Головна |
Питання 10. Метод Монте-Карло.Метод заснований на використанні результатів статистичних випробувань. За допомогою датчика випадкових чисел отримуємо послідовність чисел Xi (I = 1 ... n) в інтервалі [a, b]. x належить [0,1] f (x) в точці b відомо, аналогічно можна отримати значення випадкових чисел по осі Y. де yi - Послідовність випадкових чисел, рівномірно розподілених в інтервалі [0,1]. Кожна пара випробувань визначає одну точку на поверхні (A, b, f (b), c). Для кожної точки n (xn, yn) Перевіряється умова , Кожна лежить під кривою точка запам'ятовується. При досить великій кількості випробувань відношення кількості точок під кривою Np до загальної кількості точок No буде пропорційно співвідношенню площі під кривою a, b, f (b), f (a) до площі прямокутника a, b, f (b), c. тоді Питання 11. Наближення функцій, основні поняття і визначення. НАБЛИЖЕННЯ ФУНКЦІЙ екстремальні завдання на класах функцій - завдання, пов'язані з відшукання верхньої межі похибки наближення на фіксованому класі функцій і з вибором для нього найкращого в тому чи іншому сенсі апарату наближення. теорія наближень - Розділ математики, що вивчає питання про можливість наближеного уявлення одних математичних об'єктів іншими, як правило більш простої природи, а також питання про оцінки вноситься при цьому похибки. Значна частина теорії наближення відноситься до наближення одних функцій іншими, проте є і результати, які стосуються абстрактним векторних або топологічним просторів. Теорія наближень активно використовується при побудові чисельних алгоритмів, а також при стисненні інформації. Питання 7. Метод Крамера. | приклади Питання 1. Класифікація моделей | Класифікація математичних моделей | Питання 3. Рішення нелінійних рівнянь. Графічний метод. | Знаходження коренів рівнянь з використанням вбудованої функції root пакета MathCAD. | Питання 4. Рішення нелінійних рівнянь. Метод поділу відрізка навпіл | Питання 5. Рішення нелінійних рівнянь. метод хорд | математична формула | Питання 6. Метод дотичних | Питання 12. Наближення функцій, метод найменших квадратів | Визначення коефіцієнтів лінійної регресії за допомогою вирішального блоку | |