Презентации по Математике

Текстовая задача и процесс ее решения
Текстовая задача и процесс ее решения
Структура текстовой задачи Любая задача состоит из предметной области, отношений, которые связывают объекты этой области, требования задачи и оператора (решения). Под предметной областью понимают множество рассмотренных в задаче объектов, которые вместе со связывающими их отношениями образуют условие задачи. Требование задачи – то, что необходимо найти в результате ее решения. Под оператором задачи понимают совокупность действий, которые необходимо выполнить в соответствии с условием задачи над ее данными  Структура текстовой задачи Например: «На уроке труда использовали 25 листов бархатной бумаги и 4 листа гофрированной бумаги. Сколько всего листов бумаги использовали на уроке?» Предметная область данной задачи состоит из листов бархатной бумаги, листов гофрированной бумаги, из общего количества листов бумаги. Элементы этой предметной области связаны в данной задаче отношением суммы количества листов каждого вида. Известны следующие числовые характеристики предметной области: количество листов бархатной бумаги и количество листов гофрированной бумаги. Неизвестным выступает общее количество листов. 
Продолжить чтение
Вычислительная механика. Аппроксимация дифференциальных операторов
Вычислительная механика. Аппроксимация дифференциальных операторов
Обыкновенные дифференциальные уравнения Дифференциальные уравнения в частных производных - задачи химической кинетики, - электрических цепей, движение систем взаимодействующих материальных точек - и другие задачи физики, химии, техники задачи математической физики, гидродинамики, акустики и других областей знаний. Решение дифференциальных уравнений аналитические численные - точные – методы позволяют выразить решение дифференциальных уравнений через элементарные функции (в аналитическом виде); - приближенные – методы, в которых решение получается как предел некоторой последовательности, члены которой выражаются через элементарные функции. -численные методы не позволяют найти точное решение дифференциальных уравнений в аналитической форме. С их помощью получается таблица приближенных (иногда точных) значений искомого решения в некоторых точках рассматриваемой области решения, именуемых сеткой. В силу этого численные методы называют иначе разностными методами или методами сеток. Суть метода сеток заключается в покрытии расчетной области (x,t) сеткой из I×N точек (см. рис), что определит шаги по времени и пространству. Сеткой определяются узлы, в которых будет осуществляться поиск решения. Далее необходимо заменить дифференциальные уравнения в частных производных (уравнение диффузии, уравнение теплопроводности и др.) аппроксимирующими их уравнениями в конечных разностях, выписав соответствующие разностные уравнения для каждого (i,n)-гo узла сетки. Понятие разностной схемы Совокупность разностных уравнений, построенных на сетке и аппроксимирующих основное дифференциальное уравнение на V и краевые условия на Г, называется разностной схемой. Таким образом, вместо поиска непрерывных зависимостей u(x) реализация разностной схемы позволяет отыскать значения функции в узлах сетки. Ее поведение в промежутках между узлами может быть получено при помощи построения какой-либо интерполяции. конечные разности на сетке
Продолжить чтение
Вычислительная механика. Основные понятия МКЭ
Вычислительная механика. Основные понятия МКЭ
Основные понятия МКЭ, обозначения и соотношения Первый этап: построение сетки – аппроксимация исходной области набором простых по форме подобластей (конечных элементов (КЭ)). Замена не точна. КЭ связаны друг с другом в некоторых точках, расположенных на их границах – узлах КЭ. Основными неизвестными считаются перемещения этих точек (узлов). Второй этап: Выбирается система функций, однозначно определяющих неизвестные (перемещения) внутри КЭ, через неизвестные в узлах КЭ – функции формы. Поля неизвестных внутри элемента аппроксимируются через неизвестные в узлах КЭ. Третий этап: С использованием соотношений ТУ через введённые аппроксимации полей перемещений определяются деформации, а затем и напряжения в любой точке КЭ. В результате деформации и напряжения внутри КЭ оказываются выражены через перемещения узлов КЭ. Четвёртый этап: Записываются условия равновесия системы КЭ, отражающие тот факт, что система внутренних сил упругости, приведённых к узлам КЭ, должна уравновешивать систему внешних сил, приведённую к узлам сетки. Условия равновесия записываются в жёсткостной форме и представляют собой СЛАУ относительно перемещений в узлах сетки. Проще говоря, учитывается физическая сторона решаемой задачи будь-то ТУ или другой.
Продолжить чтение
Сглаживание и экстраполяция
Сглаживание и экстраполяция
Метод простого сглаживания заключается в том, что уровни исходного временного ряда взвешиваются с помощью скользящей средней, веса которой подчиняются экспоненциальному закону распределения. Экстраполяция- особый тип аппроксимации, при котором функция аппроксимируется вне заданного интервала, а не между заданными значениями. Если стремится к 1 - это означает, что при прогнозе в основном учитывается влияние только последних уровней временного ряда. Если стремится к 0 - это означает, что при прогнозе учитываются прошлые уровни временного ряда. Автор метода простого экспоненциального сглаживания Р.Г. Браун Методы экстраполяции во многих случаях сходны с методами интерполяции. Наиболее распространённым методом экстраполяции является параболическая экстраполяция, при которой в качестве значения в точке x берётся значение многочлена степени n, принимающего в n+1 точке x_{n} заданные значения y_{i}=f(x_{i}). Для параболической экстраполяции пользуются интерполяционными формулами.
Продолжить чтение
Вариационные ряды
Вариационные ряды
Вариационные ряды Значение случайной величины, соответствующее отдельной группе сгруппи- рованного ряда наблюдаемых данных, называется вариантом, а изменения этого значения- варьированием. Результаты наблюдений в общем случае- ряд чисел,расположены в беспорядке , поэтому их необходимо упорядочить. Вариационным рядом называется ранжирование в порядке возрастания вариант с соответствующими им частотами (ранжир- в переводе с фр.–«ставить в ряд по росту») Вариационные ряды Операция, заключающаяся в том, что результаты наблюдений над случайной величиной располагают в порядке неубывания, называется ранжированием опытных данных. Для каждой группы сгруппированного ряда данных можно подсчитать их численность, т.е. определить число, которое показывает, сколько раз встречается соответствующий вариант в ряде наблюдений. Численность отдельной группы сгруппированного ряда наблюдаемых данных называется частотой или весом соответствущего варианта и обозначается Mi,где і-индекс варианта.
Продолжить чтение