Skip to content

Latest commit

 

History

History
37 lines (36 loc) · 6.72 KB

EXAM_QUESTIONS.md

File metadata and controls

37 lines (36 loc) · 6.72 KB

Вопросы к экзамену

  1. Предмет и задачи вычислительной математики. Исторические сведения и предметные области приложения. Классификация методов вычислительной математики.
  2. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. Схема вычислительного эксперимента.
  3. Погрешности вычислений. Классификация и источники погрешностей.
  4. Определение абсолютной и относительной погрешностей числовых величин. Предельные абсолютная и относительная погрешности вычислений.
  5. Понятие значащих, верных цифр в числе (в широком и узком смысле). Правило округления.
  6. Погрешности арифметических операций.
  7. Погрешности вычисления функции.
  8. Классификация нелинейных уравнений и методов их решения. Способы решения нелинейных уравнений средствами систем компьютерной математики (СКМ).
  9. Методы отделения корней нелинейного уравнения. Алгоритм локализации корней.
  10. Метод половинного деления уточнения корня нелинейного уравнения. Оценка числа итераций. Преимущества и недостатки метода.
  11. Метод хорд уточнения корня нелинейного уравнения.
  12. Одно- и двухшаговый метод секущих уточнения корня нелинейного уравнения
  13. Метод Ньютона (касательных) уточнения корня нелинейного уравнения.
  14. Метод простой итерации уточнения корня нелинейного уравнения. Условие сходимости метода.
  15. Сведение к нелинейным уравнениям задачи одномерной безусловной оптимизации. Необходимые и достаточные условия экстремума.
  16. Постановка задачи решения линейной системы алгебраических уравнений (СЛАУ). Обусловленность системы. Геометрическая интерпретация обусловленности СЛАУ.
  17. Классификация методов решения систем линейных алгебраических уравнений. Понятия точных и итерационных численных методов решения СЛАУ и области их применения. Способы решения СЛАУ средствами систем КМ.
  18. Алгоритм Гаусса решения линейных систем алгебраических уравнений.
  19. Особенности алгоритмов Гаусса-Краута, Гаусса-Жордана решения систем линейных уравнений. Вычисление определителей, обращение матриц.
  20. Приведенная форма системы линейных алгебраических уравнений, используемая в итерационных методах. Условия сходимости итерационных методов.
  21. Метод простой итерации решения системы линейных уравнений.
  22. Итерационная формула метода Зейделя решения линейной системы алгебраических уравнений. Приведение системы к нормальному виду.
  23. Постановка задачи решения системы нелинейных уравнений (СНУ). Отделение корней системы. Решение систем нелинейных уравнений средствами систем КМ.
  24. Методы уточнения решений СНУ: итераций и Зейделя. Условия сходимости.
  25. Метод уточнения решений СНУ- метод Ньютона.
  26. Постановка задачи приближения (аппроксимации) функций. Встроенные функции СКМ (Mathcad) для реализации линейной и полиномиальной регрессии. Коэффициент и индекс корреляции. Аппроксимация линейной комбинацией линейно независимых функций. Нахождение некоторых приближающих функции с нелинейной зависимостью от параметров.
  27. Среднеквадратичное приближение функций. Метод наименьших квадратов (МНК). Нахождение аппроксимирующей функции, линейно зависящей от параметров.
  28. МНК для линейной и полиномиальной регрессии. Преобразование некоторых аппроксимирующих функций с нелинейной зависимостью от параметров к линейной зависимости.
  29. Постановка задачи интерполяции функций. Интерполяционный многочлен.
  30. Интерполяционный полином Лагранжа.
  31. Понятие сплайна. Интерполяция кубическими сплайнами. Встроенные функции сплайн – интерполяции в СКМ (Mathcad).
  32. Геометрическая интерпретация численного интегрирования. Возможности визуализации геометрических приложений определенного интеграла в СКМ (Mathcad).
  33. Квадратурные формулы прямоугольников (правых, левых и средних).
  34. Квадратурная формула трапеций.
  35. Квадратурные формулы Симпсона (2 варианта).