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

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

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

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

Laboratorium 5 Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych

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

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

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

1 Kilka uwag teoretycznych

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 9 Różniczkowanie numeryczne

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

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

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

Interpolacja funkcji

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

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

3. Interpolacja. Interpolacja w sensie Lagrange'a (3.1) Dana jest funkcja y= f x określona i ciągła w przedziale [a ;b], która

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

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07)

Bardzo łatwa lista powtórkowa

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Analiza numeryczna kolokwium2a-15grudnia2005

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

R w =

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy metod obliczeniowych. 2. KIERUNEK: Matematyka. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

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

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

Sygnały stochastyczne

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

DRGANIA WŁASNE RAM OBLICZANIE CZĘSTOŚCI KOŁOWYCH DRGAŃ WŁASNYCH

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

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Obliczenia naukowe Wykład nr 2

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

Nr 2. Laboratorium Maszyny CNC. Politechnika Poznańska Instytut Technologii Mechanicznej

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

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

KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody numeryczne

Pomiary napięć przemiennych

1 Równania nieliniowe

(u) y(i) f 1. (u) H(z -1 )

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

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

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

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

Obliczenia Naukowe i Metody Numeryczne. Laboratorium Komputerowe lista 4 5 października 2012

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 15 30

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia

Ćwiczenia nr 7. TEMATYKA: Krzywe Bézier a

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

Materiały dydaktyczne. Matematyka. Semestr III. Wykłady

Wprowadzenie do technik analitycznych Metoda najmniejszych kwadratów

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

Zastosowanie informatyki w elektrotechnice

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.

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

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Temat ćwiczenia: POMIARY W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH PRĄDU STAŁEGO. A Lp. U[V] I[mA] R 0 [ ] P 0 [mw] R 0 [ ] 1. U 0 AB= I Z =

Specjalnościowy Obowiązkowy Polski Semestr szósty

Lista 1. (e) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę. (f) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę

Restauracja a poprawa jakości obrazów

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

Wstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne 2016/17 1

1. Równania i nierówności liniowe

Metody numeryczne. dr Artur Woike. Ćwiczenia nr 2. Rozwiązywanie równań nieliniowych metody połowienia, regula falsi i siecznych.

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Zalecana znajomość matematyki odpowiadająca maturze na poziomie podstawowym

Zbiory liczbowe i funkcje wykład 1

Równania liniowe i nieliniowe

Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na okres drgań

A4: Filtry aktywne rzędu II i IV

Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia Zna podstawowe możliwości pakietu Matlab

DOPASOWYWANIE KRZYWYCH

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

PORÓWNANIE WYBRANYCH ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZPŁYWU MOCY W SYSTEMIE ELEKTROENERGETYCZNYM A COMPARISON OF SELECTED OPTIMAL POWER FLOW ALGORITHMS

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Zalecana znajomość matematyki odpowiadająca maturze na poziomie podstawowym

Analiza Algebra Podstawy programowania strukturalnego. Podstawowe wiadomości o funkcjach Podstawowe wiadomości o macierzach Podstawy programowania

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Wykres linii ciśnień i linii energii (wykres Ancony)

Newton vs. Lagrange - kto lepszy?

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

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

Transkrypt:

Metody numeryczne Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Eletrotechnii, Informatyi i Teleomuniacji Uniwersytet Zielonogórsi Eletrotechnia stacjonarne-dzienne pierwszego stopnia z tyt. inżyniera Informatya stacjonarne-dzienne drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera Aprosymacja Laboratorium, prowadzący: mgr inż. Błażej Cichy Ro aademici 2010/2011 1 Nieco teorii 1.1 Definicje norm Istnieje wiele definicji norm dla błędów. Oto trzy najszerzej stosowane: Błąd masymalny: E (f = max 1 N { f(x y } (1 Błąd średni: E 1 (f = 1 N Błąd średniowadratowy: E 2 (f = 1 N N f(x y (2 N f(x y 2 (3 1.2 Wielomian aprosymacyjny stopnia pierwszego Gdy mamy n węzłów szuamy funcji liniowej o następującej postaci: y = ax + b (4 Współczynnii a i b można wyznaczyć rozwiązując następujący uład dwóch równań (tzw. uład normalny: ( ( a + x b = x y x 2 ( x a + nb = 1.3 Aprosymacja wielomianem dowolnego stopnia Uogólniony wzór na uład normalny z tórego można wyznaczyć współczynnii wielomianu aprosymacyjnego dowolnego stopnia dla zbioru (x j, y j o n elementach prezentuje y (5 1

Aprosymacja 2 się następująco: ( m i=0 a i x i+ j = y j x j, = 0, 1, 2,..., m (6 1.4 Aprosymacja wielomianem tygonometrycznym Poniższe zależności są oreślone dla parzystej liczby węzłów. Wielomian interpolacyjny rzędu m dla n węzłów jest dany następującym wzorem: T m (x = a m 0 2 + (a j cos(jx + b j sin(jx (7 j=1 Współczynnii a j oraz b j (zwane taże współczynniami Fouriera wyznaczamy według następujących wzorów: a j = 2 n b j = 2 n f(x cos(jx, j = 0, 1, 2,..., m f(x sin(jx, j = 1, 2,..., m 1.5 Ortogonalny wielomian aprosymacyjny wielomiany Grama Wielomiany tego typu oferują najlepszy w sensie aprosymacji średniwadratowej wielomian przybliżający daną funcję. Wielomian aprosymacyjny dla m równo odległych węzłów ma następującą postać: P m (x = m =0 Oznaczenie ˆF oreśla wielomiany Grama: ˆF ( n (q = ( ( 1 s s s=0 c (n ˆF s ( + s s ( x x0 h q(q 1... (q s + 1 n(n 1... (n n + 1 Działają one na n+1 węzłach a zmienna przyjmuje następujące wartości: = 0, 1, 2,..., m Współczynnii s i c oreślamy następująco: c = i=0 y i ˆF (n (x i, s = [ 1.6 Aprosymacja wielomianem Chebyszewa q=0 (8 (9 (10 ˆF (n (q] 2 (11 Wielomian aprosymujący Czebyszewa stopnia n na przedziale 1, 1 jest oreślony jao następująca suma: P N (x = c j T j (x (12

Aprosymacja 3 Oznaczeniu T j (x oznacza odpowiedni wielomian Chebyszewa (definicja znajduje się w wyładzie dot. interpolacji. Współczynnii c j są oreślone w następujący sposób dla wyznaczenia wartości c 0 orzystamy z poniżej relacji : c 0 = 1 n + 1 f(x (13 Pozostałe wartości współczynniów wyznaczamy w następujący sposób: c j = 2 n + 1 =0 ( j(2 + 1 f(x cos 2n + 2 =0 j = 1, 2, 3,..., n (14 Naturalnie aprosymacji doonuje się na ściśle oreślonych węzłach wyznaczanych według wzoru: ( (2 + 1 x = cos (15 8 1.7 Dopasowanie funcji y = Ax M Podobnie ja w poprzednim przypadu dysponujemy zbiorem N par {x i, y i }. Dla rzywej aprosymacyjnej w postaci: y = Ax M (16 Dla arbitralnie wybranej wartości M współczynni A wyznaczamy według następującego wzoru: N A = xm y (17 N x2m 1.8 Dopasowanie funcji y = Ce Ax Dopasowanie danych do następującej funcji wyładniczej: y = Ce Ax (18 Wymaga pewnym elementarnych przeształceń. W pierwszej olejności należy z logarytmować obydwie strony: ln(y = Ax + ln(c Po wprowadzenie dodatowych oznaczeń: Y = ln(y, X = x, B = ln(c. Otrzymamy liniową relację pomiędzy zmiennymi X i Y : Y = AX + B (19 Współczynnii A, B wyznaczamy za pomocą uładu (??. Natomiast współczynni C obliczamy następująco: C = e B.

Aprosymacja 4 2 Zadania 1. Wyznaczyć wielomian aprosymacyjny pierwszego stopnia (funcja liniowa dla następujących danych: x i 1 0 1 2 3 4 5 6 y i 10 9 7 5 4 3 0 1 Narysować powyższe punty oraz wyres wielomianu aprosymacyjnego. Wyznaczyć błędy dla otrzymanej funcji. 2. Znaleźć wielomian aprosymujący stopnia drugiego dla następujących danych: x i 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 y i 1.026 0.768 0.648 0.401 0.272 0.193 3. Doonać interpolacji wielomianem trygonometrycznym następujące dane: x i 3 2 2 4 3 3 3 2 y i 1 1 1 1 1 1 Dla jaiego rzędu n = 1, 2, 3, 4 otrzymamy najlepsze przybliżenie. 4. Wyznaczyć wielomian aprosymacyjny stopnia drugiego dla następujących danych: x i 1 1.5 2 2.5 3 y i 3 4.75 7 9.75 13 Następnie wyznaczyć ortogonalny wielomian aprosymacyjny stopnia drugiego z wyorzystaniem wielomianów Grama. Porównać obydwa otrzymane wielomiany. 5. W tabeli zostały zebrane dane z pewnego esperymentu: Czas w [s] Odlego w [m] 0.200 0.1960 0.400 0.7850 0.600 1.7665 0.800 3.1405 1.000 4.9075 Oazuje się, że dane z tabeli są opisane za pomocą następującej relacji: d = 1 2 gt2, gdzie d jest odległością w metrach a t to czas mierzony w seundach. Wyznaczyć wartość przyspieszenia ziemsiego g. 6. Wyznaczyć rzywą typu e x dla następujących danych. x i 0 1 2 3 4 y i 1.5 2.5 3.5 5.0 7.5 7. Wyznaczyć wielomian aprosymujący stopnia co najwyżej drugiego dla następującej funcji f(x = sin(x na przedziale 0, /2. 8. Znaleźć postać wielomianu Czebyszewa dla funcji e x na przedziale 1, 1. Zastosować cztery węzły.

Aprosymacja 5 Literatura [1] Bjärc Ae i Dahlquist Germund. Metody numeryczne. PWN, Warszawa, 1987. [2] Jerzy Brzóza i Lech Dorobczyńsi. Programowanie w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 1998. [3] Zenon Fortuna, Bohdan Macuow i Janusz Wąsowsi. Metody numeryczne. WNT, Warszawa, 1995. [4] Jerzy Klama i in. Metody numeryczne. Politechnia Śląsa, Gliwice, 1998. [5] David Kincaid i Ward Cheney. Analiza numeryczna. WNT, Warszawa, 2006. [6] Anna Kamińsa i Beata Pańczy. Matlab. Ćwiczenia z..., Przyłady i zadania. Warszawa, Wydanie I, 2002. [7] Wanat Kazimierz. Algorytmy numeryczne. Helion, Gliwice, 1994. [8] Bogumiła Mroze i Zbigniew Mroze. MATLAB i Simulin. Poradni użytownia. Wydanie II, 2004. [9] Jurij Povsteno. Wprowadzenie do metod numerycznych. Aademica Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, Wydanie drugie poprawione i uzupełnione, 2005. [10] Rudra Pratap. MATLAB 7 dla nauowców i inżynierów. PWN, 2007. [11] Wiesława Regel. Wyresy i obiety graficzne w MATLAB. Warszawa, Wydanie I, 2003. [12] Marcin Stachursi. Metody numeryczne w programie Matlab. Warszawa, Wydanie I, 2003.