Учебной дисциплины «Численные методы» для направления 010200. 62 «Математика и компьютерные науки» icon

Учебной дисциплины «Численные методы» для направления 010200. 62 «Математика и компьютерные науки»


Смотрите также:
Учебная программа по дисциплине «Численные методы» Специальность 010200 Прикладная математика и...
Программа вступительного экзамена по математике в магистратуру...
Программа дисциплины Численные методы для направления 010500...
Рабочая программа учебной дисциплины численные методы Наименование магистерской программы...
Рабочая программа учебной дисциплины численные методы Направление подготовки 210400 Радиотехника...
Программа дисциплины ен. Ф. 01 «Математика. Численные методы» Специальность 032100 050201...
Приказ от 21 декабря 2009 года n 760...
Программа по дисциплине «Компьютерные науки»...
Программа дисциплины ен. Ф. 01 «Математика. Численные методы» Специальность 032200 (050203...
Программа дисциплины ен. Ф. 01 «Математика. Численные методы» Специальность 032200 (050203...
Рабочей программы учебной дисциплины в...
Образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки...



Загрузка...
скачать
АННОТАЦИЯ

программы учебной дисциплины «Численные методы»

для направления 010200.62 «Математика и компьютерные науки»

профиль «Математическое и компьютерное моделирование»


Общее количество часов – 216 ч. (6 зачетных единиц)


  1. Цели и задачи дисциплины

Численные методы занимают важное место в системе прикладного математического образования.

Цель преподавания дисциплины

Изучение численных методов решения задач алгебры, математического анализа и дифференциальных уравнений, а также освоение методологических подходов разработки численных вычислений и изучение основных методов для решения задач исследовательского и прикладного характера.

Задачи изучения курса

Освоение методов вычислительной математики: правил приближенных вычислений, численных методов решения нелинейных уравнений и систем, систем линейных уравнений, теории интерполирования, численного дифференцирования и интегрирования, использование численных методов для обработки экспериментальных данных, численных методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений в постановке задач Коши и краевых задач, численных методов решения уравнений с частными производными, численных методов решения интегральных уравнений.


  1. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

Общекультурные компетенции (ОК):

способность применять в научно-исследовательской и профессиональной деятельности базовые знания в области фундаментальной и прикладной математики и естественных наук (ОК-6),

умение быстро находить, анализировать и грамотно контекстно обрабатывать научно-техническую, естественнонаучную и общенаучную информацию, приводя ее к проблемно-задачной форме (ОК-10),

значительные навыки самостоятельной работы с компьютером, программирования, использование методов обработки информации и численных методов решения базовых задач (ОК-12),

базовые знания в областях информатики и современных информационных технологий, навыки использования программных средств и навыки работы в компьютерных сетях, умение создавать базы данных и использовать ресурсы интернета (ОК-13).


Профессиональные компетенции (ПК):

умение определять общие формы, закономерности, инструментальные средства отдельной предметной области (ПК-1),

навыки самостоятельного построения алгоритма и его анализа (ПК-11),

глубокое понимание сути точности фундаментального знания (ПК-13),

владение методом алгоритмического моделирования при анализе постановок математических задач (ПК-19),

владение проблемно-задачной формой представления математических естественнонаучных знаний (ПК-21),

умение видеть прикладной аспект в решении научной задачи, грамотно представить и интерпретировать результат (ПК-22),

умение проанализировать результат и скорректировать математическую модель, лежащую в основе задачи (ПК-23),

умение самостоятельно математически и физически корректно ставить естественнонаучные и инженерно-физические задачи и организовывать их решение в рамках небольших коллективов (ПК-25),

умение приобретать опыт самостоятельного различения типов знания (ПК-26).


В результате изучения дисциплины студент должен:

знать и уметь: применять на практике методы численного анализа; иметь четкое представление о видах математических моделей, основанных на численных методах, о способах их построений, о численных методах реализации математических моделей; разрабатывать алгоритм применяемого метода решения; реализовать численный алгоритм программно с помощью инструментальных средств и прикладных программ; анализировать полученные результаты; оценивать погрешность вычислений.

владеть: методологией и навыками применения численных методов для решения прикладных задач, самостоятельно осуществлять выбор методики решения и построения алгоритма той или иной задачи, давать полный анализ результатов решения и оценивать границы применимости выбранного метода.


  1. Содержание дисциплины. Основные разделы

Введение.

Предмет вычислительной математики. Методы вычислительной математики. Численные методы как раздел вычислительной математики. Общие сведения о моделировании. Применение численных методов в математическом моделировании. Классификация математических моделей и основные этапы моделирования.

Точность вычислительного эксперимента.

Правила приближенных вычислений и элементы теории погрешностей. Приближенные числа, абсолютные и относительные погрешности. Арифметические действия над приближенными числами. Виды и источники погрешностей. Устойчивость. Корректность. Сходимость.

Численные методы решения нелинейных алгебраических уравнений.

Метод половинного деления. Метод хорд. Метод Ньютона. Метод простых итераций. Метод релаксаций. Метод Чебышева третьего порядка. Геометрическая интерпретация рассмотренных методов.

Численные методы линейной алгебры.

Численное решение систем линейных алгебраических уравнений. Основные понятия. Прямые и итерационные методы. Метод Гаусса. Схема Гаусса с выбором главного элемента. Метод прогонки для решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод выражений. Компактная схема метода Гаусса или схема Халецкого. Применение метода Гаусса к вычислению определителей и к обращению матриц. Метод квадратных корней. Метод LU-разложения. Метод простой итерации. Метод Якоби и метод Зейделя. Вычисление определителей. Задачи на собственные значения. Метод Крылова для нахождения собственных чисел и векторов матриц. Нормы и обусловленность матриц. Теорема о достаточном условии сходимости. Теорема о достаточном условии сходимости методов Якоби и метода Зейделя.

Численное решение систем нелинейных уравнений.

Метод Ньютона. Метод простой итерации. Метод градиентного спуска. Варианты итерационных схем.

Аппроксимация функций.

Постановка задачи аппроксимации функций. Виды аппроксимаций. Использование рядов. Многочлены Чебышева и наилучшие равномерные приближения. Интерполирование функций. Постановка задачи интерполяции. Линейная и квадратичная интерполяции. Интерполяционные сплайны. Полиномиальная интерполяция. Интерполяционные формулы Ньютона для равноотстоящих узлов. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Схема Эйткена. Интерполяционные формулы Гаусса, Стирлинга, Бесселя. Обратное интерполирование. Нахождение корней уравнения методом обратного интерполирования. Подбор эмпирических формул. Поиск параметров формул.

Обработка экспериментальных данных.

Подбор эмпирических формул. Эмпирические формулы. Определение параметров эмпирической зависимости. Метод наименьших квадратов. Локальное сглаживание данных. Нахождение приближающей функции в виде линейной функции и квадратичного трехчлена. Аппроксимация функцией произвольного вида.

Численное дифференцирование.

Аппроксимация производных. Погрешности, возникающие при численном дифференцировании. Выбор оптимального шага. Аппроксимация производных интерполяционными многочленами с постоянным и переменным шагом. Метод неопределенных коэффициентов. Улучшение аппроксимации методом Рунге. Аппроксимация частных производных.

Численное интегрирование.

Квадратурные формулы. Выбор шага интегрирования. Интегрирование с помощью степенных рядов. Интегралы от разрывных функций. Метод Гаусса. Интегралы с бесконечными пределами. Кратные интегралы. Метод повторного интегрирования. Метод Диткина. Метод Монте-Карло. Вычисление интегралов в нерегулярных случаях.

Приближенное решение начальных задач для обыкновенных дифференциальных уравнений.

Основные понятия и методы решения. Задача Коши. Одношаговые методы. Метод последовательных приближений. Метод Эйлера. Модификации метода Эйлера. Метод Рунге-Кутта. Многошаговые методы. Метод Адамса. Метод Милна. Аппроксимация, устойчивость, сходимость численного решения задач для дифференциального уравнения.

Краевые задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений.

Постановка задачи. Метод конечных разностей для линейных и нелинейных дифференциальных уравнений второго порядка. Метод прогонки. Метод Галеркина. Метод коллокации.

Численное решение интегральных уравнений и уравнений с частными производными.

Основные виды линейных интегральных уравнений. Уравнения Вольтера и Фредгольма. Метод последовательных приближений. Метод конечных сумм. Метод коллокации. Метод наименьших квадратов.

Классификация дифференциальных уравнений с частными производными. Начальные и краевые условия. Задача Коши. Смешанная задача. Метод сеток для уравнений эллиптического типа. Метод сеток для уравнений параболического и гиперболического типа.


Составитель: к.ф.-м.н., доцент каф. МАиМ Масловская А.Г.




Скачать 59.05 Kb.
оставить комментарий
Дата02.10.2011
Размер59.05 Kb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх