Учебное пособие «Прикладная информатика»

Для студентов по направлению 210100 «Электроника и наноэлектроника» и 222900 «Нанотехнологии и микросистемная техника»

Главная задача численных методов – фактическое нахождение решения с требуемой или, по крайней мере, оцениваемой точностью.

Кафедра физической электроники

Библиографическая запись:

Зариковская, Н. В. Учебное пособие «Прикладная информатика»: Для студентов по направлению 210100 «Электроника и наноэлектроника» и 222900 «Нанотехнологии и микросистемная техника» [Электронный ресурс] / Н. В. Зариковская. — Томск: ТУСУР, 2012. — 93 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/4641
Год издания: 2012
Количество страниц: 93
Скачиваний: 75

Оглавление (содержание)

1. Элементы теории погрешностей

2. Численное интегрирование

2.1. Постановка задачи

2.2. Формула прямоугольников

2.3. Формула трапеций

2.4. Формула Симпсона

2.5. Вычисление определенных интегралов методами Монте–Карло

3. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)

3.1. Решение задач линейной алгебры

3.2. Метод Гаусса

3.3. Схема Гаусса с выбором главного элемента

3.4. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса

3.5. Вычисление определителей методом Гаусса

3.6. Метод простой итерации (метод Якоби)

3.7. Метод Зейделя

3.8. Метод скорейшего спуска (градиента) для случая системы линейных алгебраических уравнений

4. Приближенное решение нелинейных и трансцендентных уравнений

4.1. Постановка задачи

4.2. Графическое решение уравнений

4.3. Метод половинного деления (дихотомии)

4.4. Метод хорд

4.5. Метод Ньютона (метод касательных)

4.6. Комбинированный метод

5. Приближенное решение систем нелинейных уравнений

5.1. Метод Ньютона

5.2. Метод градиента (метод скорейшего спуска)

6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений

6.1. Методы решения задачи Коши

6.2. Метод рядов, не требующий вычисления производных

правой части уравнения

6.3. Метод Рунге-Кутта

6.4. Многошаговые методы

6.5. Экстраполяционные методы Адамса

6.6. Интерполяционные методы Адамса

7. Интерполирование и приближение функций

7.1. Задача интерполирования и аппроксимации функций

7.2. Интерполирование алгебраическими многочленами

7.3. Интерполяционная формула Ньютона

7.4. Сходимость интерполяционного процесса

7.5. Задача обратного интерполирования

7.6. Отыскание параметров эмпирических формул методом наименьших квадратов

7.7. Суть метода наименьших квадратов

Литература