| Card | Table | RUSMARC | |
Акчурин, Руслан Зуфарович. Методы математического моделирования и численные подходы в вычислительной физике: учебное пособие / Р.З. Акчурин, Ф.Ф. Давлетшин, Т.Р. Хабиров; Уфимский университет науки и технологий. — Уфа: Уфимский университет, 2025. — Электрон. версия печ. публикации. — Доступ возможен через Электронную библиотеку УУНИТ. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/local/AkchurinRZ_i dr_Metod.matem.modelirov.i chislen.podhodi v vichisl.fizike_up_2025.pdf>. — Текст: электронныйRecord create date: 1/28/2026 Subject: математическое моделирование; интерполяция; численное интегрирование; дифференцирование; система линейных алгебраических задач; система нелинейных уравнений; численные методы Collections: Общая коллекция Allowed Actions: –
*^% Action 'Read' will be available if you login and work on the computer in the reading rooms of the Library
*^% Action 'Download' will be available if you login and work on the computer in the reading rooms of the Library
Group: Anonymous Network: Internet |
Document access rights
| Network | User group | Action | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Library BashGU Local Network | Authenticated users |
|
||||
| Library BashGU Local Network | All |
|
||||
| Internet | Authenticated users |
|
||||
|
Internet | All |
Table of Contents
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
- 1.1. Математическое моделирование как метод научного познания
- 1.2. Классификация математических моделей
- 1.3. Этапы построения математической модели
- 2. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ И АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИЙ, ЧИСЛЕННЫЕ ИНТЕГРИРОВАНИЕ И ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ
- 2.1. Интерполяция алгебраическими многочленами
- 2.2. Линейная и квадратичная интерполяция
- 2.3. Сплайн-интерполяция
- 2.5. Метод наименьших квадратов
- 2.6. Численное интегрирование
- 2.6.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- Методы прямоугольников основаны на замене функции константой (многочленом нулевой степени) на каждом элементарном отрезке.
- Метод трапеций (линейная аппроксимация): если на каждом отрезке [xi, xi+1] соединить значения f(xi) и f(xi+1) прямой линией, то площадь под этой линией будет площадью трапеции:
- Метод Симпсона (параболическая аппроксимация) использует интерполяцию функции многочленом второй степени (параболой) по трем точкам. Для применения составной формулы Симпсона необходимо, чтобы количество элементарных отрезков n было четным. Площадь по...
- 2.6.2. Квадратурные формулы Гаусса
- 2.6.3. Оценка точности и правило Рунге
- 2.7. Численное дифференцирование
- 3.МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
- 3.1. Введение в СЛАУ
- 3.1.1. Основные определения
- 3.1.2. Постановка задачи
- 3.1.3. Классификация СЛАУ
- 3.2.4. Теорема Кронекера-Капелли
- 3.2.5. Структура общего решения СЛАУ
- 3.2. Численные аспекты и устойчивость решения
- 3.2.1. Понятие обусловленности матрицы. Число обусловленности
- 3.2.2. Плохо обусловленные системы и их физический смысл
- 3.2.3. Ошибки округления и их влияние на точность решения
- 3.3. Прямые методы решения
- 3.3.1. Метод Гаусса
- 3.3.2. Метод Крамера
- 3.3.3. Матричный метод
- 3.4. Итерационные методы решения
- 3.4.1. Метод простой итерации (метод Якоби)
- 3.4.2. Метод Гаусса-Зейделя
- 3.4.6. Метод верхней релаксации (Successive Over-Relaxation, SOR)
- 3.5. Методы решения СЛАУ специального вида
- 3.6.1. Разложение Холецкого
- 3.6.2. Трехдиагональная прогонка
- 3.6.3. Блочная трехдиагональная прогонка
- 3.6.4. Разреженные матрицы
- 3.6. Практическое применение и рекомендации
- 3.6.1. Инженерные расчеты (метод конечных элементов, МКЭ)
- 3.6.2. Электротехника (законы Кирхгофа)
- 3.6.3. Экономика (модель «затраты-выпуск»)
- 3.6.3. Рекомендации по выбору метода решения
- 3.1. Введение в СЛАУ
- 4. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ
- 4.1. Метод дихтомии
- 4.2. Метод золотого сечения
- 4.3. Метод простых итераций
- 4.4. Метод Ньютона
- 5. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ
- 5.1. Введение в системы нелинейных уравнений
- 5.2. Метод простой итерации
- 5.3. Метод Ньютона (метод касательных)
- 5.4. Квазиньютоновские методы (Метод Бройдена)
- 5.4.1. Метод Бройдена
- 5.5. Оптимизационные методы решения СНУ
- 5.5.1. Метод градиентного спуска
- 5.5.2. Метод Левенберга-Марквардта (LMA)
- 5.6. Продвинутые методы и практические рекомендации
- 5.6.1. Продвинутые методы
- 5.6.2. Практические аспекты решения
- 5.6.3. Рекомендации по выбору метода
- 5.1. Введение в системы нелинейных уравнений
- 6. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ОБЫКНОВЕННЫХ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ
- 6.1. Методы решения задачи Коши
- 6.1.1. Постановка задачи и основы численного подхода
- 6.1.2. Классификация и принципы работы численных методов
- 6.1.3. Точность, ошибка и порядок метода
- 6.2. Метод Рунге-Кутта
- 6.2.1. Формальное определение s-стадийного метода
- 6.2.2. Таблица Бутчера: Компактная запись метода
- 6.3. Метод Эйлера
- 6.3.1. Геометрический смысл
- 6.3.2. Формальное определение и алгоритм
- 6.4. Краевая задача
- 6.4.1. Метод стрельбы
- 6.4.2. Метод конечных разностей для краевых задач
- 6.4.3. Аппроксимация граничных условий II и III рода
- 6.1. Методы решения задачи Коши
- 7. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ В ЧАСТНЫХ ПРОИЗВОДНЫХ
- 7.1. Уравнения математической физики
- 7.1.1. Гиперболический тип — Уравнения волн
- Канонический представитель: Волновое уравнение
- где U(x, t) — отклонение от положения равновесия (например, высота струны, давление в звуковой волне), a — скорость распространения волны.
- Физический смысл и свойства решений
- 7.1.2. Параболический тип — Уравнения диффузии
- Канонический представитель: Уравнение теплопроводности (диффузии)
- Физический смысл и свойства решений
- 7.1.3. Эллиптический тип — Уравнения стационарных состояний
- Канонический представитель: Уравнение Лапласа и Пуассона
- Физический смысл и свойства решений
- 7.2. Конечно-разностные методы
- Как аппроксимировать производные?
- Конечно-разностная схема
- 7.2.1. Явные схемы
- Преимущества и недостатки
- 7.2.2. Неявные схемы
- 7.2.3. Метод Кранка-Николсона
- 7.3. Метод контрольного объема
- Метод конечных разностей (КРМ) начинается с дифференциальной формы уравнения (например, ∂U/∂t = ...) и аппроксимирует производные в узлах сетки. Он отвечает на вопрос: «Как меняется величина в точке?».
- При дискретизации область разбивается на контрольные объемы. В 1D это отрезки, в 2D — многоугольники (часто прямоугольники или треугольники), в 3D — многогранники. Узел сетки i обычно находится в центре контрольного объема Vᵢ.
- Для повышения точности аппроксимации конвективных потоков разработано множество схем более высокого порядка, которые стремятся достичь компромисса между точностью и устойчивостью. Ниже приведены наиболее распространённые из них.
- Области применения
- 7.1. Уравнения математической физики
- ЛИТЕРАТУРА
- Основная литература:
- Дополнительная литература:
Usage statistics
|
|
Access count: 0
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |
