data utworzenia: styczeń 2006, data modyfikacji: styczeń 2011 WSTĘP DO METOD NUMERYCZNYCH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "data utworzenia: styczeń 2006, data modyfikacji: styczeń 2011 WSTĘP DO METOD NUMERYCZNYCH"

Transkrypt

1 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń WSTĘP DO METOD NUMERYCZNYCH Metodą umeryczą zyw sę kżdą metodę oblczeową sprowdzlą do opercj rytmetyczych dodw, odejmow, może dzele Są to podstwowe opercje mtemtycze, ze od weków przez człowek tkże rozpozwle przez kżdy procesor komputerowy N fudmece tych czterech dzłń lczbowych moż zbudowć cłą bzę oblczeową dl mej lub brdzej skomplkowych zgdeń (p oblcze perwstk kwdrtowego z lczby eujemej, le też opercje cłkow różczkow umeryczego) Dltego zzwyczj przez umerykę rozume sę dzedzę mtemtyk zjmującą sę rozwązywem przyblżoym zgdeń lgebrczych I rzeczywśce, odkąd zjwsk przyrodcze zczęto opsywć przy użycu formlzmu mtemtyczego, pojwł sę potrzeb rozwązyw zdń lzy mtemtyczej czy lgebry Dopók były oe eskomplkowe, dwły sę rozwązywć ltycze, tz z użycem pewych przeksztłceń lgebrczych prowdzących do otrzymyw rozwązń ścsłych dych problemów Z czsem jedk, przy powstwu corz to brdzej skomplkowych teor opsujących zjwsk, problemy te stwły sę tyle złożoe, ż ch rozwązywe ścsłe było lbo brdzo czsochłoe lbo też zgoł emożlwe Numeryk pozwlł zjdywć przyblżoe rozwąz z żądą dokłdoścą Ich podstwową zletą był ogólość tk formułowych lgorytmów, tz w rmch dego zgde e mło zcze czy było oo proste czy też brdzo skomplkowe (jwyżej wązło sę z wększym kłdem prcy oblczeowej) Ntomst wdą był czsochłoość Stąd prwdzwy reess metod umeryczych stąpł wrz z powszechym użycem w prcy ukowej mszy cyfrowych, w szczególośc mkrokomputerów (od lt sedemdzesątych) Dzś złożoość metody umeryczej e jest żdym problemem dzesątk żmudych dl człowek opercj rytmetyczych wykouje komputer o wele wżejsz stł sę lz otrzymego wyku (gł pod kątem jego dokłdośc) tk, by był o możlwe jbrdzej wrygody Oczywśce metody umerycze mogą służyć do rozwązyw kokretych zgdeń lgebrczych (tkch jk p rów elowe czy problemy włse) N ogół jedk są oe osttm ogwem w łńcuchu zwym modelowem W celu określe zchow sę jkegoś zjwsk w przyrodze (tu uwg będze skerow zgde fzycze, czyl odwrcle), buduje sę szereg jego przyblżeń zwych modelm Modele buduje sę przyjmując corz to owe złoże hpotezy uprszczjące Z rzeczywstego systemu fzyczego jperw powstje model mechczy, (czyl zbór hpotez dotyczących p mterłu, środowsk, zchow obcąże td) Jego reprezetcją mtemtyczą jest model mtemtyczy, czyl ops jego zchow sę przy określoych wrukch mechczych w postc ukłdu rówń różczkowych cząstkowych ( ogół) Nstępy w kolejośc model umeryczy poleg zme welkośc cągłych dyskrete ozcz przejśce do ukłdu rówń lgebrczych, do rozwąz którego służy wybr metod umerycz Po otrzymu wyku umeryczego (przyblżoego) leży przeprowdzć lzę błędu Nleży zuwżyć, ż błąd końcowy będze obrczoy błędm ze wszystkch poprzedch etpów modelow, węc: Błędem eukoym (błędem modelu), Błędem metody, Błędem umeryczym

2 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Błąd modelu zwykle wąże sę z przyjęcem złych prmetrów początkowych lub brzegowych przy jego tworzeu Może sę też okzć, ż przyjęto zbyt dleko dące uproszcze eoddjące dobrze wruków rzeczywstych, w jkch odbyw sę de zjwsko Mmo tego ogół buduje sę modele w mrę proste, stępe przeprowdz lzę wrżlwośc, tz sprwdz, jk duży wpływ m dy pojedyczy czyk jego fukcjoowe Błąd metody wąże sę z przyjęcem mło dokłdych prmetrów dl tej metody (zbyt rzdk podzł obszru cągłego skończoe odck) lub z zstosowem zbyt mło dokłdej metody (mmo dokłdych prmetrów) Metod umeryczych dl dego zgde jest ogół brdzo dużo Wybór powe być dokoy z uwg przewdywą postć rzeczywstego zchow sę zjwsk Błąd umeryczy wąże sę ścśle z precyzją wykoywych oblczeń (ręczych przez człowek, przez klkultor, przez komputer) Wyróżć moż błąd obcęc błąd zokrągleń Błąd obcęc wystąp, gdy rozwjjąc dą fukcję w szereg odrzucmy eskończoą lczbę wyrzów od pewego mejsc, zchowując jedye pewą początkową ch lczbę (w klkultorch dzłm perwotym są opercje dodw, odejmow, może dzele, tomst wszystke e, p oblcze wrtośc fukcj trygoometryczych wąże sę z rozwjem tychże fukcj w szereg potęgowe z dą dokłdoścą obcęc) Błąd zokrągleń wąże sę z reprezetcją ułmków dzesętych eskończoych (leży przy tym pmętć, ż komputer prowdz oblcze z włścwą dl dego typu lczbowego precyzją, tomst pokzywć grfcze wyk może z dokłdoścą żądą przez użytkowk wtedy potrzeby formtu prezetcj zokrągl z dą dokłdoścą tk smo jest zresztą w klkultorch) I klsyfkcj błędu umeryczego (tu rozumego jko dokłdość) to: Błąd względy (bezwymrowy), Błąd bezwzględy Przyjmując ozcze: x - welkość przyblżo orz x - welkość ścsł, moż zpsć x x błąd bezwzględy δ x x błąd względy ε Błąd względy jko x bezwymrowy często przedstwy jest w procetch Pode smej wrtośc x w umeryce jest bezwrtoścowe mus jej towrzyszyć jed z powyższych dokłdośc, (co zpsuje sę jko: x ± δ lub x( ± ε ) ) Wżym pojęcem w umeryce jest pojęce cyfr zczących Perwsz cyfr zcząc to perwsz ezerow cyfr lcząc od lewej stroy ułmk dzesętego W prktyce jest to cyfr, do której moż meć zufe, ż e pochodz z zokrągle, lecz zlzł sę tm z rzeczywstych oblczeń Np 45 (4 cyfry zczące), 45 (7 cyfr zczących), 45 (5 cyfr zczących), 45 (4 cyfry zczące) td Dokłdość końcow mus meć tyle cyfr zczących, le mją wruk początkowe Ozcz to w prktyce, ż e moż prowdzć oblczeń zchowując p trzy mejsc po przecku, ostteczy wyk podwć bezkre z wększą ż t dokłdoścą Będze o wtedy bezwrtoścowy, gdyż błąd zokrągleń może wkrść sę wet perwszą pozycję dzesętą, zwłszcz jeżel w trkce oblczeń przeprowdzo często dzł dzele odejmow, które obżją dokłdość wyku

3 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń ROZWIĄZYWANIE NIELINIOWYCH RÓWNAŃ ALGEBRAICZNYCH Njprostszym wykorzystem metod umeryczych jest umerycze rozwązywe rówń lgebrczych elowych Nelowość może być pochodze geometryczego (p w mechce przyjęce teor dużych odksztłceń czy przemeszczeń) lub fzyczego (elowe zwązk kostytutywe, gdy mterł e podleg lowemu prwu sprężystośc) Końcowym efektem tkego modelow w przestrze jedowymrowej przy jedej zmeej ezleżej jest rówe postc: F( x ) Tworząc w określoy sposób rówe postc: x f ( x), gdze f ( x ) jest dowolą, elową fukcją zmeej x moż stworzyć cąg lczbowy postc x + f ( x ) () rozpoczyjąc oblcze od dowolej ( ogół) lczby x, zwej puktem strtowym: x, x f ( x ), x f ( x ), x f ( x ), () Grfcze proces te poleg szuku puktu wspólego dl prostej y x orz krzywej y f ( x) Jeżel wyko sę odpowedo dużo tkch oblczeń, to przy odpowedch wrukch, jke mus spełć fukcj f ( x ), proces okże sę zbeży (do określoej lczby ˆx ) Rówe () zyw sę wtedy schemtem tercyjym, cąg przyblżeń () procesem tercyjym Lczby potrzebych tercj e d sę z góry określć (będze o fukcją puktu strtowego orz postc schemtu tercyjego) Dltego o mejscu przerw tercj muszą śwdczyć dodtkowe kryter Formułuje sę je defując stępujące eujeme welkośc sklre: () x+ x Tempo zbeżośc: ε, x Resduum: F( x ), F( x ) () + ε Ilość tercj: ε () : + () () () () Wtedy o zkończeu oblczeń decydowć będą wruk: ε ε dop, ε ε dop, mx Dw perwsze są ezleże od sebe powy być spełoe rówocześe Trzec jest dl () () ch ltertywą Lczby (tu: bezwymrowe) ε, ε, są dym z góry welkoścm dopuszczlym dop dop mx

4 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Przy formułowu powyższych kryterów użyto welkośc względych, (które mogą być łtwo porówywe mędzy sobą) Czsm wskze jest użyce welkośc wymrowych, le wtedy określee czy lczb jest mł czy duż e jest już tke oczywste Mlejące tempo zbeżośc śwdczy o zbeżośc dego schemtu tercyjego do jedej skończoej wrtośc (tu: x ˆ x ) Schemt tercyjy rozbeży może dwć corz wększe lczby wrz ze wzrostem lczby tercj (rozbeżość jko zbeżość do eskończoośc), może oscylowć pomędzy dwem różym wrtoścm (tzw proces estbly) lub po prostu okzć sę osoblwym dl dego x Tke sytucje wychwytuje tempo zbeżośc, które zmst systemtycze mleć utrzymuje sę tym smym pozome lub eogrczee rośe do eskończoośc Ntomst młość kryterum resdulego (resztkowego) śwdczy o spełeu wyjścowego rów lgebrczego () Może sę bowem zdrzyć, ż sm zbeżość procesu e gwrtuje zbeżośc schemtu do włścwego rozwąz x,tj tkego, że F( x ) Wtedy ˆx x wykże te fkt ezerowe resduum, tomst tempo zbeżośc będze mmo to mleć Dopero spełee obydwu kryterów gwrtuje uzyske przyblże włścwego rozwąz wyjścowego rów () Procesy tercyje mogą być zbeże rozbeże jedostroe (wtedy zblżmy sę lub oddlmy od włścwego rozwąz z jedej stroy od dołu lub od góry) lub dwustroe (wyk tercj skczą z jedej stroy wrtośc ścsłej drugą cyklcze, przyblżjąc sę do ej lub oddljąc) Przykłdy tkch procesów pokzują poższe rysuk Moż zuwżyć pewą cechę wspólą dl fukcj prwej stroy f ( x ) w przypdku procesów zbeżych rozbeżych Wszystko zleży od chyle fukcj w pewym, b ), w którym poszukwe jest rozwąze Fukcje strome otoczeu (przedzle [ ] powodują rozbeżość schemtu Tą stromość określ sę przez kąt chyle wykresu do os x, kryterum zbeżośc wyk z wruku Lpschtz Twerdzee Jeżel f ( x ) speł wruek Lpschtz: [ ] f ( x ) f ( x ) L x x, < L <, x, x, b to rówe lgebrcze x f ( x) posd co jmej jedo rozwąze w przedzle [, b ] Twerdzee Jeżel f ( x ) speł twerdzee, to proces tercyjy x f ( x ) jest zbeży do rozwąz ścsłego rów x f ( x) dl x [, b] + przy dowolym pukce strtowym x 4

5 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń y y x sc x sc x x x x x x x x x x Proces zbeży dwustroe Proces rozbeży dwustroe y y x sc x sc x x x x x x x x x x Proces zbeży jedostroe Proces rozbeży jedostroe Kosekwecją powyższych twerdzeń jest stępujący wosek: jeżel kąt chyle fukcj ( ) x x, x jest mejszy ż 45º, to schemt tercyjy jest f x pewym przedzle [ ] zbeży przy dowolym pukce strtowym Tges kąt chyle lczymy podstwe lorzu różcowego fukcj f ( x ) O ewetulej zbeżośc lub rozbeżośc decyduje schemt, dokłdej: sposób zjdyw fukcj prwej stroy f ( x ) Sposób te stow podstwę klsyfkcj dlszych metod tercyjych N ogół schemt powe meć zpewoą bezwrukową stblość zbeżość Rówe wyjścowe: F( x ) METODA ITERACJI PROSTEJ x x + f ( x ) 5

6 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Sposób zjdyw fukcj f ( x ) e jest z góry określoy, może pochodzć z prostego przeksztłce: F( x) F( x) + x x f ( x) x Tk schemt e m zgwrtowej zbeżośc stblośc METODA ITERACJI PROSTEJ Z RELAKSACJĄ Pojęce relkscj w umeryce ozcz gerecję w tempo zbeżośc wyku W metodze tercj prostej moż zrobć modyfkcję polegjącą obróceu wykresu fukcj ( ) f x względem początku ukłdu o tk kąt, by proces tercyjy był optymle szybko zbeży w okolcy dego puktu (pukt optymlej zbeżośc) Relkscj e tylko poprw tempo zbeżośc, le róweż potrf zmeć wyjścowy schemt rozbeży zbeży Wrtość kąt leży wyzczyć optymlzując owo otrzymy schemt poprzez dode do strego czyk lowego odpowdjącego z obrót (pukt optymlej zbeżośc ogół utożsmy jest z puktem strtowym x ): x f ( x) x + α x f ( x) + α x x( + α) f ( x) + α x f ( x) α x x + g( x) + α + α x g( x) Optymlzujemy owy schemt tercyjy: g '( x ) f '( x ) α + ( α ) + α + α α f '( x ) Tk polczoe α wstwmy do schemtu x g( x) : f ( x) f '( x ) x x f '( x ) f '( x ) Końcow postć schemtu tercyjego metody tercj prostej z relkscją: x x f ( x ) f '( x ) x '( ) '( ) + f x f x METODA STYCZNYCH (NEWTONA) 6

7 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Dl pewego otocze h puktu x rozwjmy wrtość wyjścowej fukcj F( x + h) w szereg Tylor: F( x + h) F( x) + F '( x) h + F ''( x) h + F( x) + F '( x) h Ustljąc x podstwjąc F( x + h) moż oblczyć przyrost h przy uprzedm odrzuceu wyrzów rozwęc wyższych rzędem ż perwszy (zleryzowy przyrost): F( x) h F '( x) Dl dej pry sąsedch przyblżeń zchodz: x + x + h Stąd po podstweu z h otrzymujemy schemt metody: x x + F( x ) x F '( x ) Grfcze metod Newto poleg budowu styczych w kolejych przyblżech x począwszy od puktu strtowego orz szuku mejsc zerowych tych styczych Wzór metodę Newto moż też otrzymć stosując metodę relkscj bezpośredo do wyjścowego rów F( x ) Z jest też modyfkcj metody dl perwstków welokrotych (jeżel rówe F( x ) tkeż posd): x U ( x) F( x) F( x) F ''( x) x+ x, U ( x), U '( x) U '( x ) F '( x) ( F '( x)) METODA SIECZNYCH W metodze Newto do schemtu tercyjego potrzeb jest zjomość pochodej fukcj F( x ) Aby ukąć jej różczkow, moż lczbową pochodą oblczć w sposób przyblżoy korzystjąc z wrtośc lorzu różcowego Wtedy potrzebe są zwsze dw pukty wstecz, by zbudowć koleje rozwąze (grfcze stycz przechodz w seczą), tkże smym początku oblczeń x, x x x x+ x F( x ) F( x ) F( x ) METODA REGULA FALSI Jeżel zstosujemy metodę seczych lub styczych do fukcj eregulrej, któr w sposób gwłtowy przechodz z wypukłej wklęsłą lub z mlejącej rosącą, jest 7

8 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń ebezpeczeństwo, ż koleje przyblże rozwąz uceką dleko od początkowego przedzłu bez żdych szs powrót zlezee sesowego rozwąz Pomoc może sę okzć pew modyfkcj metody seczych, gdze jede z puktów, których buduje sę koleje secze, jest z góry ustloy (jest to jede z puktów strtowych), tomst drug z ch jest puktem zmeym W rze oddle sę kolejych przyblżeń od obszru strtowego, w cągu stępych tercj stąp powrót w jego okolce x (pukt stły), x x x x+ x F( x ) F( x) F( x ) METODA BISEKCJI (POŁOWIENIA) Metod bsekcj leży do jstrszych jprostszych metod tercyjych, oprócz zjdyw perwstków rówń róweż jest wykorzystyw przy zgdech optymlzcj fukcj Dl wyjścowego rów F( x ) szuk o przyblże rozwąz wewątrz przedzłu x (, b) Stąd, by metod zdzł, mus być gwrcj ste mejsc zerowego w tym przedzle: F( ) F( b) < + b Przy kżdej tercj oblcz sę środek przedzłu x Nstępe sprwdz sę, w którym z podprzedzłów (, x ) orz ( x, b ) leży mejsce zerowe te przedzł podleg dlszemu dzeleu Jeżel F( ) F( x) < to b x, w przecwym przypdku x Podzł przedzłu (, b ) ekoecze mus stępowć dwe rówe częśc, moż go dzelć p w tzw złotym stosuku (czyl tk, by b b x b x x ) Przykłd Podć schemty tercyje rozwąz rów s( x) + x metodm: () tercj prostej, () tercj prostej optymle szybko zbeży, () Newto, (v) seczych, (v) regul fls Zstosowć tk sformułowe schemty do zleze dwóch kolejych przyblżeń rozwąz strtując z puktu x (dl metody seczych regul fls przyjąć drug pukt strtowy x 5) Po kżdym kroku tercyjym określć tempo zbeżośc orz tempo zmy resduum Wyjścowe rówe: F x x + x F x ( ) s( ), ( ) Perwstk ścsłe rów: x 655, x sc sc () metod tercj prostej Z rów F( x ) wyzczmy w dowoly prosty sposób zmeą x, p x s( x) + 8

9 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń () Schemt tercyjy: Oblcze: Krok : () x x x+ s( x ) +,,,, x s( x ) + s( ) e x x () F( x ) s(4467) 4467 F( x) s( ) ( ) e 6976 Krok : x e e s( x ) + s(4467) x x () x F x 4995 () ( ) s(6955) 6955 F( x ) s( ) ( ) Z dokłdoścą x metod tercj prostej z relkscją () 6 e < otrzymo po 6 tercjch wyk Korzystjąc z poprzedego schemtu metody tercj prostej x f ( x) : x s( x) +, zjdujemy owy schemt optymle szybko zbeży w okolcy puktu strtowego x f ( x) s( x) + f '( x) cos( x) s( x) + f '( x) cos( x ) cos( ) 994 s( x ) + s( ) + f '( x ) f '( x ) 994, 8866, 664 f '( x) f '( x ) Schemt tercyjy: x x s( x) x,,,, Oblcze: Krok : 9

10 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń x 8866 s( x ) x e 8866 s( ) ( ) 5859 x x () x () F( x ) s(5859) 5859 F( x ) s( ) ( ) e Krok : x 8866 s( x ) x 44 e e x x () x F x 455 () ( ) s(44) 44 F( x) s( ) ( ) Z dokłdoścą x () 6 e < otrzymo po 8 tercjch wyk () metod Newto Postć wyjścow rów: F( x) s( x) + x, F( x) Oblczee pochodej fukcj F( x ) : F '( x) cos( x) + x x Schemt tercyjy: s( x ) + x x+ x,,,, cos( x ) + x Oblcze: () () x 88, e 6889 e 67 () () x 6478, e 5985, e 854 x 655, e <, e < () 6 () 8 4 (v) metod seczych Postć wyjścow rów: F( x) s( x) + x, F( x) Schemt tercyjy: x, x 5 x x x+ x (s( x) + x ),,, s( x ) + x s( x) x Oblcze:

11 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń x 95596, e e 9554 () () () () x 78578, e 68, e 56 x 655, e <, e < () 6 () 8 5 (v) metod regul fls Postć wyjścow rów: Pukt stły: x F( x) s( x) + x, F( x) Schemt tercyjy: x, x 5 x x+ x (s( x ) + x ),,, 97 s( x ) x Oblcze: () () x 95596, e e 9554 () () x 4446, e 84684, e 57 x 6548, e <, e < () 6 () 6 7 Przykłd Rówe z poprzedego zd rozwązć w sposób przyblżoy metodą bsekcj Przyjąć przedzł (,) Rozwąze zleźć z dokłdoścą Postć wyjścow rów: F( x) s( x) + x, F( x) Początek przedzłu:, koec przedzłu: b Oblcze zestwoo w tbel: + b x F( x ) F( ) e dop b e x () x x δ F( x ) ()

12 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń UKŁADY RÓWNAŃ NIELINIOWYCH Rozwązywe ukłdów rówń lgebrczych (lowych lub elowych) to jczęścej spotyky problem lgebrczy w zgdech fzyk Stąd potrzeb oprcow prtu lzy tkch ukłdów, jczęścej w forme wektorowej mcerzowej Poewż dzł wykoywe będą już e pojedyczych lczbch tylko welkoścch mcerzowych, leży wprowdzć pojęce ormy (wektor, mcerzy) stowącej reprezetcję tej welkośc w postc pojedyczej lczby rzeczywstej dodtej Defcj Norm wektorow x z wektor x V wektorow, jest sklrem spełjącym stępujące wruk: x, x x, x V α x α x x V, R, x + y x + y x,y V Njczęścej używe ormy wektorowe: x x mx x x ( ) α, gdze V to low wymrow przestrzeń, orm Eukldes (średo kwdrtow),, orm Czebyszew (mksmum), p p x x, p, uogólee dwóch powyższych przypdków ( p - orm Eukldes, p - orm Czebyszew) Defcj Norm mcerzow A z mcerzy kwdrtowej ( j spełjącym stępujące wruk: A, A A, α A α A, α R, A + B A + B, 4 A B A B Njczęścej używe ormy mcerzowe: A A j j ( ) mx j j A, orm Eukldes (średo kwdrtow),, orm Czebyszew (mksmum) ) jest sklrem

13 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Często używe jest też pojęce średej ormy Eukldes Wtedy przed perwstkowem sumy kwdrtów współrzędych dzel sę dodtkowo tą sumę przez lczbę wyrzów METODA NEWTONA RAPHSONA Metod służy do rozwązyw ukłdów rówń elowych stow uogólee metody tercj prostej dl welu rówń jedocześe Twerdzee F : x, b R,,,, leży do wymrowej przestrze eukldesowej Nech [ ] R Nech x f ( x ) speł stępujące wruk f jest określoe cągłe w R, orm jkobow z f speł wruek J ( x ) L, f F F x x J f F F x x dl kżdego x R m f ( x ) róweż leży do Wtedy dl kżdego rozwąz ɶx R x R cąg tercyjy + ( ) x f x jest zbeży do jedozczego Rozwżmy pukt x orz jego blske otoczee x + h Wtedy F ( x + h) Rozwjjąc osttą welkość wektorową w szereg Tylor otrzymuje sę: ( ) F ( x) F x F ( x + h) F ( x) + h + h + F ( x) + J ( x) h + R( x) x x Leryzując powyższy zwązek ze względu h wylczjąc wektor h otrzymuje sę: - ( ) + ( ) - ( ) ( ) F x J x h h J x F x ( ) ( ) x x + h x x J x F x Przy tkm zpse schemtu koecze byłoby odwrce mcerzy J - ( x ) kżdym kroku Aby tego ukąć, moży sę strom przez J( x ), co prowdz do sformułow ukłdu rówń lowych (rozwązywych ltycze lub umerycze) x J( x) x + J ( x) x - F ( x)

14 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Kryter przerw tercj w przypdku welowymrowym: () x+ x () ε ε dop, x + () F ( x+ ) () ε ε dop F ( x ) Njczęścej sprwdz sę rozwąze dl dwóch rodzjów orm: dl ormy mksmum, któr wychwytuje jwększy błąd w obszrze rozwąz średej ormy kwdrtowej, któr mów o średej jkośc rozwąz Isteją róże modyfkcje metody Newto Njprostsz poleg e zmeu wyjścowej mcerzy jkobowej, co pocąg wększą lczbę kroków, ż przy oryglej metodze, le tylko dl jedego oblcz mcerzy (pomoce może być omwe w dlszych rozdzłch oprcow rozbce czyk trójkąte) Możlwe jest też uktule mcerzy co pewą lczbę kroków, węc tm, gdze mcerz mogł ulec stotej zme I metod poleg dokou relkscj x J( x) x + J ( x) x - α F( x ) (jczęścej α,, 4 - tzw drelkscj) W przypdku wyrźej oscylcj rozwąz (p wyk przechodz z jedej drugą stroę os x ) możlwe jest wprowdzee przyśpesze zbeżośc tercj metodą Atke Wprowdzjąc ozcze: x - wrtość rozwąz j-tym kroku, x - rozwąze ścsłe moż zpsć lowy zwązek: x x α( x x ) j Przy złożeu, że współczyk α jest stły dl dwóch sąsedch tercj, moż zpsć ukłd rówń dl trzech kolejych przyblżeń rozwąz: x x α( x x ) x x α( x x ) Rozwązując go ze względu x otrzymuje sę zwązek: x x x x x x + x Wzór leży używć osobo dl kżdej zmeej ezleżej poprwjąc wrtość otrzymą -tym kroku tercj 4

15 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Przykłd Rozwązć stępujący ukłd rówń elowych Rphso Przyjąć wektor strtowy x {, } y x x + y 8 przeprowdzć lzę błędu Przyjąć stępujące pozomy błędu: ε metodą Newto Po kżdym kroku tercyjym, ε () 6 () 8 dop dop Wektor fukcyjy: F ( x, y) y x F ( x, y) F ( x, y) x + y 8 F F x y y Mcerz jkobow: J ( x, y) ( x, y) F F x y x y Wektor strtowy: x 884 Schemt tercyjy: J( x, y ) x J ( x, y ) x F ( x, y ) x + + y x+ y x y x x+ x y y + x y y x y 8 y + + Alz błędów: x x+ x?? () x y y 8 () () ( ) x y + x + F x+ + () < dop, < dop x+ x+ F ( x) y x y + x + y 8 ε ε ε ε Krok : y y x y x y x x x y y x y y x y 8 y x y x 8 x y 6 y 884 Błędy w orme eukldesowej: 5

16 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń e e () e () e x ( 4 ) x + e e e 865 x 4 4 e ( ) e ( ) F x ( 6 ) + e + e e F( x) e ( 8 ) e Błędy w orme mksmum: e e e e () m () m x x m m m 4 x m m ( F x) m + m m 6 F( x) m m m m Sprwdzee kryterum zbeżośc: ε ε ε ε 865 > ε () () 6 e dop > ε () () 6 m dop > ε () () 8 e dop > ε () () 8 m dop Krok : y x y x y x x x y y x y y x y 8 y x x y y 67 Błędy w orme eukldesowej: 6

17 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń e , 6667 x x () ( () ) e F x e e + e e ee x 4 F( x) 8 e e Błędy w orme mksmum: 67 e e e , 6 x x () ( () ) m F x m m m m em x 4 F ( x) 8 m m 67 m m Sprwdzee kryterum zbeżośc: ε ε ε ε 545 > ε () () 6 e dop 6667 > ε () () 6 m dop 6 > ε () () 8 e dop 6 > ε () () 8 m dop Krok : 4555 x x y y 57 Błędy w orme eukldesowej: e x x F ( x ) e 554, 859 ( ) () e () e ee x F x e e x x F ( x) Błędy w orme mksmum: () m () m em 57, em 47 x F ( x ) Sprwdzee kryterum zbeżośc: m m ε ε ε ε 554 > ε () () 6 e dop 859 > ε () () 6 m dop 57 > ε () () 8 e dop 47 > ε () () 8 m dop td 7

18 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Wyk spełjące kryter zbeżośc otrzymo po szóstej tercj x x, y { } Poższe wykresy przedstwją tempo zbeżośc rozwąz resduum: w skl dzesętej logrytmczej lczoe dl obydwu powyżej zstosowych orm Temp zbeżośc resduum tempo zbeżośc, resduum,5, r tercj CoEuk CoMx ResEuk ResMx Temp zbeżośc resduum - skl logrytmcz log(tempo zbeżośc, resduum) ,5,5 log(r tercj) CoEuk CoMx ResEuk ResMx 8

19 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Przyśpeszee zbeżośc metodą Atke m ses wtedy, gdy rozwąze wyrźe skcze, przechodząc cyklcze z jedej stroy drugą pewej ustloej wrtośc W przypdku powyższym wyrźe obserwow jest zbeżość od góry, węc włączee lgorytmu Atke e jest uzsdoe może popsuć dobre już rozwąz Od stroy formlej jego zstosowe będze poległo oblczeu owej, poprwoej wrtośc rozwąz po trzecm kroku tercyjym Rozwąze uzyske po trzecm kroku: x 5 y 57 Poprwee współrzędej x : Poprwee współrzędej y : x y x x x x x + x y y y y y + y Nstępy krok tercyjy ( ) uwzględłby oczywśce już poprwoe powyżej wrtośc rozwąz: 994 x x y y4 Wrtośc rozwąz po tym kroku z dokłdoścą do sześcu mejsc po przecku rówją sę wykow ścsłemu UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH W metodze Newto Rhpso po leryzcj rówń leży rozwązć ukłd rówń lowych Sposób lgebrczy (metod Crmer) wymg lcze wyzczków jest dość kłopotlwy Dltego wprowdzoo szereg metod umeryczych do rozwązyw tkch ukłdów rówń Rozwży będze stępujący problem lgebry: Ax b, det( A ) A - mcerz współczyków ukłdu ( ), x wektor rozwązń ( ), b wektor prwej stroy (wyrzy wole) ( ) Klsyfkcj metod do rozwązyw powyższego zgde może operć sę włsoścch mcerzy współczyków Wtedy moż rozróżć: T mcerz symetryczą: A A, T mcerz dodto określoą: x Ax >, R, x mcerz o dużym rozmrze: >>, 4 mcerz o specjlej strukturze (p psmowej) 9

20 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Metody rozwązyw moż podzelć wtedy : metody elmcj (polegją odpowedm rozkłdze mcerzy A czyk stępe wylczeu jedego po drugm wszystkch rozwązń) są ucążlwe oblczeowo, le z to dją wyk ścsły, p metod Guss Jord, metod Choleskego; metody tercyje (polegją zstosowu prostych metod tercyjych do kżdego z rówń lgebrczych z osob, co dje w rezultce cąg wektorów przyblżeń rozwąz ścsłego), p metod Jcobego, metod Guss Sedel, metod Rchrdso; metody kombowe (elmcyjo tercyje); metody specjle, p metody lzy frotlej czy metody mcerzy rzdkch (mcerz m wele zer, mło współczyków ezerowych, p metod Thoms) Metody elmcj, które zostą omówoe pożej, polegją rozkłdze wyjścowej mcerzy A czyk, tzw czyk trójkąte L U: A L U Mcerz dolotrójkąt L m stępującą włsość: współczyk ezerowe występują jedye pożej wyrzów, j przekątej główej, tj L : lj, mcerz górotrójkąt U m włsość ( ), j > odwrotą: współczyk ezerowe położoe są powyżej przekątej główej, tj, j < U : uj Po zlezeu tego rozkłdu rozwązuje sę tzw pozore ukłdy ( ), j rówń: krok wprzód: Ly b orz krok wstecz: Ux y Ukłdy, dzęk swojej trójkątej strukturze, pozwlją uzyske kolejych rozwązń rekurecyje wersz po werszu zczyjąc lczee od góry (przy mcerzy dolotrójkątej) lub od dołu (przy mcerzy górotrójkątej) METODA GAUSSA JORDANA Ax b, det( A ) j x b,,,, j j Wzory dl wersj elmcj elemetów pod przekątą główą krokem wstecz: Ab Uy Ux y x m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj b b m b ( k ) ( k ) ( k ) k k, gdze: mk, k,,, ; k +,, ; j,, ( k ) k ( k ) kk x b j x j,,,,, j +

21 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Wzory dl wersj elmcj elemetów d przekątą główą krokem wprzód: Ab Ly Lx y x m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj b b m b ( k ) ( k ) ( k ) k k, gdze: mk, k,,,; k,,; j,, ( k ) k ( k ) kk x b j x j,,,, j Wzory dl wersj pełej elmcj elemetów mcerzy: Ab Uy Lx x m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj b b m b ( k ) ( k ) ( k ) k k, gdze: mk, k,,, ; k +,, ; j,, ( k ) k ( k ) kk m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj b b m b ( k ) ( k ) ( k ) k k, gdze: mk, k,,,; k,,; j,, ( k ) k ( k ) kk b x,,,, W przypdku, gdy przy det( A ), mmo to przy oblczu współczyk m k wyrz ( k ) kk leży odwrócć kolejość werszy (o umerch orz k ) tblcy złożoej z wyrzów mcerzy współczyków orz wyrzów wektor prwej stroy Moż też rozwązywć ukłdy rówń z welom prwym strom, wtedy cłą mcerz prwych stro ( B [ b ], gdze m jest lczbą prwych stro) przetwrz sę rówocześe ( m) j Przykłd Rozwązć metodą elmcj Guss Jord ukłd rówń Ax b, gdze 6 A 6, 9 b 5 Zstosow zoste wersj pełej elmcj wyrzów mcerzy do postc dgolej Z wyrzów mcerzy A orz wyrzów wektor b budujemy tblcę lczb: W perwszym kroku elmcj podlegją elemety pod przekątą główą (z mcerzy A powste mcerz górotrójkąt U), kolejo -, - orz Do zerow -

22 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń używmy czyk elmcj m Jest o rówy lorzow wyrzu, który m sę wyzerowć ( - ) przez odpowdjący mu wyrz stojący w perwszym werszu od góry, który e uleg zme (tu: wersz perwszy, wyrz ) Nstępe zme podleg kżdy wyrz w werszu drugm (łącze z osttą kolumą wyrzów wolych) wg przepsu: owy wyrz rów sę różcy strego wyrzu loczyu współczyk m przez wyrz z tej smej kolumy z wersz górego ezmeego dl tego kroku (zowu wersz perwszy) Stąd ow postć wersz drugego: ( ) +, 6 ( ) ( ) 6 4, ( ) ( ), b 9 ( ) ( 6) 9 7 Podobe dl wyzerow wyrzu współczyk m owy zestw wyrzów: ( ) +, ( ) ( ), ( ) ( ) 9, b 5 ( ) ( 6) Tblc wyrzów po tym kroku wygląd stępująco: Cły proces sprowdz sę tk prwdę do pomoże perwszego rów jperw przez - dodu go do drugego stępe przez - dodu go do trzecego W stępym, osttm górotrójkątym kroku elmcj podleg (dwe ) Współczyk m Terz werszem, którym sę e zme jest wersz drug! Dltego w mowku jest e - Postć owego wersz po elmcj (wyrz perwszy e uleg zme moż to łtwo sprwdzć, bo sto d m ):, Tblc wyrzów wygląd terz stępująco: , b

23 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Postć mcerzy górotrójkątej: U Mcerz dolotrójkątą tworzy sę 7 stępująco: L m Łtwo sprwdzć, ż LU A m m Terz elmcj podlegją wyrzy d przekątą, kolejo, - orz - Do elmcj współczyk m do elmcj - : m 7 / 7 7 / 7 Postć tblcy po przeksztłcech: Ostt krok wymg wyzerow - Ostte m Końcow postć tblcy (mcerz A jest terz dgol): Ostte przeksztłcee poleg podzeleu osttej kolumy wyrzów wolych przez odpowede wyrzy dgole ( b, b 4 5, b ) Z włsośc 7 mcerzy jedostkowej (, Ix b x b ) wyk, ż wyrzy wole są poszukwym rozwązm wyjścowego ukłdu, czyl:

24 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń x Przykłd Rozwązć metodą elmcj Guss Jord ukłd rówń N podstwe ukłdu budujemy tblcę: 6 4 x x 4 x x Współczyk do wyzerow perwszej kolumy: m, m, m4, do drugej: 6 6 m, m4 Dlej koecze jest wyzerowe wyrzu 4 Jedk oblczee 7 7 współczyk m 4 wymgłoby dzele przez zero ( m 4 ) Czy to ozcz, że "" wyjścow mcerz był osoblw? Ne, po prostu wyjścow kolejość rówń powoduje tke ułożee współczyków mcerzy w tkm wypdku leży zmeć kolejość werszy w powyższym przykłdze ulegą zme wersze trzec czwrty Wtedy zero wskoczy włścwe sobe mejsce Ntomst osoblwość mcerzy skutkowłby w postc późejszego dzele przez zero w czse oblcz wyrzów wektor rozwązń Dlsze przeksztłce tblcy:

25 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń x x x x METODA CHOLESKIEGO Metod oprcow jest dl mcerzy współczyków symetryczych dodto określoych T Dzęk tkm włsoścą mcerzy A jest możlwy stępujący jej rozkłd: A L L Ze sprwdzeem symetr mcerzy e m ogół problemów, mus być spełoy wruek: T A A,, j,,, Ntomst bde dodtej określoośc jest ogół j j kłopotlwe, dltego pomoce może okzć sę stępujące twerdzee: Twerdzee Jeżel mcerz A o współczykch rzeczywstych jest symetrycz ścśle domując przekątej główej dodtkowo posd wszystke elemety dgole dodte, to mcerz A jest dodto określo Mcerz zywmy ścśle domującą przekątej główej, jeżel: > j,,,,, j j Wzór rozkłd mcerzy w metodze Choleskego orz wzory ewdome wektory x y: j l jj jj l jk k l l l j j ( j k jk ) l jj k ( j j ),,, l j y b l y x y l j x j,,, j + l Przykłd, j,,, ; j +,, 5

26 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Rozwązć ukłd rówń Ax Choleskego b, gdze 4 6 A 5, b metodą elmcj 5 8 Aby zstosowć metodę Choleskego do eosoblwego ukłdu rówń, leży sprwdzć wruek symetr dodtej określoośc mcerzy A Symetr jest speło, gdyż,, Do zbd dodtej określoośc wykorzystmy tw: mcerz symetrycz jest domując przekątej główej, gdyż: 4 > +, 5 > + 4, 5 > + Rozłożee mcerzy A czyk trójkąte T L L : 4 l l l l 5 l l l l 5 l l l l T Dokoując odpowedch możeń werszy mcerzy L kolum mcerzy L porówując wyk z odpowedm wyrzem mcerzy A wyzczmy eze wyrzy l j : l l 4 l 4 l l l l l l l l l + l 5 l 5 l 5 + l l l l l l l l l + l + l 5 l 5 l l 5 Mcerz dolotrójkąt: Mcerz górotrójkąt: Krok wprzód Ly b : l L l l l l l l l l T U L l l l 6

27 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń 6 y y 6 y y ( y ) + y y (8 y ) 4 y 8 4 T Krok wstecz L x y : 4 x x x x ( x ) + x x 4 x ( + x ) Ostteczym wektorem rozwązń jest wektor x Wymge zwąze z dodtą określooścą mcerzy A może być w wyjątkowych T sytucjch espełoe Wtedy mcerze trójkąte L L steją w dzedze lczb zespoloych, le końcowe rozwąze jest rzeczywste o le tylko ukłd e jest osoblwy Metody tercyje, w odróżeu od metod elmcyjych, dostrczją w wyku metod tercj prostej (z relkscją) cłego zboru przyblżeń wektor rozwązń, który przy - odpowedej lczbe tercj będze zbeży do rozwąz ścsłego x A b W metodch tercyjych z kżdego z rówń wyzczmy ewdomą (z -tego rów pochodz -t ewdom) z pomocą wszystkch pozostłych Newdome te podlegją oblczeu podstwe zjomośc poprzedego przyblże, smym początku zjomośc wektor strtowego Tk dzł metod Jcobego, któr zwsze korzyst z wyków z poprzedej tercj, tomst metod Guss Sedel korzyst z formcj z ktulej tercj, jeżel jest to już możlwe Metody te są zbeże, jeżel mcerz A jest dodto określo (jest to wruek wystrczjący zbeżośc) Sformułowe problemu: Ax b, det( A ) x b,,,, j j j METODA JACOBIEGO () () () () x { x, x,, x } ( k + ) ( ( k ) x b j x j ),,,, j j Po rozłożeu mcerzy A skłdk: sformułowć w zpse mcerzowym: Ax b Lx + Dx + Ux b moż lgorytm 7

28 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń ( k ) ( k ) x + D ( L+ U) x + D b METODA GAUSSA - SEIDELA () () () () x { x, x,, x } ( k + ) ( ( k + ) ( k ) x b j x j j x j ),,,, j j + W zpse mcerzowym: ( k + ) - ( k + ) - ( k ) x D L x D U x + D b Kryter przerw procesu tercyjego są tke sme dl obydwu powyższych metod: kotrol temp zbeżośc: ε x x ( k + ) ( k ) () () ε ( k + ) dop ( k + ) A x b () () kotrol welkośc resduum: ε ε dop A x b x Zstosowe relkscj poleg poprweu wektor rozwązń po kżdym kroku tercyjym wg wzoru:, xɶ x + λ ( x x ), ( k ) ( k ) ( k ) ( k ) gdze λ jest prmetrem relkscj (przyjmowym rbtrle początku lub ustlym dymcze po kżdym kroku) Przykłd Rozwązć ukłd rówń Ax b, gdze A 5, b metodą tercj 5 8 () Jcobego Przyjąć wektor strtowy x {,,} Po zpsu trdycyjym powyższego ukłdu wylczeu z kżdego z rówń kolejych ewdomych, otrzymujemy schemt tercyjy metody Jcobego ( k + ) ( ) ( 6 k x + x ) 4x x 6 4 ( k + ) ( k ) ( k ) x + 5x x x ( + x + x ) 5 x 5x 8 + ( k + ) ( ) (8 k x + x ) 5 8

29 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń () Rozpoczyjąc oblcze od wektor strtowego x {,,} otrzymujemy cąg przyblżeń wektor rozwązń, po kżdym kroku kotrolując błąd oblczeń (tempo zbeżośc resduum lczoe dl dwóch rodzjów orm: eukldesowej mksmum): Itercj perwsz ( k ): () () x ( 6 + x ) ( 6 + ) () () () x (+ x + x ) ( + + ) () () x (8 + x ) (8 + ) ε x x Ax b 667 () () () () () () ε e () ε e,,, () ε () () () x ε Ax b m ε m 5 Itercj drug ( k ): () () x ( 6 + x ) ( 6 + 6) 4 4 () () () x ( + x + x ) (+ ( 5) + 6) () () x (8 + x ) (8 + 6) ε x x ε 9 Ax b ε 4,, ε, () () x ε m 6 Ax b ε m 5 () () () e () e Itercj trzec ( k ): () () x ( 6 + x ) ( ) () () () x (+ x + x ) (+ ( ) + 84) () () x (8 + x ) (8 + 64) ε x x ε 9 Ax b ε 589,, ε, () () x ε m 64 Ax b ε m 54 () () () e () e 9

30 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Proces jest brdzo wolo zbeży do rozwąz ścsłego x {,, } Po pętstu (5) tercjch otrzymo wyk x {-9, , } Aby przyśpeszyć oblcze, moż zstosowć techkę, p drelkscj z prmetrem λ 6 Wtedy poprwoe rozwąz po drugm kroku tercj wyosć będą: () () () () x x + λ ( x x ) ( + 5) () () () () x x + λ ( x x ) (64 6) 664 () () () () x x + λ ( x x ) (84 6) 984 Dopero dl tych wyków polczoe błędy wyoszą: ε x x ε 9 Ax b ε 76,, ε, () () x ε m 49 Ax b ε m () () () e () e Poższe wykresy przedstwją temp zbeżośc rozwąz resduum rów dl opcj metody bez relkscj w ormch: dzesętej logrytmczej tempo zbeżośc rozwąz resduum dokłdośc (rozw res),,8,6,4, 5 5 r tercj CoEuk CoMx ResEuk ResMx

31 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń tempo zbeżośc rozwąz resduum - skl logrytmcz log(dokłdośc (rozw res)) -,5 - -,5 - -,5 - -,5-4 -4,5,,4,6,8, log(r tercj) CoEuk CoMx ResEuk ResMx Moż spodzewć sę wększego przyśpesze zbeżośc po zstosowu metody tercyjej Guss Sedel Przykłd 5 Rozwązć powyższe zde metodą tercj Guss Sedel Wyjścowy ukłd rówń: Ax b, gdze 4 6 A 5, b 5 8 Schemt tercyjy metody Guss Sedel (zmodyfkowy schemt metody Jcobego): ( k + ) ( ) ( 6 k x + x ) 4x x 6 4 ( k + ) ( k + ) ( k ) x + 5x x x (+ x + x ) 5 x 5x 8 + ( k + ) ( ) (8 k + x + x ) 5 Tm gdze to jest możlwe wykorzystuje sę już formcję jśweższą z ktulego kroku tercyjego k + Itercj perwsz ( k ):

32 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń () () x ( 6 + x ) ( 6 + ) () () () x (+ x + x ) (+ ( 5) + ) 5 5 () () x (8 + x ) (8 + ) ε x x Ax b 65 () () () () () () ε e () ε e,,, () ε () () () x ε Ax b m ε m 4 Itercj drug ( k ): () () x ( 6 + x ) ( 6 + ) () () () x ( + x + x ) (+ ( 5) + 6) () () x (8 + x ) (8 + 64) ε x x ε 79 Ax b ε,, ε, () () x ε m 448 Ax b ε m 6 () () () e () e Itercj trzec ( k ): () () x ( 6 + x ) ( ) () () () x (+ x + x ) (+ ( 8) + 856) () () x (8 + x ) ( ) ε x x ε 66 Ax b ε 475,, ε, () () x ε m 64 Ax b ε m 576 () () () e () e (5) Po pętstu tercjch otrzymo rozwąze x {-,, } z dokłdoścą do sześcu mejsc po przecku Wykresy zbeżośc przedstwoo pożej

33 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń tempo zbeżośc rozwąz resduum dokłdośc (rozw res),8,6,4, r tercj CoEuk CoMx ResEuk ResMx tempo zbeżośc rozwąz resduum - skl logrytmcz log(dokłdośc (rozw res)) -4-4,5-5 -5,5-6 -6,5-7,5,,5, log(r tercj) CoEuk CoMx ResEuk ResMx

34 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Odwrce mcerzy dolotrójkątej ODWRACANIE MACIERZY D jest mcerz dolotrójkąt L o wymrze, szuk jest mcerz C tk, że L C I Mcerz C, odwrot do mcerzy L jest róweż mcerzą dolotrójkąt Wzory ogóle: c,,, l cj lk ckj,,, j,,, l k j Przykłd Odwrócć mcerz dolotrójkąt c L 4 C c c 5 6 c c c c L C I 4 c c 5 6 c c c Dokoujemy możeń odpowedch werszy mcerzy L kolum mcerzy C tk, by wyzczyć wyrzy mcerzy C z kżdym rzem porówując wyk tych możeń z odpowedm wyrzem mcerzy jedostkowej c + c + c c c + c 4 + c 6 c c + c 5 + c c + c 4 + c 6 c c 5 + c 6 c c c 6 4

35 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń C Odwrce mcerzy górotrójkątej D jest mcerz górotrójkąt U o wymrze, szuk jest mcerz C tk, że U C I Mcerz C, odwrot do mcerzy U jest róweż mcerzą górotrójkąt Wzory ogóle: c,, u j cj uk ckj,, j,, + u k + Przykłd 4 Odwrócć mcerz górotrójkąt c c c U 4 5 C c c 6 c c c c U C I 4 5 c c 6 c Postępowe jest detycze jk w przypdku mcerzy dolotrójkątej 5

36 c Słwomr Mlewsk + + c c + c c 4 c + c + c 6 c 6 c + c + c 5 c + c 4 + c 5 c 4 c + c + c c 5 C Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Metod Choleskego Jest to metod odwrc mcerzy symetryczych, dodto określoych Poleg o T rozłożeu wyjścowej mcerzy czyk trójkąte: A L L stępe odwróceu kżdego z ch osobo wymożeu tk, że: Wzory rozkłd mcerzy A czyk trójkąte: - - T A L L j l jj jj l jk j,, k j lj ( j lk l jk ) j +,, l jj k T Po uzysku mcerzy dolotrójkątej L górotrójkątej L odwrc sę je korzystjąc ze wzorów zprezetowych w poprzedch podrozdzłch, stępe moży obydwe mcerze odwrote, le w odwrotej kolejośc Metody powąze z rozwązywem ukłdów rówń Z defcj mcerzy odwrotej do mcerzy A wyk stępując zleżość: 6

37 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń c c c c c c - A A I c c c Powyższy zps moż rozbć ukłdów rówń, z których kżdy służy do oblcze - kolejej, k-tej kolumy mcerzy A c k b k c k b k k,,,, ck bk gdze wyrzy wektor prwej stroy: b jk dl j k dl j k W zleżośc od metody rozwązyw tych ukłdów rówń moż mówć o metodch elmcj (p metod elmcj Guss wtedy rozwązuje sę jede ukłd, le z prwym strom) lub metodch tercyjych (p metod Jcobego lub metod Guss-Sedl) Metod elmcj Guss Trsformcj podlegją wyjścow mcerz eosoblw A orz mcerz C, któr początku, j oblczeń jest mcerzą jedostkową, tz Cj, j m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj c c m c ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj, gdze: mk, k,,, ; k +,, ; j,, ( k ) k ( k ) kk m ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj c c m c ( k ) ( k ) ( k ) j j k kj, gdze: mk, k,,,; k,,; j,, ( k ) k ( k ) kk cj cj,, j,,, 7

38 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń NADOKREŚLONY UKŁAD RÓWNAŃ Jeżel w dym ukłdze rówń lowych Ax b jest węcej rówń ż ewdomych zmeych, to tk ukłd zyw sę dokreśloym Jeżel wszystke rów są lowo ezleże, to ukłd e m jedego wspólego rozwąz, tj puktu, w którym wszystke proste przecją sę W tkm wypdku szuk sę tzw pseudorozwąz, czyl puktu, który e leży żdej prostej, le jego odległośc od kżdej z prostych są mmle w sese jkeś ormy Nech A będze mcerzą m, gdze (lczb werszy) ozcz lczbę rówń, tomst m (lczb kolum) ozcz lczbę ewdomych W ukłdze dokreśloym: >m, w ukłdze edookreśloym: <m Nech b będze wektorem wyrzów wolych o wymrze W perwszym kroku buduje sę wektor ε ( ε, ε,, ε ) zwerjący odległośc prostych od pseudorozwąz Nstępe szuk sę m ε Jeżel zstosujemy ormę średokwdrtową: ε ε + ε + + ε, to dlsze postępowe zyw sę metodą jmejszych kwdrtów Moż też stosowć ormę mksmum Metod jmejszych kwdrtów Zps wskźkowy (korzysty przy oblczech ręczych): m ( j j ) - fukcjoł błędu j B x b m B ( x b ) k j j x k j - mmlzcj fukcjołu Nowy ukłd rówń lowych (wymr: m m ): m x b, k,,, m k j j k j Zps mcerzowy (korzysty przy mplemetcj komputerowej): B ( Ax b) ( Ax b) B T A ( Ax b) x T T A A x A b Przykłd Rozwązć dokreśloy ukłd rówń x + y x + y x y x y x y x y + T 8

39 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń B( x, y) ε ( x, y) ( x + y ) + ( x y) + ( x y + ) B ( x + y ) + ( x y) + ( x y + ) x B ( x + y ) ( x y) 4 ( x y + ) y 6 x y x x + 6y 6 9 y pseudorozwąze Moż też polczyć mksymly błąd tego wyku: Bmx B( x, y) 8574 Czsm stosuje sę też tzw wżoą metodę jmejszych kwdrtów Aby zwększyć lub zmejszyć wpływ jedego z rówń wyk końcowy, moż przypsć kżdemu z rówń wgę (fukcję lub lczbę) m wększą tym blżej tej prostej będze leżło pseudorozwąze Wprowdz sę dgolą mcerz wgową: W dg{ w },,,, zberjącą wg przypse wszystkm rówom Odpowede modyfkcje ostteczych ukłdów rówń są stępujące: w zpse wskźkowym: w zpse mcerzowym: m w x w b, k,,, m k j j k j T T A WA x A W b Przykłd Rozwązń dokreśloy ukłd rówń z przykłdu, przypsując kżdemu z rówń wgę będącą jego umerem kolejym w, w, w Wg: Fukcjoł błędu: B( x, y) ( x + y ) + ( x y) + ( x y + ) B ( x + y ) + ( x y) + ( x y + ) x B ( x + y ) ( x y) 4 ( x y + ) y x 4y 8 x 9689, Bmx x + y 8 y

40 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń WARTOŚCI WŁASNE I WEKTORY WŁASNE MACIERZY Wrtoścm włsym mcerzy A stop zywmy tke wrtośc λ, λ,, λ prmetru λ, dl których ukłd rówń A x λx () m ezerowe rozwąze Wektor x r, spełjący przy λ λr ukłd rówń (), zywmy wektorem włsym mcerzy A Ukłd () m ezerowe rozwąze wtedy, gdy jego wyzczk jest rówy zero, tz ( A λi ) Po rozwęcu powyższego wyzczk otrzymmy rówe lgebrcze stop : + λ + λ + + ( ) λ zwe rówem chrkterystyczym mcerzy A Perwstk tego rów są oczywśce wrtoścm włsym mcerzy A Przykłd Nech 4 A Zjdzemy terz rówe chrkterystycze mcerzy A A λi λ 4 λ λ λ Rozwjjąc te wyzczk według elemetów perwszego wersz, otrzymujemy λ λ ( λ) λ 4 λ λ ( λ)( λ)( λ)( λ) 4[( λ)( λ) + ] ( λ 4)( λ )( λ )( λ + ) 4

41 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Wrtośc włse mcerzy A są rówe λ 4, λ, λ, λ4 Aby otrzymć wektory włse, leży rozwązć ukłd rówń A x λx, gdze zmst λ będzemy podstwć koleje oblczoe wrtośc włse Podstwjąc λ 4, orz ozczjąc współrzęde wektor włsego przez v, v, v, v 4, otrzymujemy stępujący ukłd 4 v v lub po rozpsu v v 4 v v v4 v4 v + 4v4 4v v + v 4v v 4v v + v + v 4v 4 4 skąd oblczmy v 4 v, v v, v4 v Oczywśce wektor włsy e jest określoy jedozcze Jeżel dodtkowo dokoć jego ormlzcj, p zżądć, by jego jwększ współrzęd był rów jedośc to wtedy otrzymmy x (,,, ) 4 4 Podobe otrzymmy pozostłe wektory włse x (,,, ), x (,,,), x4 (,,, ) 4 Moż oczywśce czej zormlzowć dy wektor x, p tk, by jego długość był rów jedośc, tz x v + v + + v Pod w powyższym przykłdze metod zjdyw wrtośc włsych orz wektorów włsych jest brdzo prcochło, szczególe w przypdku mcerzy wysokego stop Dltego też rzdko rozwązuje sę problem włsy mcerzy podstwe defcj Szczególe kłopotlwe może być wyzczee smych wrtośc włsych, gdy welom występujący w rówu chrkterystyczym e m perwstków wymerych Przykłd Nech 4

42 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń A 4 Rówe chrkterystycze λ ( A λi ) λ 4 λ po rozwęcu (p względem perwszego wersz) m postć stępującego welomu λ λ λ Welom te e posd perwstków wymerych, (co łtwo sprwdzć, gdyż mogłyby oe wyosć odpowedo λ,, 9, 7 le żd z tych lczb e speł rów) Rówe trzecego stop posd odpowede wzory swoje perwstk rzeczywste, (jeżel steją) tzw wzory Crd, le są oe dość ucążlwe w użycu Dltego posłużymy sę w tym przypdku metodm umeryczym dl określe jedego z perwstków, by pozostłe dw wyzczyć już w sposób ltyczy Budując z powyższego welomu schemt tercyjy dl metody Newto F λ λ λ λ ( ) λ λ λ λ λ λ λ F( ) F '( λ ) λ λ orz strtując p z λ otrzymujemy dl czterech kolejych tercj λ λ λ 78 λ Ostt wyk moż uzć już z stysfkcjoujący gdyż odpowdjące mu tempo λ λ4 zbeżośc jest reltywe młą lczb λ 4 Ztem przyjmujemy do dlszych oblczeń λ λ4 758 W celu wyzcze pozostłych perwstków rów dzelmy wyjścowy welom przez ( λ 758) otrzymując w rezultce λ λ λ λ λ λ ( 758)( ) Rówe kwdrtowe rozwązujemy w zy ltyczy sposób wyzczjąc pozostłe dw perwstk Osttecze wrtośc włse mcerzy A wyoszą (w kolejośc rosącej) λ 968, λ 758, λ

43 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Dl porów ltycze polczoe wrtośc włse wyoszą 969, 759, 5947 Ztem powyższe welkośc umerycze są brdzo dobrym przyblżeem ścsłych wyków ltyczych Dlej postępujemy podobe jk w przykłdze w celu wyzcze wektorów włsych Dl λ 968 odpowdjącego jej wektor v ( x, y, z) budujemy ukłd rówń λ x 968 x λ 4 y y λ z 4968 z Do dwóch perwszych rówń (trzece to tożsmość w stosuku do ch) dołączmy wruek jedostkową długość wektor włsego 968 x + y z x y + 4 z x + y + z Rozwąze tego ukłdu dje współrzęde wektor v x 765 y 5754 z 857 Alogcze oblcze moż przeprowdzć dl pozostłych wrtośc włsych Odpowdjące m wektory włse wyoszą v ( x, y, z ) x 878 y 4589 z 6948 v ( x, y, z ) x 479 y z 498 W ogólośc dl dowolej mcerzy może okzć sę, ż d mcerz e posd wrtośc włsych rzeczywstych lub posd wrtośc włse welokrote W drugm przypdku e steje jede uormowy wektor włsy, le cły ch zbór leżący kokretej płszczyźe Brdzo często występującym mcerzm w ukch techczych są mcerze symetrycze, p w mechce cł odksztłclego tkm mcerzm są mcerz prężeń mcerz odksztłceń dl mterłu zotropowego Moż wykzć stępujące twerdzee: Twerdzee Kżd mcerz symetrycz dodto określo posd wszystke wrtośc włse rzeczywste dodte róże od sebe Przykłd Mcerz prężeń dl płskego stu pręże ops jest w kżdym pukce cł A 4

44 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Zleźć postć mcerzy w ukłdze włsym orz jej keruk główe Ukłdmy rówe chrkterystycze (tu róweż zywe rówem wekowym lub sekulrym) λ ( A λi ) λ 5λ + 4 λ Wrtośc włse wyoszą λ, λ 4 Wektory włse: dl λ x x + y y x + y stąd x 86497, y 5775 dl λ 4 4 x x + y 4 y x + y stąd x 5775, y 86497, Dl wektorów włsych (tu: wersorów wyzczjących ose główe) mcerzy symetryczych steje wruek ch wzjemej ortogolośc T T x x y y co sprowdz sę do oblcze loczyu sklrego wektorów (dl wektorów prostopdłych loczy sklry jest rówy zeru) W ltyczej umeryczej lze problemów włsych mcerzy pomoccze są stępujące twerdze: Twerdzee Jeżel mcerz posd róże wrtośc włse to steje zbór lowo ezleżych wektorów włsych, z dokłdoścą do stłej, co ozcz stee jedozczych keruków tych wektorów Twerdzee (Cyley Hmlto) Mcerz symetrycz drugej wlecj ( chrkterystycze A ) speł swoje włse rówe j 44

45 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń A I A + I A I I, A A A A A A gdze I, I, I są jej ezmekm Twerdzee 4 Jeżel g( x) jest welomem, λ jest wrtoścą włsą mcerzy A, to g( λ ) jest wrtoścą włsą mcerzy g( A ) Przykłd 4 Wrtośc włse mcerzy A wyoszą λ {,,,} B A A + A I Oblczyć wrtośc włse mcerzy Kosekwecją twerdze 4 jest przeesee zleżośc medzy mcerzm A B zleżość mędzy ch wrtoścm włsym, czyl: λ λ λ + λ B A A A co pozwl brdzo łtwo oblczyć wrtośc włse mcerzy B λ + 4 ( ) ( ) ( ) 8 λ + λ + λ + Twerdzee 5 Trsformcj mcerzy A przez podobeństwo e zme jej wrtośc włsych Jeżel R jest mcerzą eosoblwą to trsformcją przez podobeństwo zywmy - przeksztłcee R A R Wrtośc włse tej owej mcerzy są tke sme jk wrtośc włse mcerzy wyjścowej A Twerdzee 6 Trsformcj ortogol mcerzy A e zme jej wrtośc włsych jej ewetulej symetr T Jeżel Q jest mcerzą eosoblwą tką, że Q Q I to trsformcją ortogol T zywmy przeksztłcee Q AQ Wrtośc włse tej owej mcerzy są tke sme jk wrtośc włse mcerzy wyjścowej A Twerdzee 7 (Gerszgor) Nech A będze mcerzą kwdrtową o wymrze wyrzch (, j,,, ) Jeżel określmy dysk u,,,, o środkch odpowdjącym wyrzom przekątej j 45

46 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń główej mcerzy promech R, gdze włsych) moż oszcowć poprzez wzory: R k to wdmo mcerzy A (zbór wrtośc k k λ λ, λ λ λ m mx m mx > m( R ) < mx( + R ) Oszcow powyższe stją sę rzeczywstym wrtoścm λm λ mx dl mcerzy ścśle domującej przekątej główej Mcerz zywmy mcerzą ścśle domującą przekątej główej, jeżel: > j,,,, j j Przykłd 5 Oszcowć wdmo wrtośc włsych korzystjąc z twerdze Gerszgor dl mcerzy: A 4 Wyrzy przekątej główej:, 4, Promee dysków: R + 4, R +, R + 5 Oszcowe wrtośc włsych: λ m 4 6 > m 4 m 6, λm > λmx < mx 4 mx 7 + 8, λmx < czyl λ 6,8 W rzeczywstośc mcerz A m jedą wrtość włsą rzeczywstą rówą: 9886 meszczącą sę w powyższym przedzle Jedym z zstosowń powyższego twerdze jest jego wykorzyste do zbd dodtej określoośc dej mcerzy kwdrtowej A Mcerz A o wymrze zywmy mcerzą dodto określoą, jeśl jest eosoblw T ( det( A ) ) orz dl dowolego wektor x R speło jest erówość x A x > 46

47 Słwomr Mlewsk Metody umerycze kospekt dt utworze: styczeń 6, dt modyfkcj: styczeń Poewż bde dodtej określoośc mcerzy z defcj jest kłopotlwe, stosuje sę to tego róże twerdze, oprócz twerdze -szego tkże: Twerdzee 8 Jeżel mcerz kwdrtow A o wyrzch rzeczywstych jest ścśle domując przekątej główej m dodte wyrzy przekątej główej to A jest dodto określo Często róweż wykorzystuje sę do bd dodtej określoośc mcerzy pojęce podwyzczk mcerzy: jeśl zk podwyzczków mcerzy (od rzędu -szego ż do rzędu -tego) tworzą przemey cąg lub są tke sme to mcerz jest dodto określo Według twerdze -szego, by wykzć, że mcerz jest dodto określo, leży udowodć, ż jej wrtośc włse są dodte róże od sebe Poewż twerdzee Gerszgor oszcowuje wdmo mcerzy, moż go zstosowć w celu zbd perwszej tezy Ntomst zbde, czy wrtośc włse są od sebe róże, wymg zstosow tzw cągów Sturm e będze rozwże w tym oprcowu Przykłd 6 Wykorzystć twerdzee Gerszgor do zbd dodtej określoośc stępujących mcerzy: A B Dl mcerzy A: λm > m m, λm > λ (, 4) + 4 λmx < mx mx 4 + 4, λmx < Wosek: mcerz A może być dodto określo Dl mcerzy B: λm > m 4 m, λm > 4 λ (,7) + 6 λmx < mx 4 mx 7 + 7, λmx < Wosek: mcerz B e jest dodto określo 47

MACIERZE I DZIAŁANIA NA MACIERZACH. Niech ustalone będzie ciało i dwie liczby naturalne,.

MACIERZE I DZIAŁANIA NA MACIERZACH. Niech ustalone będzie ciało i dwie liczby naturalne,. CIERZE I ZIŁNI N CIERZCH Nech usloe będze cło dwe lczby urle, cerzą o wyrzch z cł wymrch zywmy kżdą fukcję cerz ką zpsujemy w posc belk ) cerz zpsujemy róweż wele ych sposobów, w zleżośc od ego jką jej

Bardziej szczegółowo

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia dr Mchł Koopczńsk Ekoom mtemtcz ćwcze. Ltertur obowązkow Eml Pek red. Podstw ekoom mtemtczej. Mterł do ćwczeń MD r 5 AE Pozń.. Ltertur uzupełjąc Eml Pek Ekoom mtemtcz AE Pozń. Alph C. Chg Podstw ekoom

Bardziej szczegółowo

Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI

Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI 3. Krter proksmcj. Złóżm że () jest ukcją cągłą w przedzle [ b ]. Zlezee przblże (proksmcj) poleg wzczeu współczków pewego welomu P() któr będze dobrze przblżł w tm przedzle

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Plan Rozwiązywanie układów równań liniowych

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Plan Rozwiązywanie układów równań liniowych -4-4 METODY NUMERYCZNE Wykłd 6. Rozwązywe ukłdów rówń lowych dr h. ż. Ktrzy Zkrzewsk, prof. AGH Met.Numer. wykłd 6 Pl Metody dokłde Metod elmcj Guss Metod Guss-Sedl Rozkłd LU Metod Kryłow Metod LR QR Zdefowe

Bardziej szczegółowo

Rys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna.

Rys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna. terpolcj.doc Iterpolcj fukcj. Sformułowe problemu: Rs.. Iterpolcj fukcj low, b kwdrtow, c kubcz. De są rgumet,,,. orz odpowdjące m wrtośc fukcj = f, = f,, = f. Postć fukcj = f jest e z lub z. Poszukw jest

Bardziej szczegółowo

Algebra macierzowa i inne takie (krótka i prowizoryczna powtórka

Algebra macierzowa i inne takie (krótka i prowizoryczna powtórka lgebr mcerzow e te (rót prowzorycz powtór (uwg: tutj jest ezupełe osewet otcj tj. mcerze czsem są pogruboe czsem ursywe (tlcs) proszę sę e przejmowć t po prostu wyszło) PEWNE WZNE OPERCJE MCIERZOWE ozcz

Bardziej szczegółowo

Rozkłady prawdopodobieństwa 1

Rozkłady prawdopodobieństwa 1 Rozkłdy rwdoodoeństw Rozkłdy rwdoodoeństw. Rozkłdy dyskrete cągłe. W rzydku rozkłdu dyskretego określmy wrtośc rwdoodoeństw dl rzelczlej skończoej lu eskończoej lczy wrtośc zmeej losowej. N.... wszystke

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19 Rozwąze ektóryh zdń tregowyh do I kolokwum sem. zmowy, 8/9 Zd.. V = ost, = 98 K W wrukh dtyzyh Q = ΔU =. Końową temperturę zjdzemy rozwązują rówe ΔU =. Zm eerg wewętrzej zhodz wskutek rekj hemzej jlepej

Bardziej szczegółowo

Równania liniowe. gdzie. Automatyka i Robotyka Algebra -Wykład 8- dr Adam Ćmiel,

Równania liniowe. gdzie. Automatyka i Robotyka Algebra -Wykład 8- dr Adam Ćmiel, utomtyk Robotyk lgebr -Wykłd - dr dm Ćmel cmel@ghedupl Równn lnowe Nech V W będą przestrzenm lnowym nd tym smym cłem K T: V W przeksztłcenem lnowym Rozwżmy równne lnowe T(v)w Powyższe równne nzywmy równnem

Bardziej szczegółowo

11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów

11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów . Aproksmcj metodą jmejszch kwdrtów W ukch przrodczch wkoujem często ekspermet polegjące pomrch pr welkośc, które, jk przpuszczm, są ze sobą powąze jkąś zleżoścą fukcją =f(, p. wdłużee spręż w zleżośc

Bardziej szczegółowo

Algebra WYKŁAD 5 ALGEBRA 1

Algebra WYKŁAD 5 ALGEBRA 1 lger WYKŁD 5 LGEBR Defiicj Mcierzą ieosoliwą zywmy mcierz kwdrtową, której wyzczik jest róży od zer. Mcierzą osoliwą zywmy mcierz, której wyzczik jest rówy zeru. Defiicj Mcierz odwrot Mcierzą odwrotą do

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne w przykładach

Metody numeryczne w przykładach Metody umerycze w przyłdch Podręcz Poltech Lubels Poltech Lubels Wydzł Eletrotech Iformty ul. Ndbystrzyc 38A -68 Lubl Bet Pńczy Edyt Łus J Sor Teres Guz Metody umerycze w przyłdch Poltech Lubels Lubl Recezet:

Bardziej szczegółowo

- macierz o n wierszach i k kolumnach. Macierz jest diagonalna jeśli jest kwadratowa i po za główną przekątną (diagonala) są

- macierz o n wierszach i k kolumnach. Macierz jest diagonalna jeśli jest kwadratowa i po za główną przekątną (diagonala) są Powtórzeie z Algebry 1. Mcierz A k 1 11 1 1k 1 k k - mcierz o wierszch i k kolumch Mcierz est kwdrtow eśli m tyle smo wierszy co kolum ( = k). Mcierz est digol eśli est kwdrtow i po z główą przekątą (digol)

Bardziej szczegółowo

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa) Regresj low (metod jmejszch kwdrtów, metod wrówwcz, metod Guss) stot metod postult Guss współczk prostej kostrukcj prostej teoretczej trsformcj fukcj elowch przkłd Regresj low czm poleg? Jeśl merzoe dwe

Bardziej szczegółowo

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr.........

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr......... WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI prowdząc(y)... grup... podgrup... zespół... seestr... roku kdeckego... studet(k)... SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ r......... pory wykoo

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Pojęcie funkcji, nieskończone ciągi liczbowe, dziedzina funkcji, wykres funkcji, funkcje elementarne, funkcje złożone, funkcje odwrotne.

Wykład 1 Pojęcie funkcji, nieskończone ciągi liczbowe, dziedzina funkcji, wykres funkcji, funkcje elementarne, funkcje złożone, funkcje odwrotne. Wykłd Pojęcie fukcji, ieskończoe ciągi liczbowe, dziedzi fukcji, wykres fukcji, fukcje elemetre, fukcje złożoe, fukcje odwrote.. Fukcje Defiicj.. Mówimy, że w zbiorze liczb X jest określo pew fukcj f,

Bardziej szczegółowo

I. APROKSYMACJA I INTERPOLACJA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ

I. APROKSYMACJA I INTERPOLACJA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ Oprcowł: mgr Słwomr Mlewsk Smodzely Zkłd Metod Komputerowych w Mechce L6, WL, PK APROKSYMACJA NTERPOLACJA FUNKCJ JEDNEJ ZMENNEJ Ogóle zgdee proksymcj moż opsć stępująco: De są pukty leżące ądź to do wykresu

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera

WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera /9/ WYKŁ. UKŁY RÓWNŃ LINIOWYCH Mcierzow Metod Rozwiązywi Ukłdu Rówń Crmer Ogól postć ukłdu rówń z iewidomymi gdzie : i i... ozczją iewidome; i R k i R i ik... ;... efiicj Ukłdem Crmer zywmy tki ukłd rówń

Bardziej szczegółowo

MATHCAD 2000 - Obliczenia iteracyjne, macierze i wektory

MATHCAD 2000 - Obliczenia iteracyjne, macierze i wektory MTHCD - Obliczei itercyje, mcierze i wektory Zmiee zkresowe. Tblicowie fukcji Wzór :, π.. π..8.9...88.99..8....8.98. si().9.88.89.9.9.89.88.9 -.9 -.88 -.89 -.9 - Opis, :,, przeciek, Ctrl+Shift+P, /,, ;średik,

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Poltechnk Gdńsk Wydzł Elektrotechnk Automtyk Ktedr Inżyner Systemów Sterown Teor sterown Podstwy lgebry mcerzy Mterły pomocncze do ćwczeń lbortoryjnych 1 Część 3 Oprcowne: Kzmerz Duznkewcz, dr hb. nż.

Bardziej szczegółowo

Całkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n

Całkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n lkowe_um- łkowe umercze Zde: olczć przlżee cłk ( ) d () użwjąc wrtośc ukcj () w puktc rówoodległc. Przjmujem (), gdze,,, () () tąd / (5) Metod prostokątów d / (6) gdze / / (7) -- :9: /6 lkowe_um- td. td.

Bardziej szczegółowo

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP Progrmowie z więzmi (CLP) mjąc w PROLOGu: p(x) :- X < 0. p(x) :- X > 0. i pytjąc :- p(x). dostiemy Abort chcelibyśmy..9 CLP rozrzeszeie progrmowi w logice o kocepcję spełii ogriczeń rozwiązie = logik +

Bardziej szczegółowo

Sposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = =

Sposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = = Pomr jego dokłdość. Kżdy pomr dje m wyk z pewą ylko dokłdoścą, węc obcążoy je epewoścą pomrową (błędem pomrowym). Pomry fzycze dzelmy : bezpośrede pośrede. Pomrm bezpośredm zywmy ke, kórych wrość lczbową

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak

Metody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak Metod umerze Wkłd r 5: Aproksmj terpolj dr Potr Frozk Aproksmj terpolj Aproksmj rówem lowm Błąd dopsow E - Fukj dwóh zmeh Fukj E m mmum dl tkh wrtoś, dl którh pohode ząstkowe względem zerują sę: E E Jest

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

Wykład 6 Całka oznaczona: obliczanie pól obszarów płaskich. Całki niewłaściwe.

Wykład 6 Całka oznaczona: obliczanie pól obszarów płaskich. Całki niewłaściwe. Wykłd 6 Cłk ozczo: olcze pól oszrów płskch. Cłk ewłścwe. Wprowdźmy jperw ocję sumow: Dl dego zoru lcz {,,..., } symol ozcz ch sumę, z.... Cłk ozczo zosł wprowdzo w celu wyzcz pól rpezów krzywolowych (rys.

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych Macierze rzadkie

Układy równań liniowych Macierze rzadkie 5 mrzec 009 SciLb w obliczeich umeryczych - część Sljd Ukłdy rówń liiowych Mcierze rzdkie 5 mrzec 009 SciLb w obliczeich umeryczych - część Sljd Pl zjęć. Zdie rozwiązi ukłdu rówń liiowych.. Ćwiczeie -

Bardziej szczegółowo

7. Szeregi funkcyjne

7. Szeregi funkcyjne 7 Szeregi ukcyje Podstwowe deiicje i twierdzei Niech u,,,, X o wrtościch w przestrzei Y będą ukcjmi określoymi zbiorze X Mówimy, że szereg ukcyjy u jest zbieży puktowo do sumy, jeżeli ciąg sum częściowych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA Woskowe sttstcze - egesj koelcj teść Wpowdzee Regesj koelcj low dwóch zmech Regesj koelcj elow - tsfomcj zmech Regesj koelcj welokot Wpowdzee Jedostk zoowośc sttstczej mogą ć chktezowe

Bardziej szczegółowo

Podstawy informatyki 2. Podstawy informatyki 2. Wykład nr 6 ( ) Plan wykładu nr 6. Politechnika Białostocka. - Wydział Elektryczny

Podstawy informatyki 2. Podstawy informatyki 2. Wykład nr 6 ( ) Plan wykładu nr 6. Politechnika Białostocka. - Wydział Elektryczny Podstwy formty Wyłd r / Podstwy formty Pl wyłdu r etody tercyje rozwązyw ułdów rówń lowych: metod tercj prostej (Jcobego) metod Guss-Sedel Poltech Błostoc - Wydzł Eletryczy Eletrotech, semestr II, stud

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki geometryczne przekrojów poprzecznych prętów

Charakterystyki geometryczne przekrojów poprzecznych prętów Chrkterystyk geometrycze przekrojów poprzeczych prętów Zgode z złożem mechk ukłdów prętowych rzeczywste trójwymrowe cło odksztłcle modelowć będzemy ukłdem jedowymrowym, w którym formcje dotyczące wymrów

Bardziej szczegółowo

3.1. Ciągi liczbowe - ograniczoność, monotoniczność, zbieżność ciągu. Liczba e. Twierdzenie o trzech ciągach.

3.1. Ciągi liczbowe - ograniczoność, monotoniczność, zbieżność ciągu. Liczba e. Twierdzenie o trzech ciągach. WYKŁAD 6 3 RACHUNEK RÓŻNICZKOWY I CAŁKOWY FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ 31 Ciągi liczbowe - ogriczoość, mootoiczość, zbieżość ciągu Liczb e Twierdzeie o trzech ciągch 3A+B1 (Defiicj: ieskończoość) Symbole,,

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

1.4. STAN ODKSZTAŁCENIA STRONA GEOMETRYCZNA

1.4. STAN ODKSZTAŁCENIA STRONA GEOMETRYCZNA .4. STAN ODKSZTAŁCENA STRONA GEOMETRYCZNA.4.. Wetor przemeszcze Rozwżmy bryłę (cło mterle) o dowolym sztłce meszczoą w prostoątym łdze odese O (rys. ) Rys. gdze ozcz położee (mesce) pt mterlego w tym łdze,,,

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

CIĄGI LICZBOWE. Naturalną rzeczą w otaczającym nas świecie jest porządkowanie różnorakich obiektów, czyli ustawianie ich w pewnej kolejności.

CIĄGI LICZBOWE. Naturalną rzeczą w otaczającym nas świecie jest porządkowanie różnorakich obiektów, czyli ustawianie ich w pewnej kolejności. CIĄGI LICZBOWE Nturlą rzeczą w otczjącym s świecie jest porządkowie różorkich obiektów, czyli ustwiie ich w pewej kolejości. Dl przykłdu tworzymy różego rodzju rkigi, p. rkig jlepszych kierowców rjdowych.

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Nr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe

Nr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe Nr: Metody olczeowe - Budowctwo semestr - wyłd r Metody olczeowe Metody umerycze - sposoy rozwąz zd mtemtyczego z pomocą operc lczch t, y zde mogło yć rozwąze przez omputer. Rozwązywe ułdów rówń lowych.

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne. Zsd idukcji mtemtyczej. Dowody idukcyje. W rozdzile sformułowliśmy dl liczb turlych zsdę miimum. Bezpośredią kosekwecją tej zsdy jest brdzo wże twierdzeie, które umożliwi i ułtwi wiele dowodów twierdzeń

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc

Bardziej szczegółowo

MATLAB PODSTAWY. [ ] tworzenie tablic, argumenty wyjściowe funkcji, łączenie tablic

MATLAB PODSTAWY. [ ] tworzenie tablic, argumenty wyjściowe funkcji, łączenie tablic MTLB PODSTWY ZNKI SPECJLNE symbol przypisi [ ] tworzeie tblic, rgumety wyjściowe fukcji, łączeie tblic { } ideksy struktur i tblic komórkowych ( ) wisy do określi kolejości dziłń, do ujmowi ideksów tblic,

Bardziej szczegółowo

5. CIĄGI. 5.1 Definicja ciągu. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej liczbie naturalnej n liczbę rzeczywistej.

5. CIĄGI. 5.1 Definicja ciągu. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej liczbie naturalnej n liczbę rzeczywistej. 5 CIĄGI 5 Defiicj ciągu Ciągiem liczbowym zywmy fukcję przyporządkowującą kżdej liczbie turlej liczbę rzeczywistej Ciąg zpisujemy często wyliczjąc wyrzy,, lub używmy zpisu { } lbo ( ) Ciągi liczbowe moż

Bardziej szczegółowo

Collegium Novum Akademia Maturalna

Collegium Novum Akademia Maturalna Collegium Novum Akdemi Mturl wwwcollegium-ovumpl 0- -89-66 Mtemtyk (GP dt: 00008 sobot Collegium Novum Akdemi Mturl Temt 5: CIĄGI Prowdzący: Grzegorz Płg Termi: 0007 godzi 9:00-:0 8 Zdie Które wyrzy ciągu

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ Wykład Układy rówań metody aaltycze Metody umerycze rozwązywaa rówań lczbowych Prof. Ato Kozoł, Wydzał Chemczy Poltechk Wrocławskej ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym.

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym. I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE 1. Zbieżość puktow i jedostj ciągów fukcyjych Niech X będzie iepustym podzbiorem zbioru liczb rzeczywistych R (lub zbioru liczb zespoloych C). Defiicj 1.1. Ciąg (f ) N odwzorowń

Bardziej szczegółowo

Metody obliczeniowe. Semestr II

Metody obliczeniowe. Semestr II Metody olczeowe Semestr II Metody umerycze - sposoy rozwąz zd mtemtyczego z pomocą operc lczch. Rozwązywe ułdów rówń lowych. Metody ezpośrede tercye.. Sposoy rozwązyw rówń elowych, zgdee optymlzc.. Aprosymc

Bardziej szczegółowo

a a = 2 S n = 2 = r - constans > 0 - ciąg jest malejący q = b1, dla q 1 S n 1 CIĄGI jest rosnący (niemalejący), jeżeli dla każdego n a n

a a = 2 S n = 2 = r - constans > 0 - ciąg jest malejący q = b1, dla q 1 S n 1 CIĄGI jest rosnący (niemalejący), jeżeli dla każdego n a n CIĄGI ciąg jest rosący (iemlejący), jeżeli dl kżdego < ( ) ciąg jest mlejący (ierosący), jeżeli dl kżdego > ( ) ciąg zywmy rytmetyczym, jeżeli dl kżdego r - costs - r > 0 - ciąg rosący - r 0 - ciąg stły

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel Automty Rooty Az Wyłd 7 dr Adm Ćme cme@gh.edu.p Szereg Fourer Przypomee. Rozwżmy przestrzeń eudesową VR, tórej eemetm (putm, wetorm )są eemetowe cąg cz rzeczywstych p.,..., ) y y,..., y ). W przestrze

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE LINIOWE.

PROGRAMOWANIE LINIOWE. Wykłd 6 Progrowe lowe. Zstosow ekoocze. PROGRAMOWANIE LINIOWE. ZASTOSOWANIA EKONOMICZNE. CENY DUALNE. ANALIZA WRAŻLIWOŚCI.. RACHUNEK EKONOMICZNY. ZASADY RACJONALNEGO GOSPODAROWANIA. Rchuek ekooczy - porówe

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne procedury

Metody numeryczne procedury Metod umercze procedur podstwe [Mrc et. l. 997] orz [Broszte et. l. 004] dr ż. Pweł Zlews Adem Mors w Szczece Iterpolc welomow: Zde terpolc poleg zlezeu pewe uc tór przlż dą ucę. Dl uc ze są prz tm wrtośc

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE ANALIZA SITOWA I PODSTAWY OCENY GRANULOMETRYCZNEJ SUROWCÓW I PRODUKTÓW

ĆWICZENIE ANALIZA SITOWA I PODSTAWY OCENY GRANULOMETRYCZNEJ SUROWCÓW I PRODUKTÓW 1 ĆWICZENIE ANALIZA SITOWA I PODSTAWY OCENY GANULOMETYCZNEJ SUOWCÓW I PODUKTÓW 1. Cel zkres ćwczen Celem ćwczen jest opnowne przez studentów metody oceny mterłu sypkego pod względem loścowej zwrtośc frkcj

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji matematyki w klasie II LO

Scenariusz lekcji matematyki w klasie II LO Autor: Jerzy Wilk Sceriusz lekcji mtemtyki w klsie II LO oprcowy w oprciu o podręczik i zbiór zdń z mtemtyki utorów M. Bryński, N. Dróbk, K. Szymński Ksztłceie w zkresie rozszerzoym Czs trwi: jed godzi

Bardziej szczegółowo

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego Rozdzał 8 Cąg szereg fukcyje 8.1 Zbeżość cągu szeregu fukcyjego Dla skrócea zapsu przyjmjmy pewe ozaczee. Defcja. Nech X, Y. Przez Y X ozaczamy zbór wszystkch fukcj określoych a zborze X o wartoścach w

Bardziej szczegółowo

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a Ciągi liczbowe Defiicj Fukcję : N R zywmy iem liczbowym Wrtość fukcji () ozczmy symbolem i zywmy -tym lub ogólym wyrzem u Ciąg Przykłdy Defiicj róŝic zpisujemy rówieŝ w postci { } + Ciąg liczbowy { } zywmy

Bardziej szczegółowo

Metoda szeregów potęgowych dla równań różniczkowych zwyczajnych liniowych. Równanie różniczkowe zwyczajne liniowe drugiego rzędu ma postać

Metoda szeregów potęgowych dla równań różniczkowych zwyczajnych liniowych. Równanie różniczkowe zwyczajne liniowe drugiego rzędu ma postać met_szer_potegowyh-.doowyh Metod szeregów potęgowyh dl rówń różizkowyh zwyzjyh liiowyh Rówie różizkowe zwyzje liiowe drugiego rzędu m postć d u d f du d gu h ( Złóżmy, że rozwiązie rówi ( może yć przedstwioe

Bardziej szczegółowo

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczby całkowite C : C..., 3, 2, 1,

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczby całkowite C : C..., 3, 2, 1, I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczy turle N : N 0,,,,,,..., N,,,,,... liczy cłkowite C : C...,,,, 0,,,,... Kżdą liczę wymierą moż przedstwić z pomocą ułmk dziesiętego skończoego

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe podstawowe definicje i własności

Ciągi liczbowe podstawowe definicje i własności Ciągi liczbowe podstwowe defiicje i włsości DEF *. Ciągiem liczbowym (ieskończoym) zywmy odwzorowie zbioru liczb turlych w zbiór liczb rzeczywistych, tj. :. Przyjęto zpis:,,...,,... Przy czym zywmy -tym

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

Macierze w MS Excel 2007

Macierze w MS Excel 2007 Mcierze w MS Ecel 7 Progrm MS Ecel umożliwi wykoywie opercji mcierzch. Służą do tego fukcje: do możei mcierzy MIERZ.ILOZYN do odwrci mcierzy MIERZ.ODW do trspoowi mcierzy TRNSPONUJ do oliczi wyzczik mcierzy

Bardziej szczegółowo

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem Ekstrapolacja Rchardsoa (szacowae błędu) dla daej, ustaloej metody błąd Mh zakładając, że M jest w przyblżeu ezależe od h I I + Mh h h/ / I I + Mh ekstrapolowaa wartość całk I I e I h / + Ih / ( I h )

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Wykład nr 7. dr hab. Piotr Fronczak

Metody numeryczne. Wykład nr 7. dr hab. Piotr Fronczak Metody numeryzne Wyłd nr 7 dr. Potr Fronz Cłowne numeryzne Cłowne numeryzne to przylżone olzne łe oznzony. Metody łown numeryznego polegją n przylżenu ł z pomoą odpowednej sumy wżonej wrtoś łownej unj

Bardziej szczegółowo

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY .Kowalski własości macierzy WŁSNOŚC MCERZY Własości iloczyu i traspozycji a) możeie macierzy jest łącze, tz. (C) ()C, dlatego zapis C jest jedozaczy, b) możeie macierzy jest rozdziele względem dodawaia,

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. METODY NUMERYCZNE Wykłd 4. Numeryczne rozwązywne równń nelnowych z jedną newdomą dr hb.nż. Ktrzyn Zkrzewsk, pro.agh Met.Numer. Wykłd 4 Rozwązywne równń nelnowych z jedną newdomą Nleży znleźć perwstek równn

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo

R, R, R n itd. przestrzenie wektorowe, których elementami są wektory określone przez długość, kierunek i zwrot.

R, R, R n itd. przestrzenie wektorowe, których elementami są wektory określone przez długość, kierunek i zwrot. WYKŁAD. PRZESTRZENIE AFINICZNE, PROSTA. PŁASZCZYZNA. E PRZESTRZENIE AFINICZNE y P(,, c) x z E, E, E d. - rzesrzee ukoe, kórych elemem są uky ose rzy omocy sółrzędych, j. ukłdó lcz rzeczysych osc (, ),

Bardziej szczegółowo

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Matematyka stosowana i metody numeryczne Ew Pbisek Adm Wostko Piotr Pluciński Mtemtyk stosown i metody numeryczne Konspekt z wykłdu 0 Cłkownie numeryczne Wzory cłkowni numerycznego pozwlją n obliczenie przybliżonej wrtości cłki: I(f) = f(x) dx

Bardziej szczegółowo

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY . Określ ootoiczość podch fukcji, iejsce zerowe orz pukt przecięci się jej wkresu z osią OY ) 8 ) 8 c) Określjąc ootoiczość fukcji liiowej = + korzst z stępującej włsości: Jeżeli > to fukcj liiow jest

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Rozwiązywanie układów równań liniowych. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. AGH. Met.Numer.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Rozwiązywanie układów równań liniowych. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. AGH. Met.Numer. ETODY NUERYCZNE Wykłd 6. Rozwiązywie ukłdów rówń liiowych dr hb. iż. Ktrzy Zkrzewsk, prof. AGH et.numer. wykłd 6 Pl etody dokłde etod elimicji Guss etod Guss-Seidl Rozkłd LU et.numer. wykłd 6 Ukłd rówń

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie z zajęć laboratoryjnych z Miernictwa Elektronicznego

Sprawozdanie z zajęć laboratoryjnych z Miernictwa Elektronicznego Sprwozde z zjęć lortoryjyh z Mertw Elektrozego Dt wyko pomru: 08.05.008 rowdząy: dr ż. J Juszkewz Sprwozde wykoł: Tomsz Wtk Sttystyz oe wyków pomrów rzyrząd pomrowy: Suwmrk z wyśwetlzem elektrozym; L =0,0mm

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo warunkowe. Niezależność zdarzeń

Prawdopodobieństwo warunkowe. Niezależność zdarzeń RCHUNEK RWDOODOIEŃSTW WYKŁD. rwopoobeństwo wruowe. Nezleżość zrzeń rzył. Rzucmy rz symetryczą sześceą ostą. e zrzee {, 4, 6} - wypł przyst lczb ocze m szsę zjśc rówą 0,5. Zobylśmy formcję, że wypły jwyżej

Bardziej szczegółowo

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych, Klsyczn Metod Njmniejszych Kwdrtów (KMNK) Postć ć modelu jest liniow względem prmetrów (lbo nleży dokonć doprowdzeni postci modelu do liniowości względem prmetrów), Zmienne objśnijące są wielkościmi nielosowymi,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Wymgni edukcyjne mtemtyk kls 2 zkres podstwowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczjącą lub dostteczną, jeśli: rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13 III etap zawodów (wojewódzki) 12 stycznia 2013 r.

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13 III etap zawodów (wojewódzki) 12 stycznia 2013 r. KONKURS MTEMTYCZNY dl ucziów gimzjów w roku szkolym 0/ III etp zwodów (wojewódzki) styczi 0 r. Propozycj puktowi rozwiązń zdń Uwg Łączie uczeń może zdobyć 0 puktów. Luretmi zostją uczesticy etpu wojewódzkiego,

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.

( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu. Elementy rchunku prwdopodoeństw f 0 f() - gęstość rozkłdu prwdopodoeństw X f d P< < = f( d ) F = f( tdt ) - dystryunt rozkłdu E( X) = tf( t) dt - wrtość średn D ( X) = E( X ) E( X) - wrncj = f () F ()

Bardziej szczegółowo

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji

Aproksymacja funkcji Aprosymcj fcj. Ogóle sformłowe zgde prosymcj jedowymrowej Sformłowe zgde prosymcj D - prosymcj cągł: zleźć fcję p( x ) prosymjącą (zstępjącą, przylżjącą) dą fcję cągłą ( ) f x w przedzle [ ] p( x ) powy

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

4. Rekurencja. Zależności rekurencyjne, algorytmy rekurencyjne, szczególne funkcje tworzące.

4. Rekurencja. Zależności rekurencyjne, algorytmy rekurencyjne, szczególne funkcje tworzące. 4. Reurecj. Zleżości reurecyje, lgorytmy reurecyje, szczególe fucje tworzące. Reurecj poleg rozwiązywiu problemu w oprciu o rozwiązi tego smego problemu dl dych o miejszych rozmirch. W iformtyce reurecj

Bardziej szczegółowo