Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Октября 2010 в 15:01, Не определен
Лекции
КАЗАНСКИЙ 
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ 
им. А.Н. 
ТУПОЛЕВА 
 
 
УТВЕРЖДАЮ:
Проректор по учебной и методической
работе
      _________________ И.К. Насыров 
      «_____» _______________ 2007 г. 
Рекомендуется УМЦ КГТУ им. А.Н. Туполева для направлений
(специальностей) 
направления:   
552800 (230000 )* “Информатика и вычислительная 
техника” 
специальности: 220100 (230101)* «Вычислительные машины, комплексы,
                              
формы 
обучения: очная, очно – заочная 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
*) коды 
направлений и специальностей 
указаны по Общероссийскому 
Материал курса основан на знаниях, навыках и умениях полученных при обучении в среднем образовательном учреждении, а также получаемых студентами при изучении дисциплин: «Алгебра и геометрия», «Математический анализ», «Дифференциальные уравнения», «Программирование на языках высокого уровня», «Информатика».
Студенты должны быть знакомы с основными алгебраическими структурами («Алгебра и геометрия»); с понятиями функции и ее непрерывности, с понятиями множества, отношения («Математический анализ»); с понятиями обыкновенных и систем обыкновенных дифференциальных уравнений, аналитическими методами их решения («Дифференциальные уравнения»); способами записи алгоритма, стандартными типами данных («Программирование на языках высокого уровня»); с основными приемами работы в операционных системах MS DOS и Windows, а также с основными офисными системами MS Word и MS Excel («Информатика»).
Студенты должны иметь практические навыки решения линейных алгебраических и нелинейных уравнений и систем («Алгебра и геометрия»), решения обыкновенных и систем обыкновенных дифференциальных уравнений («Дифференциальные уравнения»), уметь строить схемы алгоритмов и программ («Программирование на языках высокого уровня»).
      Знания, 
умения и навыки, 
полученные в процессе 
изучения данного 
курса, могут быть 
использованы студентами для изучения 
дисциплин «Технологии программирования», 
«Операционные системы», «Базы данных», 
«Управление данными», «Информационные 
технологии», «Сетевые технологии», «Теория 
принятия решений», а также при прохождении 
вычислительной практики студентами второго 
курса очной формы обучения. 
В результате изучения дисциплины студенты должны:
| Виды учебной работы | Очное | Очно-заочное | |
| Всего | Семестры | Семестры | |
| 3 | 3 | ||
| Общая трудоемкость дисциплины | 140 | 140 | 140 | 
| Аудиторные занятия (всего) | 68 | 68 | 51 | 
| Лекции | 34 | 34 | 34 | 
| Практические занятия (ПЗ) | 0 | 0 | 0 | 
| Семинары (С) | 0 | 0 | 0 | 
| Лабораторные работы (ЛР) | 34 | 34 | 17 | 
| Другие виды аудиторных занятий | 0 | 0 | 0 | 
| Самостоятельная работа (всего) | 72 | 72 | 89 | 
| Курсовой проект (работа) | 0 | 0 | 0 | 
| Расчетно-графические работы | 0 | 0 | 0 | 
| Реферат | 0 | 0 | 0 | 
| Другие виды самостоятельной работы | 72 | 72 | 89 | 
| Вид итогового контроля | Экзамен | Экзамен | |
| № пп | Наименование тем | Очное | Очно-заочное | ||
| ЛК | ЛБ | ЛК | ЛБ | ||
| 1 | Введение, понятие приближенных (численных) методов решения инженерных задач на ЭВМ. Учет погрешностей при вычислениях. Вычислительные программные системы. | 4 | 4 | 4 | - | 
| 2 | Приближенные методы решения нелинейных уравнений, систем нелинейных уравнений и систем линейных алгебраических уравнений. | 14 | 16 | 14 | 8 | 
| 3 | Задачи интерполяции, экстраполяции и аппроксимации функций. Основные приложения теории интерполяции. | 10 | 10 | 10 | 5 | 
| 4 | Приближенное решение обыкновенных дифференциальных уравнений и систем, краевых задач для решения дифференциальных уравнений второго порядка и дифференциальных уравнений в частных производных первого порядка. | 6 | 4 | 6 | 4 | 
| Всего | 34 | 34 | 34 | 17 | |
*) 
Используемые сокращения: 
ЛК –лекции, ЛБ 
– лабораторные 
работы, ПЗ – практические 
занятия. 
1.1. Основные понятия дисциплины (очное: 1/2ч.; очно-заочное: 1/1ч.).
Понятие приближенных (численных) методов решения математических задач. Место численных методов в математическом анализе. Понятие вычислительной математики, предмет изучения вычислительной математики. Понятия итерационных методов и погрешностей вычислений, вычислительной схемы. Проблема «устойчивости вычислительных методов» и сложности алгоритма.
1.2. Учет погрешностей при вычислениях (очное: 2/4ч.; очно-заочное: 2/6ч.).
Источники и классификация погрешностей. Основные понятия и определения теории погрешностей. Округление чисел. Погрешности алгебраической суммы, произведения, частного, степени, корня, функции. Правило сложения приближенных чисел. Обратная задача теории погрешностей.
Основы работы с MS Excel, MathCad, MathLab с точки зрения решения задач вычислительной математики.
Метод простых итераций: понятия начального приближения и итерационного процесса; достаточное условие сходимости итерационного процесса; критерии останова итерационного процесса. Геометрическая интерпретация метода простых итераций. Приведение нелинейного уравнения к виду, допускающего сходящиеся итерации. Достоинства и недостатки метода простых итераций.
Метод Ньютона, его геометрическая интерпретация, рабочая формула, выбор начального приближения. Достаточное условие сходимости. Критерий останова итерационного процесса. Достоинства и недостатки метода Ньютона. Модифицированный метод Ньютона, его геометрическая интерпретация и рабочая формула.
Информация о работе Итерациональные методы решения нелинейных уравнений