Interpolacja i aproksymacja, pojęcie modelu regresji
|
|
- Ryszard Czarnecki
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 1 Interpolacja i aproksymacja, pojęcie modelu regresji
2 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 2 Plan zajęć 1. Interpolacja wielomianowa. 2. Interpolacja liniowa funkcji jednej zmiennej. 3. Interpolacja funkcjami sklejanymi - przykład funkcji dwóch zmiennych. 4. Interpolacja funkcjami sklejanymi - funkcja jednej zmiennej. 5. Zadanie regresji liniowej
3 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 3 Zadanie 1 W nowym skrypcie (nadając mu nazwę ~/interpolacja.sce) zapisać polecenia przy pomocy których można wyznaczyć wielomian interpolacyjny postaci W(x)=a 0 +a 1 x 1 +a 2 x a n x n dla podanych punktów o współrzędnych zapisanych jako wektory: X = [-5,-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5], f(x)=[-82.5,-39.8,-13.9,-0.6,4.3,5,5.7,10.6,23.9,49.8,92.5] rozwiązując układ równań (niewiadomą jest wektor a =[a 0,a 1,a 2,...,a n ]): Macierz współczynników tego układu ma postać: Narysuj wykres funkcji interpolującej A = x x x n x x x n 0 n 1... n n
4 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 4 Zadanie 1 - cd // sformowanie wektorów x, y x=[-5:5] y=[ ]' m=length(x)
5 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 5 Zadanie 1 - cd // sformowanie wektorów x, y x=[-5:5] y=[ ]' m=length(x) // sformowanie macierzy A A = ones(m,m) for i = 1:m for j=2:m A(i,j) = x(i)^(j-1) end end
6 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 6 // sformowanie wektorów x, y x=[-5:5] y=[ ]' 0.7 m=length(x) // sformowanie macierzy A A = ones(m,m) for i = 1:m for j=2:m A(i,j) = x(i)^(j-1) end end Zadanie 1 - cd a1 = // rozwiązanie układu równań A*a=y a1 = linsolve(a,-y); a2 = inv(a)*y // wykres plot2d(x,y) a2 = D D D D D D D D D-19
7 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 7 Przykład 2 interpolacja funkcji jednej zmiennej - funkcje interpln(), smooth() dane są punkty: -6,-1,2,6,11 oraz wartości pewnej funkcji w tych punktach, odpowiednio: 1,0,2,2,3. Należy: zdefiniować macierz W 2x5 zapisując w pierwszym wierszu współrzędne punktów, w drugim wartości funkcji w tych punktach; obliczyć interpolowane wartości funkcji (oznaczając jako wektor Y) przy użyciu funkcji interpln() dla wektora argumentów X=[-5,10] podzielonego na 20 części; narysować wykres krzywej łączącej punkty (X,Y)
8 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 8 Przykład 2 interpolacja funkcji jednej zmiennej - funkcje interpln(), smooth() dane są punkty: -6,-1,2,6,11 oraz wartości pewnej funkcji w tych punktach, odpowiednio: 1,0,2,2,3. Należy: zdefiniować macierz W 2x5 zapisując w pierwszym wierszu współrzędne punktów, w drugim wartości funkcji w tych punktach; obliczyć interpolowane wartości funkcji (oznaczając jako wektor Y) przy użyciu funkcji interpln() dla wektora argumentów X=[-5,10] podzielonego na 20 części; narysować wykres krzywej łączącej punkty (X,Y) W=[ -6, -1, 2, 6, 11; 1, 0, 2, 2, 3] X= linspace(-5,10,20) Y= interpln(w,x) plot2d(x,y,[2])
9 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 9 Przykład 2 interpolacja funkcji jednej zmiennej - funkcje interpln(), smooth() dane są punkty: -6,-1,2,6,11 oraz wartości pewnej funkcji w tych punktach, odpowiednio: 1,0,2,2,3. Należy: zdefiniować macierz W 2x5 zapisując w pierwszym wierszu współrzędne punktów, w drugim wartości funkcji w tych punktach; obliczyć interpolowane wartości funkcji (oznaczając jako wektor Y) przy użyciu funkcji interpln() dla wektora argumentów X=[-5,10] podzielonego na 20 części; narysować wykres krzywej łączącej punkty (X,Y) W=[ -6, -1, 2, 6, 11; 1, 0, 2, 2, 3] X= linspace(-5,10,20) Y= interpln(w,x) plot2d(x,y,[2])
10 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 10 Przykład 2 - cd interpolacja funkcji jednej zmiennej - funkcje interpln(), smooth() wykorzystując funkcję smooth() wyznaczyć współrzędne punktów krzywej sklejanej, interpolującej punkty węzłowe o współrzędnych zapisanych w macierzy W, narysować wykres krzywej sklejanej (spline).
11 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 11 Przykład 2 - cd interpolacja funkcji jednej zmiennej - funkcje interpln(), smooth() wykorzystując funkcję smooth() wyznaczyć współrzędne punktów krzywej sklejanej, interpolującej punkty węzłowe o współrzędnych zapisanych w macierzy W, narysować wykres krzywej sklejanej (spline). Xs= smooth(w) plot2d(xs(1,:)',xs(2,:)',[3])
12 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 12 Przykład 3 interpolacja funkcji dwóch zmiennych funkcje splin2d(), interp2d(), linear_interpn() zdefiniować zmienne x=[0,2,3,5],y=[0,2,3,5], oraz macierz z zwierającą wartości pewnej funkcji f w punktach (x i,y i ) (i=1,...,4) jako z=[10,15,11,12;13,16,11,20;22,23,23,17;17,13,14,12]; wykorzystując funkcję splin2d() obliczyć współczynniki funkcji spline interpolującej funkcję f ; przy użyciu funkcji ndgrid() zbudować siatkę punktów opartej na wektorach [0,5] podzielonych na 20 części.
13 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 13 Przykład 3 interpolacja funkcji dwóch zmiennych funkcje splin2d(), interp2d(), linear_interpn() zdefiniować zmienne x=[0,2,3,5],y=[0,2,3,5], oraz macierz z zwierającą wartości pewnej funkcji f w punktach (x i,y i ) (i=1,...,4) jako z=[10,15,11,12;13,16,11,20;22,23,23,17;17,13,14,12]; wykorzystując funkcję splin2d() obliczyć współczynniki funkcji spline interpolującej funkcję f ; przy użyciu funkcji ndgrid() zbudować siatkę punktów opartej na wektorach [0,5] podzielonych na 20 części. x =[0,2,3,5]; y = x z =[10,15,11,12;13,16,11,20;22,23,23,17;17,13,14,12] // obliczenie współczynników funkcji spline b = splin2d(x,y,z) // budowa siatki 400 punktów na prostokącie[0,5]x[0,5] xp = linspace(0,5,20) [Xx,Yy] = ndgrid(xp,xp)
14 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 14 Przykład 3 - cd interpolacja funkcji dwóch zmiennych funkcje splin2d(), interp2d(), linear_interpn() przy użyciu funkcji interp2d() obliczyć wartości interpolującej funkcji spline w punktach siatki, oraz narysować wykres powierzchni interpolującej. korzystając z funkcji linear_interpn() znaleźć wartości interpolującej funkcji liniowej w punktach siatki, oraz narysować wykres powierzchni interpolującej w innym oknie graficznym.
15 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 15 Przykład 3 - cd interpolacja funkcji dwóch zmiennych funkcje splin2d(), interp2d(), linear_interpn() przy użyciu funkcji interp2d() obliczyć wartości interpolującej funkcji spline w punktach siatki, oraz narysować wykres powierzchni interpolującej. korzystając z funkcji linear_interpn() znaleźć wartości interpolującej funkcji liniowej w punktach siatki, oraz narysować wykres powierzchni interpolującej w innym oknie graficznym. Zz = interp2d(xx,yy,x,y,b) plot3d(xp,xp,zz) // otwarcie nowego okna graficznego scf() Zs = linear_interpn(xx,yy,x,y,z) plot3d(xp,xp,zs)
16 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 16 Przykład 3 - cd interpolacja funkcji dwóch zmiennych funkcje splin2d(), interp2d(), linear_interpn() Z Y X Z Y X 1 0
17 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 17 Ćwiczenie 4 Zapisać w nowym skrypcie polecenia które dla podanych danych pomiarowych:(-1,2),(2,1),(-3,3),(6,2),(4,3),(5,2) przy użyciu funkcji splin(), interp() zbudują i przedstawią na wykresie interpolującą je funkcje sklejaną. Wykres należy narysować w oparciu o wektor [-3,6] podzielony na 50 części. Na wykresie zaznaczyć punkty węzłowe.
18 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 18 Ćwiczenie 4 Zapisać w nowym skrypcie polecenia które dla podanych danych pomiarowych:(-1,2),(2,1),(-3,3),(6,2),(4,3),(5,2) przy użyciu funkcji splin(), interp() zbudują i przedstawią na wykresie interpolującą je funkcje sklejaną. Wykres należy narysować w oparciu o wektor [-3,6] podzielony na 50 części. Na wykresie zaznaczyć punkty węzłowe. 3.5 x=[-3,-1,2,4,5,6], y=[3,2,1,3,2,2] xp = linspace(-3,6,50) d = splin(x,y); yp = interp(xp, x, y, d); plot2d(xp,yp) plot2d(x,y, style =-2)
19 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 19 Przykład 5 regresja liniowa Na podstawie danych pomiarowych zapisanych w pliku o nazwie /pub/programy/regdane.txt oraz wbudowanej funkcji reglin() znaleźć równanie prostej regresji o równaniu y=a*x+b, po czym przedstawić jej wykres wraz z punktami pomiarowymi.
20 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 20 Przykład 5 regresja liniowa Na podstawie danych pomiarowych zapisanych w pliku o nazwie /pub/programy/regdane.txt oraz wbudowanej funkcji reglin() znaleźć równanie prostej regresji o równaniu y=a*x+b, po czym przedstawić jej wykres wraz z punktami pomiarowymi. // wczytanie danych u = file('open','/pub/programy/regdane.txt','old') A = read(u,-1,2); file('close',u); //obliczenie parametrów krzywej regresji [a,b]= reglin(a(:,1)',a(:,2)') x = A(:,1); y = A(:,2) yn=a*x+b plot2d(x,yn, style = 5); plot2d(x,y, style =-2); disp(a); disp(b)
21 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 21 Przykład 5 regresja liniowa 21 Na podstawie danych pomiarowych zapisanych 20 w pliku o nazwie 19 /pub/programy/regdane.txt oraz wbudowanej funkcji reglin() znaleźć 18 równanie prostej regresji o równaniu y=a*x+b, po czym przedstawić jej wykres wraz z punktami pomiarowymi. // wczytanie danych u = file('open','/pub/programy/regdane.txt','old') A = read(u,-1,2); file('close',u); //obliczenie parametrów krzywej regresji [a,b]= reglin(a(:,1)',a(:,2)') x = A(:,1); y = A(:,2) yn=a*x+b plot2d(x,yn, style = 5); plot2d(x,y, style =-2); disp(a); disp(b)
22 27 styczeń 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 3 Slajd 22 Wykorzystywane funkcje: Funkcje SciLaba smooth(), interp(), interp2d(), interp3d() interpolacja funkcjami sklejanymi interpln(), linear_interpn() interpolacja liniowa splin(), splin2d(), splin3d() obliczenie współczynników funkcji sklejanej, interpolującej podane punkty węzłowe reglin(), regress() wyznaczenie współczynników regresji liniowej
Całkowanie numeryczne
16 kwiecień 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 4 Slajd 1 Całkowanie numeryczne 16 kwiecień 2009 SciLab w obliczeniach numerycznych - część 4 Slajd 2 Plan zajęć 1. Całkowanie przybliżone funkcji
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana i metody numeryczne
Ewa Pabisek Adam Wosatko Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 8 Interpolacja Interpolacja polega na budowaniu tzw. funkcji interpolujących ϕ(x) na podstawie zadanych
Bardziej szczegółowoElementy metod numerycznych - zajęcia 9
Poniższy dokument zawiera informacje na temat zadań rozwiązanych w trakcie laboratoriów. Elementy metod numerycznych - zajęcia 9 Tematyka - Scilab 1. Labolatoria Zajęcia za 34 punktów. Proszę wysłać krótkie
Bardziej szczegółowoMathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje
Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje Opracował: Zbigniew Rudnicki Powtórka z poprzedniego wykładu 2 1 Dokument, regiony, klawisze: Dokument Mathcada realizuje
Bardziej szczegółowoRównania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja
4 maj 2009 Nieliniowe równania i układy rówań Slajd 1 Równania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja 4 maj 2009 Nieliniowe równania i układy rówań Slajd 2 Plan zajęć Rozwiązywanie równań
Bardziej szczegółowoElementy projektowania inzynierskiego Przypomnienie systemu Mathcad
Elementy projektowania inzynierskiego Definicja zmiennych skalarnych a : [S] - SPACE a [T] - TAB - CTRL b - SHIFT h h. : / Wyświetlenie wartości zmiennych a a = b h. h. = Przykładowe wyrażenia
Bardziej szczegółowoProgramowanie: grafika w SciLab Slajd 1. Programowanie: grafika w SciLab
Programowanie: grafika w SciLab Slajd 1 Programowanie: grafika w SciLab Programowanie: grafika w SciLab Slajd 2 Plan zajęć 1. Wprowadzenie 2. Wykresy 2-D 3. Wykresy 3-D 4. Rysowanie figur geometrycznych
Bardziej szczegółowoINTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Wprowadzenie Na czym polega interpolacja? Interpolacja polega
Bardziej szczegółowoInterpolacja funkcji
Interpolacja funkcji Interpolacja funkcji Interpolacja funkcji Wielomianowa Splajny Lagrange a Trygonometryczna Interpolacja Newtona (wzór I ) Czebyszewa Newtona (wzór II ) ( Wielomiany Czebyszewa ) Załóżmy,
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji
Ćwiczenia nr 4. Sformułowanie zagadnienia interpolacji Niech będą dane punkty x 0,..., x n i wartości y 0,..., y n, takie że i=0,...,n y i = f (x i )). Szukamy funkcji F (funkcji interpolującej), takiej
Bardziej szczegółowoRównania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja
Nieliniowe równania i układy rówań Slajd 1 Równania nieliniowe, nieliniowe układy równań, optymalizacja Nieliniowe równania i układy rówań Slajd 2 Plan zajęć Rozwiązywanie równań nieliniowych -metoda bisekcji
Bardziej szczegółowoElementarna analiza statystyczna
MatLab część V 1 Elementarna analiza statystyczna W standardowym pakiecie MatLab-a istnieją jedynie podstawowe funkcje analizy statystycznej. Bardziej zaawansowane znajdują się w pakiecie statystycznym
Bardziej szczegółowoInterpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne
Interpolacja, aproksymacja całkowanie Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Aproksymacja Punkty kontrolne jedynie sterują kształtem krzywej INTERPOLACJA Zagadnienie interpolacji można sformułować
Bardziej szczegółowoPOWTÓRKA ROZDZIAŁU III FUNKCJA LINIOWA
POWTÓRKA ROZDZIAŁU III FUNKCJA LINIOWA I. Wykresy funkcji 1. Na rysunku przedstawiony jest fragment wykresu pewnej funkcji liniowej y=ax+b. Jakie znaki mają współczynniki a i b? A. a
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Mathcada 1
Wprowadzenie do Mathcada Ćwiczenie. - Badanie zmienności funkcji kwadratowej Ćwiczenie. pokazuje krok po kroku tworzenie prostego dokumentu w Mathcadzie. Dokument ten składa się z następujących elementów:.
Bardziej szczegółowoAnaliza numeryczna Kurs INP002009W. Wykład 8 Interpolacja wielomianowa. Karol Tarnowski A-1 p.223
Analiza numeryczna Kurs INP002009W Wykład 8 Interpolacja wielomianowa Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.wroc.pl A-1 p.223 Plan wykładu Wielomian interpolujący Wzór interpolacyjny Newtona Wzór interpolacyjny
Bardziej szczegółowoDrugi sposób definiowania funkcji polega na wykorzystaniu polecenia:
ĆWICZENIE 6. Scilab: Obliczenia symboliczne i numeryczne Uwaga: Podczas operacji kopiowania i wklejania potrzeba skasować wklejone pojedyńcze cudzysłowy i wpisać je ręcznie dla każdego ich wystąpienia
Bardziej szczegółowoMETODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.
METODY NUMERYCZNE Wykład 3. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh Met.Numer. wykład 3 1 Plan Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady Met.Numer. wykład 3 2 1 Aproksymacja Metody numeryczne
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Wykład 6
Metody numeryczne Wykład 6 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Interpolacja o Interpolacja
Bardziej szczegółowoVII. WYKRESY Wprowadzenie
VII. WYKRESY 7.1. Wprowadzenie Wykres jest graficznym przedstawieniem (w pewnym układzie współrzędnych) zależności pomiędzy określonymi wielkościami. Ułatwia on interpretację informacji (danych) liczbowych.
Bardziej szczegółowoEgzamin ustny z matematyki semestr II Zakres wymaganych wiadomości i umiejętności
Egzamin ustny z matematyki semestr II Zakres wymaganych wiadomości i umiejętności I. Pojęcie funkcji definicja różne sposoby opisu funkcji określenie dziedziny, zbioru wartości, miejsc zerowych. Należy
Bardziej szczegółowoPodstawy MATLABA, cd.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka Podstawy MATLABA, cd. 1. Wielomiany 1.1. Definiowanie
Bardziej szczegółowoAproksymacja linią prostą. dane. X dane 0. Y dane 1. p q. line X, Y. Tablica z danymi do aproksymacji
v. 4 aproks_prosta.xmcd Aproksymacja linią prostą Tablica z danymi do aproksymacji dane.3 3.6 3 23.6 5 27.57 4 24.26 6 6.63 8 3.4 2 5.3 48.22 3 6.33 6 7.89 4 59.8 7 84.27 9 77.69 X dane Y dane Współczynniki
Bardziej szczegółowoDOPASOWYWANIE KRZYWYCH
DOPASOWYWANIE KRZYWYCH Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski Motywacje Przykład 1. Dane o przyroście światowej populacji są aktualizowane co każde 10 lat, celem szacowania średniego przyrostu rocznego.
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie
Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie Wprowadzenie Metoda Elementów Skończonych (MES) należy do numerycznych metod otrzymywania przybliżonych rozwiązań
Bardziej szczegółowoGeometria analityczna
Geometria analityczna Paweł Mleczko Teoria Informacja (o prostej). postać ogólna prostej: Ax + By + C = 0, A + B 0, postać kanoniczna (kierunkowa) prostej: y = ax + b. Współczynnik a nazywamy współczynnikiem
Bardziej szczegółowoFunkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,
Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \
Bardziej szczegółowoFUNKCJA KWADRATOWA. Zad 1 Przedstaw funkcję kwadratową w postaci ogólnej. Postać ogólna funkcji kwadratowej to: y = ax + bx + c;(
Zad Przedstaw funkcję kwadratową w postaci ogólnej Przykład y = ( x ) + 5 (postać kanoniczna) FUNKCJA KWADRATOWA Postać ogólna funkcji kwadratowej to: y = ax + bx + c;( a 0) Aby ją uzyskać pozbywamy się
Bardziej szczegółowo//warunki początkowe m=500; T=30; c=0.4; t=linspace(0,t,m); y0=[-2.5;2.5];
4.3. Przykłady wykorzystania funkcji bibliotecznych 73 MATLAB % definiowanie funkcji function [dx]=vderpol(t,y) global c; dx=[y(2); c*(1-y(1)^2)*y(2)-y(1)]; SCILAB // definiowanie układu function [f]=vderpol(t,y,c)
Bardziej szczegółowo(a 1 2 + b 1 2); : ( b a + b ab 2 + c ). : a2 2ab+b 2. Politechnika Białostocka KATEDRA MATEMATYKI. Zajęcia fakultatywne z matematyki 2008
Zajęcia fakultatywne z matematyki 008 WYRAŻENIA ARYTMETYCZNE I ALGEBRAICZNE. Wylicz b z równania a) ba + a = + b; b) a = b ; b+a c) a b = b ; d) a +ab =. a b. Oblicz a) [ 4 (0, 5) ] + ; b) 5 5 5 5+ 5 5
Bardziej szczegółowoMatlab III Instrukcje, interpolacja, dopasowanie krzywych,
Matlab III Instrukcje, interpolacja, dopasowanie krzywych, Metody numeryczne w optyce 2017 Typy danych cd.. cell macierz komórkowa (blokowa) pojedynczymi elementami takiej macierzy mogą być nie tylko liczby
Bardziej szczegółowoEgzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A
Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, 06.2007. Egzamin, Gr. A Imię i nazwisko: Nr indeksu: Section 1. Test wyboru, max 33 pkt Zaznacz prawidziwe odpowiedzi literą T, a fałszywe N. Każda prawidłowa odpowiedź
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Technologie informatyczne
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Technologie informatyczne Interpolacja metoda funkcji sklejanych Materiały pomocnicze do ćwiczeń laboratoryjnych
Bardziej szczegółowoInterpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna
Interpolacja Marcin Orchel 1 Wstęp Mamy daną funkcję φ (x; a 0,..., a n ) zależną od n + 1 parametrów a 0,..., a n. Zadanie interpolacji funkcji φ polega na określeniu parametrów a i tak aby dla n + 1
Bardziej szczegółowoAPROKSYMACJA. Rys. 1. Funkcja aproksymująca zbiór punktów pomiarowych (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) ... Zmienna y
40 APROKSYMACJA Zmienna y 36 33 30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 0 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Zmienna x Rys. 1. Funkcja aproksymująca zbiór punktów pomiarowych (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)...
Bardziej szczegółowoInterpolacja krzywymi sklejanymi stopnia drugiego (SPLINE-2)
Jacek Złydach (JW) Wstęp Interpolacja krzywymi sklejanymi stopnia drugiego (SPLINE-) Implementacja praktyczna Poniższa praktyczna implementacja stanowi uzupełnienie teoretycznych rozważań na temat interpolacji
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa
Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem
Bardziej szczegółowoFUNKCJA LINIOWA. A) B) C) D) Wskaż, dla którego funkcja liniowa określona wzorem jest stała. A) B) C) D)
FUNKCJA LINIOWA 1. Funkcja jest rosnąca, gdy 2. Wskaż, dla którego funkcja liniowa jest rosnąca Wskaż, dla którego funkcja liniowa określona wzorem jest stała. 3. Funkcja liniowa A) jest malejąca i jej
Bardziej szczegółowoVI. FIGURY GEOMETRYCZNE i MODELE
VI. FIGURY GEOMETRYCZNE i MODELE 6.1. Wprowadzenie Jednym z głównych zastosowań grafiki komputerowej jest modelowanie obiektów, czyli ich opis matematyczny, na podstawie którego na ekranie można stworzyć
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych
Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,
Bardziej szczegółowoLista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:
Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: (N, ), (Z, +) (Z, ), (R, ), (Q \ {}, ) czym jest element neutralny i przeciwny w grupie?,
Bardziej szczegółowoInterpolacja. Interpolacja wykorzystująca wielomian Newtona
Interpolacja Funkcja y = f(x) jest dana w postaci dyskretnej: (1) y 1 = f(x 1 ), y 2 = f(x 2 ), y 3 = f(x 3 ), y n = f(x n ), y n +1 = f(x n +1 ), to znaczy, że w pewny przedziale x 1 ; x 2 Ú ziennej niezależnej
Bardziej szczegółowoFunkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a
Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax, a R \ {0}.
Bardziej szczegółowo, h(x) = sin(2x) w przedziale [ 2π, 2π].
Informatyczne podstawy projektowania, IŚ, / Maima, część II. Rysowanie wykresów w dwu i trzech wymiarach (zob. 5). a. Otwórz panel okna Wykres D i zapoznaj się z nim. Wyrażenie(a) - tutaj wpisujemy funkcję
Bardziej szczegółowoJak korzystać z Excela?
1 Jak korzystać z Excela? 1. Dane liczbowe, wprowadzone (zaimportowane) do arkusza kalkulacyjnego w Excelu mogą przyjmować różne kategorie, np. ogólne, liczbowe, walutowe, księgowe, naukowe, itd. Jeśli
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Teoria sterowania MATLAB funkcje zewnętrzne (m-pliki, funkcje) Materiały pomocnicze do ćwiczeń laboratoryjnych
Bardziej szczegółowoZADANIE 1. ZADANIE 2 Wyznacz wzór funkcji f (x) = 2x 2 + bx + c w postaci kanonicznej wiedzac, że jej miejsca zerowe sa niami równania x 3 = ZADANIE 3
ZADANIE 1 i największa wartość funkcji f (x) = (x )(x + 1) w przedziale 0; 4. ZADANIE Wyznacz wzór funkcji f (x) = x + bx + c w postaci kanonicznej wiedzac, że jej miejsca zerowe sa rozwiaza- niami równania
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY. (zakres podstawowy) klasa 2
WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY (zakres podstawowy) klasa 2 1. Funkcja liniowa Tematyka zajęć: Proporcjonalność prosta Funkcja liniowa. Wykres funkcji liniowej Miejsce zerowe funkcji liniowej.
Bardziej szczegółowoĆwiczenia nr 7. TEMATYKA: Krzywe Bézier a
TEMATYKA: Krzywe Bézier a Ćwiczenia nr 7 DEFINICJE: Interpolacja: przybliżanie funkcji za pomocą innej funkcji, zwykle wielomianu, tak aby były sobie równe w zadanych punktach. Poniżej przykład interpolacji
Bardziej szczegółowoModelowanie Systemów Dynamicznych Studia zaoczne, Automatyka i Robotyka, rok II. Podstawy MATLABA, cz2.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Modelowanie Systemów Dynamicznych Studia zaoczne, Automatyka i Robotyka, rok II Podstawy MATLABA, cz2. 1. Wielomiany
Bardziej szczegółowoAproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1
Założenie: f(x) funkcja którą aproksymujemy X jest przestrzenią liniową Aproksymacja liniowa funkcji f(x) polega na wyznaczeniu współczynników a 0,a 1,a 2,...,a m funkcji: Gdzie: - są funkcjami bazowymi
Bardziej szczegółowoProgramowanie w Scilab
5 styczeń, 2006 Programowanie w Scilab Slajd 1 Programowanie w Scilab 5 styczeń, 2006 Programowanie w Scilab Slajd 2 Plan zajęć Wprowadzenie -operatory porównawcze: Pętle Przerywanie pętli Warunki Definiowanie
Bardziej szczegółowoMetody eksploracji danych Laboratorium 1. Weka + Python + regresja
Metody eksploracji danych Laboratorium 1 Weka + Python + regresja Zasoby Cel Metody eksploracji danych Weka (gdzieś na dysku) Środowisko dla języka Python (Spyder, Jupyter, gdzieś na dysku) Zbiory danych
Bardziej szczegółowoNAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI FUNKCJE KWADRATOWE PARAMETRY
www.zadania.info NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI FUNKCJE KWADRATOWE PARAMETRY 1 www.zadania.info NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI ZADANIE 1 Wyznacz wzór funkcji f (x) = 2x
Bardziej szczegółowozajęcia 2 Definiowanie wektorów:
zajęcia 2 Plan zajęć: definiowanie wektorów instrukcja warunkowa if wykresy Definiowanie wektorów: Co do definicji wektora: Koń jaki jest, każdy widzi Definiowanie wektora w Octave v1=[3,2,4] lub: v1=[3
Bardziej szczegółowoJacek Jarnicki Politechnika Wrocławska
Plan wykładu Wykład Prezentacja graficzna danych liczbowych. Cel i zastosowania graficznej prezentacji danych. Dane w postaci zbioru liczb 3. Funkcja jednej zmiennej 4. Funkcja dwóch zmiennych. Niektóre
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 11 (12) (4 godziny). Wizualizacja i manipulacja w Matlabie
Ćwiczenia 11 (12) (4 godziny). Wizualizacja i manipulacja w Matlabie 1. Tworzenie animacji Wykres funkcji znajduje się poniżej: W środowisku Matlab, możemy tworzyć różnego rodzaju wykresy przy wykorzystaniu
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY DRUGIEJ LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO ZAKRES PODSTAWOWY
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY DRUGIEJ LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO ZAKRES PODSTAWOWY I. Funkcja liniowa dopuszczającą jeżeli: wie, jaką zależność między dwiema wielkościami zmiennymi nazywamy
Bardziej szczegółowoRepetytorium z matematyki ćwiczenia
Spis treści 1 Liczby rzeczywiste 1 2 Geometria analityczna. Prosta w układzie kartezjańskim Oxy 4 3 Krzywe drugiego stopnia na płaszczyźnie kartezjańskiej 6 4 Dziedzina i wartości funkcji 8 5 Funkcja liniowa
Bardziej szczegółowoSkrypt 23. Geometria analityczna. Opracowanie L7
Projekt Innowacyjny program nauczania matematyki dla liceów ogólnokształcących współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Skrypt 2 Geometria analityczna 1.
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji
Wykład nr 2 Sformułowanie zagadnienia interpolacji Niech będą dane punkty x 0,..., x n (nazywane węzłami interpolacji) i wartości w węzłach y 0,..., y n. Od węzłów żądamy spełnienia warunku x i x j dla
Bardziej szczegółowoPLAN WYNIKOWY (zakres podstawowy) klasa 2. rok szkolny 2015/2016
PLAN WYNIKOWY (zakres podstawowy) klasa 2. rok szkolny 2015/2016 Wymagania wykraczające zawierają w sobie wymagania dopełniające, te zaś zawierają wymagania podstawowe. Ocenę dopuszczającą powinien otrzymać
Bardziej szczegółowoFUNKCJA KWADRATOWA. Wykresem funkcji kwadratowej jest parabola o wierzchołku w punkcie W = (p, q), gdzie
Funkcja kwadratowa jest to funkcja postaci y = ax 2 + bx + c, wyrażenie ax 2 + bx + c nazywamy trójmianem kwadratowym, gdzie x, a, oraz a, b, c - współczynniki liczbowe trójmianu kwadratowego. ó ó Wykresem
Bardziej szczegółowoSpis rysunków Widok okien głównych Matlaba i Scilaba Edytory skryptów w Matlabie i Scilabie... 7
Spis rysunków 1.1. Widok okien głównych Matlaba i Scilaba... 6 1.2. Edytory skryptów w Matlabie i Scilabie... 7 4.1. Przebieg funkcji y =2x 3 30x 2 3x + 200 w przedziale .. 64 4.2. Powierzchnie
Bardziej szczegółowoPolitechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Środowiska obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 206/207 Kierunek studiów: Budownictwo Profil:
Bardziej szczegółowodr inż. Damian Słota Gliwice r. Instytut Matematyki Politechnika Śląska
Program wykładów z metod numerycznych na semestrze V stacjonarnych studiów stopnia I Podstawowe pojęcia metod numerycznych: zadanie numeryczne, algorytm. Analiza błędów: błąd bezwzględny i względny, przenoszenie
Bardziej szczegółowoNewton vs. Lagrange - kto lepszy?
Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Katedra Analizy Matematycznej Agnieszka Rydzyńska nr albumu: 254231 Praca Zaliczeniowa z Seminarium Newton vs. Lagrange - kto lepszy? Opiekun
Bardziej szczegółowona p laszczyźnie kartezjaṅskiej prowadzimy prost a o rȯwnaniu s 1. (1.1) s 0 + t 1 t 0
Chapter 1 Interpolacja 1.1 Interpolacja liniowa Zacznijmy opis pojȩcia inter-polacji od prostego przyk ladu. Przyk lad 1.1 Oblicz ile kilometrȯw przejecha l samochȯd po 3 godzinach jazdy, jeżeli po jednej
Bardziej szczegółowoZajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria
Technologia Chemiczna 008/09 Zajęcia wyrównawcze. Pokazać, że: ( )( ) n k k l = ( n l )( n l k l Zajęcia nr (h) Dwumian Newtona. Indukcja. ). Rozwiązać ( ) ( równanie: ) n n a) = 0 b) 3 ( ) n 3. Znaleźć
Bardziej szczegółowoMetody eksploracji danych Laboratorium 2. Weka + Python + regresja
Metody eksploracji danych Laboratorium 2 Weka + Python + regresja KnowledgeFlow KnowledgeFlow pozwala na zdefiniowanie procesu przetwarzania danych Komponenty realizujące poszczególne czynności można konfigurować,
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia liniowe
Przekształcenia liniowe Zadania Które z następujących przekształceń są liniowe? (a) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (2x, x x 2 ), (b) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (x + 3x 2, x 2 ), (c) T : R 2 R, T (x, x 2 )
Bardziej szczegółowoFunkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne z matematyki klasa II technikum
Wymagania edukacyjne z matematyki klasa II technikum Poziom rozszerzony Obowiązują wymagania z zakresu podstawowego oraz dodatkowo: 1. JĘZYK MATEMATYKI I FUNKCJE LICZBOWE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczającą
Bardziej szczegółowo, to liczby γ +δi oraz γ δi opisują pierwiastki z a+bi.
Zestaw 1 Liczby zespolone 1 Zadania do przeliczenia Nie będziemy robić na ćwiczeniach S 1 Policz wartość 1 + i + (2 + i)(i 3) 1 i Zadania domowe x y(1 + i) 1 Znajdź liczby rzeczywiste x, y takie, że +
Bardziej szczegółowoProjekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiały dydaktyczne na zajęcia wyrównawcze z matematyki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Biotechnologia w ramach projektu Era inżyniera pewna lokata na przyszłość Projekt Era inżyniera
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO ŚRODOWISKA SCILAB
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki WPROWADZENIE DO ŚRODOWISKA SCILAB Materiały pomocnicze do ćwiczeń laboratoryjnych Opracowanie: Paweł Lieder Gdańsk, 007 Podstawy pracy z Scilab.
Bardziej szczegółowoZADANIA ZAMKNIETE W zadaniach 1-25 wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawna
Arkusz A04 2 Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIETE W zadaniach 1-25 wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawna odpowiedź Zadanie 1. (0-1) Liczba π spełnia nierówność: A. + 1 > 5 B. 1 < 2 C. + 2 3 4
Bardziej szczegółowoFUNKCJA LINIOWA - WYKRES
FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (Postać kierunkowa) Funkcja liniowa jest podstawowym typem funkcji. Jest to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II
Grafika komputerowa Wykład 8 Modelowanie obiektów graficznych cz. II Instytut Informatyki i Automatyki Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Łomży 2 0 0 9 Spis treści Spis treści 1
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Laboratorium 2
Metody numeryczne Laboratorium 2 1. Tworzenie i uruchamianie skryptów Środowisko MATLAB/GNU Octave daje nam możliwość tworzenia skryptów czyli zapisywania grup poleceń czy funkcji w osobnym pliku i uruchamiania
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne i statystyka dla in»ynierów
Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Interpolacja PWSZ Gªogów, 2009 Interpolacja Okre±lenie zale»no±ci pomi dzy interesuj cymi nas wielko±ciami, Umo»liwia uproszczenie skomplikowanych funkcji (np. wykorzystywana
Bardziej szczegółowoFUNKCJA LINIOWA. Zadanie 1. (1 pkt) Na rysunku przedstawiony jest fragment wykresu pewnej funkcji liniowej y = ax + b.
FUNKCJA LINIOWA Zadanie 1. (1 pkt) Na rysunku przedstawiony jest fragment wykresu pewnej funkcji liniowej y = ax + b. Jakie znaki mają współczynniki a i b? R: Przedstawiona prosta, jest wykresem funkcji
Bardziej szczegółowoNa rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f(x) określonej dla x [-7, 8].
Zadania 1 28 stanowią przykłady spełniające kryteria na ocenę 3. Zadanie 1 Na rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f() określonej dla [-7, 8]. Odczytaj z wykresu i zapisz: a) największą wartość funkcji
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do programowania w SciLab: typy danych, wyrażenia, operatory, funkcje własne, skrypty.
13 listopad 2012 Podstawowe obliczenia w programie SciLab slajd 1 Wprowadzenie do programowania w SciLab: typy danych, wyrażenia, operatory, funkcje własne, skrypty. 13 listopad 2012 Podstawowe obliczenia
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO OTRZYMANIA PRZEZ UCZNIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO OTRZYMANIA PRZEZ UCZNIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI (zakres podstawowy) Rok szkolny 2017/2018 - klasa 2a, 2b, 2c 1. Funkcja
Bardziej szczegółowoa =, gdzie A(x 1, y 1 ),
WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO OTRZYMANIA PRZEZ UCZNIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI 1. Funkcja liniowa (zakres podstawowy) Rok szkolny 2018/2019 - klasa
Bardziej szczegółowoPrzykładowo, jeśli współrzędna x zmienia się od 0 do 8 co 1, a współrzędna y od 12 co 2 do 25, to punkty powinny wyglądać następująco:
Informatyka I Przypomnienie wiadomości z poprzednich zajęć: Kolokwium!!! II Nowe wiadomości: 1 Funkcje trójwymiarowe Wykresy trójwymiarowe tworzone są na podstawie funkcji dwóch zmiennych Wejściem takich
Bardziej szczegółowoPLAN WYNIKOWY Z MATEMATYKI DLA KLASY II TECHNIKUM 5 - LETNIEGO
Lp. I PLAN WYNIKOWY Z MATEMATYKI DLA KLASY II TECHNIKUM 5 - LETNIEGO Temat lekcji Umiejętności Podstawowe Ponadpodstawowe Funkcja kwadratowa Uczeń: Uczeń: 1 Wykres i własności funkcji y = ax 2. - narysuje
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie wektorowe
Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:
Bardziej szczegółowoPrzekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej
Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej Przygotowanie: Dariusz Pazderski Liniowe przekształcenie równania stanu Rozważmy liniowe równanie stanu i równanie wyjścia układu niesingularnego
Bardziej szczegółowoELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 24 czerwca 2019 roku
Egzamin pisemny zestaw. ( pkt.) Udowodnić, że jeśli funkcja g interpoluje funkcję f w węzłach x 0, x, K, x n, a funk- cja h interpoluje funkcję f w węzłach x, x, K, x n, to funkcja x0 x gx ( ) + [ gx (
Bardziej szczegółowoJAK PROSTO I SKUTECZNIE WYKORZYSTAĆ ARKUSZ KALKULACYJNY DO OBLICZENIA PARAMETRÓW PROSTEJ METODĄ NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW
JAK PROSTO I SKUTECZNIE WYKORZYSTAĆ ARKUSZ KALKULACYJNY DO OBLICZENIA PARAMETRÓW PROSTEJ METODĄ NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Z tego dokumentu dowiesz się jak wykorzystać wbudowane funkcje arkusza kalkulacyjnego
Bardziej szczegółowoFunkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska
Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska . Wprowadzenie pojęcia funkcji liniowej w nauczaniu matematyki w gimnazjum. W programie nauczania matematyki w
Bardziej szczegółowoWstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne 2016/17 1
Wstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne /7 Warunkiem koniecznym (nie wystarczającym) uzyskania zaliczenia jest rozwiązanie co najmniej 3 z poniższych zadań, przy czym zadania oznaczone literą O
Bardziej szczegółowoWartości x-ów : Wartości x ów można w Scilabie zdefiniować na kilka sposobów, wpisując odpowiednie polecenie na konsoli.
Notatki z sesji Scilaba Istnieje możliwość dokładnego zapisu przebiegu aktualnej sesji pracy ze Scilabem: polecenie diary('nazwa_pliku.txt') powoduje zapis do podanego pliku tekstowego wszystkich wpisywanych
Bardziej szczegółowoEgzamin maturalny z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach 1-25 wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawną odpowiedź.
ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaniach -5 wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawną odpowiedź. Zadanie. ( pkt) Wskaż rysunek, na którym zaznaczony jest zbiór wszystkich liczb rzeczywistych spełniających nierówność
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. Wielomiany komputerowe wykresy funkcji wielomianowych
Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH
Bardziej szczegółowoZadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Bardziej szczegółowoPróbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum w roku szkolnym 2012/2013 I. Zakres materiału do próbnego egzaminu maturalnego z matematyki: 1) liczby rzeczywiste 2) wyrażenia algebraiczne
Bardziej szczegółowoZad. 8(3pkt) Na podstawie definicji wykaż, że funkcja y=
Funkcje, funkcja liniowa, funkcja kwadratowa powt. kl. 3d Zad. 1 (5pkt.) Dana jest funkcja f(x)=. Narysuj wykres funkcji g(x)= -f(x). Rozwiąż nierówność g(x). Podaj liczbę rozwiązań równania g(x)=m w zależności
Bardziej szczegółowo