Численная метода - решение - задача
Cтраница 2
Многие численные методы решения задач на собственные значения основаны на приведении матрицы к одной из перечисленных выше простых форм при помощи преобразования подобия. Матрица G F-MF называется подобной матрице А. Отсюда видно, что ц и Fy суть собственное значение и собственный вектор матрицы А. Следовательно, преобразование подобия не меняет собственных, значений матрицы и по определенному закону преобразует ее собственные векторы. [16]
Излагаемые далее численные методы решения задачи (4.1) иллюстрируются решениями примеров, связанных с минимизацией квадратичной функции двух переменных. [17]
Все численные методы решения задач разработки и конструирования лазеров или отдельных их элементов с использованием ЭВМ имеют один общий недостаток. Они дают одно фиксированное решение, если алгоритм решения задачи и программа его реализации на ЭВМ правильны. В идеальном случае задача конструирования и разработка лазера, как и любого прибора, должна решаться как оптимизационная задача, в которой необходимый результат можно получать изменяя исходные параметры в определенных пределах, заданных теоретическими, конструктивными или технологическими возможностями элементной базы лазеров. Прежде чем говорить об оптимизации расчетных задач квантовой электроники с использованием ЭВМ, коротко остановимся на общей классификации задач оптимизации, применяемой в численных методах. Оптимизацию задач, при решении их численными методами на ЭВМ, классифицируют по нескольким основным признакам. Набор этих признаков определяет применимость тех или иных методов, алгоритмов и программ. Если задача поставлена так, что искомый результат представляет собой одно число или группу чисел, то говорят о задаче параметрической оптимизации. Если ищется одна или несколько функций - о задаче оптимального управления. [18]
Курс Численные методы решения задач строительства на ЭВМ, изучаемый студентами-строителями и направленный на решение перечисленных выше задач, посвящен изучению основных численных методе и их реализации на ЭВМ. Программой курса предусмотрено выполнение 4 - 6 лабораторных работ. [19]
Известны численные методы решения задач лучистого теплообмена и методы электромоделирования, в основе которых лежит ме-1 тод последовательных приближений ( см. гл. [20]
 |
Графическая интерпретация интерполяционного соотношения Нейбера. [21] |
Весьма эффективны численные методы решения задач о длительном малоцикловом и неизотермическом нагружении ( МКЭ, МКР и др.) в сочетании с соотношениями теории термопластичности. [22]
Книга посвящена численным методам решения задач линейного программирования. Основное внимание уделяется задачам, дополнительная специфика которых позволяет разработать более сложный в логическом плане, но менее трудоемкий метод решения. Сюда относятся двухкомпонентные задачи линейного программирования ( в частности, транспортная задача), задачи с окаймлением и задачи с разветвленной блочной структурой. Для этих задач излагаются методы, являющиеся конкретизацией одного общего метода последовательного улучшения, что позволило сделать их изложение в достаточной степени единообразным. В этом отношении книгу можно рассматривать как пакет методов, органически друг с другом связанных и друг на друга опирающихся. [23]
Особое место занимают численные методы решения задач, которые практически возможны только с использованием ЭЦВМ. Ввиду особенностей этих методов они тоже выделены в отдельную главу ( гл. [24]
Как правило, численные методы решения задач безусловной минимизации и методы решения задач математического программирования имеют качественное различие с точки зрения их трудоемкости. [25]
В [36] изложены классические аналитические и численные методы решения задачи Коши. Здесь будем предполагать, что заданная функция f ( t) и искомая функция x ( t) принадлежат классу оригиналов. [26]
Качественный анализ и численные методы решения задач линейного стохастического программирования могут быть в ряде случаев существенно упрощены с помощью так называемых псевдообратных матриц. Псевдообратные матрицы, введенные Муром [209] и Пенрозе 214 ], позволяют записать в явном виде решение любой разрешимой системы линейных уравнений. [27]
Данная глава посвящена численным методам решения задач для уравнений с частными производными. Это основной класс методов, с помощью которых в настоящее время решаются прикладные задачи, моделируемые уравнениями с частными производными. [28]
Настоящая глава посвящена численным методам решения задач дифракции волн на локально неоднородном теле. Для таких задач не удается в общем случае построить функции Грина и получить поверхностные интегральные уравнения. Поэтому более эффективным для расчетов здесь являются прямые численные методы типа метода Галеркина. [29]
Точность вычислений при численных методах решения задач, если не затрагивать вопрос о точности, даваемой самим методом, в основном определяется количеством разрядов чисел, с которыми производятся арифметические действия. В этом отношении цифровые электронные вычислительные машины выгодно отличаются от электромоделирующих устройств непрерывного действия, в которых точность вычислений определяется качеством изготовления узлов, и существенное повышение ее встречает непреодолимые технологические и эксплуатационные трудности. Современные электронные цифровые вычислительные машины оперируют с 8 - 12-разрядными числами, что обеспечивает необходимую точность для подавляющего типа задач. В тех случаях, когда задача требует большей точности ( например, некоторые астрономические задачи), вычисления на машине могут производиться с удвоенным или утроенным числом разрядов за счет снижения скорости расчета. [30]
Страницы: 1 2 3 4