Д. А. Силаев 1/2 года Физическое явление и математическая модель. Математическое исследование
| Вид материала | Исследование |
- Программа государственного квалификационного экзамена по дисциплине «Математическая, 43.58kb.
- Л. М. Чирок Математическая модель электрохимического датчика, 44.36kb.
- Математическое моделирование социальных процессов, 248.4kb.
- Лекция №15 Математические модели в управлении производством, 90.2kb.
- Игра как математическая модель конфликтной ситуации. Антагонистические игры, 56.39kb.
- Магистерская программа: Энергетика теплотехнологии (кафедра эвт); Форма обучения: очная, 55.97kb.
- Учебная программа курса для направления 540200 физико-математическое образование 540202М, 259.65kb.
- Программа дисциплины «Математическое моделирование в менеджменте», 242.16kb.
- Рассматриваются вопросы построения и применения адекватных математических моделей при, 17.02kb.
- «использование математического моделирования при расстановке коэффициентов в окислительно, 46.75kb.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В ПРОЦЕССАХ И СИСТЕМАХ
доц. Д.А. Силаев
1/2 года
1. Физическое явление и математическая модель. Математическое исследование модели, роль численных методов в изучении модели, требование к точности решения, осмысливание математического решения и сопоставление его с экспериментальными данными.
2. Априорная информация о свойствах экспериментальных кривых. Функциональные пространства
, 
. Понятие компакта. Примеры.3. Оценка снизу для любой квадратурной формулы. Зависимость оценки от гладкости подинтегральной функции.
4. Задача интерполяции. Интерполяционный полином Лагранжа, интерполяционный полином Ньютона. Оценка остаточного члена.
5. Понятие равномерного приближения. Теорема Валле-Пуссена, теорема Чебышева. Полиномы Чебышева.
6. Среднеквадратичное приближение функций. Метод наименьших квадратов. Ортогональные многочлены (многочлены Лежандра, Чебышева и др.). Ряды Фурье. Дробно-линейная аппроксимация.
7. Числа Лебега и неравенство Лебега. Оценки для чисел Лебега. Теорема Джексона.
8. Лагранжев сплайн.
9. Интерполяционный полином Эрмита.
10. Дважды непрерывно-дифференцируемый интерполяционный кубический сплайн (дефекта 1). Алгоритм построения.
11. Экстремальное свойство интерполяционных кубических сплайнов.
12. Оценка погрешности интерполяции.
13. Формулы численного дифференцирования и интегрирования, основанные на приближении функций сплайнами.
14. Задача дифференцирования экспериментальной кривой.
15. Задача сглаживания экспериментальных кривых. Глобальный сглаживающий кубический сплайн.
16. Полулокальный сглаживающий сплайн.
Литература
1. Бабенко К.И. Основы численного анализа. М., Наука, 1986.
2. Бахвалов Н.С. Численные методы. М., Наука, 1975.
3. Калиткин Н.Н. Численные методы. М., Наука, 1978.
4. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. М., Наука, 1980.
5. Стечкин С.Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. М., Наука, 1976.
6. Силаев Д.А., Якушина Г.И. Приближение S-сплайнами гладких функций. Труды семинара им. И.Г. Петровского, 1984. Т. 10, с. 197-206.
7. Баяковский Ю.М. Локальные формулы гладкого восполнения и гладкой интерполяции по их значениям в узлах неравномерной сетки. М., изд-во ИПМ им. М.В.Келдыша (препринт), 1974.