NOCHIZIQ TENGLAMALARNI TAQRIBIBIY YECHISH USULLARI. NYUTONNING ASOSIY VA SODDALASHGAN USULI, KESMANI TENG IKKIGA BO'LISH USULI, KESKASILAR USULLARI
PDF

Keywords

Nochiziqli tenglama, sonli usullar, biseksiya, Nyuton-Rafson algoritmi, kesuvchilar usuli, yaqinlashish tezligi, Python simulyatsiyasi, iteratsion jarayon, xatolik chegarasi.

How to Cite

NOCHIZIQ TENGLAMALARNI TAQRIBIBIY YECHISH USULLARI. NYUTONNING ASOSIY VA SODDALASHGAN USULI, KESMANI TENG IKKIGA BO’LISH USULI, KESKASILAR USULLARI. (2026). Qo‘qon DPI. Ilmiy Xabarlar Jurnali, 8(2), 116-121. https://doi.org/10.70728/c.series.v08.i02.017

Abstract

Ushbu tadqiqot ishida hisoblash matematikasining fundamental muammolaridan biri bo‘lgan nochiziqli tenglamalarni yechishning taqribiy usullari batafsil tahlil qilinadi. Tadqiqot doirasida biseksiya, Nyutonning klassik va soddalashgan usullari, shuningdek, kesuvchilar (vatarlar) usullarining nazariy asoslari, yaqinlashish shartlari va xatoliklar tartibi o‘rganilgan. Maqolada har bir usulning algoritmik samaradorligi turli murakkablikdagi transsendent tenglamalar misolida qiyoslanadi. Tadqiqot natijalari Python dasturlash tili yordamida olingan eksperimental ma’lumotlar, grafiklar va iteratsiyalar dinamikasi bilan boyitilgan. Olingan natijalar muhandislik va ilmiy hisoblashlarda optimal metodni tanlash mezonlarini belgilashga xizmat qiladi.

PDF

References

1. Mirziyoyev Sh.M. Yangi O‘zbekiston taraqqiyot strategiyasi. – Toshkent: "O‘zbekiston", 2022. – 416 b.

2. Isroilov S.A. Hisoblash metodlari (Oliy o‘quv yurtlari uchun darslik). – Toshkent: "O‘qituvchi", 2003. – 256 b.

3. Azlarov T.A., Mansurov H. Matematik analiz, 2-qism. – Toshkent: "O‘qituvchi", 2005. – 440 b.

4. Abduhamidov A.U., Nasimov H.A. Oliy matematika (Algebra va analiz asoslari). – Toshkent: "Istiqbol", 2008. – 320 b.

5. Nishonova Z.T. Matematik modellarni yechishning sonli usullari. – Toshkent: "Fan va texnologiya", 2011. – 180 b.

6. Samarskiy A.A., Gulin A.V. Chislennyye metody (Sonli usullar). – Moskva: "Nauka", 1989. – 432 s.

7. Baxvalov N.S. Chislennyye metody: Analiz, algoritmy, programmy. – Moskva: "Laboratoriya Bazovykh Znaniy", 2002. – 632 s.

8. Burden R.L., Faires J.D. Numerical Analysis (9th Edition). – USA: Cengage Learning, 2011. – 888 p.

9. Chapra S.C., Canale R.P. Numerical Methods for Engineers. – New York: McGraw-Hill, 2014. – 992 p.

10. Stoer J., Bulirsch R. Introduction to Numerical Analysis. – Berlin: Springer-Verlag, 2013. – 744 p.

11. Press W.H., Teukolsky S.A. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (3rd Edition). – Cambridge University Press, 2007. – 1256 p.

12. Kahaner D., Moler C., Nash S. Numerical Methods and Software. – New Jersey: Prentice Hall, 1989. – 495 p.

13. McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. – O'Reilly Media, 2017. – 548 p.

14. Harris C.R., Millman K.J. Array programming with NumPy. – Nature, 2020. Vol. 585, pp. 357–362.

15. Virtanen P. et al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python. – Nature Methods, 2020. Vol. 17, pp. 261–272.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.