Иллюстрированный самоучитель по MathCAD 11

Алгебраические уравнения и оптимизация

  • Одно уравнение с одним неизвестным

    Рассмотрим одно алгебраическое уравнение с одним неизвестным х. | f(x) = 0, (1) | Например, sin(x)=0. | Для решения таких уравнений Mathcad имеет встроенную функцию root, которая, в зависимости от типа задачи, может включать либо два, либо четыре аргумента и, соответственно, работает несколько по-разному. | root(f(х),х); | root(f(х),х,а,b); | f (х) – скалярная функция, определяющая уравнение (1);
  • Корни полинома

    Если функция f (х) является полиномом, то все его корни можно определить, используя встроенную функцию polyroots(v), где v – вектор, составленный из коэффициентов полинома. | Поскольку полином N-й степени имеет ровно N корней (некоторые из них могут быть кратными), вектор v должен состоять из N+I элемента.
  • Системы уравнений

    Рассмотрим решение системы N нелинейных уравнений с M неизвестными: | f1(x1,…,хм) = 0, | … (1) | fn(x1,…,хм) = 0, | Здесь f1(x1,…,хм),…, fn(x1, …,хм) – некоторые скалярные функции от скалярных переменных хмх2/ … /хм и, возможно, от еще каких-либо переменных.
  • О численных методах решения систем уравнений

    Если Вы решаете "хорошие" уравнения, как все те, которые были приведены в предыдущих разделах, то можете никогда не задумываться, как именно Mathcad ищет их корни. Однако даже в этом случае полезно представлять, что происходит "за кадром", т. е.
  • Приближенное решение уравнений

    Иногда приходится заменять задачу определения корней системы уравнений задачей поиска экстремума функции многих переменных. Например, когда невозможно найти решение с помощью функции Find, можно попытаться потребовать вместо точного выполнения уравнений условий минимизировать их невязку.
  • Поиск экстремума функции. Экстремум функции одной переменной.

    Задачи поиска экстремума функции означают нахождение ее максимума (наибольшего значения) или минимума (наименьшего значения) в некоторой области определения ее аргументов. Ограничения значений аргументов, задающих эту область, как и прочие дополнительные условия, должны быть определены в виде системы неравенств и (или) уравнений. В таком случае говорят о задаче на условный экстремум.
  • Условный экстремум

    В задачах на условный экстремум функции минимизации и максимизации должны быть включены в вычислительный блок, т. е. им должно предшествовать ключевое слово Given. В промежутке между Given и функцией поиска экстремума с помощью булевых операторов записываются логические выражения (неравенства, уравнения), задающие ограничения на значения аргументов минимизируемой функции.
  • Экстремум функции многих переменных

    Вычисление экстремума функции многих переменных не несет принципиальных особенностей по сравнению с функциями одной переменной. Поэтому ограничимся примером (листинг 8.14) нахождения максимума и минимума функции, показанной в виде графиков трехмерной поверхности и линий уровня на рис. 8.9.
  • Линейное программирование

    Задачи поиска условного экстремума функции многих переменных часто встречаются в экономических расчетах для минимизации издержек, финансовых рисков, максимизации прибыли и т. п. Целый класс экономических задач оптимизации описывается системами линейных уравнений и неравенств.
  • Символьное решение уравнений

    Некоторые уравнения можно решить точно с помощью символьного процессора Mathcad. Делается это очень похоже на численное решение уравнений с применением вычислительного блока. Присваивать неизвестным начальные значения нет необходимости.
  • Метод продолжения по параметру

    Решение "хороших" нелинейных уравнений и систем типа тех, которые были рассмотрены в предыдущих разделах этой главы, представляет собой несложную, с вычислительной точки зрения, задачу.
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.