Нетрудно заметить, что значения х_k в ходе итераций явно сходятся к некоторому значению. Проведем проверку решения, используя встроенную функцию solve:
> f(x) = х; solve(%, х);
3 ln(x + 1) = х 0, -3LambertW(-1, -1/3e(-1/3))-1
Результат выглядит необычно — помимо довольно очевидного корня х=0 значение другого корня получено в виде специальной функции Ламберта. Впрочем, нетрудно найти и его численное значение:
> evalf(%);
0., 5.711441084
К нему и стремятся промежуточные результаты решения. Однако как сделать процесс решения достаточно наглядным? Обычно для этого строят графики двух зависимостей — прямой х и кривой f(x) — и наносят на них ступенчатую линии перемещения точки х_k. Специальной функции для графиков подобного рода Maple не имеет. Однако можно составить специальную процедуру для их построения. Ее листинг, взятый из примера, описанного в пакете обучения системе Maple — PowerTools —представлен на рис. 8.60.
Рис. 8.60. Иллюстрация процесса итераций
На рис. 8.60 представлено задание процедуры rec_plot( f1, а, b, х0).
Параметрами этой процедуры являются: f1 — функция f(x): а и b — пределы изменения х при построении графика; х0 — значение х, с которого начинаются итерации. Используя эту процедуру можно наблюдать график, иллюстрирующий итерационный процесс. Он представлен на рис. 8.60 снизу.
Нетрудно заметить, что для данной функции процесс итераций, хотя и не очень быстро, но уверенно сходится к точке пересечения прямой у=х и кривой y=f(x). Вы можете, меняя зависимость f(x), провести исследования сходимости уравнений x=f(x).
8.9.4. Визуализация ньютоновских итераций в комплексной области
Теперь займемся довольно рискованным экспериментом — наблюдением ньютоновских итераций с их представлением на комплексной плоскости. На рис. 8.61 задана функция f(z) комплексного аргумента. Проследить за поведением этой функции на комплексной плоскости в ходе ньютоновских итераций в соответствии с выражением z=f(z) позволяет графическая функция complexplot3d из пакета plots.
Рис. 8.61. Наблюдение за процессом ньютоновских итераций в трехмерном пространстве
Наблюдаемая картина весьма необычна и свидетельствует о далеко не простом ходе итерационного процесса. А рискованной эта задача названа потому, что в предшествующих версиях Maple она нередко вела к «зависанию» компьютера.
8.10. Визуализация геометрических построений
8.10.1. Визуализация теоремы Пифагора
Средства Maple 9.5 весьма удобны для визуализации геометрических построений.
Примером наглядного геометрического представления математических понятий является визуализация известной теоремы Пифагора (рис. 8.62).
В этом примере используется функция построения многоугольников. Наглядность построений усиливается выбором разной цветовой окраски треугольников и квадрата.
Рис. 8.62. Графическая иллюстрация к теореме Пифагора
8.10.2. Визуализация построения касательной и перпендикуляра
В ряде геометрических построений нужно строить касательную и перпендикуляр к кривой, отображающей произвольную функцию f(x) в заданной точке х=а. Рисунок 8.63 поясняет, как это можно сделать. Линии касательной Т(х) и перпендикуляра N(x) определены аналитически через производную в заданной точке.
Рис. 8.63. Построение касательной и перпендикуляра к заданной точке графика функции f(x)
Во избежание геометрических искажений положения касательной и перпендикуляра при построении графика функцией plot надо использовать параметр scaling=constrained.
8.10.3. Визуализация вычисления определенных интегралов
Часто возникает необходимость в геометрическом представлении определенных интегралов в виде алгебраической суммы площадей, ограниченных кривой подынтегральной функции f(x), осью абсцисс х и вертикалями х=a и х=b (пределами интегрирования). При этом желательно обеспечение закраски верхней и нижней (отрицательной и положительной) площадей разными цветами, например, зеленым для верхней площади и красным для нижней. Как известно, численное значение определенного интеграла есть разность этих площадей.
К сожалению, в Maple 8 нет встроенной функции, явно дающей такое построение. Однако ее несложно создать. На рис. 8.64 представлена процедура a_plot, решающая эту задачу. Параметрами процедуры являются интегрируемая функция f(x) (заданная как функция пользователя), пределы интегрирования а и b и пределы слева am и справа bm, задающие область построения графика f(x).
Рис. 8.64. Графическое представление определенного интеграла
Рисунок 8.64 дает прекрасное представление о сущности интегрирования для определенного интеграла. Приведенную на этом рисунке процедуру можно использовать для подготовки эффектных уроков по интегрированию разных функций.
8.11. Расширенная техника анимации
8.11.1. Анимирование разложения функции в ряд Тейлора
Анимация позволяет повысить наглядность некоторых математических операций. Обычно для этого используются функции animate и animate3d пакета расширения plots, загружаемые командой with(plots). Пример этого представлен на рис. 8.65. Этот документ внизу показывает кадр анимированного процесса улучшения приближения синусоидальной функции рядом с различным числом членов (и порядком последнего члена ряда).
Рис. 8.65. Анимационная демонстрация приближения синусоиды рядом с меняющимся числом членов
Результирующая картина, показанная на рис. 8.65, показывает как приближаемую синусоидальную функцию, так и графики всех рядов, которые последовательно выводятся в ходе анимации.
8.11.2. Анимирование разложения импульса в ряд Фурье
Анимирование изображений является одним из самых мощных средств визуализации результатов моделирования тех или иных зависимостей или явлений. Порою изменение во времени одного из параметров зависимости дает наглядное представление о его математической или физической сути.
Здесь мы расширим представление об анимации и рассмотрим не вполне обычный пример — наблюдение в динамике за гармоническим синтезом некоторой произвольной функции f(x) на отрезке изменения x от 0 до 1. Значения функции f(x) могут быть одного знака или разных знаков. В этом примере можно наблюдать в динамике синтез заданной функции рядом Фурье с ограниченным числом синусных членов (гармоник) — до 1, 2, 3...N. На рис. 8.66 представлен документ, реализующий такое разложение и затем синтез для пилообразного линейно нарастающего импульса, описываемого выражением f(x)=-1+2*x. На графике строится исходная функция и результат ее синтеза в динамике анимации.
Рис. 8.66. Один из первых стоп-кадров анимации разложения импульса в ряд Фурье
Рис. 8.67 показывает завершающий стоп-кадр анимации, когда число гармоник N равно 30. Нетрудно заметить, что такое число гармоник в целом неплохо описывает большую часть импульса, хотя в его начале и в конце все еще заметны сильные отклонения.
Рис. 8.67. Второй (завершающий) кадр анимации
Для f(x) = 1 строится приближение для однополярного импульса с длительностью 1 и амплитудой 1, при f(x)=x приближение для пилообразного линейно нарастающего импульса, при f(x)=x^2 — приближение для нарастающего по параболе импульса, при f(x) = signum(x-1/2) — приближение для симметричного прямоугольного импульса — меандра и т.д. Фактически можно наблюдать анимационную картину изменения формы импульса по мере увеличения числа используемых для синтеза гармоник. Выбор используемого числа гармоник осуществляет амплитудный селектор — функция af(t, k), основанная на применении функции Хевисайда.
Самым интересным в этом примере оказывается наблюдение за зарождением и эволюцией эффекта Гиббса — так называют волнообразные колебания на вершине импульса, связанные с ограничением числа гармоник при синтезе сигнала. С ростом числа гармоник эффект Гиббса не исчезает, просто обусловленные им выбросы вблизи разрывов импульса становятся более кратковременными. Амплитуда импульсов может достигать 9% от амплитуды перепадов сигнала, что сильно ухудшает приближение импульсных сигналов рядами Фурье и вынуждает математиков разрабатывать особые меры по уменьшению эффекта Гиббса.
