Методы последовательных приближений




ТИПЫВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

C позиций функционального анализа мы представили задачи в форме

прямой или обратной , , .

Непосредственное вычисление ответа возможно лишь в простых случаях. Обычно имеются трудности:

1. принадлежат пространству континуальных функций, которые нельзя правильно представить ПК из-за дискретности представления чисел.

2. Оператор – бесконечный ряд или неопределенный интеграл, вычислить который на ПК принципиально невозможно.

3. неизвестно или вообще отсутствует.

4. Недопустимо возрастает погрешность округления непрерывных функций.

Основной принцип построения численных методов – так заменить , и , не изменяя , чтобы обеспечить непосредственное вычисление и , которое является аналогом .

Для качественной оценки образовавшейся погрешности – методической составляющей ошибки – надо и рассмотреть в одном и том же пространстве.

Пример.

; ; ; .

Здесь и – континуальные функции.

1) вариант: , и - дискретные значения функций на сетке с шагом . Для оценки мы отображаем на сетку .

2) вариант: , , т.е. .

Разработка конкретных способов замены элементов или пространства и оценка возникающей методической погрешности – основные проблемы численного анализа.

ТИПЫВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

МЕТОДЫПРЯМОГО ВЫЧИСЛЕНИЯ   N заранее определено МЕТОДЫПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПРРИБЛИЖЕНИЙ
Приближение с переменным циклом Итерационные процессы Методы Монте-Карло

Методы прямого вычисления

Применяется для решения некоторых прямых и даже обратных задач сразу или после замены задачей-аналогом.

Основные черты. Ход и количество операций вычислительного процесса (количество и тип элементарных операций) полностью определены заранее.

Примеры. Вычисление по явным формулам с рациональными алгебраическими соотношениями, решение СЛУ методом исключения неизвестных.

Вычисление радикальных, тригонометрических и трансцендентных функций в тех случаях, когда они трактуются как элементарные операции (здесь имеется методическая погрешность при вычислениях).

Ошибка отсутствует лишь в некоторых целочисленных задачах.

Методы последовательных приближений

Предусматривают построение бесконечных последовательностей или для задачи-аналога.

Т.к. бесконечную последовательность обрывают на каком-то члене , то методическая погрешность равна или .

Чтобы перейти от к нужна последовательность операций – цикл приближения.

В зависимости от способа (подхода) к построению циклов выделяют 3 основные группы процессов приближения:

1. С переменным циклом.

может вычисляться независимо от , , но содержание цикла меняется при росте номера N.

2. Итерационные.

вычисляется на основе , а иногда и нескольких предыдущих. В первом случае цикл остается неизменным от N.

3. На основе статистических испытаний (методы Монте-Карло).

– предел последовательности оценок параметров построенной вероятностной модели.

Ценные свойства итерационных процессов и методов М-К – погрешности округления практически не накапливаются при построении новых членов .

Для 1 группы погрешность определения возрастает при росте N. Это вызывает изменение цикла при изменении N. Центральный вопрос при реализации методов последовательных приближений - фиксация момента остановки.

Два подхода:

1. Заранее найти оценки путем детального исследования задачи.

2. В процессе приближений автоматически определить .

Выбор метода – на основе критериев (точность, время счета)



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2020-11-18 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: