2022/2023
Дополнительные главы математического анализа
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Майнор
Кто читает:
Департамент математики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
90
Программа дисциплины
Аннотация
Алгебраические уравнения встречаются на каждом шагу. Примеров рассмотрим много. Но не каждое такое уравнение имеет вещественное решение, например, x^2+1=0. А вот комплексных решений у уравнения P_n(x)=0 c учетом их возможной кратности существует ровно n, где n – степень уравнения. Это утверждает Основная теорема алгебры. Если n≤4, то корни находятся по известным формулам, которые используют четыре арифметических действия и извлечение корней. Для уравнений более высокой степени такой общей формулы не существует и не может существовать, - это следует из теории Эвариста Галуа. Зато можно эти корни найти с любой точностью на компьютере, - постепенно к ним приближаясь. Простейший вариант – решение квадратного уравнения методом Герона Александрийского (метод, кстати, старше самого Герона не менее, чем на пять веков). Алгебраическими уравнениями дело не ограничится, будем решать методом Ньютона уравнения более общего вида – уметь бы вычислять функцию и ее первую производную, а остальное быстро сделает компьютер. Если начать приближаться к решению с небольшого расстояния, то очень быстро погрешность станет исключительно маленькой. А вот если издалека – тут возможны различные эффекты. Например, исключительной красоты фракталы – на компьютере их получим сами. Затем научимся решать и системы уравнений с несколькими неизвестными. Для этого потребуются матрицы Якоби. Нужно будет находить решения уравнений и систем, зависящие от параметров. Мы изучим методы интерполяции – как по значениям функции в дискретные моменты времени приближенно оценить ее значения в промежуточные моменты. Если эти значения известны с некоторой погрешностью (шумом), то к какой погрешности это приведет у проинтерполированной функции (иногда такие последствия бывают катастрофическими). Сплайны оказываются намного «устойчивее» к шумам, чем многочлены. Мы рассмотрим различные динамические системы, которые изменяются «по шагам», т.е. с дискретным временем. Размножение популяций с учетом специфики рождаемости и смертности для возрастов. Конечно-разностные уравнения позволяют производить оценки и расчеты. А заодно можно оценивать результаты случайных блужданий по сеткам и решеткам или вероятности выигрыша в игре с постоянной суммой. Помимо решения уравнений матанализ помогает находить экстремумы функций, в том числе и зависящих от многих переменных. Мы выясним, какие бывают «типичные» минимумы и максимумы, что значит «типичный», и насколько редко встречаются нетипичные. И как искать экстремум не среди всех значений параметров, а только среди тех, которые удовлетворяют дополнительным условиям – метод множителей Лагранжа весьма эффективен. А что можно сказать о функции, если известны ее несколько производных в одной точке? Ряд Тейлора иногда весьма хорош, но он имеет некоторые препятствия к сходимости в больших областях. А вот рациональные аппроксимации, придуманные Эрмитом и Паде в конце XIXв часто оказываются намного эффективнее, причем в самых неожиданных приложениях. Мы изучим общие свойства поверхностей и векторных полей, научимся вычислять циркуляцию, дивергенцию и т.п. Оказывается, что свойства векторных полей и дифференциальных форм на поверхностях или в областях могут быть удивительным образом связаны с топологией этих геометрических объектов. Например, с количеством дырок в головке сыра. Расстояния между числами и векторами мы умеем вычислять – теорема Пифагора помогает. Причем не только в R^2 и R^3, но и в пространствах большой или даже бесконечной размерности. Оказывается, такие объекты очень полезны и для обработки больших массивов информации, и для изучения процессов в сложных системах. Мы рассмотрим весьма общие объекты, между которыми можно и полезно вычислять расстояние. Например, расстояние между словами, между кривыми или между функциями. Мы обсудим аналитические и приближенные методы вычисления интегралов. Оказывается, что и тут выход в комплексную область оказывается эффективным. В компьютерных алгоритмах будем интересоваться зависимостью погрешности от числа арифметических операций – алгоритмы должны быть эффективными.
Цель освоения дисциплины
- Показать на многочисленных примерах эффективность применения методов математического анализа и линейной алгебры, изученного студентами на 1 курсе.
- Расширить круг этих методов, включив в доступный слушателям майнора математический и вычислительный аппарат функции (скалярные и векторные) многих переменных, а также дифференциальные операторы на них действующие; теорию функций комплексного переменного, теорию интерполяции и аппроксимации функций (работа с большими массивами числовой информации), применение теории разностных уравнений для описания различных явлений: эволюция численности популяций, теория игр, задачи о случайных блужданиях, комбинаторные задачи.
- Выучить методы программной реализации предложенных алгоритмов. Решение задачи должно начинаться с построения математической модели, затем строится алгоритм численной (часто компьютерной) реализации и написание кода. На семинарах будет уделено внимание эффективности написания кодов и их отладки. Важную роль в профессиональной работе играет работа с графиками: их анализ, проверка правильности и эффективности алгоритма и качественные выводы из графиков. Речь идет как о работе со стандартными пакетами программ, так и об их самостоятельном написании.
- Подготовить слушателей к следующим курсам майнора
Планируемые результаты обучения
- Владеет основными понятиями теории метрических пространств, сходимости, непрерывных отображений. Знает различные примеры метрических пространств. Умеет доказывать теорему о существовании и единственности сжимающего отображения в полном метрическом пространстве и применять ее к конкретным примерам, в том числе с помощью программных кодов.
- Знает основные свойства линейных конечно-разностных уравнений и систем произвольного порядка. Умеет по корням характеристического уравнения определить асимптотику решения на бесконечности. Умеет программно реализовать модели, основанные на решении линейных и нелинейных конечно-разностных систем.
- Знает основные свойства линейных нормированных пространств. Умеет доказывать основную теорему аппроксимации. Знает основные свойства гильбертовых пространств. Умеет доказывать неравенства Гельдера и Минковского. Умеет построить ортогональный базис в пространстве функций. Умеет сформулировать лемму вложения Соболева.
- Знает простейшие типы вырожденных критических точек. Владеет понятием свойства системы, выполняющегося в общем положении и понятием коразмерности вырождения.
- Понимает условия существования рациональной аппроксимации Паде – Эрмита. Умеет программно реализовать алгоритм построения коэффициентов аппроксимирующей рациональной функции. Умеет построить на комплексной плоскости изолинии погрешности аппроксимации Паде - Эрмита.
- Умеет доказывать основную теорему алгебры и теорему Безу. Умеет по корням многочлена восстанавливать его коэффициенты. Умеет написать код программы, реализующий метод Герона.
- Умеет оценивать невырожденность трехдиагональной матрицы с помощью теоремы Гершгорина. Может программно реализовать алгоритм метода прогонки.
- Умеет оценить область гарантированной сходимости метода Ньютона. Умеет написать код для метода Ньютона. Умеет построить фрактальную картину на комплексной плоскости бассейнов притяжения для решения алгебраического уравнения методом Ньютона.
- Умеет по матрице Гессе определить тип критической точки гладкой функции нескольких переменных. Умеет написать код для поиска корней системы уравнений методом Ньютона – Рафсона.
- Умеет программно реализовать алгоритм построения интерполяционного многочлена и оценить константу Лебега (усиление амплитуды шумов при интерполяции с данной сетки).
- Умеет программно реализовать алгоритмы оценки вероятности выигрыша, предельное поведение марковской цепи и скорость ее выхода на стационар. Умеет объяснить связь между случайным блужданием на решетке и решением задачи Дирихле для уравнения Лапласа.
- Умеет программно реализовать компактные алгоритмы приближенного вычисления с высоким порядком точности производных и в точках самой сетки, и в промежуточных точках, а также решение задачи интерполяции. Умеет оценивать обратимость соответствующих матриц.
- Умеет программно реализовывать различные квадратурные формулы для одномерных определенных интегралов. Понимает значение оптимизации расположения узлов квадратурной формулы.
- Умеет строить собственные базисы для дифференциальных операторов с постоянными и кусочно-постоянными коэффициентами при разных вариантах граничных условий. Умеет раскладывать функции по собственным базисам (в ряды Фурье). Умеет реализовывать такие разложения с помощью программных кодов.
- Умеет строить функцию Лагранжа для различных вариантов ограничений и определять точки ее вырождения.
Содержание учебной дисциплины
- Корни многочленов.
- Итерационные методы поиска корней и бассейны притяжения
- Функции нескольких переменных
- Условные экстремумы
- Стационарные точки и общее положение
- Дифференциальные формы и теорема Стокса
- Метрические пространства
- Пространства функций
- Собственные функции и их приложения
- Конечно-разностные уравнения и системы
- Случайные блуждания и игры
- Интерполяция и устойчивость к шумам
- Сплайны
- Ряды Тейлора и аппроксимация Паде
- Компактные разностные схемы
- Квадратурные формулы
- Введение в комплексный анализ
Элементы контроля
- Домашнее заданиеДомашнее задание включает несколько задач, которые требуют и аналитических усилий, и программирования, отладки программ и анализа результатов.
- Контрольная работа
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.4 * Экзамен + 0.4 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Арнольд, В. И. Геометрия комплексных чисел, кватернионов и спинов : учебное пособие / В. И. Арнольд. — 4-е, изд. — Москва : МЦНМО, 2014. — 40 с. — ISBN 978-5-4439-2048-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/56389 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Гордин, В. А. Как это посчитать? : учебное пособие / В. А. Гордин. — Москва : МЦНМО, 2005. — 280 с. — ISBN 5-94057-179-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/9327 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Гордин, В. А. Математика, компьютер, прогноз погоды и другие сценарии математической физики : учебное пособие / В. А. Гордин. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2010. — 736 с. — ISBN 978-5-9221-1130-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/59516 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Дифференциальные и разностные уравнения : какие явления они описывают и как их решать: учеб. пособия для вузов, Гордин, В. А., 2016
- Петровский, И. Г. Лекции об уравнениях с частными производными : учебник / И. Г. Петровский. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2009. — 404 с. — ISBN 978-5-9221-1090-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/59551 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Теория сплайнов и ее приложения, Алберг, Дж., 1972
- Фихтенгольц Г.М. - Курс дифференциального и интегрального исчисления. В 3-х тт. Том 3: учебник - Издательство "Лань" - 2019 - 656с. - ISBN: 978-5-8114-3995-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/113950
Рекомендуемая дополнительная литература
- Исчисление конечных разностей : учеб. пособие для ун-тов, Гельфонд, А. О., 1967