Сеток метод - определение. Что такое Сеток метод
Diclib.com
Словарь ChatGPT
Введите слово или словосочетание на любом языке 👆
Язык:

Перевод и анализ слов искусственным интеллектом ChatGPT

На этой странице Вы можете получить подробный анализ слова или словосочетания, произведенный с помощью лучшей на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта:

  • как употребляется слово
  • частота употребления
  • используется оно чаще в устной или письменной речи
  • варианты перевода слова
  • примеры употребления (несколько фраз с переводом)
  • этимология

Что (кто) такое Сеток метод - определение

ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ, ОСНОВАННЫЙ НА ЗАМЕНЕ ПРОИЗВОДНЫХ РАЗНОСТНЫМИ СХЕМАМИ
Конечных разностей метод; Метод сеток; Сеточный метод; Сеток метод
Найдено результатов: 573
Сеток метод         

собирательное название группы приближённых методов решения дифференциальных, интегральных и интегро-дифференциальных уравнений. Применительно к дифференциальным уравнениям с частными производными термин "С. м." используется в качестве синонима терминов "метод конечных разностей" и "разностный метод". С, м. - один из наиболее распространённых приближённых методов решения задач, связанных с дифференциальными уравнениями. Широкое применение С. м. объясняется его большой универсальностью и сравнительной простотой реализации на ЭВМ.

Суть С. м. состоит в следующем: область непрерывного изменения аргументов, в которой ищется решение уравнения, дополненного, если необходимо, краевыми и начальными условиями, заменяется дискретным множеством точек (узлов), называемым сеткой; вместо функций непрерывного аргумента рассматриваются функции дискретного аргумента, определяемые в узлах сетки и называемые сеточными функциями; производные, входящие в уравнение, краевые и начальные условия, аппроксимируются разностными отношениями; интегралы аппроксимируются квадратурными формулами; при этом исходное уравнение (задача) заменяется системой (линейных, если исходная задача была линейной) алгебраических уравнений (системой сеточных уравнений, а применительно к дифференциальным уравнениям - разностной схемой).

Если полученная таким образом система сеточных уравнений разрешима, по крайней мере, на достаточно мелкой сетке, т. е. сетке с густым расположением узлов, и её решение при неограниченном измельчании сетки приближается (сходится) к решению исходного уравнения (задачи), то полученное на любой фиксированной сетке решение и принимается за приближённое решение исходного уравнения (задачи).

Для одномерного теплопроводности уравнения (См. Теплопроводности уравнение)

, , , (1)

с начальным u (х, 0) = u0(x) и краевым условиями u (0, t) = μ1(t), u (1, t) = μ2(t) [предполагается, что u0(0) = μ1(0), u0(1) = μ2(0)] на прямоугольной равномерной сетке с узлами (xi = ih, tj = jτ), где i = 0, 1, 2,..., N, j = 0, 1, 2,..., h = 1/N и τ > 0 - шаги сетки, наиболее часто используемая разностная схема выглядит так (схема с весами):

(2)

где σ - некоторый параметр. Для двумерного Пуассона уравнения (См. Пуассона уравнение)

, , , (3)

с однородными краевыми условиями u (0, у) = u (х, 0) = u (1, у) = u (х, 1) = 0 на прямоугольной равномерной сетке с узлами xi1 = i1h1, yi2 = i2h2, где i1 = 0, 1,..., N1, i2 = 0, 1,..., N2, h1 = 1/N1, h2 = 1/N2, наиболее употребительной является разностная схема:

(4)

Для интегрального уравнения (См. Интегральные уравнения)

,

,

на равномерной сетке с узлами xi = ih, где i = 0, 1, 2,..., N, h = 1/N, простейшая система сеточных уравнении имеет вид:

,

Помимо указанных выше равномерных прямоугольных сеток, могут использоваться сетки более общего вида, например неравномерные, а для уравнения (3) и непрямоугольные. Сеточные уравнения на таких сетках выглядят более сложно. Если уравнение (3) решается в области, отличной от прямоугольника, то даже на равномерной прямоугольной сетке аппроксимация краевых условий становится менее очевидной.

При выборе той или иной сеточной аппроксимации большое значение имеет величина погрешности аппроксимации (п. а.). Так, для уравнений (2) п. а. есть величина O (τ + h2) при любом σ, O (τ2 + h2) при σ = 0.5 и O (τ2 + h 4) при σ = 0,5 - h2/12τ. Для схемы (4) п. а. есть величина O (h12 + h22). Наличие хорошей аппроксимации уравнений и краевых условий сеточными уравнениями ещё не гарантирует того, что решение системы сеточных уравнений будет в некотором смысле близко к решению исходной задачи. Нужно ещё, чтобы решение сеточных уравнений было устойчивым, т. е. непрерывно (равномерно непрерывно относительно выбора сетки) зависело от правой части и начальных и краевых данных. Только наличие хорошей аппроксимации и устойчивости гарантирует сходимость решений сеточных уравнений к решению исходного уравнения при неограниченном измельчании сетки. Отметим, что схема (2) устойчива при ; при σ = 0 получается явная схема, устойчивая при условии .

Системы сеточных уравнений представляют собой системы линейных алгебраических уравнений. Порядок системы будет тем выше, чем мельче сетка. Но точность приближённого решения зависит от величины шагов сетки, и она тем больше, чем меньше шаги. Поэтому получающиеся алгебраические системы обычно имеют довольно высокий порядок.

Лит.: Самарский А. А., Введение в теорию разностных схем, М., 1971; Годунов С. К., Рябенький В. С., Разностные схемы, М., 1973.

В. Б. Андреев, А. А. Самарский.

Метод конечных разностей         
Метод конечных разностей — численный метод решения дифференциальных уравнений, основанный на замене производных разностными схемами. Является сеточным методом.
Метод (программирование)         
В ПРОГРАММИРОВАНИИ - ФУНКЦИЯ ИЛИ ПРОЦЕДУРА, СВЯЗАННАЯ С КЛАССОМ
Метод (объектно-ориентированное программирование); Метод (языки программирования); Функция-член
Ме́тод в объектно-ориентированном программировании — это функция или процедура, принадлежащаяПод принадлежностью подразумевается, что метод явно ассоциирован с обработкой определённого класса объектов.
Метод Д’Ондта         
ОДИН ИЗ СПОСОБОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МАНДАТОВ ПРИ ПРОПОРЦИОНАЛЬНОМ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВЕ
Метод Джефферсона; Метод д'Ондта
Метод Д’Ондта (также известен как метод Джефферсона) — один из способов распределения мандатов при пропорциональном представительстве, был предложен бельгийским математиком . В начале XXI века используется в ряде стран, таких, как Албания, Аргентина, Армения, Австрия, Бельгия, Бразилия, Болгария, Венгрия, Венесуэла, Восточный Тимор, Германия (до 1985), Дания, Исландия, Испания, Израиль, Колумбия, Македония, Молдавия, Нидерланды, Парагвай, Польша, Португалия, Румыния, Северная Ирландия, Сербия, Словения, Турция, Уэльс, Финляндия, Хорватия, Черногория, Чехия, Чил�
Метод Галёркина         
МЕТОД ПРИБЛИЖЁННОГО РЕШЕНИЯ КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ
Метод Галеркина; Метод Бубнова — Галёркина; Метод Бубнова — Галеркина; Метод Бубнова-Галёркина; Метод Бубнова-Галеркина; Бубнова — Галёркина метод; Метод Галёркина — Петрова
Метод Галёркина (метод Бубнова — Галёркина) — метод приближённого решения краевой задачи для дифференциального уравнения L[u]=f(x). Здесь оператор L[\cdot] может содержать частные или полные производные искомой функции.
Доплеровская спектроскопия         
  • Экзопланеты, открытые методом Доплера, по годам в сравнении с другими методами
Метод радиальных скоростей; Спектрометрический метод; Метод Доплера
Доплеровская спектроскопия — метод обнаружения экзопланет, известен также как спектрометрическое измерение лучевой (радиальной) скорости звёзд. Был предложен в 1952 году американским астрономом русского происхождения Отто Струве.
Ньютона метод         
  • Иллюстрация расхождения метода Ньютона, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=x^3-2x+2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=0}</math>.
  • График сходимости.
  • График последовательных приближений.
  • График производной функции <math>\scriptstyle{f(x)=x+x^2\sin(2/x)}</math> при приближении <math>\scriptstyle{x}</math> к нулю справа.
  • Иллюстрация метода Ньютона (синим изображена функция <math>\scriptstyle{f(x)}</math>, ноль которой необходимо найти, красным — касательная в точке очередного приближения <math>\scriptstyle{x_n}</math>). Здесь мы можем увидеть, что последующее приближение <math>\scriptstyle{x_{n+1}}</math> лучше предыдущего <math>\scriptstyle{x_n}</math>.
  • Иллюстрация последовательных приближений метода одной касательной, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=e^x-2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=1{,}8}</math>.
  • [[Бассейны Ньютона]] для полинома пятой степени <math>\scriptstyle{p(x)=x^5-1}</math>. Разными цветами закрашены области притяжения для разных корней. Более тёмные области соответствуют большему числу итераций.
ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРОИЗВОДНОЙ
Метод касательной; Метод касательных; Метод Ньютона-Рафсона; Алгоритм Ньютона; Метод Ньютона — Рафсона; Метод Гаусса — Ньютона; Ньютона метод

метод приближённого нахождения корня x0 уравнения f (x) = 0, называемый также методом касательных. Н. м. состоит в том, что по исходному ("первому") приближению х = a1 находят второе (более точное), проводя касательную к графику (см. рис.) у = f (x) в точке А [а1 f (a1)] до её пересечения с осью Ox; точка пересечения х = a1 - f (a1)/f'(a1) и принимается за новое значение a2. корня. Повторяя в случае необходимости этот процесс, получают всё более и более точные приближения a2, a3,... корня x0 при условии, что производная f'(x) монотонна и сохраняет знак на сегменте, содержащем x0. Ошибка ε2 = x0 -a2 нового значения a2 связана со старой ошибкой ε1 = x0 - a1 формулой , где - значение второй производной функции f (x) в некоторой точке x, лежащей между x0 и a1. Иногда рекомендуется Н. м. применять одновременно с к.-л. другим способом, например с Линейного интерполирования методом. Н. м. допускает обобщения, которые позволяют применять его для решения уравнений F (x) = 0 в нормированных пространствах (F- оператор в этом пространстве), в частности для решения систем уравнений и функциональных уравнений. Метод разработан И. Ньютоном в 1669.

Рис. к ст. Ньютона метод.

Метод Ньютона         
  • Иллюстрация расхождения метода Ньютона, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=x^3-2x+2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=0}</math>.
  • График сходимости.
  • График последовательных приближений.
  • График производной функции <math>\scriptstyle{f(x)=x+x^2\sin(2/x)}</math> при приближении <math>\scriptstyle{x}</math> к нулю справа.
  • Иллюстрация метода Ньютона (синим изображена функция <math>\scriptstyle{f(x)}</math>, ноль которой необходимо найти, красным — касательная в точке очередного приближения <math>\scriptstyle{x_n}</math>). Здесь мы можем увидеть, что последующее приближение <math>\scriptstyle{x_{n+1}}</math> лучше предыдущего <math>\scriptstyle{x_n}</math>.
  • Иллюстрация последовательных приближений метода одной касательной, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=e^x-2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=1{,}8}</math>.
  • [[Бассейны Ньютона]] для полинома пятой степени <math>\scriptstyle{p(x)=x^5-1}</math>. Разными цветами закрашены области притяжения для разных корней. Более тёмные области соответствуют большему числу итераций.
ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРОИЗВОДНОЙ
Метод касательной; Метод касательных; Метод Ньютона-Рафсона; Алгоритм Ньютона; Метод Ньютона — Рафсона; Метод Гаусса — Ньютона; Ньютона метод
Метод Ньютона, алгоритм Ньютона (также известный как метод касательных) — это итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции. Метод был впервые предложен английским физиком, математиком и астрономом Исааком Ньютоном (1643—1727). Поиск решения осуществляется путём построения последовательных приближений и основан на принципах простой итерации. Метод обладает квадратичной сходимостью. Модификацией метода является метод хорд и касательных. Также метод Ньютона может быть использован для решения задач оптимизации, в которых требует
Метод Адамса         
Адамса метод
Ме́тод А́дамса — конечноразностный многошаговый метод численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. В отличие от метода Рунге-Кутты использует для вычисления очередного значения искомого решения не одно, а несколько значений, которые уже вычислены в предыдущих точках.
Метод Гутмана         
Метод Гутманна
Метод Гутмана — алгоритм безопасного удаления данных (например, файлов) с жесткого диска компьютера. Метод разработан Питером Гутманом и Коллином Пламбом. Метод состоит из 35 проходов, ориентированных на уничтожение записей, закодированных методами MFM и различными модификациями RLL.

Википедия

Метод конечных разностей

Метод конечных разностей — численный метод решения дифференциальных уравнений, основанный на замене производных разностными схемами. Является сеточным методом.