protected double h, k; //переменные для хванения шагов по сетке
public IterativeMethod(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, int _n, int _m) //конструктор, в котором задаются необходимые исходные данные,
//выделается память под массивы, вычисляются значения функции f в узлах сетки и ГУ в узлах
{
n = _n;
m = _m;
Fxy = _Fxy;
Uxy = _Uxy;
rect = _rect;
h = (rect.b - rect.a) / n;
k = (rect.d - rect.c) / m;
f = new double[n + 1, m + 1];
v = new double[n + 1, m + 1];
for (int i = 0; i < n + 1; i++) //вычисление значений функции f
{
for (int j = 0; j < m + 1; j++)
{
f[i, j] = Fxy.val(rect.a + i * h, rect.c + j * k);
v[i, j] = 0;
}
}
for (int j = 0; j <= m; j++) //вычисление ГУ
{
v[0, j] = Uxy.val(rect.a, rect.c + j * k);
v[n, j] = Uxy.val(rect.b, rect.c + j * k);
}
for (int i = 0; i <= n; i++) //вычисление ГУ
{
v[i, 0] = Uxy.val(rect.a + i * h, rect.c);
v[i, m] = Uxy.val(rect.a + i * h, rect.d);
}
}
public MinimalDiscrepancyMethod2(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, Rect _rect_2, int _n, int _m)
: base(_Fxy, _Uxy, _rect, _n, _m)
{
rect2 = _rect_2;
}
public SOR(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, int _n, int _m, double _w)
: base(_Fxy, _Uxy, _rect, _n, _m)
{
w = _w; //омега, параметр метода МВР
}
public JacobiMethod(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, int _n, int _m)
: base(_Fxy, _Uxy, _rect, _n, _m)
{
}
public SeidelMethod(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, int _n, int _m)
: base(_Fxy, _Uxy, _rect, _n, _m)
{
}
public MinimalDiscrepancyMethod(fxy _Fxy, fxy _Uxy, Rect _rect, int _n, int _m)
: base(_Fxy, _Uxy, _rect, _n, _m)
{
}
