Elementy metod numerycznych

Podobne dokumenty
Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Zagadnienia - równania nieliniowe

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

Metody numeryczne. Równania nieliniowe. Janusz Szwabiński.

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

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

1 Równania nieliniowe

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Rozwiązywanie równań nieliniowych

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 2 Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych

Metody numeryczne Wykład 7

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Zaawansowane metody numeryczne

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Iteracyjne rozwiązywanie równań

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Metody Numeryczne. Wojciech Szewczuk

Metody rozwiązywania równań nieliniowych

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

Wykład 11. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 18 grudnia Magdalena Alama-Bućko Wykład grudnia / 22

Laboratorium 5 Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych

1 + x 1 x 1 + x + 1 x. dla x 0.. Korzystając z otrzymanego wykresu wyznaczyć funkcję g(m) wyrażającą liczbę pierwiastków równania.

1. Wielomiany Podstawowe definicje i twierdzenia

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

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

Wyznaczanie miejsc zerowych funkcji

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

RÓWNANIA NIELINIOWE Maciej Patan

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

22 Pochodna funkcji definicja

Kubatury Gaussa (całka podwójna po trójkącie)

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

Matematyka i Statystyka w Finansach. Rachunek Różniczkowy

WIELOMIANY SUPER TRUDNE

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria

KURS WSPOMAGAJĄCY PRZYGOTOWANIA DO MATURY Z MATEMATYKI ZDAJ MATMĘ NA MAKSA. przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale

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

I. Pochodna i różniczka funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja pochodnej funkcji i jej interpretacja fizyczna. Istnienie pochodnej funkcji.

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

Pochodne wyższych rzędów definicja i przykłady

Wielomiany. XX LO (wrzesień 2016) Matematyka elementarna Temat #2 1 / 1

Pochodne funkcji wraz z zastosowaniami - teoria

Wstęp do metod numerycznych 9. Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra

Rachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej. 1 Obliczanie pochodnej i jej interpretacja geometryczna

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

Metody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I

Pochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji.

Wyznaczanie miejsc zerowych funkcji

INFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH.

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Wykład 5. Zagadnienia omawiane na wykładzie w dniu r

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

S n = a 1 1 qn,gdyq 1

Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny branżowa szkoła I stopnia klasa 1 po gimnazjum

Równania nieliniowe. LABORKA Piotr Ciskowski

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Wstęp do analizy matematycznej

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Pochodna funkcji c.d.-wykład 5 ( ) Funkcja logistyczna

Zaawansowane metody numeryczne

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

Indukcja matematyczna

Wykład z równań różnicowych

O geometrii semialgebraicznej

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Arytmetyka. Działania na liczbach, potęga, pierwiastek, logarytm

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

Wstęp do metod numerycznych 9. Miejsca zerowe wielomianów. P. F. Góra

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Pochodne funkcji, przebieg zmienności funkcji

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

Roksana Gałecka Okreslenie pochodnej funkcji, podstawowe własnosci funkcji różniczkowalnych

Analiza matematyczna - pochodna funkcji 5.8 POCHODNE WYŻSZYCH RZĘDÓW

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Wersja testu A 18 czerwca 2012 r. x 2 +x dx

Program zajęć pozalekcyjnych z matematyki poziom rozszerzony- realizowanych w ramach projektu Przez naukę i praktykę na Politechnikę

III. Wstęp: Elementarne równania i nierówności

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

3a. Wstęp: Elementarne równania i nierówności

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

Wzór Maclaurina. Jeśli we wzorze Taylora przyjmiemy x 0 = 0 oraz h = x, to otrzymujemy tzw. wzór Maclaurina: f (x) = x k + f (n) (θx) x n.

7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :

f (x)=mx 2 +(2m 2)x+m+1 ma co najmniej jedno

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Egzamin wstępny z matematyki

gdy wielomian p(x) jest podzielny bez reszty przez trójmian kwadratowy x rx q. W takim przypadku (5.10)

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c

Materiały do ćwiczeń z matematyki - przebieg zmienności funkcji

Rachunek Różniczkowy

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY

MATeMAtyka 1. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony Klasa pierwsza

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA III ZAKRES ROZSZERZONY (90 godz.) , x

Transkrypt:

Wykład nr 5 i jej modyfikacje. i zera wielomianów Założenia metody Newtona Niech będzie dane równanie f (x) = 0 oraz przedział a, b taki, że w jego wnętrzu znajduje się dokładnie jeden pierwiastek α badanego równania (ewentualnie dokładnie jeden pierwiastek nieparzystej krotności w przypadku funkcji wielomianowej). Ponadto załóżmy, że f C 2 ( a, b ), f (a) f (b) < 0 oraz f i f mają stały znak na przedziale a, b.

Opis metody Newtona W metodzie Newtona (inaczej stycznych) przybliżenie x 1 jest miejscem zerowym prostej stycznej do wykresu funkcji f w punkcie A = (a, f (a)) (jeżeli f (a)f (a) > 0) lub B = (b, f (b)) (jeżeli f (b)f (b) > 0). Kolejne przybliżenia wyznacza się jako miejsca zerowe stycznych do wykresu funkcji f w punktach wyznaczonych przez poprzednie przybliżenia. Wzory metody Newtona Twierdzenie 5.1. (wzory ogólne metody Newtona) Wzór na kolejne przybliżenie w metodzie Newtona może być zapisany nastepująco: gdzie: x n+1 = x n f (x n) f, n = 0, 1, 2,..., (x n ) 1) jeżeli f (a)f (a) > 0, to x 0 = a; 2) jeżeli f (b)f (b) > 0, to x 0 = b. Powyższy wzór posiada bardzo prostą interpretację geometryczną.

Interpretacja geometryczna metody Newtona Zbieżność i oszacowanie błędu metody Newtona Twierdzenie 5.2. (zbieżność metody Newtona) Przy przyjętych założeniach ciąg przybliżeń z metody Newtona jest zbieżny i jego granicą jest szukany pierwiastek α. Dla metody Newtona prawdziwe są oszacowania błędu podane w twierdzeniach 4.4 i 4.5 (poprzedni wykład).

Przybliżanie pochodnej Niech będzie dana funkcja f klasy C 1. Ponieważ funkcja f jest określona wzorem: f f (x + h) f (x) (x) = lim, h 0 h więc jeśli przyjmiemy h 0, to wtedy otrzymujemy f (x) f (x + h) f (x). h Im mniejsza zastosowana wartość parametru h, tym lepsze uzyskane przybliżenie wartości f (x). Wzory metody Steffensena Załóżmy, że są spełnione założenia metody Newtona dla równania nieliniowego f (x) = 0 i przedziału izolacji pierwiastka a, b. W metodzie Steffensena wprowadzamy funkcję pomocniczą g: g (x) = f (x + f (x)) f (x). f (x) Jeśli x jest przybliżeniem pierwiastka naszego równania nieliniowego, to wtedy f (x) 0 i g(x) f (x).

Wzory metody Steffensena Następnie za pomocą funkcji g modyfikujemy wzory metody Newtona: x n+1 = x n f (x n), n = 0, 1, 2,... g (x n ) 1 W metodzie Steffensena punkt początkowy x 0 jest taki sam jak w metodzie Newtona. 2 Wzór na kolejne przybliżenie metody Steffensena nie zawiera pochodnej funkcji f. 3 Wraz z kolejnymi iteracjami metody Steffensena dokładność przybliżenia funkcji f przez funkcję g poprawia się. Wzory metody Halleya Załóżmy, że są spełnione założenia metody Newtona dla równania nieliniowego f (x) = 0 i przedziału izolacji pierwiastka a, b. W metodzie Halleya wprowadzamy funkcję pomocniczą g: g (x) = f (x) f (x). Funkcje f i g mają takie same pierwiastki.

Wzory metody Halleya Następnie stosujemy metodę Newtona do równania g(x) = 0 i otrzymujemy następujące wzory: x n+1 = x n f (x n )f (x n ) (f (x n )) 2 f (x n)f (x n ) 2, n = 0, 1, 2,... 1 W metodzie Halleya punkt początkowy x 0 jest taki sam jak dla metody Newtona. 2 Wzór na kolejne przybliżenia metody Halleya zawiera drugą pochodną funkcji f. Pierwiastek wielokrotny równania Definicja 3.1. (pierwiastek wielokrotny) Niech k 2. Liczbę α nazywamy k-krotnym pierwiastkiem równania f (x) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy jest ona (k 1)-krotnym pierwiastkiem równania f (x) = 0.

Pierwiastki nieparzystej i parzystej krotności 1) Jeżeli pierwiastek α ma nieparzystą krotność, to metody połowienia, regula falsi, siecznych i Newtona w dalszym ciągu działają, przy czym metody siecznych i Newtona są wtedy wolniej zbieżne. 2) Jeżeli pierwiastek α ma parzystą krotność, to metody połowienia, regula falsi i siecznych zawodzą. pozostaje zbieżna pod warunkiem, że istnieje odpowiednie lewostronne lub prawostronne domknięte otoczenie pierwiastka α (spełniające warunki na stały znak pierwszej i drugiej pochodnej). W tym przypadku również obniża się szybkość zbieżności metody Newtona. Przyspieszanie zbieżności dla pierwiastków wielokrotnych Jeżeli α jest pierwiastkiem rzędu k (k 1), to wprowadzamy funkcję pomocniczą g(x) = (f (x)) 1 k, a następnie stosujemy metodę Newtona do równania g(x) = 0 i otrzymujemy następujące wzory: x n+1 = x n k f (x n) f, n = 0, 1, 2,.... (x n ) Na ogół nie znamy a priori krotności pierwiastka.

Przyspieszanie zbieżności dla pierwiastków wielokrotnych Jeżeli nie znamy krotności pierwiastków wielokrotnych, to wprowadzamy funkcję pomocniczą g(x) = f (x) f (x), a następnie stosujemy metodę Newtona do równania g(x) = 0 i otrzymujemy następujące wzory: x n+1 = x n f (x n ) f (x n ) f (x n ) f (x n ) f (x, n = 0, 1, 2,.... n) i klasyczne metody Wszystkie opisane wczesniej metody (tj. połowienia, regula falsi, siecznych, Newtona, Steffensen a i Halley a) oraz ich modyfikacje dla pierwiastków wielokrotnych mogą służyć do znajdowania przyblizonych wartości rzeczywistych zer wielomianów o współczynnikach rzeczywistych. Ponadto na ogół można je zmodyfikować w taki sposób, aby działały również dla zer zespolonych. Zatem stosunkowo wazniejsze jest zagadnienie lokalizacji takich zer. Omówimy kilka twierdzeń zajmujących się tym problemem.

Ciągi Sturma Definicja 5.1. (ciąg Sturma) Niech będzie dany wielomian f o współczynnikach rzeczywistych. Definiujemy skończony ciąg wielomianów {f i } p i=0 rekurencyjnie: f 0 (x) = f (x), f 1 (x) = f (x), f i+1 (x) = reszta z dzielenia f i 1 przez f i wzięta z przeciwnym znakiem, i = 1,..., p, gdzie f p jest ostatnią niezerową resztą. Ciąg ten nazywamy ciągiem Sturma. Ciągi Sturma Jeżeli reszta f p jest niezerową liczbą rzeczywistą, to wtedy wielomian f 0 = f nie ma zer wielokrotnych. Jeżeli natomiast f p jest wielomianem stopnia k, to jego miejsca zerowe są (k + 1)-krotnymi zerami wielomianu f 0.

Ciągi Sturma Niech N(x 0 ) oznacza liczbę zmian znaku w ciągu Sturma dla x = x 0 (z pominięciem zer). 1) Jeżeli x 0 = ±, to wtedy N(± ) definiujemy jako liczbę zmian znaku w ciągu {lim x ± f i (x)} p i=0 (z pominięciem zer). 2) Jeżeli x 0 jest jednokrotnym zerem wielomianu f, to wtedy N(x 0 ) definiujemy jako liczbę zmian znaku w ciągu {f i (x 0 )} p i=1 (z pominięciem zer). 3) Przy wyznaczania kolejnych wyrazów ciągu Sturma często pojawiają się ułamkowe współczynniki. Interesują nas jedynie znaki tych wielomianów (a nie ich dokładne wartości). Aby otrzymać wielomiany o współczynnikach całkowitych należy każdy z nich przemnożyć przez pewną liczbę dodatnią. Twierdzenie Sturma Twierdzenie 5.3. (Sturma o liczbie zer wielomianu) Niech f będzie wielomianem o współczynnikach rzeczywistych. Jeżeli f (a) f (b) 0, to liczba różnych zer rzeczywistych wielomianu f leżących w przedziale (a, b) jest równa N(a) N(b). Przykład 5.1. (zastosowanie twierdzenia Sturma) Zbadać za pomocą twierdzenia Sturma liczbę i lokalizację pierwiastków wielomianu f (x) = x 4 + x 3 x 2 x.

Ciągi Fouriera Definicja 3.2. (ciąg Fouriera) Niech będzie dany wielomian f stopnia n o współczynnikach rzeczywistych. Definiujemy skończony ciąg wielomianów {f i } n i=0 następująco: f 0 (x) = f (x), f i (x) = f (i) (x), i = 1,..., n. Ciąg ten nazywamy ciągiem Fouriera. Niech M(x 0 ) oznacza liczbę zmian znaku w ciągu Fouriera dla x = x 0. Twierdzenie Fouriera Twierdzenie 5.4. (Fouriera o liczbie zer wielomianu) Niech f będzie wielomianem stopnia n o współczynnikach rzeczywistych. Jeżeli f (a) f (b) 0, to liczba zer rzeczywistych wielomianu f leżących w przedziale (a, b) jest równa M(a) M(b) lub jest od tej liczby mniejsza o liczbę parzystą. Przykład 5.2. (zastosowanie twierdzenia Fouriera) Zbadać za pomocą twierdzenia Fouriera liczbę i lokalizację pierwiastków wielomianu f (x) = x 4 + x 3 x 2 x.

Ciągi Laguerre a Definicja 5.3. (ciąg Laguerre a) Niech będzie dany wielomian f (x) = a n x n +a n 1 x n 1 +...+a 1 x +a 0 stopnia n o współczynnikach rzeczywistych. Definiujemy skończony ciąg wielomianów {f i } n i=0 następująco: f i (x) = a n x i + a n 1 x i 1 +... + a n (i 1) x + a n i, i = 0,..., n. Ciąg ten nazywamy ciągiem Laguerre a. Niech L(x 0 ) oznacza liczbę zmian znaku w ciągu Laguerre a dla x = x 0. Twierdzenie Laguerre a Twierdzenie 5.5. (Laguerre a o liczbie zer wielomianu) Niech f będzie wielomianem stopnia n o współczynnikach rzeczywistych. Jeżeli f (a) f (b) 0, to liczba zer rzeczywistych wielomianu f leżących w przedziale (a, b) jest równa L(a) L(b) lub jest od tej liczby mniejsza o liczbę parzystą. Przykład 5.3. (zastosowanie twierdzenia Laguerre a) Zbadać za pomocą twierdzenia Laguerre a liczbę i lokalizację pierwiastków wielomianu f (x) = x 4 + x 3 x 2 x.

Reguła Kartezjusza Twierdzenie 5.6. (reguła Kartezjusza) Liczba dodatnich zer wielomianu f (x) = a n x n +... + a 1 x + a 0 stopnia n o współczynnikach rzeczywistych (z uwzględnieniem ich krotności) jest równa liczbie zmian znaków w ciągu współczynników a n, a n 1,..., a 0 lub jest od tej liczby mniejsza o liczbę parzystą Aby znaleźć liczbę ujemnych zer wielomianu f wystarczy zbadać liczbę zer dodatnich wielomianu g(x) = f ( x). Przykład 5.4. (zastosowanie reguły Kartezjusza) Zbadać za pomocą reguły Kartezjusza liczbę dodatnich i ujemnych pierwiastków wielomianu f (x) = x 4 + x 3 x 2 x.