Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Podobne dokumenty
CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całki pojedyncze

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Zaawansowane metody numeryczne

Metody obliczeniowe. wykład nr 2. metody rozwiązywania równań nieliniowych zadanie optymalizacji. Nr: 1

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Laboratorium ochrony danych

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

Modelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Optymalizacja

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Metody obliczeniowe. wykład nr 2. metody rozwiązywania równań nieliniowych zadanie optymalizacji. Nr: 1

Metody obliczeniowe. wykład nr 2. metody rozwiązywania równań nieliniowych zadanie optymalizacji. Nr: 1

p Z(G). (G : Z({x i })),

Metody Numeryczne 2017/2018

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład IX

Definicje ogólne

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Statystyka. Zmienne losowe

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Tomasz Grębski. Liczby zespolone

Proces narodzin i śmierci

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Matematyka obliczeniowa, II rok Matematyki (2015/2016) Metody numeryczne, III rok Informatyki, (2013/2014)

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Podstawowe twierdzenia

Metody numeryczne, III rok Informatyki, 2013/2014

I. Elementy analizy matematycznej

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra

; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

α i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m

Wykład Turbina parowa kondensacyjna

5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

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

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

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

METODA STRZAŁÓW W ZASTOSOWANIU DO ZAGADNIENIA BRZEGOWEGO Z NADMIAROWĄ LICZBĄ WARUNKÓW BRZEGOWYCH

TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA

Optymalizacja ciągła

Metody numeryczne w przykładach

7.8. RUCH ZMIENNY USTALONY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Algebra WYKŁAD 2 ALGEBRA 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów. 7. Całkowanie numeryczne

ELEKTROCHEMIA. ( i = i ) Wykład II b. Nadnapięcie Równanie Buttlera-Volmera Równania Tafela. Wykład II. Równowaga dynamiczna i prąd wymiany

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

mgr inż. Wojciech Artichowicz MODELOWANIE PRZEPŁYWU USTALONEGO NIEJEDNOSTAJNEGO W KANAŁACH OTWARTYCH

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. Rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą

Kwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego

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

Fakt 3.(zastosowanie różniczki do obliczeń przybliżonych) Przy czym błąd, jaki popełniamy zastępując przyrost funkcji

Komputerowe generatory liczb losowych

f(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 +

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Rachunek niepewności pomiaru opracowanie danych pomiarowych

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

65120/ / / /200

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

Statystyka Inżynierska

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

7. Wykład VII: Warunki Kuhna-Tuckera

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

u u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka

Metody rozwiązywania równań nieliniowych

Tajemnice funkcji σ oraz τ. Dzielniki liczb naturalnych oraz elementy zaawansowanej teorii liczb.

Równania rekurencyjne na dziedzinach

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Transkrypt:

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana: gdze - zmenna rzeczywsta ( = 0 ( - dowolna wystarczająco regularna unkcja (6. Wystarczająco regularna unkcja oznacza, że ( jest cągła oraz posada cągłe pochodne potrzebnych rzędów. Każdą wartość, która spełna równane (6. tzn., taką, że ( = 0 perwastkem równana. nazywamy Zakładamy, że równane ma perwastk odosobnone tj. dla każdego perwastka stneje otoczene, które ne zawera nnych perwastków rzeczywstych tego równana. Proces oblczana przyblżonych wartośc perwastków rzeczywstych równana (6. dzel sę na etapy:. Lokalzacja perwastków, czyl ustalene możlwe wąskch przedzałów ( a, b, które zawerają jeden tylko jeden perwastek równa.. Uścślene perwastków przyblżonych czyl określene ch wartośc z żądaną dokładnoścą. Podstawą algorytmów procesu lokalzacj perwastków jest twerdzene Bolzano- Cauchy ego. Twerdzene: Jeżel unkcja cągła ( ma na końcach przedzału domknętego a, b różne znak, a węc ( b 0 to wewnątrz tego przedzału stneje co najmnej jeden perwastek równana ( = 0.

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 ( a ( b b Twerdzene powyższe ne rozstrzyga o lośc perwastków wewnątrz przedzału a, b. Jednakże w praktyce mamy wystarczająco dużo normacj o szukanym perwastku, aby znalezene przedzału a, b ne stanowło problemu. W przecwnym wypadku gdy normacje są skąpe, można po znalezenu a, b zbadać znak pochodnej '( w tym przedzale. Jeśl w przedzale a, b stneje pochodna ( zmena w nm znaku tj. jeśl ( 0 lub ( 0 perwastkem. ' ne ' dla a b to jest jedynym ( b

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Metody poszukwana perwastków a metoda połowena (metoda bsekcj Mamy ( = 0 przy czym ( b wemy, że ( 0 - unkcja cągła w przedzale domknętym a, b oraz Idea połowena polega na dzelenu przedzału a, b na połowy sprawdzanu, w której z nch znajduje sę perwastek. W ten sposób znajduje sę nowy węższy przedzał zawerający perwastek. Proces ten powtarzamy tak długo, aż długość przedzału jest mnejsza od przyjętej dopuszczalnej. Metoda połowena jest bezwzględne zbeżna, gdyż każde równane ( 0 perwastek w przedzale a, b, można rozwązać tą metodą. = które posada Ne zakłada sę w tej metodze żadnych ogranczeń na unkcję (, an na pochodną tej unkcj. Jedyne założene cągłość unkcj w przedzale a, b. Algorytm postępowana.. Oblczyć punkt. Sprawdzć czy c a + b = wartość unkcj w punkce c ( c jeżel tak to = c, w przecwnym raze ( c = 0. Wybrać z przedzałów a, c c, b ten, w którym znajduje sę perwastek. Oblczamy ( c ( b ( c oblczeń jak przedzał a,b. ten który jest ujemny przechodz do dalszych 4. Sprawdzć czy długość przedzału a,b jest dostateczne mała. Jeżel b to przyjmujemy a b + a = Jeżel b to rozpoczynamy proces od pkt.. a

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 W wynku zastosowana opsanego algorytmu, albo w pewnym kroku otrzymujemy perwastek dokładny albo cąg przedzałów a,b, a,b... a, b takch, że oraz ( a, ( 0 b Końce cągu b a = ( b a (6. a, a... a tworzą cąg monotonczne nemalejący, ogranczony z góry, a końce b, b..., tworzą cąg nerosnący ogranczony z dołu to b a jest perwastkem równana. = lm a = lmb (6. b Metoda nterpolacj lnowej Załóżmy że znany jest przedzał a, b w którym znajduje sę perwastek ( A ( ( c a C b B ( Przez punkty A ( a, ( b ( b B, można poprowadzć seczną, która przetne oś odcętych w punkce C. Wartość C określona jest zależnoścą: Jeżel C w poblżu ( b b ( b a C = (6.4 a b C = a + (6.5 ( b 4

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Drug składnk wzoru można uważać za poprawkę wartośc "a" wówczas w poblżu perwastka wystarczy klka cyr znaczących. W powyższym równanu jeden, lub oba końce mogą być ruchome. Zależy to od właścwej unkcj wewnątrz przedzału a, b. Różne przebeg unkcj ( ( b c b ( A A a a c = c = ( b b B B 5

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Załóżmy, że w przedzale a, b stneje tylko perwastek, a pochodna ''( ne zmena znaku w tym przedzale, to jeden z końców przedzału będze neruchomy. W przypadku gdy 0 '( 0 ' dla a b konec a jest neruchomy y 4 ( b Wówczas 0 + = b = ( ( ( ( a a (6.6 gdze = 0,,... W celu oszacowana błędu przyblżonego perwastka wykorzystamy twerdzene: Nech będze dokładną, a przyblżoną wartoścą perwastka równana, przy czym obe te lczby znajdują sę w przedzale domknętym α, β Jeśl a, β zachodz nerówność to prawdzwe jest następujące oszacowane: ( m 0 ' (6.7 ( (6.8 m 6

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Błąd bezwzględny przyblżena, gdy znane są wartośc przyblżone poprzednego, można określć według wzoru: gdze za M M m (6.9 m m można wząć odpowedno najmnejszą najwększą wartość '( w przedzale domknętym a, b. Jeśl przedzał a, b jest na tyle wąsk, że zachodz nerówność: to na mocy nerównośc (6.9 otrzymujemy: M m (6.0 Σ (6. gdze Σ jest zadanym kresem górnym błędu bezwzględnego, to jest pewne, że Σ jest równeż przedzałem. 6. Całkowane numeryczne Całkowane numeryczne polega na zastąpenu krzywej opsanej unkcją ( elementam o kształce prostokąta, trapezu, parabol lub nnej ln wyrażonej welomanem dobrze wpsującej sę wpsującej sę w kształt unkcj., Formuła prostokątów dla przedzału [ ] gdze, [ ] Formuła trapezów dla przedzału [, ] gdze, h '' ( d = h ( ( (6. 6 [ ] Formuła Smpsona (parabola dla przedzału [, ] gdze, [ ] h h '' ( d = ( ( ( + (6. 5 h h ( 4 ( ( ( ( d = 4 ( + + (6.4 90 7

Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Formuły Newtona: gdze, dla przedzału [, ] 4 4 5 h h ( 4 ( ( ( ( ( d = 4 ( 8 + + + (6.5 80 [ 4 ] dla przedzału [, ] 5 5 7 h 8h ( 6 ( ( ( ( ( ( d = 4 5 ( 45 + + + + (6.6 945 gdze, [ ] 5 8