Название: Исследование точности численного дифференцирования
Вид работы: курсовая работа
Рубрика: Информатика и программирование
Размер файла: 493.86 Kb
Скачать файл: referat.me-135285.docx
Краткое описание работы: Исследование двух методов численного дифференцирования. Определение относительно максимального значения функции на интервале, абсолютной погрешности относительно значений аналитически вычисленной производной. Структура и этапы вычислительной программы.
Исследование точности численного дифференцирования
Курсовая работа
"Исследование точности численного дифференцирования"
Екатеринбург 2009 г.
1. Подробное описание задачи и метод ее решения
Исследуйте два метода численного дифференцирования:
где xi – узел равномерной сетки с шагом h .
Предполагается, что отрезок дифференцирования [ a , b ] разбит на n равных частей системой точек (сеткой)
Исследование проведите на примерах:
Относительную погрешность определяйте относительно максимального значения функции на интервале, абсолютную погрешность рассчитайте относительно значений аналитически вычисленной производной.
Численное дифференцирование применяется, если функцию y(x) трудно или невозможно продифференцировать аналитически – например, если она задана таблицей. Оно нужно также при решении дифференциальных уравнений при помощи разностных методов.
При численном дифференцировании функцию y(x) аппроксимируют легко вычисляемой функцией. При этом можно использовать различные способы аппроксимации. Задание требует исследовать 2 метода. Оба метода можно применять для всех функций, приведенных в задании, исходя из области определения этих функций.
На самом деле, метод решения данной задачи довольно тривиален, так как все формулы приведены в условии задачи.
Входные данные: номер функции, номер метода, точность (шаг), левое значение, правое значение. Для функции у= cos 2 mx нужно выбрать параметр m из предложенных.
Выходные данные: аргумент, значение функции при заданном параметре, значение первой производной, абсолютная погрешность, относительная погрешность.
1) y=cos2 mx , для m =1 [0, 3.14]
выберем шаг=0,3 и интервал [0,3.14]
Метод 1
| параметр | значение функции | значение производной |
абсолютная погрешность | относительная погрешность |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0,3 | 0,912668 | -0,531369 | 0,0596719 | 0,59104 |
| 0,6 | 0,681179 | -0,877115 | 0,25217 | 1,12928 |
| 0,9 | 0,386399 | -0,91646 | 0,650194 | 1,56665 |
| 1,2 | 0,131303 | -0,635659 | 1,22842 | 1,86408 |
| 1,5 | 0,00500375 | -0,132804 | 1,86219 | 1,99499 |
| 1,8 | 0,0516208 | 0,416443 | 2,36414 | 1,9477 |
| 2,1 | 0,25487 | 0,820214 | 2,54663 | 1,72642 |
| 2,4 | 0,543749 | 0,937461 | 2,28839 | 1,35093 |
| 2,7 | 0,817346 | 0,727226 | 1,58199 | 0,85476 |
| 3 | 0,980085 | 0,26295 | 0,54519 | 0,28224 |
Метод 2
| параметр | значение функции | значение производной |
абсолютная погрешность | относительная погрешность |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0,3 | 0,912668 | -0,562306 | 0,0287348 | 0,59104 |
| 0,6 | 0,681179 | -0,928182 | 0,201103 | 1,12928 |
| 0,9 | 0,386399 | -0,969817 | 0,596837 | 1,56665 |
| 1,2 | 0,131303 | -0,672668 | 1,19141 | 1,86408 |
| 1,5 | 0,00500375 | -0,140536 | 1,85445 | 1,99499 |
| 1,8 | 0,0516208 | 0,440689 | 2,38838 | 1,9477 |
| 2,1 | 0,25487 | 0,867969 | 2,59439 | 1,72642 |
| 2,4 | 0,543749 | 0,992042 | 2,34297 | 1,35093 |
| 2,7 | 0,817346 | 0,769566 | 1,62433 | 0,85476 |
| 3 | 0,980085 | 0,278259 | 0,560499 | 0,28224 |
Графики
Для первого графика выберем шаг = 0,05, для большей точности построения
численный дифференцирование абсолютный погрешность
Рисунок 1. Значение функции y = cos 2 mx при m =1
Рисунок 2. Значение первой производной функции y=cos2 mx при m=1
Рисунок 3. Абсолютная погрешность функции y = cos 2 mx при m =1
Рисунок 4. Относительная погрешность функции y = cos 2 mx при m =1
2) y=cos2 mx , для m =12 [0, 3.14]
выберем шаг=0,3 и интервал [0,3.14]
Метод 1
| параметр | значение функции | значение производной |
абсолютная погрешность | относительная погрешность |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0,3 | 0,804176 | -1,04985 | 1,93489 | 0,885041 |
| 0,6 | 0,370091 | -1,27735 | 0,309983 | 1,58734 |
| 0,9 | 0,037764 | -0,50431 | 2,46618 | 1,96187 |
| 1,2 | 0,067505 | 0,663757 | 2,59507 | 1,93132 |
| 1,5 | 0,436018 | 1,31191 | 0,190069 | 1,50197 |
| 1,8 | 0,854648 | 0,932442 | 1,69494 | 0,762501 |
| 2,1 | 0,995483 | -0,177401 | 0,0429848 | 0,134416 |
| 2,4 | 0,748207 | -1,14829 | 2,15186 | 1,00358 |
| 2,7 | 0,306512 | -1,21972 | 0,445798 | 1,66552 |
| 3 | 0,016375 | -0,335752 | 2,31931 | 1,98356 |
Метод 2
| параметр | значение функции | значение производной |
абсолютная погрешность | относительная погрешность |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0,3 | 0,804176 | -1,04985 | 1,93489 | 0,885041 |
| 0,6 | 0,370091 | -1,27735 | 0,309983 | 1,58734 |
| 0,9 | 0,037764 | -0,50431 | 2,46618 | 1,96187 |
| 1,2 | 0,067505 | 0,663757 | 2,59507 | 1,93132 |
| 1,5 | 0,436018 | 1,31191 | 0,190069 | 1,50197 |
| 1,8 | 0,854648 | 0,932442 | 1,69494 | 0,762501 |
| 2,1 | 0,995483 | -0,177401 | 0,0429848 | 0,134416 |
| 2,4 | 0,748207 | -1,14829 | 2,15186 | 1,00358 |
| 2,7 | 0,306512 | -1,21972 | 0,445798 | 1,66552 |
| 3 | 0,016375 | -0,335752 | 2,31931 | 1,98356 |
Графики
Для первых двух графиков выберем шаг = 0,05
Рисунок 5. Значение функции y=cos2mx при m=12
Рисунок 6. Значение первой производной функции y=cos2mx при m=12
Рисунок 7. Абсолютная погрешность функции y=cos2mx при m=12
Рисунок 8. Относительная погрешность функции y=cos2mx при m=12
3)
y
=
[0. 01,1]
выберем шаг=0,05 на интервале [0. 5,1], графики при этих данных наиболее наглядные данные.
Метод 1
| параметр | значение функции | значение производной |
абсолютная погрешность | относительная погрешность |
| 0,5 | 4 | -16,3249 | 0,324865 | 4 |
| 0,55 | 3,30579 | -12,2222 | 0,201185 | 3,00526 |
| 0,6 | 2,77778 | -9,38921 | 0,129953 | 2,31481 |
| 0,65 | 2,36686 | -7,36961 | 0,0869563 | 1,82066 |
| 0,7 | 2,04082 | -5,89086 | 0,0599575 | 1,45773 |
| 0,75 | 1,77778 | -4,78316 | 0,0424225 | 1,18519 |
| 0,8 | 1360531 | -3,93695 | 0,0306973 | 0,976562 |
| 0,85 | 1,38408 | -3,27932 | 0,022655 | 0,814166 |
| 0,9 | 1,23457 | -2,7605 | 0,0170138 | 0,685871 |
| 0,95 | 1,10803 | -2,34568 | 0,0129775 | 0,583175 |
| 1 | 1 | -2,01004 | 0,0100376 | 0,5 |
Метод 2
| параметр | значение функции | производная | абсолютная | относительная |
| 0,5 | 4 | -15,9794 | 0,0205506 | 4 |
| 0,55 | 3,30579 | -12,0106 | 0,01042 | 3,00526 |
| 0,6 | 2,77778 | -9,25364 | 0,0056158 | 2,31481 |
| 0,65 | 2,36686 | -7,27947 | 0,0031844 | 1,82066 |
| 0,7 | 2,04082 | -5,82902 | 0,00188505 | 1,45773 |
| 0,75 | 1,77778 | -4,73958 | 0,00115782 | 1,18519 |
| 0,8 | 1360531 | -3,90552 | 0,000734272 | 0,976562 |
| 0,85 | 1,38408 | -3,25619 | 0,000478899 | 0,814166 |
| 0,9 | 1,23457 | -2,74316 | 0,000320172 | 0,685871 |
| 0,95 | 1,10803 | -2,33248 | 0,000218821 | 0,583175 |
| 1 | 1 | -1,99985 | 0,000152533 | 0,5 |
В конце работы программы получен текстовый файл, содержащий аргумент функции, значение функции, значение первой производной, абсолютную и относительную погрешность. По этим данным построены графики зависимости аргумента от значения функции, производной, абсолютной и относительной погрешности. Каждый график содержит кривые, полученные вычислениями двумя различными методами, графики примерно совпадают, но все же есть некоторые погрешности.
Приложение
Описание применения
Техническое задание
Исследуйте два метода численного дифференцирования:
где xi – узел равномерной сетки с шагом h .
Предполагается, что отрезок дифференцирования [ a , b ] разбит на n равных частей системой точек (сеткой)
Исследование проведите на примерах:
Относительную погрешность определяйте относительно максимального значения функции на интервале, абсолютную погрешность рассчитайте относительно значений аналитически вычисленной производной. Данная программа предназначена для исследования метода численного дифференцирования двумя способами.
Программа была отлажена и проверена на вычислительной установке PC c процессором AMD Turion(tm) X2 Dual Core Mobile RM-76 2.30 Гц, работающей под управлением операционной системы Windows 7 Ultimate, ОЗУ 4 Гб. На других вычислительных установках программа не проверялась.
Для выполнения программы выбрана вычислительная установка типа PC с процессором Pentium III (или быстрее) и 256 Мбайт оперативной памяти, оснащенной любой из следующих операционных систем: Windows NT и выше.
Для компиляции исходного кода в исполняемый файлнеобходим компилятор MSVisualStudio версии 2005 и выше, совместимость с другими компиляторами не гарантируется.
Программа derivation предназначена для исследования метода численного дифференцирования двумя способами.
Данная программа написана на языке С++, реализована в компиляторе MicrosoftVisualStudio 2005.
Для выполнения программы достаточно вычислительной установки типа PC с процессором Pentium III (или быстрее) и 256 Мбайт оперативной памяти, оснащенной любой из следующих операционных систем: Windows NT и выше.
Программа derivation предназначена для исследования метода численного дифференцирования двумя способами.
Численное дифференцирование применяется, если функцию y(x) трудно или невозможно продифференцировать аналитически – например, если она задана таблицей. Оно нужно также при решении дифференциальных уравнений при помощи разностных методов.
Программа состоит из нескольких функций, рассмотрим их подробнее.
Описание функции first_function
Данная функция вычисляет значение y = cos 2 mx и возвращает.
Описание функции first _ derivation _ real
Данная функция вычисляет аналитическое значение производной первой функции.
Описание функции Rus
Данная функция предназначена для русификации программы
Описание функции second_function
Данная функция вычисляет значение y
=
Описание функции second_derivation_real
Данная функция вычисляет аналитическое значение производной второй функции.
Описание функции first_derivation
Данная функция производит дифференцирование первым способом
Описание функции second_derivation
Данная функция производит дифференцирование вторым способом
pFunc func – указатель на функци., которую надо продифферинцировать
Описание функции WriteToFile
Данная функция записывает полученные значения в файл и вывод в консоли
Описание функции compute_derivation
Данная функция вычисляет производную
Описание функции _finite
Данная функция проверяет на конечность число.
Описание функции main
Данная функция служит для ввода исходных данных, объединения всех предыдущих функций, вычисления абсолютных и относительных погрешностей.
Используемые технические средства
Для выполнения программы достаточно вычислительной установки типа PC с процессором Pentium III (или быстрее) и 256 Мбайт оперативной памяти, оснащенной любой из следующих операционных систем: Windows NT и выше.
Вызов и загрузка
Для запуска программы derivationнеобходимо открыть директорию, в которой находится программа, и использовать (двойной или одиночный клик, в зависимости от настроек ОС) для запуска файл derivation.exe. После чего должна запуститься данная программа.
Текст программы
#include«main.h»
using namespace std;
char bufRus[256];
ofstream *_out;
// Переводвюникод
char* Rus (const char* text)
{
CharToOem (text, bufRus);
return bufRus;
}
// параметр m для первой функции
int param4func = 1;
double first_function (double x)
{
//cos^2 (m*x)
return cos (param4func*x)*cos (param4func*x);
}
// аналитическое значение производной первой функции
double first_derivation_real (double x)
{ // -2 * sin (m*x)
return -2 * sin (param4func*x);
}
// втораяфункция
double second_function (double x)
{
// 1/x^2
return 1/(x*x);
}
// аналитическое значение производной второй функции
double second_derivation_real (double x)
{ // -2 * 1/x^3
return -2 * 1/(x*x*x);
}
Похожие работы
-
ЭВМ с использованием математического пакета MathCad в среде Windows 98 для решения дифференциального уравнения n-го порядка
Решение дифференциального уравнения N-го порядка методом интегрирования при помощи характеристического уравнения, методом интегрирования и операторным методом для значений аргументов при заданных начальных условиях и нулевых уравнения 4–го порядка.
-
Интегрирование методом Симпсона
Московский Авиационный Институт Расчетно графическая работа по: алгоритмическим языкам и программированию. кафедра 403 Выполнил: Гуренков Дмитрий гр. 04-109 /____________/
-
Отыскание корня уравнения методом половинного деления
Тестирование модуля отыскания корня уравнения методом половинного деления. Схема алгоритма тестирующей программы. Численное интегрирование по методу Симпсона с оценкой погрешности по правилу Рунге. Проверка условий сходимости методов с помощью MathCAD.
-
Дифференцирование, интегрирование, вычисление пределов, сумм, рядов функций и математических выражений в системе Maple
Команды, используемые при вычислении обыкновенных и частных производных аналитического выражения по одной или нескольким переменным в системе вычислений Maple, при интегрировании аналитических выражений и при вычислении пределов, сумм, рядов функций.
-
Численное интегрирование функции методом Гаусса
Применения численного интегрирования. Интерполяционные методы нахождения значений функции. Методы прямоугольников, трапеций и парабол. Увеличение точности, методы Гаусса и Гаусса-Кронрода. Функциональные модели и программная реализация решения задачи.
-
Численное интегрирование методом Гаусса
Выбор математической модели задачи. Применение численного интегрирования и его методы: прямоугольников, парабол, увеличения точности, Гаусса и Гаусса-Кронрода. Суть математического метода аппроксимации. Интерполяционные методы нахождения значений функции.
-
Методы и алгоритмы компьютерного решения дифференциальных уравнений
Решение линейных дифференциальных уравнений численными и символьными методами в рамках пакета компьютерной математики MathCAD. Сравнения результов решений и применение их при исследовании функционирования автоматических систем и электрических агрегатов.
-
Математическая программа "Производная"
Методика проектирования программы, основной функцией которой является нахождение формулы производной на основании введенной пользователем исходной формулы, представляющей собой суперпозицию элементарных функций. Структура и возможности программы.
-
Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
Команды, используемые при решении обыкновенных дифференциальных уравнений в системе вычислений Maple. Произвольные константы решения дифференциального уравнения второго порядка, представленном рядом Тейлора. Значения опции method при численном решении.
-
Решение краевых задач в среде виртуальной гибридной машины
Исследование конечно-разностных методов решения краевых задач путем моделирования в среде пакета Micro-Cap V. Оценка эффективности и сравнительной точности этапов получения решений методом математического, аналогового моделирования и численными расчетами.