Владимир Дьяконов - Maple 9.5/10 в математике, физике и образовании
- Название:Maple 9.5/10 в математике, физике и образовании
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:СОЛОН-Пресс
- Год:2006
- Город:Москва
- ISBN:5-98003-258-4
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Владимир Дьяконов - Maple 9.5/10 в математике, физике и образовании краткое содержание
Книга является справочником и руководством пользователя по новейшим системам символьной (аналитической) математики — Maple 9.5 и Maple 10. Это признанные мировые лидеры в области аналитических вычислений, прошедшие серьезную сертификацию в этой области. Кратко описан интерфейс систем и подробно их обширные возможности в математике, физике и образовании. Особое внимание уделено технике практических вычислений и визуализации их результатов, а также решению дифференциальных уравнений различного типа. Описаны средства символьных и численных вычислений, графические и программные возможности систем, пакеты их расширения, маплеты и практика применения Maple в математических и физических расчетах. Прилагаемый CD-ROM содержит более 340 файлов с примерами вычислений. Для научно-технических работников, студентов и преподавателей университетов и вузов.
Maple 9.5/10 в математике, физике и образовании - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
На рис. 6.1 показана графическая визуализация матрицы, полученной как разность матриц Aи В. Для усиления эффекта восприятия применяется функциональная закраска разными цветами. Для задания цвета введена процедура F.
6.3. Работа с пакетом LinearAlgebra и алгоритмами NAG
6.3.1. Назначение и загрузка пакета LinearAlgebra
В новых реализациях систем Maple была сделана ставка на использование давно апробированных быстрых алгоритмов линейной алгебры, предложенных создателями Number Algorithm Group (NAG). Эти алгоритмы издавна применяются на больших ЭВМ и суперкомпьютерах, обеспечивая ускорение численных матричных операций от нескольких раз до нескольких десятков раз. Их применение обеспечивает эффективное использование систем символьной математики в решении задач, сводящихся к задачам линейной алгебры. В числе таких задач многочисленные задачи теоретической электротехники, механики многих объектов, моделирования электронных устройств и т.д.
В Maple 9.5/10 использование алгоритмов NAG реализуется пакетом LinearAlgebra. Для его загрузки используются следующие команды (файл NAG):
> restart; with(LinearAlgebra):
> infolevel[LinearAlgebra]:=1;
Многие функции этого пакета (их большой список опущен) повторяет по назначению функции более старого пакета linalg, описанного выше. Поэтому мы не будем останавливаться на их повторном описании. Главное то, что эти функции задействуют возможности быстрых алгоритмов NAG и, в отличие от функций пакета linalg, ориентированы на численные расчеты в том формате обработки вещественных чисел, который характерен для применяемой компьютерной платформы. Знающий матричные методы читатель легко поймет назначение функций пакета LinearAlgebra по их составным названиям. Например, DeleteColumn означает удаление столбца матрицы, ToeplitzMatrix означает создание матрицы Теплица, ZeroMatrix — создание матрицы с нулевыми элементами и т.д. Все имена функций этого пакета начинаются с заглавной буквы.
6.3.2. Примеры матричных операций с применением пакета LinearAlgebra
Применение алгоритмов NAG особенно эффективно в том случае, когда используется встроенная в современные микропроцессоры арифметика чисел с плавающей запятой. С помощью специального флага такую арифметику можно отключать или включать:
> UseHardwareFloats := false; # use software floats
> UseHardwareFloats := true; # default behaviour
Матрицы в новом пакете линейной алгебры могут задаваться в угловых скобках, как показано ниже:
> М1:=<<1|2>,<4|5>>; М2:=<<1|2.>, <4|5>>;

После этого можно выполнять с ними типовые матричные операции. Например, можно инвертировать (обращать) матрицы:
> М1^(-1); М2^(-1);

MatrixInverse: "calling external function"
MatrixInverse: "NAG" hw_f07adf
MatrixInverse: "NAG" hw_f07ajf

Обратите внимание, что Maple теперь выдает информационные сообщения о новых условиях реализации операции инвертирования матриц с вещественными элементами и, в частности, об использовании алгоритмов NAG и арифметики, встроенной в сопроцессор.
Следующий пример иллюстрирует создание двух случайных матриц M1 и М2 и затем их умножение:
> M1:=RandomMatrix(2,3); М2:=RandomMatrix(3,3);
Multiply(M1,M2,'inplace'); M1;



Параметр inplace в функции умножения обеспечивает помещение результата умножения матриц на место исходной матрицы М1 — излюбленный прием создателей быстрых матричных алгоритмов NAG. Поскольку матрицы M1 и М2 заданы как случайные, то при повторении этого примера результаты, естественно, будут иными, чем приведенные.
Другой пример иллюстрирует проведение хорошо известной операции LU-разложения над матрицей М, созданной функцией Matrix:
> M:=Matrix([[14,-8,1],[-11,-4,18],[3,12,19]], datatype=float);
LUDecomposition(М,output=['NAG'],inplace);
ipiv:=%[1];
M;

LUDecomposition: "calling external function"
LUDecomposition: "NAG" hw_f07adf

6.3.3. Методы решения систем линейных уравнений средствами пакета LinearAlgebra
Конечной целью большинства матричных операций является решение систем линейных уравнений. Для этого пакет LinearAlgebra предлагает ряд методов и средств их реализации. Основными методами решения являются следующие:
• обращением матрицы коэффициентов уравнений и решением вида Х=А -1 *В;
• применением метода LU-декомпозиции (method='LU');
• применением метода QR-декомпозиции (method='QР');
• применением метода декомпозиция Холесского (method='Cholesky');
• метод обратной подстановки (method='subs').
Решение с применением обращения матрицы коэффициентов левой части системы уравнений А уже не раз рассматривалось и вполне очевидно. В связи с этим отметим особенности решения систем линейных уравнений другими методами. Любопытно отметить, что указание метода может быть сделано и без его заключения в одинарные кавычки.
6.3.4. Решение системы линейных уравнений методом LU-декомпозиции
Зададим матрицу А левой части системы уравнений и вектор свободных членов В:
> restart; with(LinearAlgebra): UseHardwareFloats := false:
> A:=<<4|.24|-.08>,<.09|3|-.15>,<.041-.08|4>>; B:=<8, 9, 20>;

Прямое решение этим методом выполняется одной из двух команд, отличающихся формой записи:
> х := LinearSolve(А, В, method= 'LU');
х := LinearSolve(<���А|B>, method='LU');


Проверим решение данной системы уравнений:
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: