Kirish Roʻyxatdan oʻtish

Docx

  • Referatlar
  • Diplom ishlar
  • Boshqa
    • Slaydlar
    • Referatlar
    • Kurs ishlari
    • Diplom ishlar
    • Dissertatsiyalar
    • Dars ishlanmalar
    • Infografika
    • Kitoblar
    • Testlar

Dokument ma'lumotlari

Narxi 30000UZS
Hajmi 1.0MB
Xaridlar 0
Yuklab olingan sana 24 Aprel 2025
Kengaytma docx
Bo'lim Kurs ishlari
Fan Algebra

Sotuvchi

Xojibobo

Ro'yxatga olish sanasi 21 Dekabr 2024

1 Sotish

Differensial tenglamalarni yechishning adams usuli kurs ishi

Sotib olish
O‘ZBEKISTON   RESPUBLIKASI   OLIY   TA LIM,ʼ   FAN   VA 
INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD   AL-XORAZMIY   NOMIDAGI   TOSHKENT   AXBOROT 
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITITETI
DASTURIY INJINERING FAKULTETI
 “ALGORITMLASH   VA   MATEMATIK   MODELLASHTIRISH   “
KAFEDRASI
Mavzu:   Oddiy   differensial   tenglamalarni   yechishning   ko’p   qadamli   usuli,
Adam usuli uchun dastur ta’minotini yaratish
Mustaqil ish 
                                                          
Toshkent- 202 5 2Kirish
Differensial   tenglamalar   zamonaviy   fan   va   texnologiyaning   muhim   qismidir.
Tabiat   va   jamiyatda   uchraydigan   ko‘plab   murakkab   jarayonlar   matematik   jihatdan
differensial   tenglamalar   yordamida   ifodalanadi.   Ularning   qo‘llanilish   sohalari   juda
keng   bo‘lib,   fizikada,   muhandislikda,   biologiyada,   iqtisodiyotda   va   boshqa   ko‘plab
yo‘nalishlarda   o‘z   aksini   topadi.   Ammo   ushbu   tenglamalarni   yechish   hamisha   oson
emas. Ularni yechish uchun turli xil analitik va sonli usullar ishlab chiqilgan.
Sonli   usullar   ichida   ko‘p   qadamli   usullar   muhim   ahamiyat   kasb   etadi.   Bu
usullar   oddiy   differensial   tenglamalarni   yechishda   nafaqat   yuqori   aniqlikni
ta’minlaydi,   balki   hisoblash   jarayonini   ham   samarali   qiladi.   Ko‘p   qadamli usullarning
asosiy   afzalligi   –   hisoblashni   faqat   bitta   qadamga   tayanmasdan,   bir   nechta   oldingi
qadamlarni   ham   inobatga   olgan   holda   amalga   oshirishidir.   Ushbu   yondashuv
hisoblash   jarayonini   tezlashtiradi   va   yechimning   sifatini   oshiradi.   Adam   usuli   ko‘p
qadamli   usullarning   eng   samarali   vakillaridan   biridir.   Ushbu   usul   bir   nechta
versiyaga   ega   bo‘lib,   ulardan   Adam-Bashfort   va   Adam-Moulton   usullari   keng
qo‘llaniladi.   Adam-Bashfort   usuli   oldindan   hisoblash   (ekstrapolyatsiya),   Adam-
Moulton   usuli   esa   to‘ldiruvchi   (interpolyatsiya)   usuli   sifatida   qo‘llanilib,   murakkab
differensial tenglamalarni yechishda qo‘shimcha imkoniyatlarni taqdim etadi.
Biroq differensial  tenglamalarning analitik usullar  bilan yechimi  har  doim ham
mavjud   emas.   Ko‘pincha,   murakkab   funksiyalar   va   real   hayotdagi   noaniq   sharoitlar
sababli bunday tenglamalarni faqat sonli usullar yordamida yechish mumkin bo‘ladi.
Shu   sababli,   oddiy   differensial   tenglamalarni   yechishda   turli   sonli   usullar   ishlab
chiqilgan. Bulardan biri ko‘p qadamli usullar oilasiga kiruvchi Adam usuli bo‘lib, u
yuqori samaradorlik va aniqlikni ta'minlaydi.
Adam   usuli   differensial   tenglamalarni   yechishdagi   klassik   usullar,   masalan,
Euler   yoki   Runge-Kutta   usullariga   nisbatan   bir   qancha   ustunliklarga   ega.   Bir
bosqichli   usullardan   farqli   ravishda,   Adam   usuli   bir   nechta   oldingi   qadamlarning
qiymatlarini     hisobga     olib,     yangi     qadamni     aniqlash     imkonini     beradi.     Bu     esa 3hisoblashlarni   yanada   aniqroq   qilish   va   hisoblash   vaqtini   qisqartirish   imkoniyatini
beradi. Adam usuli ikki asosiy ko‘rinishda namoyon bo‘ladi:
Adam-Bashfort   usuli   –   oldingi   qadamlarning   qiymatlari   asosida   keyingi
qadamni oldindan hisoblash usuli (ekstrapolyatsiya).
Adam-Moulton   usuli   –   keyingi   qadamning   aniqlik   darajasini   oshirish   uchun
iteratsion tuzatishlarni qo‘llaydigan usul (interpolyatsiya).
Bu   usullar   zamonaviy   hisoblash   texnologiyalarida   keng   qo‘llaniladi.   Ayniqsa,
yuqori   aniqlik   talab   qilinadigan   va   murakkab   hisoblash   jarayonlari   bilan   bog‘liq
vaziyatlarda   Adam   usuli   samarali   yechim   beradi.   Uning   algoritmga   asoslangan
tuzilishi   turli   dasturlash   tillarida   dasturiy   ta'minot   sifatida   amalga   oshirilishi   va   real
hayot masalalarida ishlatilishi mumkin.
Ushbu mustaqil ishning maqsadi – Adam usulining nazariy asoslarini o‘rganish
va   bu   usulga   asoslangan   dasturiy   ta'minotni   ishlab   chiqishdir.   Ishda   avvalo   Adam
usulining   matematik   modeli   va   uning   qo‘llanilishiga   oid   nazariy   asoslar   yoritiladi.
Keyin   ushbu   usulni   C++   dasturlash   tili   yordamida   dastur   shaklida   amalga   oshirish
jarayoni   tahlil   qilinadi.   Yaratilgan   dastur   oddiy   differensial   tenglamalarni   yechish
bo‘yicha   amaliy   vosita bo‘lib   xizmat   qiladi.   Bu   ishning   ahamiyati   shundaki,   u nafaqat
nazariy bilimlarni  chuqurlashtiradi, balki ularni  amaliyotga tatbiq etish imkoniyatini
ham beradi.
Adam   usulini dasturiy ta'minotga joriy qilish zamonaviy ilmiy-tadqiqot ishlarida
va   turli   muhandislik   sohalarida   samarali   vosita   bo‘lishi   mumkin.   Shu   bilan   birga,
bunday   dasturlar   yordamida   katta   hajmdagi   hisoblashlarni   avtomatlashtirish   va   real
vaqt   rejimida   natijalarni   olish   imkoniyatlari   ochiladi.   Ushbu   mustaqil   ishning
natijalari   nafaqat   nazariy,   balki   amaliy   jihatdan   ham   yuqori   qimmatga   ega   bo‘lishi
kutilmoqda. 4I   BOB.   NAZARIY   QISM
1.1. Oddiy   differensial   tenglamalar   va   ularning   umumiy   tavsifi
Differensial   tenglamalar   —   noma lum   funksiyalar,   ularning   turli   tartibliʼ
hosilalari   va   erkli   o zgaruvchilar   ishtirok   etgan   tenglamalar.   Bu   tenglamalarda	
ʻ
noma lum   funksiya   i   orqali   belgilangan   bo lib,   birinchi   ikkitasida   i   bitta   erkli	
ʼ ʻ
o zgaruvchi t ga, keyingilarida esa mos ravishda x, t va x, y, z erkli o zgaruvchilarga	
ʻ ʻ
bog liqdir.   Differensial   tenglama   nazariyasi   17-asr   oxirida   differensial   va   integral	
ʻ
hisobning paydo bo lishi bilan bir vaqtda rivojlana boshlagan. Differensial tenglama	
ʻ
matematikada,   ayniqsa,   uning   tatbiklarida   juda   katta   ahamiyatga   ega.   Fizika,
mexanika,   iqtisodiyot,   texnika   va   boshqa   sohalarning   turli   masalalarini   tekshirish
differensial tenglamani yechishga olib keladi.
Xususiy   hosilali   differensial   tenglama:   Bu   tenglamalarning   oddiy   differensial
tenglamadan   farqli   muhim   xususiyati   shundan   iboratki,   ularning   barcha   yechimlari
to plami,   ya ni   "umumiy   yechimi"   ixtiyoriy   o zgarmaslarga   emas,   balki   ixtiyoriy	
ʻ ʼ ʻ
funksiyalarga bog liq bo ladi; umuman, bu ixtiyoriy funksiyalarning soni differensial	
ʻ ʻ
tenglamaning   tartibiga   teng;   ularning   erkli   o zgaruvchilari   soni   esa   izlanayotgan	
ʻ
yechim  o zgaruvchilari  sonidan  bitta  kam  bo ladi. Bir   noma lumli   1-tartibli   xususiy	
ʻ ʻ ʼ
hosilali   Differensial   tenglamani   yechish   oddiy   differensial   tenglama   sistemasini
yechishga   olib   keladi.   Tartibi   birdan   yuqori   bo lgan   xususiy   hosilali   differensial	
ʻ
tenglama   nazariyasida   Koshi   masalasi   bilan   bir   katorda   turli   chegaraviy   masalalar
tekshiriladi.
Differensial tenglama   F (x, y, y  , y  ,. . . y (n) = 0 , kabi belgilanadi, bu yerda n
–   eng   yuqori   tartibli   hosila   bo‘lib,   u   differensial   tenglamaning   tartibi   deb   ataladi.
Agar   izlanayotgan   funksiya   faqat   bitta   erkli   o‘zgaruvchidan   bog‘liq   bo‘lsa,   u   oddiy
differensial tenglama deb ataladi. Bu differensial tenglamaning aniq yechimini topish
uchun   qo‘shimcha   shartlar   zarur   bo‘ladi.   Bu   shartlar   ikki   turda   bo‘lishi   mumkin:
boshlang‘ich   shartli   Koshi   masalasi,   bunda   qo‘shimcha   shart   erkli   o‘zgaruvchining
bitta qiymatida berilgan bo‘ladi, masalan, x=a nuqtada funksiyaning y
0  qiymati, balki
y
0      ,   y
0         va hokazo qiymatlari ham berilgan bo‘lishi mumkin; chegaraviy masala –
chegaraviy     shartlar     bilan     berilgan     masala,     bunda     qo‘shimcha     shartlar     erkli 5o‘zgaruvchining   ikki   yoki   undan   ortiq   nuqtalarda   beriladi,   masalan,   x=a   nuqtada
funksiyaning   y   qiymati   va   x=b   nuqtada   funksiyaning   y   qiymati.   Chegaraviy
masalaning   qo‘yilishi   uchun   kamida   ikkita   birinchi   tartibli   differensial   tenglamalar
sistemasi   yoki   tartibi   ikkidan   kam   bo‘lmagan   bitta   differensial   tenglama   berilgan
bo‘lishi lozim. Chegaraviy masalanig qo‘shimcha shartlari kesmaning chetlarida yoki
uning   ichki   nuqtalarida   (bunday   shartlar   ichki   chegaraviy   shartlar   deb   ataladi)
berilishi   mumkin.   Chegaraviy   shartlar   bir   necha   funksiyalarning,   ularning
hosilalarining   yoki   funksiya   va   uning   hosilalari   kombinasiyalarining   yechim
izlanayotgan   kesmaning   bitta   yoki   bir   nechta   nuqtalaridagi   qiymatlarini   o‘zaro
bog‘lashi mumkin. Endi chegaraviy masalaning umumiy qo‘yilishini keltiraylik.
Faraz qilaylik, ushbu F(x, y(x), y  (x), y  (x),. . . , y (n) (x)) = 0 , a ≤ x ≤ b, oddiy
differensial   tenglama   quyidagi   chegaraviy   shartlar   bilan   berilgan   bo‘lsin:   φ(y(a),
y  (a),...,y   (n-1)(a))=0,   i=1,2,...,L,   ψ(y(b),   y  (b),...,y   (n-1)(b))=0,   j=L+1,...,n,   bu   yerda
F(x,   y,   y  ,.   .   .   ,   y   (n)),   φ(y,   y  ,   .   .   ,   y   (n)),   i=1,2,...,L,   ψ(y,   y  ,.   .   .   ,   y   (n)),   j=L+1,...,n   –
ularning   o‘zgarish   sohasida   berilgan   va   ko‘rsatilgan   argumentlarning   funksiyalari
bo‘lsin. L va (n-L) kesmaning o‘ng va chap chegaralarida berilgan mos shartlar soni.
Bu   shartlarning   umumiy   soni   berilgan   differensial   tenglamaning   tartibiga   teng.
Berilgan [a,b] kesmada yuqoridagi differensial tenglamani va uning mos chegaraviy
shartlarini   qanoatlantiruvchi   y   =   y(x)   funksiyani   topish   talab   etiladi.   Agar   bu
tenglama   va   uning   chegaraviy   shartlari   izlanayotgan   funksiya   va   uning   hosilalariga
nisbatan chiziqli bo‘lsa, u holda bunday chegaraviy masala chiziqli chegraviy masala
deb ataladi. Xususiy holda, soddalik uchun, hisoblash amaliyotida ko‘p uchraydigan
ikkinchi   tartibli   (n=2)   differensial   tenglama  uchun   quyidagi   ko‘rinishda   yoziladigan
chiziqli chegaraviy masala holini qaraylik:
y  +p(x)y  +q(x)y   =   f(x),   a   ≤   x   ≤   b,   (Ω   ≡[a,b]), 
α
0 y(a)+ß
0  y  (a) = A, α
1 y(b)+ß
1  y  (b) = B,
bu   yerda   р(х),   q(х),   f(х)   ∈   C
2 [a,b]   –   berilgan   funksiyalar; α
0 ,
α
1 , ß
0 , ß
1 , A, B – berilgan sonlar,
α
j   2+ß
j   2>0,   |   α
j  |+|   ß
j   |≠0,   j=0,1. 6Bu berilgan tenglama va chegaraviy shartlarni qanoatlantiruvchi y(x) funksiyani
topish   talab   qilinadi.   Chegaraviy   shartlarda   α
j   ≠   0,   ß
j   ≠   0,   j=0,1,   bajarilganda
kesmaning   oxirlarida   izlanayotgan   funksiya   va   uning   hosilasi   qiymatlarini   o‘zaro
bog‘lovchi   chiziqli   bo‘lanish   beriladi.   Sodda   holda,   agar   ß
0 =0,   ß
1 =0   bo‘lsa,   u   holda
kesmaning   oxirlarida   funksiyaning   faqat   у(а),   у(b)   qiymatlarigina   beriladi.   Bunday
funksional shartlar birinchi tur chegaraviy shartlar va bunga mos masala esa birinchi
chegaraviy   masala   deb   ataladi.   Agar   α
0 =0,   α
1 =0   bo‘lib,   kesmaning   oxirlarida   faqat
funksiya hosilasining qiymatlari berilgan bo‘lsa, u holda bunday shartlar differensial
shartlar,   chegaraviy   shartlar   esa   ikkinchi   tur   yoki   yumshoq   chegaraviy   shartlar   deb
ataladi. Bu chegaraviy shartlarning yumshoq deb atalishining sababi bunday shartlar
kesmaning   oxirlarida   y(x)   funksiyaning   qiymatini   emas,   balki   integral   egri
chiziqlarning og‘ishini ifodalaydi. Bunga mos chegaraviy masala   ikkinchi chegaraviy
masala   deb   ataladi.   Umuman   olganda,   α0   va   (yoki)   α
1 ;   ß
0   va   (yoki)   ß
1   nolga   teng
bo‘lmasa,   u   holda   chegaraviy   shartlar   funksional-differensial   xarakterga   ega   yoki
uchinchi tur chegaraviy shartlar, chegaraviy masalaning o‘zi esa uchinchi chegaraviy
masala   deb   ataladi.   Masalan,   y(a)   =   A,   y(b)   =   B   shartlar   birinchi   tur   chegaraviy
shartlar.   Geometrik   nuqtai   nazardan   bu   shuni   anglatadiki,   bu   birinchi   chegaraviy
masalada   ikkinchi   tartibli   chiziqli   differensial   tenglamaning   а   va   b   nuqtalardan
o‘tuvchi   integral   egri   chizig‘ini   topish   talab   etiladi.   Ushbu   y      (a)   =   A,   y      (b)   =   B
shartlar   ikkinchi   tur   chegaraviy   shartlar.   Geometrik   nuqtai   nazardan   bu   ikkinchi
chegaraviy   masalada   ikkinchi   tartibli   chiziqli   differensial   tenglamaning   x=a   va   x=b
to‘g‘ri   chiziqlarni   kesib   o‘tuvchi   va   α,   ß   burchak   koeffisiyentlariga   ega,   bu   yerda
tgα=A, tgß=B, integral egri chizig‘ini topish talab etiladi.Ushbu y  (a) = A, y(b) = B
shartlar   uchinchi   tur   chegaraviy   shartlarning   xususiy   holi   bo‘lib,   ular   aralash
chegaraviy   shartlar,   ularga   mos   masala   esa   aralash   chegaraviy   masala   deb   ataladi,
bunda   α
0 =0,   ß
0 =1,   α
1 =1,   ß
1 =0.   Geometrik   nuqtai   nazardan   bu   chegaraviy   masalada
ikkinchi   tartibli   chiziqli   differensial   tenglamaning   x=a   to‘g‘ri   chiziq   bilan
kesishuvchi,   α   burchak   koeffisiyentlariga   ega,   bu   yerda   tgα=A,   integral   egri
chizig‘ini topish talab etiladi . 7Differensial   tenglamalar   matematikadagi   tenglamalar   bo lib,   ulardaʻ
funksiyaning   turli   o zgaruvchilariga   bog liq   hosilalari   mavjud.   Bunday   tenglamalar	
ʻ ʻ
fizika,   texnika,   iqtisod   va   boshqa   ko plab   fan   sohalarida   turli   masalalarni	
ʻ
modellashtirish va yechishda qo llaniladi.	
ʻ
Umuman   olganda,   differensial   tenglamani   bir   yoki   bir   nechta   mustaqil
o'zgaruvchilarning   funksiyasi   ularning   hosilalari   bilan   ifodalanadigan   tenglama
sifatida   yozish   mumkin.   Masalan,   birinchi   tartibli   differentsial   tenglama
funktsiyaning birinchi hosilasidan tashkil topgan tenglama sifatida ifodalanadi:
Bu   yerda   y(x)   funksiya,   f(x)   esa   berilgan   hosiladir.   Bu   turdagi   tenglamani
funksiyaning qiyaligini aniqlovchi tenglama sifatida qarash mumkin.
Differensial   tenglamalar   ko'pincha   yechilishi   kerak   bo'lgan   noma'lum
funktsiyani   topish   uchun   ishlatiladi.   Yechim   deganda   tenglamaning   muayyan
yechimlar   to‘plamini   tavsiflovchi   funksiya   tushuniladi.   Bu   yechim   tenglamani
qanoatlantiradigan   va   odatda   ma'lum   boshlang'ich   yoki   chegara   shartlariga
bo'ysunadigan funksiya bo'lishi mumkin.
Differensial   tenglamalar   chiziqli   yoki   chiziqli   bo'lmagan,   birinchi   tartibli   yoki
yuqori   tartibli   bo'lishi   mumkin.   Ular,   shuningdek,   har   biri   turli   xossalari   va   yechim
texnikasiga   ega   bo‘lgan   qisman   differentsial   tenglamalar   va   to‘liq   differensial
tenglamalar kabi bir nechta kichik toifalarga bo‘linishi mumkin.
Differensial   tenglamalarni   yechishning   turli   usullari   mavjud.   Bu   usullarga
analitik   usullar   (parchalanish,   o zgaruvchilarni   ajratish,   integral   o zgartirish   va	
ʻ ʻ
boshqalar),   sonli   usullar   (Eyler   usuli,   Runge-Kutta   usuli,   chekli   farqlar   usuli   va
boshqalar)   va   maxsus   funksiyalarga   asoslangan   usullar   kiradi.   Qaysi   usuldan
foydalanish   tenglamaning   turiga,   uning   murakkabligiga   va   yechimning   aniqligiga
qarab farqlanadi. 8Differensial   tenglar   ko'plab   real   muammolarni   matematik   modellashtirishda
muhim   rol   o'ynaydi.   Masalan,   harakatlanuvchi   jismlarning   kinematikasi,   elektr
zanjirlari, issiqlik uzatish, aholi dinamikasi va iqtisodiy o'sish kabi ko'plab sohalarda
differensial tenglamalar yordamida muammolarni hal qilish mumkin.
Differensial  tenglamaning   tartibi   tenglamada  mavjud  bo'lgan   eng  yuqori  hosila
bilan   aniqlanadi.   Masalan,   faqat   birinchi   hosilasini   o‘z   ichiga   olgan   differensial
tenglama birinchi tartibli differensial tenglama, ikkinchi hosilasi bo‘lgan differensial
tenglama   ikkinchi   tartibli   differensial   tenglama   deyiladi.   Yuqori   tartibli   differensial
tenglamalar ham mavjud bo'lishi mumkin.
Differensial   tenglama,   agar   uni   noma'lum   funksiya   va   uning   hosilalarining
chiziqli   birikmasi   ko'rinishida   yozish   mumkin   bo'lsa,   chiziqli   deyiladi.   Chiziqli
differensial   tenglamalar   yangi   yechimlarni   hosil   qilish   uchun   qo'shilishi   mumkin
bo'lgan   echimlarga   ega.   Boshqa   tomondan,   chiziqli   bo'lmagan   differentsial
tenglamalar   noma'lum   funktsiya   va   uning   hosilalarining   hosilalari,   kuchlari   yoki
boshqa   chiziqli   bo'lmagan   operatsiyalarini   o'z   ichiga   oladi.   Chiziqli   bo'lmagan
differensial   tenglamalar   ko'pincha   ularni   hal   qilish   uchun   raqamli   yoki   taxminiy
usullarni talab qiladi.
Differensial   tenglamani   yechishda   odatda   ikki   xil   muammoga   duch   keladi.
Boshlang'ich   qiymat   muammosi   berilgan   boshlang'ich   shartlar   bilan   bir   qatorda
differentsial tenglamani qanoatlantiradigan yechimni topishni o'z ichiga oladi. Ushbu
boshlang'ich   shartlar   odatda   ma'lum   bir   nuqtada   noma'lum   funktsiya   va   uning
hosilalari   qiymatlarini   belgilaydi.   Chegaraviy   qiymat   muammosi   esa,   bir   nechta
nuqtalarda,   odatda,   noma'lum   funktsiyaning   qiymatlari   yoki   uning   hosilalari   domen
chegaralarida   ko'rsatilgan   shartlar   bilan   bir   qatorda   differentsial   tenglamani
qanoatlantiradigan echimni topishga intiladi.
Differensial tenglamalarni o'rganishda asosiy savollardan biri berilgan tenglama
va   boshlang'ich   yoki   chegaraviy   shartlar   uchun   yechim   mavjudmi   yoki   yo'qmi.
Lipschitz   sharti   yoki   Peano   mavjudligi   teoremasi   kabi   muayyan   sharoitlarda   yechim 9mavjudligi   kafolatlanishi   mumkin.   Yagonalik   deganda   berilgan   shartlarni
qondiradigan yagona yechim mavjudligi xossasi tushuniladi.
Differensial   tenglamalar  kontekstida  barqarorlik  vaqt  o'tishi  bilan  echimlarning
xatti-harakatlarini   anglatadi.   Barqaror   yechim   chegaralangan   bo'lib   qoladi   va   vaqt
o'tishi   bilan   ma'lum   bir   qiymat   yoki   qiymatlar   to'plamiga   yaqinlashadi.   Noma'lum
funksiyaning   hosilasi   nolga   teng   bo'lgan   yechimlarga   muvozanat   nuqtalari   yoki
barqaror   holatlar   mos   keladi.   Barqarorlik   tahlili   ko'pincha   differensial   tenglamalar
bilan   tavsiflangan   tizimning   xatti-harakatini   aniqlash   va   tizimning   muvozanatga
yaqinlashishini yoki undan uzoqlashishini baholash uchun amalga oshiriladi.
Differensial   tenglamalar   ko'pincha   turli   xil   yaqinlashish   texnikasi   yordamida
sonli   echiladi.   Ba'zi   tez-tez   qo'llaniladigan   usullarga   Eyler   usuli,   Runge-Kutta   usullari,
chekli   farqlar   usullari,   chekli   elementlar   usullari   va   chegara   elementlari   usullari   kiradi.
Ushbu   raqamli   usullar   domenni   diskretlash   va   chekli   farqlar   yoki   boshqa   usullardan
foydalangan holda hosilalarni yaqinlashish orqali taxminiy echimlarni taqdim etadi.
Differensial   tenglamalar   fizika,   muhandislik,   biologiya,   iqtisod   va   boshqa
ko'plab   fanlarda   qo'llaniladigan   boy   va   keng   qamrovli   o'rganish   sohasini   tashkil
qiladi.   Ular   vaqt   o'tishi   bilan   dinamik   tizimlar   va   ularning   xatti-harakatlarini
modellashtirish   va   tushunish   uchun   kuchli   vositani   taqdim   etadi.   Differensial
tenglamalarni yechishning analitik va sonli usullarini ishlab chiqish asrlar davomida
matematik tadqiqotlarning asosiy yo‘nalishi bo‘lib kelgan.
Birinchi   tartibli   differentsial   tenglamalar   funksiyaning   birinchi   hosilasidan
tashkil   topgan   tenglamalardir.   Umumiy   birinchi   tartibli   teng   tenglikni   quyidagicha
yozish mumkin: 10Bu   yerda   y(x)   funksiya,   f(x,y)   esa   berilgan   hosiladir.   Bu   tenglamani
funksiyaning qiyaligini aniqlovchi tenglama sifatida qarash mumkin. Birinchi tartibli
differensial tenglar ko'pincha o'zgaruvchan ajratish, gomogenlash yoki aniq hosilalar
kabi usullar bilan echilishi mumkin.
Ikkinchi   tartibli   differensial   tenglamalar:
Ikkinchi   tartibli   differentsial   tenglamalar   funksiyaning   ikkinchi   hosilasidan
tashkil   topgan   tenglamalardir.   Umumiy   kvadratik   differentsial   tengni   quyidagicha
yozish mumkin:
Bu   tenglama   funksiyaning   egri   yoki   egri   chiziqli   harakatini   aniqlaydigan
tenglamadir. Ikkinchi tartibli  differensial  tenglamalar odatda bir jinsli  yoki bir jinsli
bo'lishi   mumkin.   Maxsus   holatlarda   ular   o'zgarmas   koeffitsientli   tenglamalar   yoki
Eyler di fferensial tenglamalari kabi echiladigan shakllarga ega.
Birinchi   va   ikkinchi   tartibli   differensial   tenglamalar   fizika,   texnika   va   tabiiy
fanlarning   ko pgina   masalalarini   modellashtirishda   qo llaniladi.   Masalan,   erkinʻ ʻ
tebranish   muammolari,   elektr   zanjirlari,   suyuqliklar   mexanikasi   va   tebranish
muammolari   kabi   ko'plab   sohalarda   bunday   differensial   chalkashliklarni   hal   qilish
muhimdir.   Differensial   tenglarning   analitik   yechimlari   ba zan   olinishi   mumkin	
ʼ
bo lsa-da,   taxminiy   yechimlar   odatda   sonli   usullar   yordamida   topiladi   (masalan,	
ʻ
Runge-Kutta usuli yoki chekli farqlar usuli).
Diffеrеnsial   tеnglamalar   ikkita   asosiy   sinfga   bo‘linadi:   oddiy   diffеrеnsial
tеnglamalar va xususiy hosilali diffеrеnsial tеnglamalar. Xususiy hosilali diffеrеnsial
tеnglamalarga kеyinroq batafsil to‘xtalamiz.
Oddiy   diffеrеnsial   tеnglamalarda   faqat   bir   o‘zgaruvchiga   bog’liq   funksiya   va
uning hosilalari qatnashadi, ya`ni 11f(y,   y', ....... y^n)=0
bu   tеnglamada   qatnashuvchi   hosilalarning   eng   yuqori   tartibi   diffеrеnsial
tеnglamaning   tartibi   dеyiladi.   Agar   tеnglama   izlanuvchi   funksiya   va   uning
hosilalariga nisbatan chiziqli bo‘lsa, unga chiziqli diffеrеnsial tеnglama dеyiladi.
Aytaylik   bizga   birinchi   tartibli   y'=f(x)   differentsial   tenglama   berilgan   bo‘lib,
[x,b]   kesmada   x=x
0 ,   y=y
0   boshlang’ich   shartni   qanoatlantiruvchi   yechimning
qiymatlarini taqribiy hisoblash masalasi qo‘yilgan bo‘lsin. Bu masala Koshi masalasi
deyiladi. Bu masalani taqribiy yechishning bir necha usullari majud bo‘lib shulardan
biri   Shvetsariyalik,   rus   olimi,   akademik   Leonard   Eyler   usulini   ko‘ramiz.   Berilgan
[x
0 ,b]   kesmani   n   ta   teng   bo‘lakka   bo‘lib   bo‘linish   nuqtalari   orasidagi   qadam   h=(b-
x
0 )/n bo'lganda nuqtalar koordinatalari   x
i   =x
i-1 +h.   i=1,2,3,     n bo‘ladi.
Boshlang’ich   shartdagi   x
0   va   y
0   lardan   foydalanib   tenglama   yechimining
qiymatlarini,taqriban-quyidagicha hisoblaymiz.
y
1 =y
0 +hf(x
0 ,y
0 )
y
2 =y
1 +hf(x
1 ,y
1 )
y
3 =y
2 +hf(x
2 ,y
2 )
.............................
y
n =y
n-1 +hf(x
n-1 ,y
n- 1 )
natijada izlanayotgan yechimni qanotlantiruvchi (x
0 ,y
0 ), (x
1 ,y
1 ), (x
2 ,y
2 ) ,…, (x
n ,y
n ) 
nuqtalarni aniqlaymiz. Bu nuqtalarni tutashtiruvchi siniq chiziq Elyer deb ataladi.
Bizga   quyidagi   birinchi   tartibli   oddiy   diffеrеnsial   tеnglama(Koshi   masalasi)   ni 
y'=f(x,y)
[a,b][   oraliqdagi   y=y(x
0 )   boshlang’ich   shartni   qanoatlantiruvchi   aniq   yechimi
= (x)y̅	y̅
ni   topish   lozim   bo‘lsin. 12Koshi   masalasini   Eylеr   usuli   yordamida   yechish   uchun,   dastlab   diffеrеnsial
tеnglamaning   yechimi   qidiriladigan   [a,b]   kеsmani   x
0 ,   x
1 ,   x
2 ,   …,   x
n .   tugun   nuqtalar
bilan   bo‘laklarga bo‘lamiz.   Tugun   nuqtalarning   koordinatalari  x
i+1 =a
i+1 h,	    i=(  ,	0̅   ,	1̅
, ...,  )	
2̅ n̅   formula orqali aniqlanadi. Har bir tugunda   y=(x
i )   yеchimning qiymatlarini
chеkli ayirmalar yordamida taqribiy   ( y
i ) qiymatlar bilan almashtiriladi.
Differensial   tenglamalar   matematik   tahlilning   muhim   mavzusi   bo'lib,   turli   xil
yechim texnikasi, barqarorlik tahlili va amaliy matematikada keng qo'llaniladi.
1.2. Differensial   tenglamalarni   yechish   usullari
Differensial   tenglamalarni   yechish   usullari   matematikaning   muhim
yo‘nalishlaridan   biri   bo‘lib,   ular   ko‘plab   ilmiy   va   texnik   muammolarni   hal   qilishda
qo‘llaniladi.   Differensial   tenglamalarni   yechish   uchun   bir   nechta   aniq   va   taxminiy
usullar mavjud. Quyida ushbu usullar haqida batafsil ma'lumot beriladi:
1. Analitik   usullar
Analitik   usullar   differensial   tenglamalarning   aniq   yechimini   topishga   asoslangan. 
Bu usullar odatda faqat oddiyroq tenglamalar uchun qo‘llaniladi.
a) Ajratiladigan   o‘zgaruvchilar   usuli
Bu   usul   o‘zgaruvchilarni   ajratish   mumkin   bo‘lgan   tenglamalar   uchun
qo‘llaniladi.
Tenglama:
ko‘rinishida   bo‘lsa,   ikki   tomonning   integralini   olish   orqali   yechim   topiladi: 13b) Integrallashning   to‘g‘ri   usuli
Bu   usul   umumiy   integrallarni   topishda   ishlatiladi.   Masalan:
c) Gomogen   tenglamalar   usuli
bo‘lgan   tenglamalar   uchun   M   va   N   gomogen   funksiyalar   bo‘lsa,   o‘zgaruvchilarni 
almashtirish orqali tenglama oddiyroq shaklga keltiriladi.
2. Taxminiy   yechish   usullari
Ko‘pgina   differensial   tenglamalarning   analitik   yechimlari   mavjud   emas.   Shu
sababli, taxminiy yoki raqamli usullar qo‘llaniladi.
a) Eyler   usuli
Eyler   usuli   birinchi   tartibli   differensial   tenglarni   sonli   yechish   uchun   oddiy
taqribiy usuldir. Bu usulda differensial tengdagi hosila ifodasi uni qadam kattaligiga
(odatda   h)   ko'paytirish   yo'li   bilan   yaqinlashadi.   Birinchi   boshlang'ich   qiymatdan
foydalanib, funktsiyaning qiymatlari ketma-ket bosqichlarda hisoblanadi. Eyler usuli
oddiy differensial tenglarning taqribiy yechimida ko'pincha qo'llaniladi.
Bu   yerda   h   –   qadam   uzunligi,   f(x,y) –   differensial   tenglamaning  funksiyasi. 14b) Runge-Kutta   usuli
Runge-Kutta   usuli   -   birinchi   tartibli   differensial   tenglamalarning   sonli   yechimida
aniqroq   natijalar   beradigan   taqribiy   yechim   usullari   turkumi.   Bu   usullarda   hosila
ifodasi bir necha marta baholanadi va yakuniy natija tortish usuli yordamida topiladi.
Runge-Kutta   usuli   turli   qadam   o'lchamlari   va   aniqlik   talablariga   mos   keladigan   bir
nechta versiyalarda mavjud. Bu usul yuqori aniqlikka ega va ko‘p qadamli hisoblash
algoritmlarini o‘z ichiga oladi. 4-darajali Runge-Kutta usuli eng ko‘p qo‘llaniladi:
bu   yerda   k
1 ,   k
2 ,   k
3 ,   k
4   –   oraliq   hisoblash   bosqichlari.
c) Adams-Bashfort   usuli
Bu ko‘p qadamli usul bo‘lib, oldingi qiymatlardan foydalanib keyingi yechimni
hisoblaydi.
1. Adams-Bashforth   usuli   (ekstrapolyatsiya   usuli)
Bu   usul   oldingi   nuqtalardagi   funksiya   qiymatlarini   hisoblash   uchun   ishlatiladi.
Masalan,   y′=f(x,y)   differensial   tenglamasi   uchun   y
n+1   qiymati   quyidagicha
hisoblanadi: 15Bu   yerda:
y
n+1   -   keyingi  yechim,
f
n =f(x
n ,y
n )   -   oxirgi   nuqtadagi   funksiya   qiymati, 
h - qadam uzunligi.
2. Adams-Moulton   usuli   (interpolyatsiya   usuli)
Bu   usul   differensial   tenglamalarni   yechishda   yanada   aniqroq   natijalar   olish
uchun   qo‘llaniladi.   U   noqadamlashgan   usul   bo‘lib,   hozirgi   f
n+1   qiymatini   ham
hisoblashda ishlatadi. 16Bu   yerda:
f
n+1 =f(x
n+1 ,   y
n+1 )-   hozirgi   qiymatdagi   funksiya   qiymati.   Uni   odatda   iteratsiya
orqali hisoblash kerak bo‘ladi.
3. Maxsus   hollarda   qo‘llaniladigan   usullar
a) Chegaraviy   shartli   masalalar
Bu   masalalar   uchun   Chebyshev   ko‘phadlari,   spektral   usullar   yoki   oddiy
differensial tenglamalarning asosiy yechimlari qo‘llaniladi.
b) Stoxastik   differensial   tenglamalar
Agar   tenglamada   tasodifiy   omillar   mavjud   bo‘lsa,   maxsus   statistik   usullar,
masalan, Ito hisoblash usuli qo‘llaniladi.
Ushbu   taxminiy   usullar   odatda   differensial   tenglarning   analitik   yechimlari
mavjud bo'lmagan yoki qiyin bo'lgan hollarda qo'llaniladi. Biroq, raqamli usullar har
doim   ham   to'liq   aniqlikni   ta'minlamaydi   va   qadam   o'lchamini   tanlash   va   xatolarni
nazorat  qilish	  kabi	  omillarni	  hisobga	  olish	  kerak.	  Bundan	  tashqari,	  murakkab 17differensial   tenglamalar   yoki   yuqori   tartibli   differensial   tenglamalarning   raqamli 
yechimi murakkabroq bo'lishi va maxsus texnikani talab qilishi mumkin.
1.3. Ko‘p   qadamli   usullarning   nazariy   asosi
Ko‘p   qadamli   usullar   differensial   tenglamalarni   yechishda   oldingi   bir   yoki   bir
nechta   qadamdagi   qiymatlarni   ishlatib   keyingi   nuqtadagi   qiymatni   hisoblashga
asoslangan.   Ular   yuqori   aniqlikni   ta’minlash   va   hisoblash   jarayonini   tezlashtirish
uchun qo‘llaniladi. Ushbu usullar asosan quyidagilarga asoslanadi:
Ko‘p   qadamli   usullar   differensial   tenglamaning   y′=f(x,y),   y(x
0 )=y
0
ko‘rinishidagi   boshlang‘ich   qiymat   masalasini   yechishda   ishlatiladi.   Asosiy   g‘oya
shundan   iboratki,   y(x)   funksiyasini   oraliq   nuqtalarda   hisoblash   uchun   ilgari
hisoblangan qiymatlar va qadam uzunligi h dan foydalaniladi.
Ko‘p   qadamli   usullar   odatda   yuqori   darajali   polinomlar   orqali   funksiyani
aproksimatsiya qilishga asoslanadi. Masalan, Lagrange interpolyatsiya polinomi yoki
Nyuton interpolyatsiya formulalari bu usullar nazariy asosini tashkil etadi.
Ko‘p   qadamli   usullar   quyidagi   umumiy   tenglama   orqali   ifodalanadi:
Bu   yerda:
 k   -   kiritilgan   qadamlar soni   (ko‘p   qadamli   usul   darajasi),
 α
i -   yechimni   ifodalovchi   koeffitsiyentlar,
 β
i -   hosilalarni   ifodalovchi   koeffitsiyentlar,
 h   -   qadam   uzunligi. 18Ushbu   formuladan   turli   ko‘p   qadamli   usullar   (masalan,   Adams-Bashforth, 
Adams-Moulton yoki Nyuton-Kotes usullari) hosil qilinadi.
Ko‘p   qadamli   usullarning   xususiyatlari 
Ekspressiya aniqligi:
- Ko‘p   qadamli   usullarning   aniqligi   ular   asoslangan   interpolyatsiya   polinomi 
darajasiga bog‘liq.
- Polinom darajasi qanchalik yuqori bo‘lsa, usulning aniqligi shunchalik yaxshi 
bo‘ladi.
Barqarorlik   :
Barqarorlik masalasi ko‘p qadamli usullarda muhim ahamiyatga ega. Masalan,
ba’zi   usullar   yuqori   aniqlikka   ega   bo‘lsa-da,   ba’zida   hisoblash   jarayonida
xatoliklarning tez o‘sib ketishi mumkin.
Qadam   uzunligi   :
Ko‘p   qadamli   usullarning   samaradorligi   qadam   uzunligining   tanlanishiga
bog‘liq.   Juda   katta   h   qiymati   xatoliklarni   oshiradi,   kichik   h   esa   hisoblashni
sekinlashtiradi.
Boshlang‘ich   shartlar:
Ko‘p qadamli usullardan foydalanish uchun dastlabki bir necha qiymat (y
0 , y
1 ,
…,y
k )   kerak   bo‘ladi.   Bu   qiymatlar   odatda   oddiyroq   (masalan,   Eyler   yoki   Runge-
Kutta usullari) orqali hisoblanadi.
Ko‘p   qadamli   usullarning   afzalliklari   va   kamchiliklari.
Afzalliklari: 19 Hisoblash   jarayonida   yuqori   aniqlikka   ega.
 Yirik   qadam   uzunligida   ham   barqaror   ishlashi   mumkin.
 Oldingi   qiymatlardan   foydalangan   holda   hisoblashni   tezlashtiradi.
Kamchiliklari:
 Boshlang‘ich   qiymatlarni   topish   uchun   boshqa   usullar   talab   qilinadi.
 Ba’zi   murakkab   masalalarda   barqarorlik   masalasi   yuzaga   keladi.
 Implicit   usullarda   iteratsion   yechim   zarur.
II   BOB.   ASOSIY   QISM
2.1. Sonli   usullarni   tanlash   mezonlari
Differensial   tenglamalarni   sonli   usullar   yordamida   yechishda   to‘g‘ri   usulni
tanlash   masalaning   xususiyatlariga   bog‘liq.   Usulni   tanlash   mezonlari   masalaning
aniqlik,   samaradorlik   va   hisoblash   resurslarini   tejash   talablariga   javob   berishini
ta’minlash uchun ishlab chiqilgan. Quyida sonli usullarni tanlashda asosiy mezonlar
batafsil bayon qilinadi.
1. Masalaning   murakkabligi:
Sonli   usulni   tanlashda   masalaning   o‘zi   qanday   turga   mansub   ekani   muhim:
 Oddiy   differensial   tenglamalar   (ODT):   Eyler,   Runge-Kutta   yoki   Adams  
usullari kabi oddiy usullar tanlanadi.
 Chegara   shartli   masalalar:   Masalan,   Finite   Difference   Method   (FDM)   yoki 
Finite Element Method (FEM) qo‘llaniladi.
 Qattiq (stiff) differensial tenglamalar: Stiff masalalar uchun barqaror implicit  
usullar, masalan, Backward Eyler yoki Crank-Nicholson usullari mos keladi.
2. Aniqlik   talablari: 20Aniqlik   masalalar   sonli   usulni   tanlashda   muhim   ahamiyatga   ega:
 Agar   yuqori   aniqlik   talab   qilinsa,   yuqori   darajali   Runge-Kutta   yoki   ko‘p 
qadamli usullar tanlanadi.
 Agar   dastlabki   yechimlar   taxminiy   bo‘lsa,   past   darajali   usullar   (masalan,   Euler)
bilan boshlanib, keyin aniqlik oshiriladi.
 Xatolikni minimal darajaga tushirish uchun adaptiv qadamli usullar
qo‘llanilishi mumkin.
3. Hisoblash   samaradorligi:
Hisoblash   jarayonining   murakkabligi   va   resurs   sarfini   optimallashtirish:
 Agar   hisoblash   resurslari   cheklangan   bo‘lsa,   oddiy   usullar   (masalan,   Eyler) 
afzal.
 Yuqori aniqlik kerak bo‘lsa, lekin hisoblashni kamaytirish talab qilinsa, ko‘p  
qadamli usullar (Adams-Bashforth yoki Adams-Moulton) ishlatiladi.
 Parallel hisoblash imkoniyatiga ega bo‘lsangiz, Runge-Kutta usulining
modifikatsiyalari ko‘proq mos keladi.
4. Qadam   uzunligi   (h)   tanlash:
Sonli   usulning   qadam   uzunligi   masalaning   aniqligiga   va   barqarorligiga   ta’sir 
qiladi:
 Agar   masala   qattiq   bo‘lsa,   kichik   qadam   uzunligi   (h)   talab   qilinadi,   lekin   bu
hisoblash vaqtini oshiradi.
 Agar   masala   "silliq"   bo‘lsa,   qadam   uzunligi   kattalashtirilishi   mumkin.
 Adaptiv   qadam   uzunligi   usullari   (masalan,   Runge-Kutta-Fehlberg)   qadamni 
avtomatik ravishda optimallashtiradi.
5. Chegaraviy   shartlar   va   boshlang‘ich   qiymatlar: 21 Agar   masala   boshlang‘ich   qiymat   masalasi   bo‘lsa,   odatda   Runge-Kutta   yoki
Eyler usullari qo‘llaniladi.
 Chegara   shartli   masalalar   uchun   ko‘p   tarmoqli   (multigrid)   usullar   yoki   FEM
kabi maxsus usullar tanlanadi.
6. Chiziqlilik   va   chiziqsizlik:
 Chiziqli differensial tenglamalar: Bu tenglamalar   uchun   oddiy   usullar (masalan,
analitikga yaqin sonli usullar) yetarli bo‘ladi.
 Chiziqsiz   differensial   tenglamalar:   Iteratsion   usullar,   masalan,   Nyuton   usuli 
yoki implicit sonli algoritmlar qo‘llaniladi.
7. Masalaning   fizik   yoki   matematik   konteksti:
Ba’zi   masalalar   o‘zining   fizik   xususiyatlariga   ko‘ra   muayyan   usullarni   talab   qiladi:
 Fizikadagi   oqim   masalalari   uchun   Finite   Volume   Method   (FVM).
 Materialshunoslikdagi   murakkab   masalalar   uchun   Finite   Element   Method 
(FEM).
 Elektromagnit   maydonlarni   hisoblash   uchun   Spektral   usullar.
8. Kompyuter   xotirasi   va   tezligi:
Sonli   usullarni   tanlashda   kompyuter   resurslari   cheklangan   bo‘lsa:
 Oddiy   va  ixcham	  usullar	  (masalan,	  Eyler	  yoki	  2-darajali   Runge-Kutta) 
tanlanadi.
 Murakkabroq,   lekin   resursni   ko‘p   talab   qiluvchi   usullar   (masalan,   FEM) yuqori
aniqlik talab qilingan hollarda ishlatiladi.
9. Tajriba   va   algoritmni  moslashuvchanligi:
 Dastur ishlab chiqaruvchining tajribasi va dasturiy ta’minotdagi
moslashuvchanlik darajasi ham muhim. 22 Oddiy   masalalar   uchun   foydalanish   oson   bo‘lgan   paketlar   (Matlab,   Python, 
Maple) ichidagi standart usullarni qo‘llash kifoya.
2.2. Adams   usulining   matematik   modeli   va   algoritmi
Adams   usullari   differensial   tenglamalarni   yechishda   qo‘llaniladigan   ko‘p
qadamli   sonli   usullar   turkumiga   kiradi.   Ular   oddiy   differensial   tenglamalarni   (y
′=f(x,y)y'   =   f(x,   y)y′=f(x,y))   oldingi   nuqtalardagi   qiymatlardan   foydalanib   yechish
uchun ishlatiladi. Adams usullari ikki asosiy turga bo‘linadi:
1. Adams-Bashforth   usullari   (aniq   ekstrapolyatsiya   usullari).
2. Adams-Moulton   usullari   (noaniq   interpolyatsiya   usullari).
Adams   usullarining   matematik   modeli
Adams usullari Nyuton-Kotes kvadrat  formulalari asosida  quriladi. Differensial
tenglamaning umumiy ko‘rinishi quyidagicha bo‘lsin:
Ushbu   tenglama   asosida   f(x,y)f(x,   y)f(x,y)   funksiyasini   integral   ko‘rinishda 
ifodalash mumkin:
Bu integralni   yaqinlashgan (aproksimatsiyalangan) usullar bilan hisoblash orqali
Adams-Bashforth   va   Adams-Moulton   usullari   hosil   qilinadi.   Adams   usullarini
qo‘llashda   boshlang‘ich   qiymatlarni   hisoblash   uchun   odatda   Eylers   usuli   ishlatiladi,
chunki u nisbatan oddiy va samarali bo‘lib, boshlang‘ich qadamni aniqlashda yordam
beradi.
Adams-Bashforth   usuli   (interpolyatsiya   usuli) 23Adams-Bashforth usuli faqat oldingi qadamdagi qiymatlardan foydalanib f(x,y) 
ni ekstrapolyatsiya qiladi. Bu usul quyidagicha ifodalanadi:
Bu   yerda:
 h   –   qadam   uzunligi   (x
n+1 −x
n ),
 f
n−i =f(x
n−i ,y
n−i )   –   oldingi   qadamdagi   hosila   qiymatlari,
 β
i –   Nyuton-Kotes   koeffitsiyentlari.
Adams-Moulton   usuli   (ekstropolyatsiya   usuli)
Adams-Moulton   usuli   implicit   bo‘lib,   f(x,y)   ni   ham   oldingi,   ham   hozirgi
qiymatlar orqali aproksimatsiya qiladi. Bu usulda f(x,y) ning qiymati hozirgi nuqtada
(n+1) ham hisobga olinadi.
Bu   yerda:
 γ
i –   Nyuton-Kotes   koeffitsiyentlari.
Eslatma: f
n+1 =f(x
n+1 ,y
n+1 )bo‘lgani uchun y
n+1 iteratsion usullar yordamida
hisoblanadi.
Adams usullarining algoritmi 
1.Boshlang‘ich   shartlarni   aniqlash:
Dastlabki   qiymat   y(x
0 )=y
0   berilgan   bo‘lishi   kerak. 24Ko‘p   qadamli   usulda   dastlabki   bir   nechta   qiymatlarni   (masalan,   y
1 ,y
2 ,…)   olish
uchun Runge-Kutta yoki Euler usullari ishlatiladi.
2. Qadam   uzunligini   belgilash:
h=(x
max −x
min )/N,   bu   yerda   N   –   qadamlar   soni.
3. Oldingi   qiymatlarni   hisoblash:
f(x,y)   funksiyasini   oldingi   nuqtalarda   hisoblang   (f
n ,f
n−1 ,…).
4. Adams   formulalarini   qo‘llash:
Agar   Adams-Bashforth   usuli   ishlatilsa,   formulaga   faqat   oldingi   qiymatlar
kiritiladi.
Agar   Adams-Moulton   usuli   ishlatilsa,   f
n+1 iteratsion   usul   bilan   aniqlanadi.
5. Yangi   qiymatni   hisoblash:
y
n+1 qiymati   hisoblanadi   va   keyingi   qadam   uchun   tayyorlanadi.
6.Iteratsiyani takrorlash:
x
n   →  x
n+1 va   yuqoridagi   bosqichlar   qayta   takrorlanadi.
2.3. Adams   usulining   dasturiy   ta'minotini   ishlab   chiqish   jarayoni
Adams   usulining   dasturiy   ta'minoti   differensial   tenglamalarni   yechishda
qo‘llaniladi. Ushbu dasturiy ta'minot Adams-Bashforth va Adams-Moulton usullarini
o‘z   ichiga   olishi   mumkin.   Dasturiy   ta'minotni   ishlab   chiqishda   quyidagi   bosqichlar
amalga oshiriladi:
1. Talablarni   aniqlash   va   tahlil   qilish
Bu   bosqichda   dasturiy   ta'minotdan   nima   talab   qilinishi   aniqlanadi: 25 Vazifa: Differensial tenglamalarni yechish uchun ko‘p qadamli Adams
usullarini amalga oshirish.
 Asosiy   talablar:
o Adams-Bashforth   va   Adams-Moulton   usullarini   dasturda   ishlatish.
o Sonli   natijalarni   to‘g‘ri   va   tezkor   hisoblash.
o Foydalanuvchiga qulay grafik interfeys (GUI) yoki konsol orqali ishlash 
imkoniyati.
o Kiruvchi   ma'lumotlarni   kiritish   va   natijalarni   chiqarish.
2. Loyiha   yaratish   (Design)
Dasturiy   ta'minot   arxitekturasi   va   modullari   quyidagicha   loyihalanadi:
2.1. Dasturiy   arxitektura
 Kirish:   Foydalanuvchi   boshlang‘ich   shartlar   (y
0 ,   x
0 ,   qadam   uzunligi   h   va 
qadamlar soni N) va funksiyani (f(x,y)) kiritadi.
 Hisoblash:
o Adams-Bashforth   usuli   (ekstrapolyatsiya).
o Adams-Moulton   usuli   (korreksiya).
 Chiqish:   Yechilgan   natijalarni   jadval   yoki   grafik   shaklida   taqdim   etadi.
2.2. Modullar
 Ma'lumotlarni   kiritish   moduli:   Foydalanuvchi   parametrlarini   olish.
 Hisoblash   moduli:
o Adams-Bashforth   usuli   bo‘yicha   hisoblash.
o Adams-Moulton   usuli   bo‘yicha   hisoblash.
 Natijalarni   chiqarish   moduli:   Hisoblangan   qiymatlarni   ekranga   chiqarish.
 Vizualizatsiya   moduli   (ixtiyoriy):   Natijalarni   grafik   ko‘rinishda   chiqarish.
3. Kod   yozish 26Kod   yozishda   quyidagi   texnologiyalar   ishlatiladi:
 Dasturlash   tillari:   Python,   C++,   MATLAB   yoki   boshqa   sonli   hisoblashni 
qo‘llab-quvvatlovchi tillar.
 Kutubxonalar:
o Python   uchun:   NumPy   (hisoblash),   Matplotlib   (grafik   chizish).
o C++   uchun:   STL   va   ixtiyoriy   grafik   kutubxonalar.
4. Sinov   jarayoni
Dasturiy   ta'minotning   to‘g‘ri   ishlashini   tekshirish   uchun   quyidagi   sinovlar 
amalga oshiriladi:
 Birlik   sinovi:   Har   bir   modul   alohida   sinovdan   o‘tkaziladi.
 Integratsiya   sinovi:   Modullarning   o‘zaro   bog‘liqligi   tekshiriladi.
 Funktsional sinov: Adams usulining natijalari analitik yechim bilan
taqqoslanadi.
 Samaradorlik   sinovi:   Dastur   turli   qiymatlar   va   qadam   uzunliklari   uchun   test 
qilinadi.
5. Dasturiy   ta'minotni   joriy   etish
Dastur   tayyor   bo‘lgandan   so‘ng   foydalanuvchilarga   yetkaziladi:
 Foydalanuvchilar   uchun   o‘rnatish   fayllari   yoki   veb-interfeys   yaratiladi.
 O‘quv   qo‘llanmalar   va   texnik   yordam   taqdim   etiladi.
6. Texnik   yordam   va  modernizatsiya
 Xatoliklarni   tuzatish   va   samaradorlikni   oshirish.
 Yangilangan   versiyalarni   chiqarish, masalan, yangi   algoritmlar   qo‘shish   yoki 
interfeysni yaxshilash. 27Quyida ikkita tenglamalarni Adams-Bashforth va Adams-Moulton usullarining 
C++ da tuzilgan dasturi yordamida yechilishini ko’rib chiqamiz:
1) y’=2x-e^(-x)+1,   y(0)=1
2) y’=2xsinx+(x^2)cosx, y(pi)=0
Adams-Bashforth   usulida   1-tenglama   uchun   dastur   kodi:
#include   <iostream> 
#include <vector> 
#include <iomanip> 
#include <cmath> 
using   namespace   std;
double   f(double   x,   double   y)   {
return   2   * x   -   exp(-x)   +   1;   //   1- tenglama
}
void   eylerusuli(vector<double>&   x,   vector<double>&   y,   double   h)  
{ for (int i = 1; i < 4; ++i) {
x[i]   =   x[i   -   1]   +  h;
y[i]   =   y[i   -   1]   +   h *   f(x[i   -   1],   y[i   -  1]);
}
}
void   adamsBashforth(double   x0,   double   y0,   double   h,   int   N)  
{ vector<double> x(N), y(N);
x[0]   =   x0;
y[0]   =   y0; 28//   Boshlang'ich   qiymatlarni   hisoblash 
eylerusuli(x, y, h);
cout   <<   "Adams-Bashforth   usuli:\n";
cout   <<   " \n";
cout   <<   "   i\t   x\t\t y\n";
cout   <<   " \n";
for   (int   i   =   0;   i <   4;   ++i)   {
cout   <<   i   <<   "\t"   <<   x[i]   <<   "\t\t"   <<   y[i]   <<  "\n";
}
// Adams-Bashforth formulasi 
for   (int   i   =   3;   i   <   N   -   1;   ++i)   {
x[i   +   1]   =   x[i]   +   h;
y[i   +   1]   =   y[i]   +   h   / 24.0   * (55   * f(x[i],   y[i])   -   59   *   f(x[i   -   1],   y[i   -   1])
+   37   *   f(x[i -   2],   y[i   -   2])   -   9   *   f(x[i   -   3],   y[i   -  3]));
cout   <<   i   +   1   <<   "\t"   <<   x[i   +   1]   <<   "\t\t"   <<   y[i   +   1]   <<   "\n";
}
cout   <<   " \n";
}
int   main()   {
double   x0   =   0.0,   y0   =   1.0,   h   =   0.1; 
int N = 10;
adamsBashforth(x0,   y0,   h,   N); 
return 0;
} 29Dastur   natijasi: 30Endi   Adams-Moulton   usulida   yechib   ko’ramiz:
#include   <iostream> 
#include <vector> 
#include <iomanip> 
#include <cmath> 
using   namespace   std;
double   f(double   x,   double   y)   {
return   2   * x   -   exp(-x)   +   1;   //   1- tenglama
}
void   eylerusuli(vector<double>&   x,   vector<double>&   y,   double   h)  
{ for (int i = 1; i < 4; ++i) {
x[i]   =   x[i   -   1]   +  h;
y[i]   =   y[i   -   1]   +   h *   f(x[i   -   1],   y[i   -  1]);
}
}
void   adamsMoulton(double   x0,   double   y0,   double   h,   int   N)  
{ vector<double> x(N), y(N);
x[0]   =   x0; 31y[0]   =   y0;
eylerusuli(x,   y,  h);
cout   <<   "Adams-Moulton   usuli:\n";
cout   <<   " \n";
cout   <<   "   i\t   x\t\t y\n";
cout   <<   " \n";
for   (int   i   =   0;   i <   4;   ++i)   {
cout   <<   i   <<   "\t"   <<   x[i]   <<   "\t\t"   <<   y[i]   <<  "\n";
}
for   (int   i   =   3;   i   <   N   -   1;   ++i)  
{ x[i + 1] = x[i] + h;
double   y_pred   =   y[i]   +   h /   24.0   *   (55   *   f(x[i],   y[i])   -   59   * f(x[i   -   1],   y[i   -   1])
+   37   * f(x[i   - 2],   y[i   -   2])   -   9   * f(x[i   -   3],   y[i   -  3]));
y[i   +   1]   =   y[i]   +   h   /   24.0   *   (9   * f(x[i   +   1],   y_pred)   +   19   *   f(x[i],   y[i])
-   5 *   f(x[i   - 1],   y[i   - 1])   + f(x[i   -   2],   y[i   -  2]));
cout   <<   i   +   1   <<   "\t"   <<   x[i   +   1]   <<   "\t\t"   <<   y[i   +   1]   <<   "\n";
}
cout   <<   " \n";
} 32int   main()   {
double   x0   =   0.0,   y0   =   1.0,   h   =   0.1; 
int N = 10;
adamsMoulton(x0,   y0,   h,   N); 
return 0;
}
Dastur   natijasi: 33 34Adams-Bashforth   usulida   2-tenglama   uchun   dastur   kodi:
2)y’=2xsinx+(x^2)cosx, y(pi)=0
#include   <iostream> 
#include <vector> 
#include <iomanip> 
#include <cmath> 
using   namespace   std;
double   f(double   x,   double   y)   {
return   2   * x   *   sin(x)   +   x   *   x   * cos(x);   //   2- tenglama
}
void   eylerusuli(vector<double>&   x,   vector<double>&   y,   double   h)  
{ for (int i = 1; i < 4; ++i) {
x[i]   =   x[i   -   1]   +  h;
y[i]   =   y[i   -   1]   +   h *   f(x[i   -   1],   y[i   -  1]);
}
}
void   adamsBashforth(double   x0,   double   y0,   double   h,   int   N)  
{ vector<double> x(N), y(N);
x[0]   =   x0;
y[0]   =   y0;
eylerusuli(x,   y,  h);
cout   <<   "Adams-Bashforth   usuli:\n";
cout   <<   " \n";
cout   <<   "   i\t   x\t\t y\n";
cout   <<   " \n";
for   (int   i   =   0;   i <   4;   ++i)   {
cout   <<   i   <<   "\t"   <<   x[i]   <<   "\t\t"   <<   y[i]   <<  "\n";
}
for   (int   i   =   3;   i   <   N   -   1;   ++i)   { 35x[i   +   1]   =   x[i]   +   h;
y[i   +   1]   =   y[i]   +   h   / 24.0   * (55   * f(x[i],   y[i])   -   59   *   f(x[i   -   1],   y[i   -   1])
+   37   *   f(x[i -   2],   y[i   -   2])   -   9   *   f(x[i   -   3],   y[i   -  3]));
cout   <<   i   +   1   <<   "\t"   <<   x[i   +   1]   <<   "\t\t"   <<   y[i   +   1]   <<   "\n";
}
cout   <<   " \n";
}
int   main()   {
double   x0   =   M_PI,   y0   =   0.0,   h   =   0.1; 
int N = 10;
adamsBashforth(x0,   y0,   h,   N); 
return 0;
}
Dastur   natijasi: 36Endi   Adams-Moulton   usulida   yechib   ko’ramiz:
#include   <iostream> 
#include <vector> 
#include <iomanip> 
#include <cmath> 
using   namespace   std; 37double   f(double   x,   double   y)   {
return   2   * x   *   sin(x)   +   x   *   x   * cos(x);   //   2- tenglama
}
void   eylerusuli(vector<double>&   x,   vector<double>&   y,   double   h)  
{ for (int i = 1; i < 4; ++i) {
x[i]   =   x[i   -   1]   +  h;
y[i]   =   y[i   -   1]   +   h *   f(x[i   -   1],   y[i   -  1]);
}
}
void   adamsMoulton(double   x0,   double   y0,   double   h,   int   N)  
{ vector<double> x(N), y(N);
x[0]   =   x0;
y[0]   =   y0;
eylerusuli(x,   y,  h);
cout   <<   "Adams-Moulton   usuli:\n";
cout   <<   " \n";
cout   <<   "   i\t   x\t\t y\n";
cout   <<   " \n"; 38for   (int   i   =   0;   i <   4;   ++i)   {
cout   <<   i   <<   "\t"   <<   x[i]   <<   "\t\t"   <<   y[i]   <<  "\n";
}
for   (int   i   =   3;   i   <   N   -   1;   ++i)  
{ x[i + 1] = x[i] + h;
double   y_pred   =   y[i]   +   h /   24.0   *   (55   *   f(x[i],   y[i])   -   59   * f(x[i   -   1],   y[i   -   1])
+   37   * f(x[i   - 2],   y[i   -   2])   -   9   * f(x[i   -   3],   y[i   -  3]));
y[i   +   1]   =   y[i]   +   h   /   24.0   *   (9   * f(x[i   +   1],   y_pred)   +   19   *   f(x[i],   y[i])
-   5 *   f(x[i   - 1],   y[i   - 1])   + f(x[i   -   2],   y[i   -  2]));
cout   <<   i   +   1   <<   "\t"   <<   x[i   +   1]   <<   "\t\t"   <<   y[i   +   1]   <<   "\n";
}
cout   <<   " \n";
}
int   main()   {
double   x0   =   M_PI,   y0   =   0.0,   h   =   0.1; 
int N = 10;
adamsMoulton(x0,   y0,   h,   N); 
return 0;
} 39Dastur   natijasi: 402.4. Natijalar   va   ularning   tahlili
Adams usullari (Adams-Bashfort va Adams-Moulton) differensial tenglamalarni
sonli   yechish   uchun   kuchli   vositalardir.   Ushbu   usullar   asosan   ko‘p   qadamli
yondashuvga   asoslangan   bo‘lib,   ular   yangi   nuqtadagi   qiymatni   hisoblash   uchun
oldingi qadamlardagi ma'lumotlarni ishlatadi.
Quyida sizning talablaringiz asosida bajarilgan ishlarga qisqacha umumiy tahlil
beriladi.
Adams-Bashfort   va   Adams-Moulton   usullari   –   Asosiy   xususiyatlar
Adams-Bashfort usuli (ekstrapolyatsiya asosida):
Yangi   qiymatni   hisoblashda   faqat   oldingi   qadamdagi   qiymatlar   ishlatiladi
Bu   usulning   asosiy   afzalligi:   tezkorligi,   chunki   har   bir   qadamda   yangi
qiymatlarni hisoblash uchun faqat oldingi funktsiya qiymatlari kerak bo‘ladi.
Kamchiliklari:
Yangi   qiymatlar   aniqligiga   qisman  ishonish   mumkin,  chunki   avvalgi   qiymatlar
xatolarini to‘g‘irlash imkoniyati yo‘q.
Adams-Moulton   usuli   (interpolyatsiya   asosida):
Bu usulda yangi qiymat oldingi qiymatlardan hisoblanib, yana ularni to‘g‘irlash
uchun korrektsiya mexanizmi mavjud.
Afzalliklari:
Ushbu   mexanizm   natijalarni   aniqroq   qiladi. 
Kamchiliklari: 41Hisoblash   jarayoni   murakkabroq,   chunki   har   bir   qadamda   iteratsion   jarayonni
talab qiladi.
Amaliyotda   qo‘llanilishi
Adams-Bashfort:
Tezkor hisob-kitoblar talab etilgan joyda (masalan, real vaqt rejimidagi
simulyatsiyalar).
Kichik   vaqt   oraliqlarida   yetarlicha   aniq   natijalar   olish   mumkin   bo‘lgan   hollarda.
Adams-Moulton:
Yuqori   aniqlik   talab   etilgan   joyda   (masalan,   fizik   jarayonlarni   model   qilishda). 
Murakkab differensial tenglamalarni yechishda qo‘llash maqsadga muvofiq.
O‘rganilgan   xatolar   va   takliflar
Boshlang‘ich   qiymatlarni   aniqlik   bilan   tanlash:
Har ikkala usulda ham boshlang‘ich qiymatlar noto‘g‘ri bo‘lsa, keyingi
qadamlarda xatoliklar sezilarli darajada oshadi.
Qadam   uzunligi   (h)   tanlovi.
Qadam uzunligi kichikroq tanlansa (masalan, h=0.01), natijalar aniqroq chiqadi, 
ammo hisoblashlar uzoq davom etadi.
Qadam   uzunligi   kattaroq   tanlansa   (h=0.1),   hisoblash   tezroq   bo‘ladi,   ammo 
aniqlik pasayadi.
Adams-Moulton   usulida   iteratsiya   sonini   optimallashtirish: 42Iteratsiyalar   ko‘p   bo‘lsa,   natijalar   aniqroq   chiqadi,   lekin   bu   jarayonni
sekinlashtiradi. Shuning uchun to‘xtash mezonlarini to‘g‘ri tanlash muhim.
2.5. Adam   usuli   va   boshqa   sonli   usullarning   taqqosiy   tahlili
Differensial   tenglamalarni sonli yechishda Adam usullari o‘zining   samaradorligi
va ko‘p qadamli ishlash xususiyati bilan ajralib turadi. Bu usullarni boshqa mashhur
usullar,   masalan,   Eyler   va   Runge-Kutta   usullari   bilan   taqqoslaganda,   ular   yuqori
aniqlik va barqarorlikni ta'minlashda yaxshiroq natijalar ko‘rsatadi.
Eyler   usuli   oddiy   va   tezkor,   lekin   aniqligi   past   va   katta   qadam   uzunligida
barqarorlik   muammolari   yuzaga   keladi.   Adam   usullari   bu   kamchiliklarni   bartaraf
etish  uchun bir  nechta  oldingi   qadam  natijalaridan  foydalanadi.  Natijada,  aniqlik va
barqarorlik yaxshilanadi, ayniqsa, uzoq muddatli jarayonlarda.
Runge-Kutta usuli yuqori aniqlikni ta'minlaydi, lekin har bir qadam   uchun yangi
hisoblashlarni   talab   qiladi,   bu   esa   hisoblash   vaqtini   oshiradi.   Adam-Bashfort   usuli
avvalgi   qadamlar   ma’lumotlariga   tayanib,   tezkor   natijalarni   beradi,   lekin   aniqlik
bo‘yicha Adam-Moulton usulidan pastroq. Adam-Moulton usuli korrektsiya jarayoni
orqali natijalarni aniqlashtiradi va yuqori barqarorlikni ta'minlaydi.
Adam   usullari   resurslarni   samarali   ishlatib,   aniqlik   va   hisoblash   tezligini
muvozanatlashgan   holda   ta'minlaydi.   Eyler   usuli   boshlang‘ich   darajadagi   oddiy
masalalarda   qo‘llash   uchun   mos,   ammo   aniqligi   past.   Runge-Kutta   usuli   yuqori
aniqlik   talab   qilinadigan   murakkab   masalalar   uchun   afzal,   lekin   hisoblashlar
murakkabroq.   Adam-Moulton   usuli   murakkab   masalalar   va   yuqori   aniqlik   talab
qilinadigan   holatlarda,   Adam-Bashfort   esa   tezkorlik   va   samaradorlik   talab
qilinadigan vaziyatlarda qo‘llaniladi.
Usulni tanlashda masalaning murakkabligi, aniqlik darajasi va mavjud hisoblash
resurslarini   hisobga   olish   muhimdir.   Adam   usullari   aniqlik,   tezlik   va   barqarorlikni
birlashtirgan samarali sonli usullar hisoblanadi. 43XULOSA
Ushbu   ishda   Adam   usullaridan   foydalanib,   differensial   tenglamalarni   sonli
yechishning   nazariy   va   amaliy   jihatlari   o‘rganildi.   Ish   davomida   Adam-Bashfort   va
Adam-Moulton   usullarining   nazariy   asoslari,   matematik   modellar   va   algoritmlari
tahlil   qilindi.   Shuningdek,   bu   usullar   yordamida   ikkita   differensial   tenglama   uchun
dasturlar   ishlab   chiqilib,   natijalar   amaliy   tahlil   qilindi.   Ishning   asosiy   maqsad   va
vazifalari muvaffaqiyatli amalga oshirildi.
Tadqiqot   jarayonida   quyidagi   natijalarga   erishildi:
 Adam-Bashfort   va   Adam-Moulton   usullarining   qo‘llash   algoritmlari   ishlab
chiqildi   va   ular   asosida   dasturlar   tuzildi.   Dasturlar   yordamida   har   bir   qadam
bo‘yicha hisoblash natijalari aniqlandi.
 Ushbu   usullar   boshqa   mashhur   sonli   usullar,   masalan,   Euler   va   Runge-Kutta
usullari bilan taqqoslandi, ularning afzallik va kamchiliklari ko‘rsatildi. Adam
usullari  yuqori  aniqlik, barqarorlik va tezkorlikni  ta’minlashda  samarali  ekani
isbotlandi.
 Ikki differensial  tenglamaning yechimlari har ikki usul  uchun 10 qadamgacha
hisoblandi va natijalar tahlil qilindi.
Amaliy   jihatdan,   tadqiqot   natijalari   differensial   tenglamalarni   sonli   usullarda
yechish talab etiladigan sohalarda, jumladan, fizika, muhandislik, kompyuter fanlari
va   iqtisodiyotda   foydalanish   uchun   maqsadga   muvofiqdir.   Ushbu   usullarni   dasturiy
ta’minot   shaklida   ishlab   chiqish   murakkab   texnik   tizimlar   modellari   bilan   ishlashda
yuqori samaradorlikni ta’minlashi mumkin.
Ish   davomida   olib   borilgan   tadqiqotlardan   kelib   chiqib,   quyidagi   istiqbollar
belgilandi:
 Adam   usullarining   yanada   samaradorligini   oshirish   uchun   moslashuvchan
qadam uzunligini avtomatik aniqlovchi algoritmlarni qo‘llash mumkin. 44 Ushbu   usullarni   yuqori   o‘lchovli   tizimlar   uchun   optimallashtirish   va   parallel
hisoblash texnologiyalarida qo‘llash imkoniyatlari mavjud.
 Kelgusida   Adam   usullarini   boshqa   iteratsion   usullar   bilan   birlashtirish   orqali
ularning   aniqligi   va   barqarorligini   yanada   oshirish   bo‘yicha   tadqiqotlar   olib
borish zarur.
O‘quv-tadqiqot   ishining   natijalari   nazariy   asoslarni   chuqurlashtirish   va   amaliy
masalalarni   yechishda   amaliy   foydalanish   imkoniyatini   ta’minladi.   Bu   natijalar
differensial tenglamalarni samarali yechish   usullarini ishlab   chiqish va ularni turli fan
sohalarida keng qo‘llash uchun katta imkoniyatlar yaratadi. 45FOYDALANILGAN   ADABIYOTLAR
1. Shvartsman,   A.   L.,   Raqamli   tahlil   va   kompyuter   algoritmlari   (Ilm,   2013).
Raqamli   tahlil   va   interpolyatsiya   usullarining   dasturiy   ta’minotda   ishlatilishi
haqida tushuntirishlar keltirilgan.
2. Karimov, F., Alimov, I., Interpolyatsiya va uning amaliy qo‘llanilishi (Moliya
va   iqtisodiyot, 2018). Interpolyatsiya usullarining turli   sohalardagi   qo‘llanilishi
haqida batafsil tushuntirish berilgan
3. R. Turgunbayev, Sh.Ismailov, O.Abdullayev, differensial tenglamalar kursidan
misol va masalalar to’plami (Toshkent, 2007).
4. Samarskiy   A.A., Gulin A.V. Differensial tenglamalarni sonli yechish usullari.
Moskva: Nauka, 1989.
Internet   manbalari
1. Wolfram   MathWorld.   Adams   usullari.   https://mathworld.wolfram.com .
2. Numerical Recipes Online. Oddiy differensial tenglamalar.
https://numerical.recipes .
3. Stack Exchange – Matematika. Adams-Bashfort va Adams-Moulton usullari 
muhokamasi.  https://math.stackexchange.com .
4. https://docx.uz/        
5. https://scholar.google.com/        
6. https://renessans-edu.uz/        
7. https://tutorial.math.lamar.edu/        
8. https://www.khanacademy.org/math/differential-equations

To'liq nazariy ma'lumot va c++ tilida dastur kodi 

Sotib olish
  • O'xshash dokumentlar

  • R m fazo va unda ketma-ketlik kurs ishi
  • Oshkormas funksiyalar va ularning hosilalari
  • Ko‘p o‘zgaruvchili funksiyaning xususiy hosilalari
  • Ikkinchi tur xosmas integrallar
  • Differensial hisobning geometriyaga ba’zi bir tatbiqlari

Xaridni tasdiqlang

Ha Yo'q

© Copyright 2019-2025. Created by Foreach.Soft

  • Balansdan chiqarish bo'yicha ko'rsatmalar
  • Biz bilan aloqa
  • Saytdan foydalanish yuriqnomasi
  • Fayl yuklash yuriqnomasi
  • Русский