Численные методы

Специальность / Speciality: 6-05-0533-07 Математика и компьютерные науки / Mathematics and Computer Science

Профилизации / Profiling: Веб-программирование и интернет-технологии / Web Development and Internet Technologies;

Математическое и программное обеспечение мобильных устройств / Math and software for mobile devices

Учебная дисциплина, модуль / Academic discipline, module: Численные методы, модуль «Численные методы» / Numerical methods, module «Numerical methods»

 

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Приближенное вычисление интегралов. Квадратурные формулы общего вида. Квадратурные формулы, основанные на алгебраическом интерполировании. Простейшие квадратурные правила Ньютона – Котеса. Погрешность интегрирования. Составные квадратурные формулы Ньютона — Котеса. Погрешность интегрирования. Правила Рунге и Эйткена практической оценки погрешности квадратурных формул. Квадратурные формулы типа Гаусса. Оптимизация распределения узлов квадратурной формулы. Частные случаи квадратур гауссова типа. Вычисление интегралов от функций специального вида.

Обобщение интерполирования и численного интегрирования на случай функций многих переменных. Интерполирование многочленами многих переменных. Численное дифференцирование функций многих переменных. Вычисление кратных интегралов. Метод Монте – Карло. 

Approximate calculation of integrals. General quadrature formulas. Quadrature formulas based on algebraic interpolation. The simplest Newton–Cotes quadrature rules. Integration error. Composite quadrature formulas of Newton – Cotes. Integration error. The Runge and Aitken’s rules for practical estimation of the error of quadrature formulas. Quadrature formulas of Gauss type. Optimization of the distribution of nodes of the quadrature formula. Special cases of Gaussian-type quadratures. Calculation of integrals of functions of a special form.

Generalization of interpolation and numerical integration to the case of functions of several variables. Interpolation by polynomials of many variables. Numerical differentiation of functions of several variables. Calculation of multiple integrals. The Monte – Carlo method.

Формируемые компетенции / The formed competences

Специализированная компетенция:

осуществлять обоснованный выбор рациональной численной методики для решения типовых математических задач, проводить ее реализацию с использованием современных программных средств компьютерных вычислений, оценивать корректность полученных результатов и анализировать возможности альтернативных подходов.

Specialized competence:

make a reasonable choice of a rational numerical technique for solving standard mathematical problems, carry out its implementation using modern computer software, evaluate the correctness of the results obtained and analyze the possibilities of alternative approaches.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

В результате освоения учебной дисциплины студент должен

знать:

    • источники погрешности численных результатов;
  • понятия устойчивости, сходимости и вычислительной сложности численных алгоритмов;
  • требования корректности постановки задачи; 
  • основные приемы оценки погрешности численных методов;
    • назначение и вычислительные качества наиболее популярных численных методов приближенного интегрирования (формулы трапеций и Симпсона, методы типа Гаусса наивысшей алгебраической степени точности);  
  •  достоинства и недостатки явных и неявных численных методов решения дифференциальных уравнений; 
  • современные тенденции в развитии методов численного решения математических и прикладных задач;

уметь: 

  • оценить корректность постановки задачи;
  • выбрать адекватный метод для численного решения поставленной задачи;
  • использовать численные методы для решения математических задач алгебры, анализа и дифференциальных уравнений;
  • анализировать достоверность и трактовать численные результаты;

владеть:

  • навыками работы с современными программными средствами численного решения математических и прикладных задач; 
  • навыками программирования численных алгоритмов; 
  • основными приемами априорной и апостериорной оценки погрешности численного решения задач алгебры и анализа.

As a result of mastering the academic discipline, the student must

know:

– sources of error in numerical results;

– concepts of stability, convergence and computational complexity of numerical algorithms;

– requirements for the correctness of the problem statement;

– basic techniques for assessing the error of numerical methods;

– the purpose and computational qualities of the most popular numerical methods of approximate integration (Trapezoidal and Simpson formulas, Gauss-type methods of the highest algebraic degree of accuracy); 

– advantages and disadvantages of explicit and implicit numerical methods for solving differential equations;

– modern trends in the development of methods for numerical solution of mathematical and applied problems;

can:

– evaluate the correctness of the problem statement;

– choose an adequate method for numerical solution of the problem;

– use numerical methods to solve mathematical problems of algebra, analysis and differential equations;

– analyze the reliability and interpret numerical results;

be able to:

– skills of working with modern software for numerical solution of mathematical and applied problems;

– skills in programming numerical algorithms;

– basic techniques for a priori and a posteriori error estimation in numerical solutions of algebra and analysis problems.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

4

4

Пререквизиты / Prerequisites

– Современные системы компьютерного моделирования,

Алгебра и теория чисел, 

– Математический анализ.

– Modern computer modeling systems,

– Algebra and number theory,

– Mathematical analysis.

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

2 зачетные единицы.

2 credit units.

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hour of students’ class work, 

hours of self-directed learning

Всего 80 часов, из них 32 аудиторных часа и 48 часов самостоятельной работы.

A total of 80 hours, of which 32 academic hours of students’ class work and 48 hours of self-directed learning.

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

Опрос, письменный отчет с устной защитой по лабораторной работе, письменный отчет с устной защитой по домашнему заданию, письменный отчет с устной защитой по решению задач и упражнений, контрольная работа.

Зачет.

Survey, written report with oral defense on laboratory work, written report with oral defense on homework, written report with oral defense on solving problems and exercises, verification work.

End-of-term tests.