КОМБІНУВАННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ MAPLE ТА PYTHON ДЛЯ СТВОРЕННЯ ГІБРИДНОГО АЛГОРИТМУ ЧИСЕЛЬНОГО ІНТЕГРУВАННЯ В НАВЧАЛЬНИХ КУРСАХ З МАТЕМАТИКИ
DOI:
https://doi.org/10.32782/cusu-pmtp-2024-2-5Ключові слова:
чисельне інтегрування, гібридний метод, Maple, PythonАнотація
У статті досліджуються можливості систем комп'ютерної математики (СКМ), зокрема Maple та Python, при вивченні математичних дисциплін студентами спеціальностей 122 Комп’ютерні науки та 112 Статистика. Maple пропонує ряд унікальних можливостей, таких як знаходження точних аналітичних розв'язків для багатьох інтегралів, спрощення складних інтегралів перед застосуванням чисельних методів, а також виявлення та обробка особливостей підінтегральної функції. Вбудована система Maple автоматично вибирає найбільш підходящий метод інтегрування залежно від характеру функції. Maple також надає потужні інструменти для візуалізації, що можуть бути використані для графічного представлення підінтегральної функції. Python завдяки своїй гнучкості та великій кількості бібліотек також є потужним інструментом для чисельного інтегрування. Бібліотеки NumPy, SciPy, та SymPy забезпечують ефективну роботу з масивами, широкий спектр алгоритмів для чисельного аналізу та символьних обчислень, відповідно. Python дозволяє легко створювати власні функції та класи для реалізації спеціалізованих методів інтегрування, зокрема реалізацію нових алгоритмів, адаптацію існуючих методів під конкретні задачі та створення комплексних обчислювальних моделей. У статті запропоновано гібридний алгоритм, який поєднує символьний аналіз в Maple з чисельним інтегруванням у Python для ефективного обчислення складних інтегралів. Загальна структура алгоритму включає: аналіз та підготовку в Maple, передачу даних з Maple у Python, чисельне інтегрування в Python та аналіз результатів з оцінкою похибки. Розглянуто приклад обчислення складного інтегралу, що демонструє ефективність запропонованого підходу. Таким чином, гібридний підхід, що поєднує символьні можливості Maple з чисельними потужностями Python, дозволяє створити надійний та ефективний алгоритм чисельного інтегрування складних функцій, забезпечуючи високу точність та оптимізацію процесу обчислення.
Посилання
Cordero A., Torregrosa J. R., Vassileva M. P. A family of modified Ostrowski’s methods with optimal eighth order of convergence. Applied mathematics letters. 2011. Vol. 24, no. 12. P. 2082–2086. https://doi.org/10.1016/j.aml.2011.06.002.
Faires J. D., Burden R. Numerical analysis. 9th ed. Cengage Learning, 2010. 895 p.
Gowda S. Symbolic-numeric programming in scientific computing: Massachusetts Institute of Technology, 2024. 117 p.
Iravanian S., Gowda S., Rackauckas C. Hybrid Symbolic-Numeric and Numerically-Assisted Symbolic Integration. Proceedings of the 2024 International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation. 2024. P. 410–418.
Python guide documentation. Self publishing, 2018. 123 p.
Sacco R., Saleri F., Quarteroni A. Numerical mathematics: 37 2007. Springer. 655 p.
Software W. M. Maple user manual. [Waterloo, Ont.] : Maplesoft, 2023. 358 p.
Symbolic-numeric integration of rational functions / R. H. C. Moir et al. Numerical algorithms. 2019. Vol. 83, no. 4. P. 1295–1320. https://doi.org/10.1007/s11075-019-00726-6.
Symbolic-numeric integration of univariate expressions based on sparse regression / Iravanian S. et al. ACM Communications in Computer Algebra. 2022. Vol. 56, no. 2. P. 84–87.
Гринько А.Р., Луньова М.В. Використання математичного пакету Maple для аналізу енергії хвиль у тришаровій гідродинамічній системі. Наукові записки молодих учених. 2018. № 1. 8 c.
Гуртовий Ю.В., Луньова М.В. Використання систем комп’ютерної математики під час вивчення теми «Методи чисельного інтегрування». Наукові записки. Серія: Педагогічні науки. 2024. №. 214. https://doi.org/10.36550/2415-7988-2024-1-214-150-155