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

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

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całki pojedyncze

II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski

METODY KOMPUTEROWE 1

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

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

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

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

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

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

Matematyka II. x 3 jest funkcja

I. Elementy analizy matematycznej

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

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Funkcja wiarogodności

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

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

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

Całki krzywoliniowe skierowane

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

1. Relacja preferencji

Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 3 Nr: 1 Metody obliczeniowe wykład nr 3 aproksymacja i interpolacja pojęcie modelu regresji

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

h = 10 / N, a N jest zadaną liczbą naturalną.

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

x y

Statystyka Opisowa Wzory

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykład 1 Narzędzia matematyczne. Karol Tarnowski A-1 p.223

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

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

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Wstęp do Rachunku Prawdopodobieństwa, IIr. WMS

Rozdział 5. Twierdzenia całkowe. 5.1 Twierdzenie o potencjale. Będziemy rozpatrywać całki krzywoliniowe liczone wzdłuż krzywej C w przestrzeni

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

24. CAŁKA POWIERZCHNIOWA ZORIENTOWANA

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

Całki krzywoliniowe. SNM - Elementy analizy wektorowej - 1

Wykłady z Matematyki stosowanej w inżynierii środowiska, II sem. 3. CAŁKA POTRÓJNA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

Rozkłady wielu zmiennych

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

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

CAŁKI NIEOZNACZONE C R}.

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A

5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego

ELEKTROTECHNIKA Semestr 2 Rok akad / ZADANIA Z MATEMATYKI Zestaw Oblicz pochodne cząstkowe rzędu drugiego funkcji:

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

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Całka podwójna po prostokącie

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Rachunek całkowy funkcji wielu zmiennych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

Całkowanie metodą Monte Carlo

. Wtedy E V U jest równa

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 1

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

y(t) = y 0 + R sin t, t R. z(t) = h 2π t

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Zmiana bazy i macierz przejścia

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

EGZAMIN Z ANALIZY II R

Transkrypt:

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 ) kwadratury z adaptowaym krokem zaczyamy z dużym krokem h dzelmy h --> h/ sprawdzając czy / h h/ h/ ε I ( I + I ) <

metoda Romberga połączee złożoej ormuły (p. trapezów) z ekstrapolacją Rchardsoa... KWADRATURA GAUSSA optymaly wybór puktów węzłowych Tw. Jeśl {x } b a ( x) dx C ( x ) wybrae są jako perwastk welomau P ależącego do welomaów ortogoalych {P k } określoych a [a,b], to powyższe przyblżee jest ścsłe dla (x) będącej welomaem stopa e wększego ż - ( NAWET -); przy czym C wyzaczoe są (jak zwykle) przez całk ze współczyków welomau terpolacyjego stopa - a tak określoych węzłach. d

dowód wyberzmy welomay ortogoale {P k } Legadre a a [-, ] z ukcją wagową w(x) ; perwastk welomau Legadre a P stopa X, X,..., X. są Rozważmy przyblżee do (x) a [-, ] a satce X,..., X za pomocą welomau terpolacyjego (w kostrukcj Lagrage a): ( x) dx C ( x ) C j, j ( x x j ) dx ( x x ) j Nech P będze welomaem stopa <, p. - ; dzeląc P przez P P( x) Q( x) P ( x) + R( x) gdze Q(x) jest stopa <, ( reszta R(x) też jest stopa co ajwyżej - ), zatem Q daje sę przedstawć (ścśle) jako Q( x) s P ( x) poeważ welomay Legadre a są z de. ortogoale a [a,b]

Q( x) P ( x) dx s P ( x) P ( x) dx a zatem P( x) dx R( x) dx C R( x ) a mocy aktu, że R(x) jest stopa co ajwyżej -. Poeważ jedak X ostatecze są perwastkam P zatem P( x ) R( x ) P( x) dx C P( x ) zamaa przedzałów całkowaa z [-, ] a [a, b] b a ( x) dx ( b a) t + b + a ( b a) dt...

CAŁKI WIELOWYMIAROWE trudośc: p. całka 3-wymarowa z ukcj wymagającej ~ 5 x wyzaczea wartośc w każdym wymarze; lość węzłów: ~ 5 obszar całkowaa w R N może e być wypukły Metoda Mote Carlo wyberając losowo ale jedorode N puktów X, X,..., X N - każdy pukt to N-ka w R N, w N-wymarowej objętośc V, przyblżamy całkę dv V < > ± V < > < N > gdze < > N N ( x ) szukając takego obszaru W, który pokrywa V, którego objętość daje sę łatwo oblczyć, oraz takego rozkładu puktów w W, który mmalzuje błąd

jeśl brzeg obszaru całkowaa e jest wybte skomplkoway, oraz jeśl ukcja podcałkowa jest dość gładka to stosujemy rozkład a welokrote całk -wymarowe algorytm. określamy dole góre grace dla każdej zmeej p. w 3 wymarach (X,Y,Z) : a) X oraz X b) dla każdego puktu satk w X (pomędzy X X ) określamy zakres Y, tj. Y (X) oraz Y (X) c) dolą górą gracę Z dla każdego Y X x I dxdydz ( x, y, z) dx dy dz ( x, y, z) x y ( x) y( x) z ( x, y) z( x, y). wykoae każdej z tych całek -wymarowych ( drugej trzecej - welokrote ) przykład w wymarach

uwaga satk w y dla różych x e musza być take same y ( x) G( x) ( x, y) dy y( x) I X X G( x) dx pętla po puktach satk X dla każdego X * pętla po puktach satk Y - oblczająca G(x ) jako całkę -wymarową w Y NUMERYCZNE RÓŻNICZKOWANIE trudejsze ż umerycze całkowae małe zaburzee daych może prowadzć do szybko rosących błędów przy oblczau wyższych pochodych przykład : ech Y(x) - różczkowala a [a, b]

zdeujmy g(x) Y(x) + ( / ) s [ (x-a) ] dowola lczba aturala dla dużych, Y(x) g(x) różą sę dowole mało dla x w [a, b] max Y(x) - g(x) < / a pochode: g / (x) Y / (x) + cos [ (x-a) ] max Y / (x) - g / (x) dla dużych ta różca jest duża przykład : przyblżmy (x) e x za pomocą szeregu Taylora w x o ( do II-go rzędu ) g(x) + x + x /

łatwo sprawdzć, że w [-.,.] max (x) - g(x) ~ * -4 max / (x) - g / (x) ~ 5 * -3 max // (x) - g // (x).5 max /// (x) - g /// (x) szybka utrata dokładośc przy wyzaczau wyższych pochodych w oparcu o wartośc przyblżoe ukcj ajprostsza ormuła / ( x ) ( x + h) ( x) h ze wzoru Taylora błąd h // ( ξ ) (szacując błąd popełamy wększy błąd ż przy przyblżau samej pochodej...)

dokładejsza jest ormuła lowa 3-węzłowa / ( x ) ( x + h) ( x h) h tu błąd jest rzędu h 6 /// ( ) ξ (rozwjając (x+h) (x-h) do 3-go rzędu) błąd trudy do określea - wymaga zajdowaa pochodej wyższego rzędu możemy zażądać wyzaczea pochodej e tylko w puktach węzłowych Formuły Lagrage a oblczae pochodej welomau, którym przyblżamy ukcję w daym przedzale / / / ( x) P ( x) ( x ) L ( x)

dla welomau stopa L / ( x) ( x x x ( k ) ( x x k ) x ) bez( ) dla tych 3 węzłów x x + h 3 h ( x ) ( x ) ( x) ( x ) 3 + ( ) h + ξ 3 / ( ) h ( x) ( x ) ( x ) 3 + ( ) h + ξ 6 / ( ) 3 h ( x ) ( x ) ( x) ( x ) 3 + ( ) h + ξ 3 / ( ) zobaczmy jak ekstrapolacja Rchardsoa poprawa przyblżee; kombując (x±h) wyzaczoe przez / (x) wyższe pochode z szeregu Taylora / ( x ) [ ] h ( x h) ( x h) a h + + + a h 4 +... 4 to jest przyblżee φ(h) do pochodej ukcj (x) (pamętamy, że wyraz a pochodz z /// td..) zatem:

/ 4 φ( h) ( x) a h a h... φ h / h h ( x) a a 4... elmując wyraz z a 4 4 / ( x) 4 h φ φ( h) a4h 3 3 4 4... każde φ wyzaczoe jest za pomocą ormuły tego samego rzędu () ale dla kroków h h/ a błąd zaczya sę od wyrazów rzędu h 4, a e jak dla epoprawoej ormuły ~ h Pochode wyższych rzędów kombując jak poprzedo (x±h) ze wzoru Taylora mamy 4 ( x) [ ( x + h) ( x) + ( x h) ] h ( ξ ) h / / ( ) to jest dokłade rówe lorazow różcowemu w drugm rzędze