Записи с меткой «сумму»

Вычисление сумм в численном виде

Вычисление сумм в численном виде
Для вычисления сумм в численном виде используются следующие функции:

  • NSum[f, {i, imin, imax }]— возвращает численное значение суммы f [ i ] при i, изменяющемся от imin до imax с шагом +1;
  • NSumff, {i, imin, imax, di }]— возвращает сумму численных значений функции f [i] при i, изменяющемся от imin до imax с шагом di;
  • NSum[f, {i, imin, imax}, {j, jmin, j max },…]— выполняет многомерное суммирование. Функция NSum[… ] эквивалентна выражению N[Sum[…] ].

Особенностью этой функции является возможность использования ряда опций, управляющих вычислительным процессом. Одной из них является NSumTerms, задающая число членов, которые явно должны быть включены в сумму перед экстраполяцией. Вы можете просмотреть список опций, используя команду Options [NSum] . 
Пример применения функции NSum представлен ниже:
NSum[1/i3, {i, 1, бесконечность}]
1.20206
Пример точного вычисления суммы (для сравнения) с помощью функции Sum:
truesum = Sum [1+k/ 2k k/ 3k{k, 1, 50}
1818632874295681087853745424762603034467 / 808281277464764060643139600456536293376
N[%]
2.25
Пример вычисления той же суммы с помощью функции NSum с опциями:
NSum [ 1+k/ 2 k -3k, {k, 1, 50}, Method -> SequenceLimit,
NSumTerms -> 2 , NSumExtraTerms -> 4 ] — truesum
0.0530365
При следующем наборе опций результат еще лучше:
NSum [ 1+k/ 2 k -3k, {k, 1, 50}, Method -> SequenceLimit, WorkingPrecision -> 30 , NSumTerms -> 2 ,
NSumExtraTerms -> 10, WynnDegree -> 4] — truesum
0.x10-26
Функция вычисления суммы NSum выполняется заметно быстрее, чем функция Sum, хотя на практике заметить это трудно — все приведенные выше примеры выполняются за доли секунды. Возвращаемый функцией NSum результат вещественный.
 
Вычисление произведений
 
Вычисление произведений в аналитическом виде
Операции вычисления произведений
Произведение от i=imin до i=imax по fi представлены следующими функциями:

  • Product [f, {i, imax}] — возвращает произведения значений f [i] для значений i, изменяющихся от 1 до imax;
  • Product [f, {i, imin, imax}]—возвращает произведение значений f [ i ] при изменении i от imin до imax с шагом +1;
  • Product[f, {i, imin, imax, di}] — возвращает произведение f [ i ] при i, меняющемся от значения imin до значения imax с шагом di;
  • Product [f, {i, imin, imax}, {j, jmin, jmax},…] — вычисляет многократное произведение (произведение по нескольким переменным).

Примеры использования функций вычисления произведения.

Ввод (In)

Вывод (Out)

Product [i,{i ,10}]

3628800

NProduct [k ^ 2,{k, 1,5}]

14400.

NProduct[i ^ 2, {1,1,2,0. 2}]

93.6405

Product [Logfi], {±,2,5,0.5}]

4.23201 Log[2]

Следующий пример иллюстрирует вычисление произведения в символьном виде:
Произведение (x+i2) , где i=1…5
(1+х) (4 + х) (9 + х) (16 + х) (25 + х)
Об опасности перестановки сомножителей свидетельствуют следующие примеры: Product [i, i,l, 10] 3628800
Product [i,i, 10,1]
1
Product[i,i,10,l,-l]
3628800
Как и в случае вычисления суммы, средний пример явно ошибочен. далее…

Решение систем линейных уравнений

Решение систем линейных уравнений
Приведем также примеры на решение систем линейных уравнений матричными методами. В первом из них решение выполняется в символьном виде на основании формулы X = А -1 В, где А — матрица коэффициентов системы линейных уравнений, В — вектор свободных членов. Для перемножения используется функция Dot, а для инвертирования матрицы — функция Inverse:
A:={{a,b},{c,d}}
B:={e,f}
X:=Dot[Inverse[A],B]
X
{-de/(bc+ad) -bf/(bc+ad)- ce/(bc+ad) -af/(bc+ad)}
Во втором примере для решения системы линейных уравнений используется функция LinearSolve:
LinearSolve[{{l,2},{3,4}},{7,9}]
{-5, 6}
Нередко, например в электротехнических расчетах, встречается необходимость решения систем линейных уравнений с комплексными элементами. Все описанные выше функции обеспечивают работу с комплексными числами. Следующий пример иллюстрирует решение системы линейных уравнений с комплексными данными:
А={ U+2I,2+3I},{3+4I,4+5I}}
{{1+21, 2 + 31}, {3 + 41, 4+ 51}}
В={21,3}
{21,3} X=LinearSolve[А,В]
{1/4-41, 11I/4}
Число матричных функций в системе Mathematica 3/4 ограничено разумным минимумом, позволяющим реализовать множество других, более сложных матричных функций и преобразований. Их можно найти в пакетах расширения системы, посвященных линейной алгебре.
Что нового мы узнали
В этом уроке мы научились:

  • Использовать основные классы данных системы Mathematica.
  • Выполнять арифметические вычисления.
  • Применять встроенные и пользовательские функции.
  • Получать данные об объектах.
  • Осуществлять подстановки.
  • Работать со списками.
  • Создавать массивы, векторы и матрицы.
  • Пользоваться функциями линейной алгебры

 

Операции математического анализа

  • Вычисление сумм
  • Вычисление произведений
  • Вычисление производных
  • Вычисление интегралов
  • Вычисление пределов функций
  • Решение уравнений и систем уравнений
  • Решение дифференциальных уравнений
  • Поиск максимального и минимального чисел в списке
  • Поиск максимума и минимума функции
  • Решение задач линейного программирования
  • Преобразования Лапласа
  • Z-преобразования

В этом уроке описаны основные операции математического анализа, детали которых можно найти в любом справочнике по высшей математике. Эти операции чаще всего используются при проведении математических и научно-технических расчетов и потому описаны достаточно полно
Вычисление сумм
 
Вычисление сумм в аналитическом виде
В числе операций математического анализа прежде всего надо отметить суммы
Сумма от i=min до imax по fi
В этих операциях индекс i принимает целочисленные значения от минимального (начального) imin до максимального (конечного) imax с шагом, равным +1.
Суммы и произведения легко вычисляются численными математическими системами, такие вычисления просто описываются на всех языках программирования. Однако важным достоинством систем символьной математики, включая Ма-thematica, является вычисление сумм и произведений в аналитическом виде (если это возможно) и при большом числе членов — вплоть до стремящегося к бесконечности. далее…

Основные понятия линейной алгебры

Основные понятия линейной алгебры
Массивы, в основном в виде векторов и матриц, широко применяются при решении задач линейной алгебры. Прежде чем перейти к рассмотрению возможностей Mathematica в части решения таких задач, рассмотрим краткие определения, относящиеся к линейной алгебре.
Матрица — прямоугольная двумерная таблица, содержащая m строк и п столбцов элементов, каждый из которых может быть представлен числом, константой, переменной, символьным или математическим выражением (расширительная трактовка матрицы).
Квадратная матрица — матрица, у которой число строк m равно числу столбцов п. Пример квадратной матрицы размером 3×3:
1  2  3
4  5  6
7  8  9
Сингулярная (вырожденная) матрица — квадратная матрица, у которой детерминант (определитель) равен 0. Такая матрица обычно не упрощается при символьных вычислениях. Линейные уравнения с почти сингулярными матрицами могут давать большие погрешности при решении.
Единичная матрица — это квадратная матрица, у которой диагональные элементов равны 1, а остальные элементы равны 0. Ниже представлена единичная матрица размером 4×4: 

 

 

1

0

0

0

 

 

0

1

0

0

E

=

0

0

1

0

 

 

0

0

0

1

Транспонированная матрица — квадратная матрица, у которой столбцы и строки меняются местами. Приведем простой пример.
Исходная матрица:

 

 

a

b

c

A

=

d

e

f

 

 

i

k

l

Транспонированная матрица:

 

 

a

d

i

А т

=

b

e

k

 

 

c

f

l

Обратная матрица — это матрица М -1 , которая, будучи умноженной на исходную квадратную матрицу М, дает единичную матрицу Е.
Ступенчатая форма матрицы соответствует условиям, когда первый ненулевой элемент в каждой строке есть 1 и первый ненулевой элемент каждой строки появляется справа от первого ненулевого элемента в предыдущей строке, то есть все элементы ниже первого ненулевого в строке — нули. далее…