public void UltraHybrid(int t)
{
//UltraCount.Show();
if (UltraCount == 0)//если вообще не решалось
{
//"Вошло".Show();
x[0] = b[0] / A[0, 0]; //x[0].Show();
VALUE_FOR_ULTRA = Error(1);
ErrorsMas[0] = VALUE_FOR_ULTRA;
Functional f = (Point x) =>
{
double sum = this.x[0] * KursMethods.masPoints[0].PotentialF((Point)x);
double s = sum - KursMethods.fig(x);
return(s * s);
};
Functional fM1 = (Point x) =>
{
//это я ещё не использовал!!!
//Functional M1ApproxD = (Point u) =>
//{
// Functional ro = (Point y) =>
// {
// double sss = this.x[0] * KursMethods.masPoints[0].PotentialF(u);
// return sss * KursMethods.Exy(u, y);
// };
// return DoubleIntegral(ro, curve, curve.S, FuncMethods.DefInteg.Method.GaussKronrod15, 0.001, FuncMethods.DefInteg.countY) /*IntegralClass.Integral(ro, KursMethods.CIRCLE - 1)*/ /*- right(x)*/;
//};
double su = KursMethods.M1Approx(x);
double s = su - KursMethods.TestFuncAndCurve.DFunctions[KursMethods.GF - 1](x);
return(s * s);
};
ErrorMasP[0] = Math.Sqrt(DoubleIntegral(f, curve, curve.S, FuncMethods.DefInteg.Method.GaussKronrod15, 0.001, FuncMethods.DefInteg.countY));
ErrorsM1[0] = Math.Sqrt(IntegralClass.Integral2(fM1, KursMethods.CIRCLE - 1));
$"{1} = {ErrorsM1[0]}".Show();
UltraCount++;
for (int i = UltraCount + 1; i <= t; i++)
{
UltraHybridLast(i);
}
UltraCount = t;
}
else if (UltraCount == t - 1)//если надо решить только по последней координате
{
UltraHybridLast(t);
UltraCount++;
}
else
{
for (int i = UltraCount + 1; i <= t; i++)
{
UltraHybridLast(i);
}
UltraCount = t;
}
}
/// <summary>
/// Ультра-гибридный метод суперского решения по последней координате
/// </summary>
/// <param name="t"></param>
public void UltraHybridLast(int t) //гибридный с координатной минимизацией по последней координате
{
double[] c = new double[t];
for (int i = 0; i < t - 1; i++)
{
c[i] = x[i];
}
Vectors mk1 = new Vectors(c), mk2 = new Vectors(c);
bool existres = true;
double sum = 0;
GaussSpeedy(t);
double tmp = Error(t);
if (VALUE_FOR_ULTRA < tmp) //если погрешность выросла - исправить это, потому что новое решение не годится
{
$"{VALUE_FOR_ULTRA} < {tmp} при t = {t} (до покоординатной минимизации результата СПИДГАУССА)".Show();
//покоординатная минимизация результата СПИДГАУССА
for (int k = 0; k <= t - 1; k++)
{
for (int j = 0; j < k; j++)
{
sum += x[j] * A[k, j];
}
for (int j = k + 1; j < t - 1; j++)
{
sum += x[j] * A[k, j];
}
x[k] = (b[k] - sum) / A[k, k];
sum = 0;
}
tmp = Error(t);
if (VALUE_FOR_ULTRA < tmp)
{
$"{VALUE_FOR_ULTRA} < {tmp} при t = {t} (до полно покоординатной минимизации вектора с1 с2 ... 0)".Show();
for (int i = 0; i < t; i++)//исправили, теперь пробуем новый метод
{
x[i] = c[i];
}
//покоординатная минимизация
for (int k = 0; k <= t - 1; k++)
{
for (int j = 0; j < k; j++)
{
sum += x[j] * A[k, j];
}
for (int j = k + 1; j < t - 1; j++)
{
sum += x[j] * A[k, j];
}
x[k] = (b[k] - sum) / A[k, k];
sum = 0;
}
double tmp1 = Error(t);
if (VALUE_FOR_ULTRA < tmp1) //погрешность опять выросла - тогда просто оставляем 0 на конце
{
$"{VALUE_FOR_ULTRA} < {tmp1} при t = {t} (до полной покоординатной минимизации на конце)".Show();
for (int i = 0; i < t; i++)//исправили, теперь пробуем новый метод
{
x[i] = c[i];
}
for (int j = 0; j < t - 1; j++)
{
sum += x[j] * A[t - 1, j];
}
x[t - 1] = (b[t - 1] - sum) / A[t - 1, t - 1];
sum = 0;
tmp = Error(t);
if (VALUE_FOR_ULTRA < tmp)
{
for (int i = 0; i < t - 1; i++)
{
x[i] = c[i];
}
x[t - 1] = 0;
existres = false;
}
else
{
$"Погрешность уменьшена МИНИМАКОЙ НА КОНЦЕ на {(VALUE_FOR_ULTRA - tmp) / VALUE_FOR_ULTRA * 100} % (now {tmp})".Show();
VALUE_FOR_ULTRA = tmp;
}
}
else
{
$"Погрешность уменьшена ПОЛНОЙ МИНИМАКОЙ на {(VALUE_FOR_ULTRA - tmp1) / VALUE_FOR_ULTRA * 100}% (now {tmp1})".Show();
VALUE_FOR_ULTRA = tmp1;
}
}
else
{
$"Погрешность уменьшена МИНИМАКОЙ СПИДГАУССА на {(VALUE_FOR_ULTRA - tmp) / VALUE_FOR_ULTRA * 100} % (now {tmp})".Show();
VALUE_FOR_ULTRA = tmp;
}
}
else
{
$"Погрешность уменьшена СПИДГАУССОМ на {(VALUE_FOR_ULTRA - tmp) / VALUE_FOR_ULTRA * 100} % (now {tmp})".Show();
VALUE_FOR_ULTRA = tmp;
}
ErrorsMas[t - 1] = VALUE_FOR_ULTRA;
Functional f = (Point x) =>
{
sum = 0;
for (int ii = 1; ii <= t; ii++)
{
sum += this.x[ii - 1] * KursMethods.masPoints[ii - 1].PotentialF(x);
}
double s = sum - KursMethods.fig(x);
return(s * s);
};
ErrorMasP[t - 1] = Math.Sqrt(DoubleIntegral(f, curve, curve.S, FuncMethods.DefInteg.Method.GaussKronrod15, 0.001, FuncMethods.DefInteg.countY));
//UltraCount = t;
NEVA = Nev(A, x, b, t);
Functional fM1 = (Point x) =>
{
// Functional M1ApproxD = (Point u) =>
//{
// Functional ro = (Point y) =>
// {
// double sss = 0; for (int i = 0; i < t; i++) sss += this.x[i] * KursMethods.masPoints[i].PotentialF(u);
// return sss * KursMethods.Exy(u, y);
// };
// //return DoubleIntegral(ro, curve, curve.S, FuncMethods.DefInteg.Method.GaussKronrod15, 0.001, FuncMethods.DefInteg.countY) /*IntegralClass.Integral(ro, KursMethods.CIRCLE - 1)*/ /*- right(x)*/;
// return IntegralClass.Integral(ro, KursMethods.CIRCLE - 1);
//};
double su = KursMethods.M1Approx(x);
double s = su - KursMethods.U(x);
return(s * s);
};
if (existres)
{
$"Считается погрешность метода 1".Show();
ErrorsM1[t - 1] = Math.Sqrt(IntegralClass.Integral2(fM1, KursMethods.CIRCLE - 1));
}
else
{
ErrorsM1[t - 1] = ErrorsM1[t - 2];
}
$"{t} = {ErrorsM1[t - 1]}".Show();
}
