Условие сходимости для применения итерационных методов.

Итерационный процесс сходится, если сумма отношений модулей коэффициентов каждой строки к диагональному коэффициенту будет строго меньше единицы:

, .

Неравенство будет справедливо, если диагональные элементы системы удовлетворяют условию:

, .

Выбор начальных приближений не влияет на условие сходимости, поэтому можно полагать их равными нулю: ( , ) или отношениям свободных коэффициентов к диагональным коэффициентам: ( , ).

 

Пример. Решить систему уравнений методом итераций с точностью = 0.005.

В системе первое уравнение имеет преобладающий коэффициент при неизвестном , а второе – при , а в третьем уравнении такого нет. Сложив первое и третье уравнение системы, можно получить преобладающий элемент при .

Переставив уравнения так, чтобы по диагонали стояли преобладающие элементы, получим:

Условия сходимости для коэффициентов преобразованной системы выполняются, т. к. ; ; .

Разрешив уравнения относительно неизвестных, запишем:

Выберем начальные приближения ; ; , тогда:

Дальнейшие итерации дадут значения приближений: ,

,

.

Последнее приближение можно считать решением системы с точностью = 0.005, т. к. .

 

 

 

Рис. 3.1 – Блок-схема. Метод простых итераций

 

Программа

 

procedure iteracii;

var

s,y: real;

i,j: integer;

bool: boolean;

x: array[1..k] of real;

t: array[1..k] of real;

xn: array[1..k] of real;

begin

for i:=1 to k do

begin

x[i]:=b[i];

end;

repeat

for i:=1 to k do

begin

s:=0;

for j:=1 to k do

begin

s:=s+a[i,j]*x[j]

end;

xn[i]:=(b[i]-s)/a[i,i]+x[i];

end;

for i:=1 to k do

begin

t[i]:=abs(xn[i]-x[i]);

x[i]:=xn[i];

end;

bool:=true;

i:=1;

while (i<=k)and(bool=true) do

begin

if t[i]>=e then

bool:=false;

i:=i+1;

end

until bool=true;

for i:=1 to k do

begin

writeln('X',i,'=',xn[i]);

end;

end;

 

3.2. Метод Зейделя

 

Этот метод является уточнённым методом итераций и носит название модифицированного метода итераций.

Для вычисления приближения используются приближения, полученные на предыдущем шаге , . Но к этому моменту уже найдены значения , ,… , поэтому для определения имеет смысл их применить, т. е.

Для составления блок-схемы алгоритма метода Зейделя воспользуемся формулой получения приближения на -м шаге в виде:

,

где .

На каждом итерационном шаге будем вычислять погрешности и сравнивать их с заданной точностью .

 

 

Рис. 3.2 – Блок-схема. Метод Зейделя

 

Программа

 

procedure zeydel;

var

s,y: real; i,j: integer; bool: boolean;

x: array[1..k] of real; t: array[1..k] of real; xn: array[1..k] of real;

begin writeln('Method zeydela: ');

for i:=1 to k do

begin x[i]:=b[i]; end;

repeat

for i:=1 to k do

begin s:=0;

for j:=1 to k do

begin s:=s+a[i,j]*x[j]; end;

xn[i]:=(b[i]-s)/a[i,i]+x[i];

t[i]:=abs(xn[i]-x[i]); x[i]:=xn[i];

end;

bool:=true; i:=1;

while (i<=k)and(bool=true) do

begin

if t[i]>=e then bool:=false;

i:=i+1;

end

until bool=true;

for i:=1 to k do

begin

writeln('X',i,'=',x[i]);

end;

end;

 

3.3. Метод Крамера

 

Алгоритм обладает высокой точностью, но не отличается относительно высокой скоростью, так как для решения системы из N уравнений требуется нахождение N + 1 детерминантов. В данной реализации алгоритма используется метод Гаусса для поиска детерминантов, что хуже, чем если бы метод Гаусса напрямую использовался для решения системы уравнений.

Пусть дана система уравнений:

.

Если определитель матрицы не равен нулю, то, поделив детерминант матрицы, полученной заменой столбца матрицы на столбец свободных членов ( ), на детерминант самой матрицы , получим .

 

 

Рис. 3.3 – Блок-схема. Метод Крамера

Программа

 

procedure kramer;

var u,i: integer;

opredel,opr,r: real;

znak: integer;

begin

fillin;

{Pivedenie k treugolnomu vidu}

triangle(opr,znak);

r:=1;

for u:=1 to k do

r:=r*matrix[u,u];

opredel:=r/opr*znak;

if (opredel<>0) then

begin

for i:=1 to k do

begin

{perestanovka kolonki i}

fillin;

for u:=1 to k do

begin

if i<>1 then

matrix[u,i-1]:=a[u,i-1];

matrix[u,i]:=b[u];

end;

triangle(opr,znak);

r:=1;

for u:=1 to k do

r:=r*matrix[u,u];

if (r<>0) then

writeln('X',i,'= ',r/(opr*opredel)*znak)

else

writeln('X',i,'= ','Unknown');

end;

end

else

writeln('Systema imeet mnojestvo resheniy.');

end;

3.4. Метод Гаусса

 

Данный метод решения СЛАУ является классичесиким. Он обладает высокой точностью и скоростью, так как основан на элементарных преобразованиях.

Пусть имеется система уравнений:

.

Составим из этой системы матрицу:

.

Процесс решения состоит из двух этапов. На первом этапе (прямой ход) система с помощью элементарных преобразований над строками матрицы приводится к ступенчатому (треугольному) виду:

.

На втором этапе (обратный ход) последовательно находят переменные из получившейся ступенчатой матрицы. Принимая , последовательно поднимаясь снизу вверх, подставляя уже найденные значения , находят все решения системы.

 

Рис. 3.4 – Блок-схема. Метод Гаусса

Программа

 

procedure gauss;

var

u,i: integer;

tmp: real; {for compatability}

begin

fillin;

{Pivedenie k treugolnomu vidu}

triangle(tmp,i);

{nahojdenie korney uravneniya}

if (matrix[k,k]<>0) then

begin

smatrix[k]:=matrix[k,k+1]/matrix[k,k];

writeln('X',k,'= ',smatrix[k]);

for u:=k-1 downto 1 do

begin

i:=u;

while i<>k+1 do

begin

smatrix[u]:=smatrix[u]+smatrix[i]*matrix[u,i];

i:=i+1;

end;

smatrix[u]:=(matrix[u,k+1]-smatrix[u])/matrix[u,u];

writeln('X',u,'= ',smatrix[u]);

end;

end

else

writeln('Systema imeet mnojestvo resheniy');

end;

 

3.5. Дополнения к разделу

3.5.1. Комментарии

 

Реализация методов Крамера и Гаусса базируется на приведении матрицы к треугольному виду, поэтому данная процедура используется в обоих методах (подглавы 3.3 и 3.4). Также в реализации этих методов используется программа заполнения массива данными, которые представлены ниже. Они требуются для корректной работы методов.

Точность этих методов, в отличие от итерационных, полностью базируется на точности математических операций, поэтому для повышения точности решения рекомендуется перейти на длинную математику (требуемая точность более ).

 

 

Рис. 3.5 – Блок-схема. Процедура приведения матрицы к треугольному виду

Программа

procedure triangle(var opr: real; var znak: integer);

var

u,i,j,w,y: integer;

tmp,tmpz: real;

begin

opr:=1;

znak:=1;

for u:=1 to k-1 do

begin

for i:=1 to k-1 do {proverka kolonki na 0}

begin

j:=i;

while (matrix[j,u]=0)and(matrix[j+1,u]<>0)and(j<>0) do

begin

y:=1;

while (matrix[y,u]=0)and(y<>u) do

begin

y:=y+1;

end;

if (y=u) then

begin

znak:=znak*(-1);

for w:=1 to k+1 do

begin

tmp:=matrix[j,w];

matrix[j,w]:=matrix[j+1,w];

matrix[j+1,w]:=tmp;

end;

end;

j:=j-1;

end;

end;

tmpz:=matrix[u,u]; {summirovanie strok}

for j:=u+1 to k do

begin

tmp:=matrix[j,u];

opr:=opr*tmpz;

for i:=u to k+1 do

begin

matrix[j,i]:=(-1)*tmp*matrix[u,i]+tmpz*matrix[j,i]

end;

end;

end;

end;

 

Входные данные: глобальный массив «matrix», объявленные переменные «opr» и «znak» (требуются для метода Крамера, подглава 3.3).

Выходные данные: преобразованный глобальный массив «matrix».

 

 

Рис. 3.6 – Блок-схема. Процедура заполнения матрицы (подглавы 3.3, 3.4)

Программа

procedure fillin;

var

u,i: integer;

begin

for i:=1 to k+1 do

begin

for u:=1 to k do

begin

if i<>k+1 then

matrix[u,i]:=a[u,i]

else

matrix[u,i]:=b[u];

end;

end;

end;

 

Входные данные: глобальный массив «matrix», массив коэффициентов линейных уравнений «a», массив свободных членов «b».

Выходные данные: заполненный глобальный массив «matrix».

 

3.5.2. Пример работы программ

 

Все программы данного раздела представлены в виде процедур, для работы которых требуется ввод массива коэффициентов линейных уравнений «a», массива свободных членов «b», размерности данных массивов «b» (в раздел констант). Для итерационных методов в раздел констант следует добавить параметр точности «e». Так же потребуется объявить глобальные массивы «matrix» и «smatrix» (типа Real или точнее).

Пусть требуется найти решение системы уравнений методом Гаусса:

Тогда упрощённая программа будет выглядеть следующим образом:

Код программы:

program SLAU;

const

k=4;

a: array[1..k,1..k] of real=((5,0.8,-1.8,1),

(2,-5,1,-2),

(3,2,-8,2),

(2,-4,5,-12));

b: array[1..k] of real=(0.4,-2,-2,6);

var

matrix: array[1..k,1..Succ(k)] of real;

smatrix: array[1..k] of real;

{Процедура заполнения матрицы }

{Процедура приведения матрицы к треугольному виду}

{Процедура метода Гаусса}

begin

gauss;

readln;

end.

Вывод программы:

Стоит отметить, что решение систем линейных уравнений другими методами будет проходить аналогично, только необходимо произвести замену нужной процедуры в программе.

 

4. Численное решение обыкновенных
дифференциальных уравнений

 

Рассмотрим задачу Коши. Найти решение обыкновенного дифференциального уравнения , где , , удовлетворяющее начальному условию . При численном решении поставленной задачи отрезок разбивают на частей (не обязательно равных) и определяют приближенные значения искомой функции в точках деления .

 

4.1. Геометрическая интерпретация решения

 

Геометрический смысл решения обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка методом Эйлера (методом Рунге-Кутта первого порядка) состоит в том, что на малом отрезке интегральная кривая дифференциального уравнения заменяется отрезком ее касательной в точке .

4.2. Метод Эйлера

 

Приближённое значение в точке находится по формуле:

.

Рис. 4.1 – Геометрическая интерпретация метода Эйлера

Пример. Найти решение дифференциального уравнения на отрезке [0;0.5] при начальном условии и числе разбиений .

Решение. При разбиении отрезка на 5 частей шаг постоянный . Начальное условие задачи , . Тогда при значение , т. е. .

В точке значение . Продолжая вычисления по формуле Эйлера, получим:

Решение этой задачи будет тем точнее, чем меньше шаг деления отрезка .

 

Рис. 4.2 – Блок-схема. Метод Эйлера

 

Программа

 

procedure eiler(x0,b,y0,n: real);

var x,y: real;

begin

x:=x0;

y:=y0;

repeat

writeln('X=',x,' ','Y=',y);

x:=x+n;

y:=y+n*f(x,y);

until x>b;

end;

 

4.3. Метод Рунге-Кутта (четвертого порядка)

 

Этот метод получил наиболее широкое распространение в практических расчетах. Его погрешность оценивается величиной , что дает возможность получить более точные результаты, чем в методе Эйлера. Не давая полного описания вывода формул, приведем их в следующем виде:

Здесь символом так же, как и в описанном методе Эйлера, обозначается правая часть решаемого дифференциального уравнения, и – приближённые значения интегральной функции соответственно в точках и , .

Замечание. Одним из недостатков метода является отсутствие простого способа оценки погрешности.

Грубую оценку погрешности можно получить по формуле:

,

где – значение, вычисленное с шагом ;

– с шагом .

Если полученные результаты удовлетворяют допустимой погрешности, то в дальнейших расчетах шаг удваивают, иначе – уменьшают его вдвое.

Приведенный способ приводит к необходимости дополнительных затрат времени счета на ПК.

 

 

Рис. 4.3 – Блок-схема. Метод Рунге-Кутта

 

Программа

 

procedure kutt(x0,b,y0,n: real);

var x,y,dy,k1,k2,k3,k4,x1,x2,y1,y2,y3: real;

begin

x:=x0; y:=y0;

repeat

writeln('X=',x,' ','Y=',y);

k1:=n*f(x,y);

x1:=x+n/2;

y1:=y+k1/2;

k2:=n*f(x1,y1);

y2:=y+k2/2;

k3:=n*f(x1,y2);

y3:=y+k3;

x2:=x+n;

k4:=n*f(x2,y3);

dy:=(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;

y:=y+dy; x:=x+n;

until x>b;

end;

4.4. Дополнения к разделу

4.4.1. Комментарии

 

В разделе, представленном выше, описаны алгоритмы и программы, которые работают на заранее определенном отрезке с заданным шагом и начальными условиями . Точность этих методов базируется на шаге интегрирования , а также типами данных. Для достижения нужной точности можно воспользоваться методом Рунге-Кутта более высокого порядка, чтобы уменьшить ошибку.

 

4.4.2. Пример работы программ

 

Все программы данного раздела представлены в виде процедур, для работы которых требуется ввод линейного дифференциального уравнений (в виде функции «f»), отрезка интегрирования , шага и начального условия .

Пусть требуется найти численное решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта на отрезке с шагом 0.1 и начальным условием . Тогда упрощенная программа будет выглядеть следующим образом:

 

Программа

 

program diffur;

{Уравнение}

function f(x,y: real): real;

begin

f:=3*x+0.1*y;

end;

{Процедура метода Рунге-Кутта}

Begin

{x₀,b – отрезок интегрирования; n – шаг; y₀ – начальное условие.

Вывод решения: kutt(x₀,b,y₀,n);}

kutt(0,0.4,5,0.1);

readln; end.

Вывод программы:

Стоит отметить, что решение обыкновенных дифференциальных уравнений другими методами будет проходить так же, только необходимо произвести замену нужной процедуры в программе. Любая процедура раздела вызывается с 4 параметрами: x₀,b – отрезок интегрирования; n – шаг; y₀ – начальное условие.

 

 

5. Математическая обработка данных

 

На практике часто приходится иметь дело с данными, полученными в результате измерений, наблюдений. Они обычно представлены в виде табличных зависимостей , где – значения результатов опыта, полученных для заданных величин . В этих случаях требуется найти аналитическую функцию , которая наиболее точно отражает зависимость результатов измерений. С её помощью можно найти значение для любой точки .

Существует два подхода к решению поставленной задачи:

а) функция должна точно проходить через узлы – интерполяция;

б) функция проходит с наименьшим отклонением от узлов и наиболее проста – аппроксимация.

 

5.1. Интерполяция

 

Задача интерполяции математически формулируется так: пусть на отрезке заданы точки со своими значениями .

Требуется найти функцию , которая в узлах интерполяции принимает значения , т. е. . Решение этой задачи может быть выполнено двумя способами: локальной или полной интерполяцией.

 

5.1.1. Локальная интерполяция

 

Локальная интерполяция заключается в том, чтобы использовать только близлежащие точки. Например, если значение лежит между и , то значение функции может быть найдено с помощью линейной интерполяции по формуле:

.

 

Рис. 5.1 – Блок-схема. Интерполяция

Программа

 

procedure inlocal(v: real);

var j: integer;

begin

for j:=1 to n-1 do

begin

if (v>x[j])and(v<x[j+1]) then break;

end;

writeln('X=',v,' Y=',y[j]+(y[j+1]-y[j])*(v-x[j])/(x[j+1]-x[j]));

end;

 

5.1.2. Квадратичная интерполяция

 

Более точный результат можно получить, если использовать информацию о трех близлежащих точках (квадратичная интерполяция). В этом случае можно однозначно определить коэффициенты параболы для любого отрезка , которому принадлежит .

Решение системы линейных уравнений вида:

позволяет определить неизвестные коэффициенты и значение .

 

Рис. 5.2 – Блок-схема. Квадратичная интерполяция

Программа

 

procedure square(v: real);

var

a: array[1..3,1..3] of real;

b: array[1..3] of real;

i,j,kk: integer;

aa,d,c,p,r,t,m1,m2,m3,m4: real;

tmp: string;

bool: boolean;

begin

i:=1; bool:=true;

while (i<n+1)and(bool=true) do

begin

if v<x[i] then

begin

kk:=i-2;

bool:=false;

end;

i:=i+1;

end;

if bool=false then

begin

for j:=1 to 3 do

begin

a[j,1]:=sqr(x[kk]); a[j,2]:=x[kk]; a[j,3]:=1; b[j]:=y[kk];

kk:=kk+1;

end;

m1:=a[2,1]*a[1,3]-a[1,1]*a[2,3]; m2:=a[1,2]*a[3,1]-a[3,2]*a[1,1];

m3:=a[2,1]*a[1,2]-a[1,1]*a[2,2]; m4:=a[1,3]*a[3,1]-a[3,3]*a[1,1];

p:=m3*m4-m1*m2;

r:=a[3,1]*b[1]-a[1,1]*b[3]; t:=a[2,1]*b[1]-a[1,1]*b[2];

c:=(r*m3-t*m2)/p; d:=(t*m4-r*m1)/p;

aa:=(b[1]-a[1,2]*d-a[1,3]*c)/a[1,1]; str(aa*v*v+d*v+c,tmp);

end

else

tmp:='Chislo ne prin. posledovatelnoti..';

writeln('X=',v,' Y=',tmp);

end;

5.1.3. Интерполяция Лагранжа

 

Более точное значение у может быть получено с помощью интерполяционных многочленов, использующих функции обо всех узлах фукции. В качестве примера приведем формулу интерполяционного многочлена Лагранжа:

.

 

 

Рис. 5.3 – Блок-схема. Интерполяция Лагранжа

 

Программа

 

procedure lagrange(v: real);

var i,j: integer; yn,p1,p2: real;

begin yn:=0;

for i:=1 to n do

begin p1:=1; p2:=1;

for j:=1 to n do

begin

if j<>i then

begin p1:=(v-x[j])*p1; p2:=(x[i]-x[j])*p2; end;

end;

yn:=yn+y[i]*p1/p2;

end;

writeln('X=',v,' Y=',yn);

end;

 

5.1.4. Примеры

 

Для функции, заданной таблично найти значение в точке методами локальной, линейной и квадратичной интерполяции, а также используя многочлен Лагранжа.

 

X
Y

 

Решение.

1. Используя формулу локальной линейной интерполяции получим:

.

2. Для квадратичной зависимости составим систему линейных уравнений:

Решение этой системы дает значения ; ; .

Таким образом, .

3. Многочлен Лагранжа выглядит следующим образом:

Стоит отметить, что последний результат наиболее точно соответствует данной зависимости.

5.2. Аппроксимация

 

Построение полного интерполяционного полинома требует определения его коэффициентов, число которых равно количеству заданных точек. При большом числе экспериментальных данных ( ) хранение информации о коэффициентах так же затруднительно, как и хранение самих данных. В этих случаях ставится вопрос о нахождении функции , зависящей от параметров, число которых значительно меньше количества заданных точек ( ). Аппроксимирующая функция часто ищется в виде полинома

,

для нахождения коэффициентов которой используется следующий критерий:

функционал

должен принимать наименьшее значение (метод наименьших квадратов).

Необходимым условием минимума указанного критерия является равенство нулю всех частных производных функции по параметрам:

 

5.2.1. Линейное приближение методом наименьших квадратов

 

Пусть аппроксимирующая функция является линейной относительно , т. е.

.

В этом случае критерий принимает вид:

.

Условия минимума значения приводят к системе линейных уравнений:

решение которой позволяет определить неизвестные параметры и .

Пример. Определить линейную зависимость для функции, заданной таблично:

 

Решение. Для определения неизвестных параметров функции составим систему уравнений:

Решение данной системы позволяет найти значения , и указать линейную зависимость: .

 

5.2.2. Аппроксимация полиномом

 

Пусть искомая функция является полиномом:

,

и условия минимума значения приводят к системе линейных уравнений:

Решение данной системы позволяет найти неизвестные коэффициенты , ,…, и определить функциональную зависимость. В частности, при m = 2 получится параболическая зависимость.

 

 

Рис. 5.3 – Блок-схема. Аппроксимация полиномом

 

Программа

 

procedure aproxym(v: real);

var i,j,stp: integer; tmp: double;

begin

for i:=1 to k do

begin stp:=i-1;

for j:=succ(k)downto 1 do

begin

if j=k+1 then matrix[i,j]:=sumstep(0,n,i) else

begin

if (j=k)and(i=1) then matrix[i,j]:=n+1

else matrix[i,j]:=sumstep(stp,n,0);

stp:=stp+1;

end;

end;

end;

gauss;

tmp:=0;

for i:=1 to k do

begin

tmp:=tmp+smatrix[i]*exp((k-i)*ln(v));

smatrix[i]:=0;

end;

writeln('X=',v,' Y=',tmp);

end;

 

5.3. Дополнения к разделу

5.3.1. Комментарии

 

Точность интерполяции напрямую зависит от количества входных данных. Чем больше известных значений функции, тем более точно можно её интерполировать.

По алгоритму представленному в подразделе 5.2.3, функция может быть аппроксимирована полиномом до 10 степени (определяется глобальной константой « »). Далее требуются более точные арифметические операции, поэтому для аппроксимирования функции полиномом 10 степени и более требуется переход на длинную математику.

Процедура «gauss», в программе подраздела 5.2.3 находит решение системы уравнений, полученных из матрицы «matrix» (алгоритм представлен в подразделе 3.4). После выполнения данной процедуры в массиве «smatrix» находятся решения данной системы уравнений. Также можно воспользоваться другими процедурами нахождения корней уравнения, но алгоритм подраздела 5.2.3 будет работать только тогда, когда решения будут находиться в матрице «smatrix».

 

Рис. 5.4 – Блок-схема. Функция суммирования из подраздела 5.2.3

 

Программа

 

function sumstep(j,i,p: integer): real;

var

t: integer;

tmp: double;

begin

tmp:=0;

for t:=1 to i do

begin

if p=0 then

tmp:=tmp+exp(j*ln(x[t]))

else

tmp:=tmp+y[t]*exp((p-1)*ln(x[t]));

end;

sumstep:=tmp;

end;

 

5.3.2. Пример работы программ

 

Все программы данного раздела представлены в виде процедур, для работы которых требуется ввод значений аргумента функции, наличие массивов значений и , а также размерность этих массивов (заносятся в раздел констант). В подразделе 5.2.3 требуется в разделе констант указать количество радикалов полинома (степень полинома+1).

Пусть требуется найти значение функции в точках и , представленной виде таблицы значений с помощью аппроксимации полиномом 4 степени:

 

 

Тогда упрощённая программа будет выглядеть следующим образом:

Код программы

program APROX;

const

n=6;{размерность массива значений функции}

k=5;{степень полинома+1}

x: array[1..n] of real=(1,2,3,4,5,6);

y: array[1..n] of real=(8,21,58,161,396,853);

var

matrix: array[1..k,1..succ(k)] of real;

smatrix: array[1..k] of real;

{Процедура приведения матрицы к треугольному виду}

{Процедура метода Гаусса}

{Функция суммирования x^k}

{Процедура аппроксимации полиномом}

begin

aproxym(1.676);

aproxym(5.137);

readln;

end.

 

Вывод программы:

Коэффициенты полинома:

; ; ;

; .

Важное замечание: из процедуры «gauss» убран вызов функции заполнения матрицы «fillin», так как матрица заполняется самим алгоритмом «aproxy».

Если требуется решить задачу, представленную выше, с помощью интерполяции Лагранжа, то упрощённая программа будет выглядеть следующим образом:

Программа

program Interp;

const

n=6;{размерность массива значений функции}

x: array[1..n] of real=(1,2,3,4,5,6);

y: array[1..n] of real=(8,21,58,161,396,853);

{Процедура метода Лагранжа}

begin

lagrange(1.676);

lagrange(5.137);

readln;

end.

Вывод программы:

Стоит отметить, что решение задачи другими методами будет проходить так же, только необходимо произвести замену нужной процедуры в программе. Любая процедура раздела вызывается с единственным параметром: v-значением аргумента ( ). При вызове с данными параметрами процедура возвращает значение аппроксимируемой или интерполируемой функции.

 

 

Задания