 0,130685
y₅ = 0,130685 + 0,2·(0,566021) = 0,24389
00,51−1−0,500,5ty

График

y5 = 0,2439

Ответ

y5 = 0,2439
3.Последовательности и ряды

Ответ: D: Σ 1/√k

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.

Проверьте каждый ряд

A: Σ (3/4)ᵏ → Геометрический ряд с r = 3/4, |r| < 1: сходится.
B: Σ 5/k³ → p-ряд с p = 3 > 1: сходится.
C: Σ 1/(3ᵏ + k) → Меньше (1/3)ᵏ, сходящегося геометрического ряда: сходится по признаку сравнения.
D: Σ 1/√k → p-ряд с p = 1/2 ≤ 1: расходится.

Ответ

D: Σ 1/√k

Ответ

D: Σ 1/√k
4.Последовательности и ряды

Ответ: P₂(1.2) = 0,28

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 − 0,5x²

Подставьте

P₂(1,2) = 1 − 0,72 = 0,28

Ответ

P₂(1,2) = 0,28

Точное значение равно f(1,2) = 0,362358; погрешность 0,0823578 уменьшается, если взять больше членов или точку ближе к 0.

5.Матрицы и определители

Ответ: c12 = 11

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.

Строка на столбец

c12 = (−4)·(−4) + 5·(−1) = 11

Ответ

c12 = 11
6.Матрицы и определители

Ответ: λ = 1

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 − (1)λ + (0) = 0

Решите

λ = (1 ± √(1))/2 → λ = 0, 1
λ = 1

Ответ

λ = 1
7.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(1.5) = 0,02107

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.

Двойной корень

(r + 4)² = 0 → r = −4

Константы

A = y(0) = 1
y′(0) = B − 4A → B = 1 + 4 = 5

Вычислите

y(1,5) = (1 + 5·1,5)·e−6 = 0,02107

Ответ

y(1,5) = 0,02107
8.Дифференциальные уравнения

Ответ: y(0.5) = 2,038

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 = e2t
(e2ty)′ = 7et

Общее решение

y = 7/1·e−t + C·e−2t = 7·e−t + C·e−2t

Начальное условие

1 = 7 + C → C = −6

Вычислите

y(0,5) = 7·0,6065 + (−6)·0,3679 = 2,038

Ответ

y(0,5) = 2,038

ExamProblems · examproblems.com/courses/numerical-methods