Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Общие характеристики вычислительных процессов.
Численные методы — это математический инструментарий, с помощью которого математическая задача формулируется в виде, удобном для решения на компьютере. В таком случае говорят о преобразовании математической задачи в вычислительную задачу. При этом последовательность выполнения необходимых арифметических и логических операций определяется алгоритмом ее решения. Алгоритм должен быть рекурсивным и составляться из относительно небольших блоков, которые многократно выполняются для разных входных данных. Следует отметить, что с появлением быстрых и мощных цифровых компьютеров роль численных методов для решения научных и инженерных задач значительно возросла. И хотя аналитические методы решения математических задач, как и раньше, очень важные, численные методы существенным образом расширяют разрешимости научных и инженерных задач, не смотря на то, что самые уравнения математических моделей с осложнением структуры современных изделий становятся неважно обусловленными и жесткими, что существенным образом усложняет их решение. Взяв выполнение рутинных вычислений на себя, компьютеры освобождают время ученого или инженера для творчества: формулирование задач и генерирования гипотез, анализа и интерпретации результатов расчетов и т.п. Численные методы обеспечивают системный формализованный подход к решению математических задач. Однако при условиях их эффективного использования кроме умения присутствующая и некоторая частица искусства, которое зависит от способностей пользователя, поскольку для решения каждой математической задачи существует несколько возможных численных методов и их программных реализаций для разных типов компьютеров. К сожалению, для избрания эффективного образа решения поставленной задачи лишь интуиции мало, нужны глубокие знания и определенные привычки. Существует несколько убедительных причин, которые мотивируют необходимость глубокого изучения численных методов будущими специалистами в области компьютерно-системной инженерии и прикладной математики. Хотя существует множество численных методов, все они (как и алгоритмы, которые им отвечают) имеют много общих свойств и характеристик. Численные методы: ♦ предусматривают проведение большого количества рутинных арифметических вычислений с помощью рекурсивных соотношений, которые используются для организации итераций, то есть повторяемых циклов вычислений с измененными начальными условиями для улучшения результата; ♦ направленные на локальное упрощение задачи, когда, например, используемые нелинейные зависимости линеаризуются с помощью своих вычисленных производных или производные заменяют разностными аппроксимациями; ♦ значительно зависят от близости начального приближения (или нескольких приближений), необходимого для начала вычислений к решению, от свойств нелинейных функций, которые используются в математических моделях, который накладывает ограничения (для обеспечения единого решения) на них дифференцируемость, на скорость изменения функций и др.; Численные методы характеризуются: ♦ разной скоростью сходимости, то есть числом итераций, выполнение которых необходимое для получения заданной точности решения; ♦ разной стойкостью, то есть сохранением достоверности решения во время дальнейших итераций. ♦ разной точностью получаемого решения в случае выполнения одинакового числа итераций или циклов вычислений. Численные методы различаются: ♦ по широте и легкости применения, то есть по степени своей универсальности и инвариантности для решения разных математических задач; ♦ по сложности их программирование; ♦ по возможностям использования в случае их реализации имеющихся библиотек функций и процедур, созданных для поддержки разных алгоритмических языков; ♦ по степени чувствительности к неважно обусловленным (или некорректных) математических задач, когда малым изменениям входных данных могут отвечать большие изменения решения.
|