🗊Презентация Методы исследования математических моделей

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Методы исследования математических моделей, слайд №1Методы исследования математических моделей, слайд №2Методы исследования математических моделей, слайд №3Методы исследования математических моделей, слайд №4Методы исследования математических моделей, слайд №5Методы исследования математических моделей, слайд №6Методы исследования математических моделей, слайд №7Методы исследования математических моделей, слайд №8Методы исследования математических моделей, слайд №9Методы исследования математических моделей, слайд №10Методы исследования математических моделей, слайд №11Методы исследования математических моделей, слайд №12Методы исследования математических моделей, слайд №13Методы исследования математических моделей, слайд №14Методы исследования математических моделей, слайд №15Методы исследования математических моделей, слайд №16Методы исследования математических моделей, слайд №17Методы исследования математических моделей, слайд №18Методы исследования математических моделей, слайд №19Методы исследования математических моделей, слайд №20Методы исследования математических моделей, слайд №21Методы исследования математических моделей, слайд №22Методы исследования математических моделей, слайд №23

Содержание

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Методы исследования математических моделей. Доклад-сообщение содержит 23 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





Методы исследования математических моделей
Описание слайда:
Методы исследования математических моделей

Слайд 2





Процесс мат. моделирования
Описание слайда:
Процесс мат. моделирования

Слайд 3





Формулировка математической модели явления
Математическая модель любого изучаемого явления, по причине его чрезвычайной сложности, должна охватывать важнейшие для рассматриваемой задачи стороны процесса, его существенные характеристики и формализованные связи, подлежащие учёту.
Как правило, математическая модель изучаемого физического явления формулируется в виде уравнений математической физики. Чаще всего это нелинейные, многомерные системы уравнений, содержащие большое число неизвестных и параметров.
Если математическая модель выбрана недостаточно тщательно, то какие бы мы не применяли методы для дальнейших расчётов, полученные результаты будут ненадежны, а в отдельных случаях и совершенно неверны.
Описание слайда:
Формулировка математической модели явления Математическая модель любого изучаемого явления, по причине его чрезвычайной сложности, должна охватывать важнейшие для рассматриваемой задачи стороны процесса, его существенные характеристики и формализованные связи, подлежащие учёту. Как правило, математическая модель изучаемого физического явления формулируется в виде уравнений математической физики. Чаще всего это нелинейные, многомерные системы уравнений, содержащие большое число неизвестных и параметров. Если математическая модель выбрана недостаточно тщательно, то какие бы мы не применяли методы для дальнейших расчётов, полученные результаты будут ненадежны, а в отдельных случаях и совершенно неверны.

Слайд 4





Проведение математического исследования
На этом этапе моделирования, в зависимости от сложности рассматриваемой модели, применяют различные подходы к её исследованию и различный смысл вкладывается в понятие решения задачи. 
Для наиболее грубых и несложных (относительно) моделей удаётся получить их аналитическое – общее – решение.
Для более точных и сложных моделей основными методами решения являются численные методы решения с необходимостью требующие проведения большого объёма вычислений на ЭВМ. Эти методы позволяют добиться хорошего количественного и даже качественного результата в описании модели. Но, правда, у них есть и принципиальные недостатки – как правило, речь идёт о рассмотрении некоторого частного решения.
Описание слайда:
Проведение математического исследования На этом этапе моделирования, в зависимости от сложности рассматриваемой модели, применяют различные подходы к её исследованию и различный смысл вкладывается в понятие решения задачи. Для наиболее грубых и несложных (относительно) моделей удаётся получить их аналитическое – общее – решение. Для более точных и сложных моделей основными методами решения являются численные методы решения с необходимостью требующие проведения большого объёма вычислений на ЭВМ. Эти методы позволяют добиться хорошего количественного и даже качественного результата в описании модели. Но, правда, у них есть и принципиальные недостатки – как правило, речь идёт о рассмотрении некоторого частного решения.

Слайд 5





Математическое исследование модели
Описание слайда:
Математическое исследование модели

Слайд 6






Использование ЭВМ в процессе математического исследования модели требует специфических, численных методов, т.е. такой "интерпретации" математической модели, которая может быть реализована на ЭВМ - назовём её дискретной (или вычислительной) моделью. Поскольку ЭВМ выполняет только арифметические и логические операции, то для реализации вычислительной модели требуется разработка соответствующего вычислительного алгоритма, собственно программирование, расчет на ЭВМ, обработка результатов расчета.
Описание слайда:
Использование ЭВМ в процессе математического исследования модели требует специфических, численных методов, т.е. такой "интерпретации" математической модели, которая может быть реализована на ЭВМ - назовём её дискретной (или вычислительной) моделью. Поскольку ЭВМ выполняет только арифметические и логические операции, то для реализации вычислительной модели требуется разработка соответствующего вычислительного алгоритма, собственно программирование, расчет на ЭВМ, обработка результатов расчета.

Слайд 7





Источники погрешности решения
Математическая модель
Исходные данные
Приближенный метод
Погрешности вычислений
Описание слайда:
Источники погрешности решения Математическая модель Исходные данные Приближенный метод Погрешности вычислений

Слайд 8





1. Погрешность мат. модели
Математические формулировки редко точно отражают реальные явления, обычно они дают лишь более или менее идеализированные модели. Как правило, при изучении тех или иных явлений мы вынуждены допустить некоторые упрощения, что и вызывает появление погрешностей решения
Описание слайда:
1. Погрешность мат. модели Математические формулировки редко точно отражают реальные явления, обычно они дают лишь более или менее идеализированные модели. Как правило, при изучении тех или иных явлений мы вынуждены допустить некоторые упрощения, что и вызывает появление погрешностей решения

Слайд 9





2. Погрешности исходных данных
Вызваны наличием в математических формулах числовых параметров, значения которых могут быть определены лишь приближенно. Это, например, все физические константы или экспериментальные результаты, используемые в модели
Описание слайда:
2. Погрешности исходных данных Вызваны наличием в математических формулах числовых параметров, значения которых могут быть определены лишь приближенно. Это, например, все физические константы или экспериментальные результаты, используемые в модели

Слайд 10





3. Погрешности метода
Поскольку аналитически решить задачу невозможно, ее приходится заменять некоторой приближенной задачей, дающей близкие результаты. Например, интеграл заменяют суммой, производную – разностью, функцию – многочленом и т.д. Еще один источник – применение бесконечных итерационных процессов, принудительно прерываемых (например, sin x = x – x3/3!+x5/5! – …)
Описание слайда:
3. Погрешности метода Поскольку аналитически решить задачу невозможно, ее приходится заменять некоторой приближенной задачей, дающей близкие результаты. Например, интеграл заменяют суммой, производную – разностью, функцию – многочленом и т.д. Еще один источник – применение бесконечных итерационных процессов, принудительно прерываемых (например, sin x = x – x3/3!+x5/5! – …)

Слайд 11





4. Погрешности вычислений
При вычислениях на ЭВМ неизбежны погрешности, связанные с ограниченностью разрядной сетки машины – погрешности округлений (max = 0.51-k, − основание системы счисления) и с переводом чисел из одной системы счисления в другую
Описание слайда:
4. Погрешности вычислений При вычислениях на ЭВМ неизбежны погрешности, связанные с ограниченностью разрядной сетки машины – погрешности округлений (max = 0.51-k, − основание системы счисления) и с переводом чисел из одной системы счисления в другую

Слайд 12





Числа с плавающей точкой
Современные компьютеры позволяют обрабатывать целые числа и числа с плавающей точкой.
Множество целых чисел бесконечно, но из-за ограниченной разрядной сетки мы можем оперировать только с конечным подмножеством. При 4-х байтах на число диапазон доступных чисел составляет ~ от −2.109  до 2.109
Описание слайда:
Числа с плавающей точкой Современные компьютеры позволяют обрабатывать целые числа и числа с плавающей точкой. Множество целых чисел бесконечно, но из-за ограниченной разрядной сетки мы можем оперировать только с конечным подмножеством. При 4-х байтах на число диапазон доступных чисел составляет ~ от −2.109 до 2.109

Слайд 13





Числа с плавающей точкой
При решении научно-технических задач в основном используются вещественные числа. Пример: 273.9
2739.10-1
2.739.102
0.2739.103
Последняя запись – нормализованная форма числа с плавающей точкой. Общий вид:
D = ±m . 10n, m=0.d1d2… dk, d1≠0
m – мантисса, n – порядок числа
Описание слайда:
Числа с плавающей точкой При решении научно-технических задач в основном используются вещественные числа. Пример: 273.9 2739.10-1 2.739.102 0.2739.103 Последняя запись – нормализованная форма числа с плавающей точкой. Общий вид: D = ±m . 10n, m=0.d1d2… dk, d1≠0 m – мантисса, n – порядок числа

Слайд 14





Понятие погрешности
Абсолютная погрешность – разность между истинным значением числа и приближенным. Если а – приближенное значение х:
x = |a – x| 
Относительная погрешность – отношение абсолютной погрешности к приближенному значению 
x = x/a
Описание слайда:
Понятие погрешности Абсолютная погрешность – разность между истинным значением числа и приближенным. Если а – приближенное значение х: x = |a – x| Относительная погрешность – отношение абсолютной погрешности к приближенному значению x = x/a

Слайд 15





Предельная погрешность
Очень часто истинное значение х неизвестно и приведенные выражения невозможно использовать. В этом случае используют верхнюю оценку модуля абсолютной погрешности, называемую предельной погрешностью а:
x ≤ а
В дальнейшем а принимается в качестве абсолютной погрешности
Описание слайда:
Предельная погрешность Очень часто истинное значение х неизвестно и приведенные выражения невозможно использовать. В этом случае используют верхнюю оценку модуля абсолютной погрешности, называемую предельной погрешностью а: x ≤ а В дальнейшем а принимается в качестве абсолютной погрешности

Слайд 16





Правила округления
Округление до n значащих цифр – отбрасывание всех цифр справа от n-й
Если первая из отброшенных цифр меньше 5, то оставшиеся цифры остаются без изменения (8,3 ≈ 8)
Если первая из отброшенных цифр больше 5, то к последней оставшейся цифре добавляется 1 (8,6 ≈ 9)
Описание слайда:
Правила округления Округление до n значащих цифр – отбрасывание всех цифр справа от n-й Если первая из отброшенных цифр меньше 5, то оставшиеся цифры остаются без изменения (8,3 ≈ 8) Если первая из отброшенных цифр больше 5, то к последней оставшейся цифре добавляется 1 (8,6 ≈ 9)

Слайд 17





Правила округления
Если первая из отброшенных цифр равна 5 и среди остальных отброшенных имеются ненулевые, то к последней оставшейся цифре добавляется 1 (8,501 ≈ 9)
Если первая из отброшенных цифр равна 5 и все остальные – нули, то последняя оставшаяся остается неизменной, если она четная, и увеличивается, если нечетная 
(6,5 ≈ 6, но 7,5 ≈ 8)
Описание слайда:
Правила округления Если первая из отброшенных цифр равна 5 и среди остальных отброшенных имеются ненулевые, то к последней оставшейся цифре добавляется 1 (8,501 ≈ 9) Если первая из отброшенных цифр равна 5 и все остальные – нули, то последняя оставшаяся остается неизменной, если она четная, и увеличивается, если нечетная (6,5 ≈ 6, но 7,5 ≈ 8)

Слайд 18





Правила округления
При применении правил округления погрешность не превосходит половины десятичного разряда последней оставленной цифры
Описание слайда:
Правила округления При применении правил округления погрешность не превосходит половины десятичного разряда последней оставленной цифры

Слайд 19





Действия над приближенными числами
При сложении и вычитании чисел их абсолютные погрешности складываются:
(a ± b) = a + b
При умножении и делении чисел их относительные погрешности складываются:
(a . b) = a + b
(a / b) = a + b
При возведении числа в степень его относительная погрешность умножается на показатель степени
 (ak) = ka
Описание слайда:
Действия над приближенными числами При сложении и вычитании чисел их абсолютные погрешности складываются: (a ± b) = a + b При умножении и делении чисел их относительные погрешности складываются: (a . b) = a + b (a / b) = a + b При возведении числа в степень его относительная погрешность умножается на показатель степени (ak) = ka

Слайд 20





Пример
a = 2520, b = 2518,   a – b = 2
a = b = 0.5
a = 0.5/2520 ≈ 0.0002 (0.02%)
b = 0.5/2518 ≈ 0.0002 (0.02%)
Относительная погрешность разности
(a − b) = (0.5 + 0.5)/2 = 0.5 (50%)
Описание слайда:
Пример a = 2520, b = 2518, a – b = 2 a = b = 0.5 a = 0.5/2520 ≈ 0.0002 (0.02%) b = 0.5/2518 ≈ 0.0002 (0.02%) Относительная погрешность разности (a − b) = (0.5 + 0.5)/2 = 0.5 (50%)

Слайд 21





Уменьшение погрешностей
Избегать вычитания близких по значению чисел
Применять правильный порядок вычислений
Правильно использовать ряды для вычисления функций
Описание слайда:
Уменьшение погрешностей Избегать вычитания близких по значению чисел Применять правильный порядок вычислений Правильно использовать ряды для вычисления функций

Слайд 22





Порядок вычислений
S = 0.2764+0.3944+1.475+26.46+1364=1393
Компьютер округляет после каждого сложения, поэтому законы коммутативности выполняются не всегда. При обратном порядке сложения получим 
S = 1364+26.46+1.475+0.3944+0.2764= 1391
Описание слайда:
Порядок вычислений S = 0.2764+0.3944+1.475+26.46+1364=1393 Компьютер округляет после каждого сложения, поэтому законы коммутативности выполняются не всегда. При обратном порядке сложения получим S = 1364+26.46+1.475+0.3944+0.2764= 1391

Слайд 23





Использование рядов
sin x= x – x3/3!+x5/5! – …
sin /6 (30º) = 0.5236-0.2392 10-1+0.3279 10-3 = 0.5
sin 13/6 (360º+30º) = sin 6.807 ≈ 0.5167
sin 49/6 (4x360º+30º) = sin 25.6563 ≈ 129
Описание слайда:
Использование рядов sin x= x – x3/3!+x5/5! – … sin /6 (30º) = 0.5236-0.2392 10-1+0.3279 10-3 = 0.5 sin 13/6 (360º+30º) = sin 6.807 ≈ 0.5167 sin 49/6 (4x360º+30º) = sin 25.6563 ≈ 129



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию