Методы численного анализа математических моделей
Жанры:
Читать онлайн:
Вам понравится:
Описание:
Книга автора Михаил Галанин. Относится к жанрам: дифференциальные уравнения, книги для студентов и аспирантов, математические модели, математический анализ, прикладная математика. Объем: 593 стр.. Дата написания: . Возрастное ограничение: 0+.
Вы можете в один клик скачать книгу ‘Методы численного анализа математических моделей’ в форматах fb2, ePub, txt без регистрации. Или же, выбирая подходящий Вам вариант, читать онлайн ‘Методы численного анализа математических моделей’ на нашем сайте. Здесь Вы легко сможете выбрать нужную книгу в соответствии со своими предпочтениями.
Если Вы ещё не определились с выбором, то посмотрите разделы «Рейтингов» и «Обзоров книг» нашего сайта, там сможете подобрать книгу или серию книг, которые Вам обязательно понравятся.
Аннотация:
Книга отражает современный уровень развития численных методов и алгоритмов, ориентированных на применение современной вычислительной техники и позволяющих проводить количественный анализ математических моделей широкого класса реальных природных, социальных и технических объектов. Изложены методы решения задач линейной алгебры, систем нелинейных алгебраических уравнений, интерполяция функций, методы численного интегрирования и дифференцирования, численные методы решения задачи Коши и краевых задач для систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Приведены основы общей теории разностных схем и ее применение к построению и анализу методов численного решения эллиптических, параболических и гиперболических уравнений, а также численные методы решения интегральных уравнений. Представлены методы генерации сеток для многомерных задач математической физики, многосеточные методы решения, численные методы для решения уравнения переноса и уравнений газовой динамики, алгоритмические основы метода конечных элементов. Для студентов старших курсов технических университетов, аспирантов и инженеров. Может быть полезна преподавателям и научным работникам.
Реклама. ООО ЛИТРЕС, ИНН 7719571260, erid: 2VfnxyNkZrY

