Математическое моделирование — различия между версиями
Emaevskiy (обсуждение | вклад) (→III. Обыкновенные дифференциальные уравнения) |
Emaevskiy (обсуждение | вклад) (→II. Алгебраические уравнения) |
||
Строка 27: | Строка 27: | ||
===II. Алгебраические уравнения=== | ===II. Алгебраические уравнения=== | ||
− | + | # Алгебраический подход в исследовании полиномиальных уравнений. Кольцо многочленов. Идеал кольца многочленов и система уравнений. Упорядочение мономов. Алгоритм множественного деления многочленов. Понятие базиса Гребнера. Алгоритм Бухбергера. Вычисление базиса Гребнера в системах Maxima и Singular. | |
− | + | # Результант многочленов и исключение неизвестных. | |
− | + | # Алгебраические уравнения в роботике. Алгебраические уравнения и автоматическое доказательство геометрических теорем. | |
− | + | # Аналитический подход в исследовании алгебраических (в широком смысле) уравнений. Окрестность простой точки. Поиск решения в виде формального степенного ряда. Получение асимптотического разложения методом последовательных приближений. Обратная функция и ряд Лагранжа. | |
− | + | # Пример: методы приближенного решения уравнения Кеплера. | |
− | + | # Окрестность точки ветвления. Диаграмма Ньютона. Разложение неявной функции в ряд Пюизо. | |
− | + | # Методы численного решения СЛАУ. Метод Гаусса (обычный и с выбором главного элемента). Итерационные методы Якоби и Зейделя. Решение переопределенной системы. Псевдорешение (и метод наименьших квадратов). | |
− | + | # Методы численного решения системы нелинейных уравнений. Деление отрезка пополам. Метод Нелдера - Мида. Метод простых итераций. Метод Ньютона (касательных) и метод одной касательной. | |
− | + | ||
− | + | ||
− | + | ||
− | + | ||
− | + | ||
− | + | ||
− | + | ||
'''Минимальные знания и навыки'''. Алгоритм множественного деления многочленов. Базис Гребнера и алгоритм Бухбергера. Результант многочленов от одной переменной. Исключение неизвестных из системы полиномиальных уравнений (любой метод). Разложение неявной функции в окрестности простой точки (любой метод). Диаграмма Ньютона для многочлена. Разложение неявной функции в окрестности точки ветвления. Алгоритмы метода Гаусса с выбором главного элемента и итерационных методов Якоби и Зейделя. Алгоритм метода Ньютона (касательных). | '''Минимальные знания и навыки'''. Алгоритм множественного деления многочленов. Базис Гребнера и алгоритм Бухбергера. Результант многочленов от одной переменной. Исключение неизвестных из системы полиномиальных уравнений (любой метод). Разложение неявной функции в окрестности простой точки (любой метод). Диаграмма Ньютона для многочлена. Разложение неявной функции в окрестности точки ветвления. Алгоритмы метода Гаусса с выбором главного элемента и итерационных методов Якоби и Зейделя. Алгоритм метода Ньютона (касательных). |
Версия 16:15, 7 февраля 2021
Содержание
О курсе
Данный курс Математическое моделирование читается в 2020/2021 учебном году на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Курс состоит из следующих перемежающихся друг с другом разделов:
- методы построения моделей (в основном из физики),
- точные методы исследования моделей (алгебраические, аналитические),
- численные методы исследования моделей.
Рассчитан на 1 семестр (2 модуля).
Область знаний, которую можно было бы назвать математическим моделированием, изучает как сами математические модели, так и общие закономерности их построения и методы анализа.
Как известно, любая наука в процессе своего становления проходит путь от классификации изучаемых объектов (примеры таких классификаций мы можем видеть в астрономии, биологии, химии) к их математическому описанию. По мнению А.Н. Уайтхеда: всякая наука по мере развития и совершенствования ее методов становится математической в своих основных понятиях.
Наиболее долгий и плодотворный путь в этом направлении прошла физика, влиянием которой проникнуты многие разделы математики. Можно даже сказать, что математика и физика развивались параллельно, взаимно обогащая друг друга идеями и методами. Поэтому выбор физики как плацдарма для курса математического моделирования вполне закономерен. С другой стороны, конечно, математическое моделирование не есть физика. Мы берем из физики лишь сами модели, оставляя физикам мотивировки и интерпретации.
План курса
I. Введение в математическое моделирование
1. Этапы построения математической модели. Математическая модель как система уравнений. Корректность модели по Адамару.
2. Обзор математического моделирования в естественных и социально-экономических науках. Структура курса.
3. Примеры математических моделей.
II. Алгебраические уравнения
- Алгебраический подход в исследовании полиномиальных уравнений. Кольцо многочленов. Идеал кольца многочленов и система уравнений. Упорядочение мономов. Алгоритм множественного деления многочленов. Понятие базиса Гребнера. Алгоритм Бухбергера. Вычисление базиса Гребнера в системах Maxima и Singular.
- Результант многочленов и исключение неизвестных.
- Алгебраические уравнения в роботике. Алгебраические уравнения и автоматическое доказательство геометрических теорем.
- Аналитический подход в исследовании алгебраических (в широком смысле) уравнений. Окрестность простой точки. Поиск решения в виде формального степенного ряда. Получение асимптотического разложения методом последовательных приближений. Обратная функция и ряд Лагранжа.
- Пример: методы приближенного решения уравнения Кеплера.
- Окрестность точки ветвления. Диаграмма Ньютона. Разложение неявной функции в ряд Пюизо.
- Методы численного решения СЛАУ. Метод Гаусса (обычный и с выбором главного элемента). Итерационные методы Якоби и Зейделя. Решение переопределенной системы. Псевдорешение (и метод наименьших квадратов).
- Методы численного решения системы нелинейных уравнений. Деление отрезка пополам. Метод Нелдера - Мида. Метод простых итераций. Метод Ньютона (касательных) и метод одной касательной.
Минимальные знания и навыки. Алгоритм множественного деления многочленов. Базис Гребнера и алгоритм Бухбергера. Результант многочленов от одной переменной. Исключение неизвестных из системы полиномиальных уравнений (любой метод). Разложение неявной функции в окрестности простой точки (любой метод). Диаграмма Ньютона для многочлена. Разложение неявной функции в окрестности точки ветвления. Алгоритмы метода Гаусса с выбором главного элемента и итерационных методов Якоби и Зейделя. Алгоритм метода Ньютона (касательных).
III. Обыкновенные дифференциальные уравнения
- Примеры. Модель радиоактивного распада и методы датировки (радиоуглеродный анализ). Законы Кеплера как следствие закона всемирного тяготения.
- Система уравнений 1-го порядка. Задача Коши. Существование решения. Единственность решения. Непрерывная зависимость решения от начальных данных.
- Сведение к интегральному уравнению. Теорема Банаха о неподвижной точке сжимающего отображения и метод последовательных приближений. Интегральное неравенство Гронуолла.
- Система линейных уравнений 1-го порядка с постоянными коэффициентами. Жорданова нормальная форма матрицы. Экспонента от матрицы и ее вычисление. Аналитическая функция от матрицы.
- Автономная система уравнений. Фазовое пространство. Точка покоя и ее устойчивость. Классификация точек покоя 2-мерной системы.
- Устойчивость решения по Ляпунову. Исследование устойчивости по первому приближению. Показатели Ляпунова.
- Пример: модель хищник-жертва (уравнения Лотки - Вольтерры).
- Функция Ляпунова и второй метод Ляпунова. Теоремы об устойчивости и неустойчивости.
- Система линейных уравнений с периодическими коэффициентами. Теория Флоке. Уравнение Хилла. Уравнение Матье.
- Диаграмма Ньютона для ОДУ и асимптотика решений. Примеры применения.
- Поиск решения в виде ряда. Разложение в окрестности простой точки.
- Асимптотика системы линейных уравнений с матрицей, близкой к постоянной.
- Регулярные и иррегулярные особые точки. Разложение в окрестности особой точки.
- Метод малого параметра. Регулярно возмущенное уравнение.
- Сингулярно возмущенное уравнение. Пограничный слой. Теорема Тихонова.
- Численные методы решения ОДУ.
IV. Дифференциальные уравнения в частных производных
1. Примеры
2. Линейное уравнение 1-го порядка
3. Задача Коши. Теорема Коши - Ковалевской. Метод мажорантного ряда
4. Классификация линейных уравнений 2-го порядка
5. Уравнения 2-го порядка эллиптического типа. Гармонические функции. Уравнение Лапласа. Принцип максимума. Задача Дирихле. Задача Неймана.
6. Уравнение Лапласа в параллелепипеде, цилиндре, шаре. Разделение переменных.
7. Уравнение Пуассона
8. Уравнение 2-го порядка параболического типа.
V. Основы вариационного исчисления и оптимального управления
Занятия
Записи лекций и семинаров выкладываются в плейлист
Экзамен
На экзамен выносится материал курса в рамках минимальных знаний и навыков - смотрите выше.