Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) icon

Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр)



НазваниеОтчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр)
Дата конвертации20.05.2012
Размер134.35 Kb.
ТипОтчет
1. /otchet.docОтчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр)

Отчет по циклу лабораторных работ по дисциплине «Информатика» (2 семестр)


ФТПУ 7.1-21/1




ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования


ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

__________________________________________________________


Кафедра Информатики и проектирования систем


Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине


«ИНФОРМАТИКА» (2 семестр)


Выполнил: ст-т гр. 2250 Крылов С.И.

Принял: доц. каф. Хамухин А.А.


Томск 2006


Оглавление

Лабораторная работа №1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр.2

Лабораторная работа №2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр.5

Лабораторная работа №3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр.7

Лабораторная работа №4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр.10

Лабораторная работа №5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . стр.14


1


Лабораторная работа №1 К оглавлению


Тема: «ИНТЕРПОЛЯЦИЯ»


Цель работы: научиться применять формулы полиномиальной и сплайн-интерполяции для восстановления отсутствующих значений в массивах экспериментальных данных.


Порядок работы

  1. Подготовить исходный «массив экспериментальных данных» на листе Excel в виде 2-х столбцов (А3:В13) для X и Y. Где X – аргумент, изменяющийся с некоторым шагом, Y – некоторая функция от Х ,например, Y=SIN(X) и представить этот массив на графике, например, - один период синусоиды.

  2. Скопировать исходный массив в соседние справа столбцы (C3:D13) и «потерять» при этом значение одной точки в соответствии с вариантом индивидуального задания.
    «Дефектный» массив также представить в виде графика (на отдельной диаграмме).

  3. Набрать программу по формулам полиномиальной (формула Лагранжа для N узлов) и сплайн-интерполяции (в качестве сплайна использовать полином Лагранжа для соседних узлов) для восстановления значения «потерянной» точкиПод столбцами результатов разместить кнопки «Пуск» и «Очистка», а сами результаты представить в виде графиков на отдельных диаграммах.

  4. Зная точно значение потерянной точки , вычислить относительную погрешность для каждой из формул и сделать вывод.

  5. Изменять порядок сплайна в программе , повторить расчеты и по изменению погрешности, сделать вывод.


Индивидуальное задание №4

Количество точек в исходном ряде данных 15

Номер дефектной точки 6


Расчетные формулы

Формула Лагранжа для N узлов и формула для расчета относительной погрешности:





Результаты и выводы

Формула Лагранжа

S = 0

For i = 0 To N

p = 1 2

For j = 0 To N

If j <> i And j <> Nz Then p = p * ((z – x(j)) / (x(i) – x(j)))

Next j

If i <> Nz Then S = S + y(i) * p

Next i

y(Nz) = S ‘


Формула расчета погрешности

Pogr = Abs((yt – y(Nz)) / yt)


Формула сплайн-интерполяции

S = 0

For i = Nz – Nspline To Nz + Nspline

p = 1

For j = Nz – Nspline To Nz + Nspline

If j <> i And j <> Nz Then p = p * ((z – x(j)) / (x(i) – x(j)))

Next j

If i <> Nz Then S = S + y(i) * p

Next i

y(Nz) = S


Изменение порядка сплайна (наблюдение за тенденцией погрешности)


Значение nleft

Значение nright

Погрешность (%)

1

1

5,418275

2

2

0,19571809

3

3

0,00636273

4

4

0,00019700

5

5

0,00000593

5

6

0,00000079

5

7

0,00000025

5

8

0,00000001



Вывод: Значение погрешности сплайн-интерполяции не достигает min значения погрешности по формуле Лагранжа, следовательно, оптимальным методом является метод Лагранжа. В обоих случаях точность вычисления дефектного элемента возрастает с увеличением точных точек массива.


3


Пример работы программы





4


Лабораторная работа №2 К оглавлению


Тема: «АППРОКСИМАЦИЯ»


Цель работы: научиться применять формулы метода наименьших квадратов для функционального описания массива экспериментальных данных.


Вариант ИЗ №4

Уровень А: Аточн=-2, Вточн=4, Исходно 17 точек


Уровень В: Кол-во точек в исходном ряде данных 15

Номер дефектной точки 8


Порядок работы

  1. Подготовить исходный «массив экспериментальных данных» на листе Excel в виде 2-х столбцов для X и Y. Где X – аргумент, изменяющийся с некоторым шагом, Y – линейная функция от Х ( Y=Aточн*X+Bточн). Добавить в столбец Y случайные отклонения (например, за счет погрешности измерений), и записать этот «дефектный» массив в столбцы. Представить массивы на графиках.

  2. Набрать программу для расчета коэффициентов линейной зависимости Yрасч=Aрасч*Х+Bрасч по формулам метода наименьших квадратов.

  3. Вычислить по этим коэффициентам расчетное значение Y и занести в столбцы . Под столбцом разместить кнопки «Пуск» и «Очистка». Результаты представить в виде графика на той же диаграмме.

  4. Сделать проверку «равноудаленности» построенной расчетной линии от экспериментальных точек визуально и с помощью «линии тренда» (в меню Excel).

  5. Взять исходные данные из предыдущей лабораторной работы (Экстраполяция), поместить их на место «дефектного» массива и повторить расчет. Рассчитать погрешность восстановления «потерянной» точки и сделать выводы.

Расчетные формулы





Результаты и выводы (заполняется студентом)


s1 = 0

s2 = 0

s3 = 0

s4 = 0

For i = 0 To N 5

s1 = s1 + x(i) * y(i)

s2 = s2 + x(i)

s3 = s3 + y(i)

s4 = s4 + x(i) ^ 2

Next i

a = ((N + 1) * s1 - s2 * s3) / ((N + 1) * s4 - s2 ^ 2)

Worksheets(1).Cells(22, 2).Value = a

s5 = 0

For i = 0 To N

s5 = s5 + (y(i) - a * x(i))

Next i

b = s5 / (N + 1)

Worksheets(1).Cells(23, 2).Value = b

For i = 0 To N

y(i) = a * x(i) + b

Worksheets(1).Cells(i + 3, 5).Value = x(i)

Worksheets(1).Cells(i + 3, 6).Value = y(i)

Next i


Вывод: На 15 точек степень деф-ти можно увеличить до 97, после этого метод не эффективен.

На 17 точек степень деф-ти можно увеличить до 140, после этого метод не эффективен.



6

Лабораторная работа №3 К оглавлению


Тема: «ЧИСЛЕННОЕ НТЕГРИРОВАНИЕ»


Цель работы: научиться применять формулы численного интегрирования для вычисления площадей под функционально или таблично заданными экспериментальными зависимостями.


Индивидуальные задания:

Уровень А: Количество точек в исходном ряде данных 15, Радиус 4

Уровень В: Количество точек в исходном ряде данных увеличить в 2 раза. 2*15=30точек


Порядок работы

  1. Подготовить исходный «массив экспериментальных данных» на листе Excel в виде 2-х столбцов, для X и Y. Где X – аргумент, изменяющийся с некоторым шагом, Y – некоторая функция от Х, описывающая уравнение границы заданной фигуры (рекомендуется четверть круга) и представить этот массив на графике.

  2. Набрать программу вычисления площади заданной фигуры по формулам: 1)прямоугольников, 2)трапеций, 3)Симпсона. Результаты записать соответственно в ячейки. Для запуска расчета по каждой формуле разместить на листе кнопки «Пуск» и одну кнопку общего сброса.

  3. Для определения погрешностей вычислить площадь заданной фигуры аналитически и записать ее в ячейки. Набрать программу расчета погрешности и занести результаты в ячейки. Сделать вывод.


Расчетные формулы


Уравнение окружности для построения четверти круга:




Формулы прямоугольников (для равномерного шага h):








Формулы трапеций:








Формула Симпсона (для равномерного шага h):


7



Результаты и выводы

Формула трапеций

N = Worksheets(1).Cells(21, 2).Value

For i = 0 To N

x(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 1).Value

y(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 2).Value

Worksheets(1).Cells(i + 3, 5).Value = x(i)

Worksheets(1).Cells(i + 3, 6).Value = y(i)

Next i

s = 0

For i = 1 To N - 1

s = s + Abs((x(i) - x(i - 1)) * y(i))

Next i


Формула прямоугольников

N = Worksheets(1).Cells(21, 2).Value

For i = 0 To N

x(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 1).Value

y(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 2).Value

Worksheets(1).Cells(i + 3, 3).Value = x(i)

Worksheets(1).Cells(i + 3, 4).Value = y(i)

Next i

s = 0

For i = 1 To N

s = s + Abs((x(i) - x(i - 1)) * y(i))

Next i


Формула Cимпсона

N = Worksheets(1).Cells(21, 2).Value

For i = 0 To N

x(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 1).Value

y(i) = Worksheets(1).Cells(i + 3, 2).Value

Worksheets(1).Cells(i + 3, 7).Value = x(i)

Worksheets(1).Cells(i + 3, 8).Value = y(i)

Next i


Погрешности при 15 точках (уровень А)


Погрешность по формуле прямоугольников – 5,26%

Погрешность по формуле трапеций – 0,71%

Погрешность по формуле Симпсона – 0,28%


Уровень В (30 точек)

Погрешность по формуле прямоугольников – 2,43%

Погрешность по формуле трапеций – 0,24

Погрешность по формуле Симпсона – 0,38%

8

Вывод: Для вычисления площадей под функционально или таблично заданными экспериментальными зависимостями лучше использовать формулы Симпсона или трапеций, т.к. они дают наименьшую погрешность.


Пример программы





9


Лабораторная работа №4 К оглавлению


Тема: «ПОИСК ОСОБЫХ ТОЧЕК»


Цель работы: Научиться применять формулы последовательного приближения (метод дихотомии и метод хорд-касательных) к особым точкам (нулям) функционально или таблично заданных рядов данных


Индивидуальное задание:


Уровень А

Функция f(X) = Ao + A1*X + A2*X^2

вар.

4

Ao=

4,5

A1=

-12

A2=

5


Уровень B

варианта

4

Количество точек в исходном ряде данных

15


Порядок работы

  1. На листе Excel сделать заготовку интерфейса для выполнения лабораторной работы по следующему образцу. При этом для командных кнопок «Рассчитать» и «Очистить» использовать элемент управления CommandButton, а для переключателя при выборе метода – элемент управления OptionButton.

  2. ПИсходный массив одготовить исходный ряд данных с помощью тестовой функции Y=Sin(2*X) - X*X/20 (записать на VBA в виде Function). Заполнение столбцов 1, 2 должно производиться, только при нажатии на кнопку «Рассчитать», если выбран переключатель «Исходный массив». Очистка столбцов 1, 2 должна производиться при нажатии на кнопку «Очистить», если выбран переключатель «Исходный массив».

  3. Дополнить программу фрагментом метода дихотомии. Для проверки работы задать на листе номер левой точки и номер правой точки, между которыми график функции проходит через ноль. Задать погрешность (число eps), при достижении которой программа будет останавливаться.

  4. СМетод дихотомии помощью пошаговой отладки добиться совпадения результатов с тестовым примером, приведенным ниже. Записать в отчет результат (Корень X и Y). Расчет по методу дихотомии должен выполняться по кнопке «Рассчитать» только если выбран элемент управления «Метод дихотомии». При этом по кнопке «Очистить» должны убираться с листа только те данные, которые относятся к методу дихотомии.

10

  1. ДМетод хорд ополнить программу фрагментом метода хорд-секущих. Для проверки работы задать на листе номер точки, начиная с которой программа начнет приближения к нулю. C помощью пошаговой отладки добиться совпадения с тестовым примером. Расчет по методу хорд-секущих должен производиться по кнопке «Рассчитать», только если выбран элемент управления «Метод хорд». При этом по кнопке «Очистить» должны убираться с листа только те данные, которые относятся к методу хорд-секущих.

  2. Взять у преподавателя номер индивидуального задания и выполнить расчеты, по результатам составить отчет и сделать выводы.

  3. В исходном ряде данных количество точек задать в соответствии с индивидуальным заданием и повторить расчеты.

  4. Дополнить программы обоих методов выводом на экран количества шагов, за которое программа находит нуль и задавая различную погрешность (число eps), записать результаты в отчет и сделать выводы.


Расчетные формулы

Метод дихотомии




Метод хорд-секущих




Результаты и выводы

Метод дихотомии

Nleft = Worksheets(1).Cells(3, 3).Value

Nright = Worksheets(1).Cells(3, 4).Value

If Nleft >= Nright Then

MsgBox "неправильно задана пара точек"

Exit Sub

End If

Worksheets(1).Cells(4, 3).Value = Worksheets(1).Cells(Nleft + 2, 1).Value

Worksheets(1).Cells(4, 4).Value = Worksheets(1).Cells(Nright + 2, 1).Value

Xleft = Worksheets(1).Cells(4, 3).Value

Xright = Worksheets(1).Cells(4, 4).Value

Xpol = (Xleft + Xright) / 2

Fpol = FUNC(Xpol)

While Abs(Fpol) > eps

Xleft = Worksheets(1).Cells(4, 3).Value

Xright = Worksheets(1).Cells(4, 4).Value 11

Xpol = (Xleft + Xright) / 2

Fleft = FUNC(Xleft)

Fright = FUNC(Xright)

Fpol = FUNC(Xpol)

If Fleft * Fpol < 0 Then

Worksheets(1).Cells(4, 3).Value = Xleft

Worksheets(1).Cells(4, 4).Value = Xpol

Else

Worksheets(1).Cells(4, 3).Value = Xpol

Worksheets(1).Cells(4, 4).Value = Xright

End If

Wend

Worksheets(1).Cells(15, 3).Value = Xpol

Worksheets(1).Cells(15, 4).Value = Fpol


Метод хорд

Nnach = Worksheets(1).Cells(3, 5).Value

Xpred = Worksheets(1).Cells(Nnach + 2, 1).Value

Xtek = Xpred + 100 * eps

Ftek = FUNC(Xtek)

Fpred = FUNC(Xpred)

Worksheets(1).Cells(4, 5).Value = Xtek

While Abs(Ftek) > eps

Ftek = FUNC(Xtek)

Fpred = FUNC(Xpred)

Xsled = Xtek – ((Xtek – Xpred) * Ftek) / (Ftek – Fpred)

Xpred = Xtek

Xtek = Xsled

Worksheets(1).Cells(4, 5).Value = Xtek

Wend

Worksheets(1).Cells(15, 5).Value = Xtek

Worksheets(1).Cells(15, 6).Value = Ftek


Погрешность

Значение

Шаги

Погрешность

Значение

Шаги

1

Y=0.426

1

1

Y=0.932

1

0.01

Y=0.0038

6

0.01

Y=-0.00124

8

0.001

Y=0.00099

10

0.001

Y=0.002

11

0.0001

Y=0.0001

13

0.0001

Y=0.0002

13

0.00001

Y=-3.37*10-9

14

0.00001

Y=3.655*10-4

14


Вывод: Метод дихотомии в 2 раза более медленный, чем мето хорд при одинаково заданных погрешностях


12


Пример программы





13


Лабораторная работа5 К оглавлению


Тема: «БАЗЫ ДАННЫХ»


Цель работы:

Научиться строить связанные таблицы данных предметной области в среде реляционной СУБД (на примере MS Access), заполнять эти таблицы, формировать по ним запросы и применять встроенный язык программирования VBA


Порядок работы


  1. Загрузить MS Access, в меню «Файл-Создать-Новая база данных» набрать индивидуальное имя лабораторной работы, например, 2250Иванов.mdb и сохранить файл на диске.

  2. Создать поочередно 5 заданных таблиц: ГРУППЫ, СТУДЕНТЫ, ПРЕПОДАВАТЕЛИ, ПРЕДМЕТЫ, УСПЕВАЕМОСТЬ в соответствии с приведенным ниже примером преподавателя и образцами других таблиц.

  3. Создать схему данных. Для этого щелкнуть на панели инструментов значок «Схема данных».

  4. Создать формы для заполнения таблиц: Предметы, Преподаватели, Группы-Студенты, Успеваемость. Для этого вызвать меню Формы-Создать-Мастер форм. Выбрать нужную таблицу и перенести «Доступные поля» в «Выбранные поля» (все). Затем нажимать кнопку «Далее>».

  5. С помощью созданных форм заполнить все таблицы конкретными данными.

  6. При конструировании сложных запросов в условиях отбора использовать логические связки, например:

Not "Хорошо" And Not "Отлично" – этот запрос выберет все оценки, кроме 4 и 5.

В отчете привести вид конструктора всех запросов по индивидуальному заданию и результаты проверки правильности работы запросов.






  1. Разработать модель данных предметной области, например, - «Учебный процесс в ВУЗе» (см. лекцию). Определить перечень таблиц данных, например, - «предметы», «преподаватели», «группа», «студенты», «успеваемость», «кафедра», «изучение»

  2. С помощью Мастера БД создать эти таблицы в MS Access и связать их по ключевым данным (см. Пример). Контроль осуществлять по диагностике целостности данных.

  3. Создать простые и подчиненные формы для заполнения всех таблиц. С помощью этих форм занести во все таблицы по 3-4 записи (придумать самим, учесть будущие запросы).

  4. К заполненным таблицам с помощью Мастера БД сформировать запросы в соответствии с выданным преподавателем индивидуальным заданием.

  5. Экспериментально проверить работу запросов и форм.

  6. Пополнить таблицы и повторить п. 5, сделать вывод.


Расчетные формулы

Нет 14


Индивидуальное задание

  1. 4 Список всех оценок 4 и 5 по предмету «Информатика» (претенденты на «автомат»)

  2. 14 Запрос 2 по студентам из Томска (Список всех отличных оценок по предмету «Информатика» (претенденты на олимпиаду по «Информатике»))

  3. 26 Список всех студентов призывного возраста (от 18 до 27 лет) из Вашей группы



Пример программы





15








16

Скриншоты в режиме конструктора









17

Выполнил: ст. гр. 2250 Крылов Сергей Игоревич

Принял: преп. Хамухин А.А





Похожие:

Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconМетодические указания по выполнению лабораторных работ для студентов специальности 220100 «эвм, системы, комплексы и сети» по дисциплине «организация ЭВМ и систем»
Целью лабораторных работ является изучение структуры и принципов функционирования 8 разрядного процессора типа кр580ВМ80
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconСборник заданий для лабораторных и семестровых работ
Учебное пособие предназначено для студентов всех специальностей, изучающих курс «Информатика»
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconИнструкция № по охране труда для учащихся при выполнении лабораторных работ по механике
К проведению лабораторных работ и лабораторного практикума по физике допускаются учащиеся, прошедшие инструктаж по охране труда,...
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconИнструкция № по охране труда для учащихся при выполнении лабораторных работ по электричеству
К проведению лабораторных работ и лабораторного практикума по физике допускаются учащиеся, прошедшие инструктаж по охране труда,...
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconИнструкция № по охране труда для учащихся при выполнении лабораторных работ по молекулярной физике и термодинамике
К проведению лабораторных работ и лабораторного практикума по физике допускаются учащиеся, прошедшие инструктаж по охране труда,...
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconДоклад на тему: «методика проведения практических и лабораторных работ по информатике»
Умение использовать вт становится одним из профессионально необходимых качеств учителя; вт находит широкое применение преподаваний,...
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconСобеседование по дисциплине Информатика
Есть документ об изучении дисциплины (должно быть слово «информатика» и кол-во часов не меньше 100)
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconКалендарно-тематический план по дисциплине (предмету) Информатика и информационные технологии на 2008-09 учебный год
Составлен на основании рабочей программы, утвержденной пцк «информатика» 09. 07
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconДокументы
1. /Моделирование лабораторных работ на компьютере.doc
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconДля студентов II курса (III семестр) по дисциплине «Теория политики»
Политическая оппозиция: причины формирования, средства и способы политической деятельности
Отчеты по циклу лабораторных работ по дисциплине «информатика» (2 семестр) iconДисциплины «Теоретическая фонетика английского языка» для отделения «Перевод и переводоведение»
Курс предназначен для студентов 1 курса (2 семестр) специальности «Перевод и переводоведение», изучающих английский язык как основной...
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов