Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Podobne dokumenty
Metody numeryczne Wykład 7

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

dr inż. Damian Słota Gliwice r. Instytut Matematyki Politechnika Śląska

Metody numeryczne. dr hab. Piotr Fronczak. pok. 101 GF. Zakład Fizyki Układów Złożonych

1 Szeregi potęgowe. 1.1 Promień zbieżności szeregu potęgowego. Wydział Informatyki, KONWERSATORIUM Z MATEMATYKI, 2008/2009.

Metody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski

Całkowanie numeryczne

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Laboratorium 5 Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych

1 Równania nieliniowe

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures.

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE

PWSZ w Tarnowie Instytut Politechniczny Elektrotechnika

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 26 czerwca 2017 roku

Metody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I

Rozwiązywanie równań nieliniowych

automatyka i robotyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Iteracyjne rozwiązywanie równań

Metody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ. Egzamin pisemny zestaw 1 24 czerwca 2019 roku

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

Matematyka stosowana i metody numeryczne

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

Szeregi funkcyjne. Szeregi potęgowe i trygonometryczne. Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka

Podstawy analizy matematycznej II

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Funkcje. Część druga. Zbigniew Koza. Wydział Fizyki i Astronomii

Wykład z równań różnicowych

y f x 0 f x 0 x x 0 x 0 lim 0 h f x 0 lim x x0 - o ile ta granica właściwa istnieje. f x x2 Definicja pochodnych jednostronnych

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Technologie informatyczne

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Równania liniowe i nieliniowe

Lab 10. Funkcje w argumentach funkcji metoda Newtona. Synonimy nazw typów danych. Struktury. Tablice struktur.

Bardzo łatwa lista powtórkowa

Kryteria oceniania z matematyki dla klasy M+ (zakres rozszerzony) Klasa II

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykład 8 Interpolacja wielomianowa. Karol Tarnowski A-1 p.223

BŁĘDY OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 9 Różniczkowanie numeryczne

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Zagadnienia do małej matury z matematyki klasa II Poziom podstawowy i rozszerzony

Metody rozwiązywania równań nieliniowych

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA, studia niestacjonarne ANALIZA MATEMATYCZNA1, lista zadań 1

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44

METODY NUMERYCZNE. Wykład 3. Plan. Aproksymacja Interpolacja wielomianowa Przykłady. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh. Met.Numer.

Analiza matematyczna Mathematical analysis. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Metody numeryczne. Równania nieliniowe. Janusz Szwabiński.

KLASA II LO Poziom rozszerzony (wrzesień styczeń)

Elementy metod numerycznych

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

Metody przybliżonego rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych

INFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH.

Opracowanie: mgr Jerzy Pietraszko

Aproksymacja. funkcji: ,a 2. ,...,a m. - są funkcjami bazowymi m+1 wymiarowej podprzestrzeni liniowej X m+1

Wstęp do metod numerycznych Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2.

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U

Wymagania edukacyjne z matematyki klasa II technikum

2) R stosuje w obliczeniach wzór na logarytm potęgi oraz wzór na zamianę podstawy logarytmu.

Wykład z równań różnicowych

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2

PLAN WYNIKOWY Z MATEMATYKI DLA KLASY IV TECHNIKUM 5 - LETNIEGO

II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych klasa druga zakres rozszerzony

Przykładowy program ćwiczeń

MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony

KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody numeryczne

Zagadnienia - równania nieliniowe

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017

Zwięzły kurs analizy numerycznej

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria

Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje

czyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma

Egzamin / zaliczenie na ocenę* 1,6 1,6

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni ,5 1

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łan Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

1. Pochodna funkcji. Twierdzenie Rolle a i twierdzenie Lagrange a.

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste

Wykład 14 i 15. Równania różniczkowe. Równanie o zmiennych rozdzielonych. Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

Rachunek różniczkowy i całkowy 2016/17

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Zakres Dopuszczający Dostateczny Dobry Bardzo dobry

Metody numeryczne w przykładach

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

Transkrypt:

Metody numeryczne Wykład 1 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Informacje wstępne Wykład 2h Laboratorium 2h Warunki zaliczenia: Wykład rozliczany jest w formie zaliczenia na podstawie ocen z kolokwiów (sprawdzianów) 2 1

Literatura D. Kincaid, W. Chaney: Analiza numeryczna,, WNT, Warszawa, 2006 Z. Fortuna, B. Macukow, J. Wąsowski: Metody numeryczne,, WNT, Warszawa, 1998 A. Brozi: Scilab w przykładach, Nakom, Poznań, 2007 J. Povstenko: Wprowadzenie do metod numerycznych,, EXIT, Warszawa, 2002 A. Marciniak, D. Gregulec, J. Kaczmarek: Podstawowe procedury numeryczne w języku Turbo Pascal, Nakom, Poznań, 2000 B. Baron, A. Marcol, S. Pawlikowski: Metody numeryczne w Delphi 4, Helion, Gliwice, 1999 L. Jaroszynski, M. Łanczont: Laboratorium Metod Numerycznych, Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin, 2014 3 Zakres materiału równanie Taylora, rząd zbieżności, równania różnicowe Arytmetyka komputerowa - błędy, stabilność i niestabilność algorytmów Równania liniowe Interpolacja i aproksymacja Równania nieliniowe Różniczkowanie i całkowanie numeryczne Równania różniczkowe 4 2

Środowisko programowania Języki programowania Fortran C, Pascal, C++, Środowiska obliczeniowe Matlab Scilab OpenModelica Mathematica 5 Scilab www.scilab.org Aktualna wersja 6.0.1 Windows (32/64), Linux (32/64) MacOSX (64) Obliczenia matematyczne i symulacje Wykresy 2D i 3D Statystyka, Optymalizacja Analiza sygnałów Xcos odpowiednik Simulink (Matlab) 6 3

Po co metody numeryczne? Właściwie dobrane i zastosowane metody numeryczne umożliwiają symulację zjawisk rzeczywistych. Katastrofa rakiety Ariane 5 500 milionów $ (4.06.1996) Błędna konwersja 64-bit liczby zmiennoprzecinkowej na 16-bit liczbę całkowitą 7 Po co metody numeryczne? Zatonięcie platformy wiertniczej Sleipner A na Morzu Północnym (23.08.1991) Koszt 1 miliard $ Przyczyna: Niedokładność zamodelowania elementu konstrukcji za pomocą metody elementów skończonych. 8 4

Po co metody numeryczne? Tragedia w Dhahran w Arabii Saudyjskiej 21.02.1991 zginęło 28 osób Błąd w pomiarze czasu (w momencie wystrzału wynosił 1/3 s) spowodował błąd w pozycjonowaniu celu o 687 m. Gotowa poprawka systemu dotarła dzień po tragedii. 9 Po co metody numeryczne? NASA Mars Climate Orbiter 23.09.1999 uległ zniszczeniu w atmosferze Marsa MCO, 700 milionów $ Przyczyna: błąd w oprogramowaniu komunikacyjnym między napędami MCU spowodowany stosowaniem innym jednostek metrycznych przez NASA i firmę brytyjską która napisała oprogramowanie. 10 5

Analiza numeryczna tworzenie, badanie i analiza algorytmów, w celu otrzymania rozwiązania numerycznego różnorodnych zadań matematycznych Metody numeryczne tworzenie i badanie algorytmów (procedur) obliczeniowych umożliwiających przeprowadzenie analizy numerycznej 11 Rozwiązanie analityczne danego zadania może być odmienne od jego rozwiązania numerycznego Rozwiązanie analityczne przy adaptacji bezpośredniej do algorytmu numerycznego może być wolno zbieżne, długotrwałe w obliczeniach, a więc kłopotliwe lub bezużyteczne w analizie numerycznej Metody numeryczne stosuje się gdy stawiany problem nie posiada rozwiązania analitycznego (określonego wzorem) lub stosowanie takich wzorów jest kłopotliwe ze względu na ich złożoność 12 6

Obliczenia numeryczne Obliczenia wykonywane są bezpośrednio na liczbach Obliczenia symboliczne Przekształcenia zgodne z regułami matematycznymi wykonywane są na symbolach reprezentujących liczby 13 Rozwiązanie analityczne Dokładny wynik numeryczny lub symboliczny (z wykorzystaniem symboli i funkcji matematycznych) Rozwiązanie numeryczne Wynik w postaci numerycznej, z określoną dokładnością 14 7

Granica Jeżeli funkcja f zmiennej rzeczywistej i ma wartości rzeczywiste, to jej granica w punkcie c jest określona (o ile istnieje), jest określona: 15 Granica i Ciągłość funkcji Jeżeli dla każdego dodatniego e istnieje takie dodatnie d,, że odległość między f(x) i L jest mniejsza od e,, jeżeli odległość miedzy x i c jest dodatnia i mniejsza od d. Definicja ciągłości w sensie Cauchy ego w punkcie c. 16 8

Granica 9 y 8 7 6 5 4 y=x 2 3 2 1 x 0-3,5-2,5-1,5-0,5 0,5 1,5 2 2,5 3,5 17 Granica y 1 x -4-3 -2-1 0 1 2 3 4-1 18 9

Pojęcia Podstawowe Ciągłość funkcji Jeżeli dla każdego ciągu liczb (x n ) należących do zbioru M, zbieżnego do x 0, ciąg wartości funkcji (f(x(x n ))) jest zbieżny do f(x 0 ) to funkcja f jest ciągła w sensie Heinego w punkcie x 0 należącym do zbioru M 19 Własność Darboux a funkcji ciągłych Funkcja ciągła f w przedziale [a,b] przyjmuje w nim wszystkie wartości zawarte między f(a) i f(b) 20 10

Różniczkowalność Pochodna funkcji f w c (o ile istnieje) : Jeżeli dla f istnieje f (c) to funkcja jest różniczkowalna w c i jest równocześnie ciągła w c. 21 Wzór Taylora Jeżeli funkcja f (x) ma w przedziale [a,b] pochodną rzędu n 1 oraz pochodną rzędu n w przedziale (a,b) wówczas istnieje c (a,b), takie że 22 11

Dla pewnego punktu a zawartego w przedziale (c,x) można określić : zwaną resztą Lagrange a wzoru Taylora Definiuje ona dokładność otrzymanego przybliżenia 23 Szczególny przypadek wzoru Taylora dla c=0 określany jest wzorem Maclaurina 24 12

Pochodne 25 Szereg Taylora Na podstawie wzoru Taylora wyprowadza się szereg wielomianowy Taylora: 26 13

Szereg Taylora 1. im wyższy jest jego stopień, tym lepiej (zwykle) aproksymuje funkcję, 2. twierdzenie Taylora, daje informację o błędzie aproksymacji (reszta), 3. wielomiany to funkcje elementarne, które bardzo łatwo wyznaczać numerycznie - z tego względu szereg kalkulatorów (czy programów / języków programowania) implementuje funkcje takie jak sin(x) x),, cos(x) x), e x, itp. poprzez odpowiednie wielomiany Taylora, 27 Szereg Taylora 4. wielomiany z łatwością poddają się różniczkowaniu i całkowaniu, 5. wielomiany można zapisać w postaci iloczynowej, ułatwiając rozwiązywanie szeregu równań i nierówności, 6. wielomiany są określone na całej prostej rzeczywistej (zespolonej), co umożliwia analityczne "przedłużanie" wartości funkcji na dziedzinę, w której wyjściowa funkcja jest nieokreślona. 28 14

Szereg Maclaurina Dla x 0 =0 szereg Taylora przyjmuje postać: 29 Przykład 1 Rozwinięcie w szereg Taylora funkcji Rozwinięcie w szereg Taylora funkcji f(x)=sin(2x) f(0)=sin(0)= (0)=sin(0)=0 f (x)=2cos(2x) f (x)= (x)=-4cos(2x) f (x)= (x)=-8sin(2x) f (4) (x)=16cos(2x) f (5) (x)=32sin(2x) 30 15

Przykład 1 Rozwinięcie w szereg Taylora funkcji f(x)=sin(2x) dla x=0 f(0)=sin(0)= (0)=sin(0)=0 f (x)=2 f (x)=0 f (x)= (x)=-8 f (4) (x)=0 f (5) (x)=32 31 Przykład 1 Rozwinięcie w szereg Maclaurina n przyjmuje tylko wartości z szeregu 2k+1 (1, 3, 5, 7,, 2k+1) 32 16

Przykład 1 5 9 13 15 19 17 21 11 7 Stopnie przybliżenia: n=2k+1=1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21 33 Rozwinięcia w szereg Taylora podstawowych funkcji matematycznych 34 17

Przykład 2 Za pomocą wzoru Taylora można wyznaczać przybliżone wartości funkcji., można wyznaczyć dla x 0 =9 35 Przykład 2 Kolejne iteracje rozwinięcia: 36 18

Przykład 2 Wynika ostateczny 37 Inny warianty wzoru Taylora można osiągnąć zamieniając x na x+h i c na x Punkt a leży pomiędzy x i x+h 38 19

Przykład 3 W oparciu o przedstawiony wariant wzoru Taylora można obliczyć przybliżoną wartość funkcji dla wartości rzeczywistej. Obliczyć Najbliższym znanym całkowitym rozwiązaniem pierwiastka dającym wynik całkowity jest 39 Przykład 3 40 20

W obliczeniach numerycznych często zamiast ostatecznego wyniku otrzymuje się ciąg przybliżonych rozwiązań, zazwyczaj coraz dokładniejszych. Rozwiązanie określamy wtedy jako: a wynik określamy w sytuacji gdy :, 41 Rozwiązania obliczeń numerycznych posiadają zazwyczaj więc rozwiązanie w postaci ciągu zbieżnego. Poszukiwane rozwiązanie może być zbieżne: 1.liniowo 2.nadliniowo 3.kwadratowa 4.rzędu a 42 21

Zbieżność liniowa Jeżeli istnieje stała c<1 i liczba całkowita N takie że: gdzie, x* jest wartością (rzeczywistą) do jakiej zbieżny jest ciąg rozwiązań. 43 Zbieżność nadliniowa Jeżeli istnieje ciąg e n zbieżny do zera i liczba całkowita N takie że: gdzie, x* jest wartością (rzeczywistą) do jakiej zbieżny jest ciąg rozwiązań. 44 22

Zbieżność kwadratowa Jeżeli istnieją stała C>0 i liczba całkowita N takie że: gdzie, x* jest wartością (rzeczywistą) do jakiej zbieżny jest ciąg rozwiązań. 45 Zbieżność rzędu a Jeżeli istnieją stała C>0, stała a>1 oraz liczba całkowita N takie że: gdzie, x* jest wartością (rzeczywistą) do jakiej zbieżny jest ciąg rozwiązań. Dla a wynoszących: 1 < a < 2 superliniowa a = 3 kubiczna 46 23

Równania różnicowe Pod pojęciem równania różnicowego rozumiemy związek pomiędzy kilkoma elementami ciągu rekurencyjnego, natomiast jego rozwiązaniem jest n-ty wyraz tego ciągu. Ciągiem rekurencyjnym określamy taki ciąg którego każdy wyraz zdefiniowany jest poprzez odwołanie do wyrazów poprzednich. 47 Równania różnicowe Symbol iloczynu pewnej liczby wyrazów w ciągu: Operator przesunięcia E określony na ciągach: 48 24

Równania różnicowe Operator identyczności I Postać ogólna wielomianu stopnia k zmiennej l Operator wielomianowy p(e) przyjmuje postać: 49 Równania różnicowe Na ciągu x(n) operator wielomianowy przyjmuje postać: 50 25

Przykład 4 W chwili t=0 pewna populacja liczy P(0) (0). Roczny wskaźnik urodzeń wynosi b, a współczynnik umieralności d. Zapisać równanie różnicowe opisujące przyrost populacji. Jeżeli dla n-tego roku stan populacji wynosi P(n) to: 51 Przykład 4 Dążąc do postaci ogólnej ciągu P(n) wprowadzamy oznaczenie r=b-d Można więc zaproponować postać ogólną równania różnicowego: 52 26

Przykład 4 Na podstawie warunku początkowego dla n=0, P(n)=P(0) można wyznaczyć wartość stałej A: Równanie różnicowe dla postawionego problemu przyjmie więc postać: 53 Przykład 4 Dla P(0)=10 000 oraz dzietnością i umieralnością opisanymi w tabeli można wykreślić rodzinę krzywych wzrostu populacji. 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 54 27