Учебная работа № 6200. «Диплом Об итерационных методах решения операторных уравнений второго рода (диссертация)

Учебная работа № 6200. «Диплом Об итерационных методах решения операторных уравнений второго рода (диссертация)

Количество страниц учебной работы: 121
Содержание:
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………. 4
ГЛАВА 1. Обзор литературы………………………………………………… 8
§1. Метод последовательных приближений…………………………………………… 8
§2. Метод ускорения сходимости монотонных приближений к решению
уравнения вида x = Ax + f ……………………………………………………..
15
§3. Метод однопараметрического итеративного агрегирования решения
линейных операторных уравнений вида x = Ax + f , где оператор A — мат-
рица n — го порядка…………………………………………………………….
21
§4. Метод однопараметрического итеративного агрегирования решения
нелинейных операторных уравнений вида x = F(x) + f , где F(x) — нели-
нейный оператор………………………………………………………………
27
ГЛАВА 2. Построение приближений, сходящихся к спектральному ра-
диусу и собственному вектору линейного оператора………………………
32
§5. Построение приближений, сходящихся к спектральному радиусу ли-
нейного оператора……………………………………………………………..
32
§6. Построение приближений, сходящихся к собственному вектору ли-
нейного оператора……………………………………………………………..
41
ГЛАВА 3. Развитие методов построения приближений, сходящихся к
точному решению операторного уравнения вида x = Ax + f ……………….
56
§7. Об одном итерационном методе решения системы линейных алгеб-
раических уравнений вида x = Ax + f с квадратной матрицей A , в случае,
когда спектральный радиус матрицы A , больше чем единица…………….
56
§8. Получение двусторонних оценок точного решения x* операторного
уравнения вида x = Ax + f , в случае, когда спектральный радиус опера-
тора A не обязательно меньше единицы…………………………………….
65
§9. О некоторых подходах к уточнению границ решения операторных
уравнений вида x = Ax + f в случае, когда спектральный радиус операто-
ра A не обязательно меньше единицы.
73
§10. “Гибрид” методов ускорения сходимости монотонных приближений
к решению x* уравнения вида x = Ax + f и однопараметрического итера-
3
тивного агрегирования……………………………………………………….. 86
§11. Об одном варианте метода ускорения сходимости монотонных при-
ближений к решению уравнения вида x = Ax + f …………………………….
93
§12. Об одном варианте метода Зейделя……………………………………. 100
ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………….. 112
ЛИТЕРАТУРА………………………………………………………………… 114
ПРИЛОЖЕНИЕ……………………………………………………………….. 121

Стоимость данной учебной работы: 885 руб.Учебная работа № 6200.  "Диплом Об итерационных методах решения операторных уравнений второго рода (диссертация)

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Выдержка из похожей работы

    Тема 4: Меры вариации, Вычисление среднего линейного отклонения, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации

    Цель работы: Усвоить
    приемы расчета мер вариации для
    вариационных рядов по не сгруппированным
    и сгруппированным данным с использованием
    возможностей приложения MS Excel, провести
    анализ по результатам выполненной
    работы,

    Краткая
    теорияКак уже упоминалось,
    ранее для описания вариации и колеблемости
    признака вокруг средней величины в
    статистике применяются следующие
    величины: размах (колеблемость) признака,
    среднее линейное отклонение, При
    достаточно большом размахе величина
    линейного отклонения достигает или
    превышает среднее значение признака,
    При различии максимального и минимального
    значения признака на порядок или более,
    эта характеристика не описывает характер
    вариации и для такого описания применяют
    средний квадрат отклонений от средней
    величины или дисперсию и среднее
    квадратическое отклонение, которое
    является корнем второй степени из
    дисперсии,Среднее линейное
    отклонение для арифметической простой

    ,Среднее линейное
    отклонение для арифметической взвешенной

    ,Среднее квадратическое
    отклонение для не сгруппированных
    данных
    средний квадрат отклонений от средней
    или дисперсия, которая описывает
    структуру совокупности;среднее квадратическое отклонение от
    средней величины признака,Среднее квадратическое
    отклонение для сгруппированных данных
    средний квадрат отклонений от средней
    или дисперсия;среднее квадратическое отклонение от
    средней,Такие
    характеристики вариации признака, как
    средняя величина и среднее квадратическое
    отклонение для интервальных рядов с
    равными интервалами могут быть рассчитаны
    по способу моментов:Среднее
    значение изучаемого признака по способу
    моментов
    ,Средний квадрат
    отклонений по способу моментов
    ,где А – условный нуль,
    равный варианте с максимальной частотой,
    h – шаг интервала,,Коэффициент вариации,Величина
    коэффициента вариации говорит об
    однородности изучаемой совокупности,
    так, если вариация меньше либо равняется
    33%, то совокупность считается однородной,Пример решения и оформления типовой задачи 4 Задача 4

    Данные по стоимости
    основных производственных фондах и
    стоимости товарной продукции для заводов
    отрасли:Таблица 12

    № завода
    Стоимость
    ОПФ, тыс,руб,
    Стоимость
    товарной продукции, тыс,руб,

    1
    516,4
    5044

    2
    511,5
    4995

    3
    526,1
    5141

    4
    535,8
    5238

    5
    514,3
    5023

    6
    516,5
    5045

    7
    580,2
    5682

    8
    952
    9400

    9
    513,2
    5012

    10
    726,4
    7144

    11
    867,9
    8559

    12
    812,3
    8003

    13
    261,8
    2498

    14
    519,7
    5077

    15
    333,5
    3215

    16
    277,8
    2658

    17
    296
    2840

    18
    919,3
    9073

    19
    453,6
    4416

    20
    514,8
    5028

    21
    215,7
    2037

    22
    597,2
    5852

    23
    717
    7050

    24
    578,7
    5667

    25
    118
    1060

    26
    716,2
    7042

    27
    586,5
    5745

    28
    603,1
    5911

    29
    173,9
    1619

    30
    258,5
    2465

    1,
    Рассчитать средние значения по стоимости
    ОПФ и товарной продукции, используя
    индивидуальные значения признаков,
    рассчитать среднее линейное отклонение
    и среднее квадратическое отклонение
    по несгруппированным данным,2