Metody Numeryczne II rok Informatyka Stosowana Inżynieria Obliczeniowa

Podobne dokumenty
Metody numeryczne. Wykład nr 7. dr hab. Piotr Fronczak

Równania liniowe. gdzie. Automatyka i Robotyka Algebra -Wykład 8- dr Adam Ćmiel,

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

METODY KOMPUTEROWE 11

WSTĘP DO INFORMATYKI

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 2 Analiza popytu. Optymalna polityka cenowa. 1 ANALIZA POPYTU. OPTYMALNA POLITYKA CENOWA.

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Całkowanie numeryczne. Definicje, twierdzenia, algorytmy

( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.

Rozpraszania twardych kul

Metoda prądów obwodowych

Algebra macierzowa i inne takie (krótka i prowizoryczna powtórka

splajnami splajnu kubicznego

ĆWICZENIE ANALIZA SITOWA I PODSTAWY OCENY GRANULOMETRYCZNEJ SUROWCÓW I PRODUKTÓW

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

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

Metody obliczeniowe. Semestr II

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

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

Obliczenia naukowe Wykład nr 14

Rozkłady prawdopodobieństwa 1

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

Sformułowanie zagadnienia. c c. Analiza zagadnienia dla przypadku m = 4 i n = 3. B 2. c A. c A

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Kodowanie liczb. Kodowanie stałopozycyjne liczb całkowitych. Niech liczba całkowita a ma w systemie dwójkowym postać: Kod prosty

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

WYBRANE ZAGADNIENIA Z DYNAMIKI GAZÓW

a a a b M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

DYDAKTYCZNA PREZENTACJA PRÓBKOWANIA SYGNAŁÓW OKRESOWYCH

4) Podaj wartość stałych czasowych, wzmocnienia i punkt równowagi przy wymuszeniu impulsowym

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco:

Oznaczenia: K wymagania konieczne; P wymagania podstawowe; R wymagania rozszerzające; D wymagania dopełniające; W wymagania wykraczające

SZTUCZNA INTELIGENCJA

4. RACHUNEK WEKTOROWY

Metody numeryczne procedury

Pochodne i całki, macierze i wyznaczniki

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

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

Wymagania na ocenę dopuszczającą z matematyki klasa II Matematyka - Babiański, Chańko-Nowa Era nr prog. DKOS /02

1 Definicja całki oznaczonej

dr inż. Zbigniew Szklarski

Fizyka Materii Skondensowanej Potencjał periodyczny (cd)

Temat lekcji Zakres treści Osiągnięcia ucznia

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

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

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa

UWAGI O ROZKŁADZIE FUNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Fuzja danych nawigacyjnych w przestrzeni filtru Kalmana

RACHUNEK CAŁKOWY. Funkcja F jest funkcją pierwotną funkcji f na przedziale I R, jeżeli. F (x) = f (x), dla każdego x I.

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

Analiza matematyczna v.1.6 egzamin mgr inf niestacj 1. x p. , przy założeniu, że istnieją lim

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka. Poziom rozszerzony. Listopad Wskazówki do rozwiązania zadania =

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

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

Podstawy informatyki 2. Podstawy informatyki 2. Wykład nr 6 ( ) Plan wykładu nr 6. Politechnika Białostocka. - Wydział Elektryczny

Nr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe

Minimalizacja funkcji jednej lub wielu zmiennych

Algebra WYKŁAD 6 ALGEBRA 1

SZTUCZNA INTELIGENCJA

δ δ δ 1 ε δ δ δ 1 ε ε δ δ δ ε ε = T T a b c 1 = T = T = T

Wymagania kl. 2. Uczeń:

Równania różniczkowe. y xy (1.1) x y (1.2) z xyz (1.3)

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Szybkie mno enie. akumulacja równoległa drzewiasta struktura CSA, akumulacja sekwencyjna liniowa struktura CSA, matryca mno

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

Nieliniowe zadanie optymalizacji bez ograniczeń numeryczne metody iteracyjne optymalizacji

460 Szeregi Fouriera. Definicja. Definicja. Układ trygonometryczny. Definicja Układ ortogonalny funkcji ( ϕ n

Ilość pożywki w gramach 0,

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)

Całka Riemanna Dolna i górna suma całkowa Darboux

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Proces decyzyjny: 1. Sformułuj jasno problem decyzyjny. 2. Wylicz wszystkie możliwe decyzje. 3. Zidentyfikuj wszystkie możliwe stany natury.

G:\AA_Wyklad 2000\FIN\DOC\Nieciagly.doc. Drgania i fale II rok Fizyki BC

Różne rozkłady prawdopodobieństwa

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y

Podstawy układów logicznych

Wykªad 1. Macierze i wyznaczniki Macierze podstawowe okre±lenia

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE

Raport Przeliczenie punktów osnowy wysokościowej III, IV i V klasy z układu Kronsztadt60 do układu Kronsztadt86 na obszarze powiatu krakowskiego

Zaawansowane metody numeryczne

Pierwiastek z liczby zespolonej

Notatki z Analizy Matematycznej 4. Jacek M. Jędrzejewski

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)

Całkowanie. dx d) x 3 x+ 4 x. + x4 big)dx g) e x 4 3 x +a x b x. dx k) 2x ; x 0. 2x 2 ; x 1. (x 2 +3) 6 j) 6x 2. x 3 +3 dx k) xe x2 dx l) 6 1 x dx

Ocena wpływu niepewności estymacji parametrów modeli czujników pomiarowych na wartości maksymalnych błędów dynamicznych

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

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

Transkrypt:

etody umeryczne II ro Informty Stosown Inżyner Olczenow etody numeryczne Błędy w olczench numerycznych Rozwązywne ułdów równń lnowych metod elmncj Guss Jordn Guss metody deompozycj (LU) Interpolcj Lgrnge, ewton, Czeyszew funcjm slejnym 4 prosymcj prosymcj lnow ( zmennych; metod njmnejszych wdrtów) prosymcj trygonometryczn Trnsformcj Fourer FFT 5 Różnczowne cłowne numeryczne podstwy 6 umeryczne rozwązywne równń nelnowych ułdów równń nelnowych (metod secj, secznych stycznych) 7 Rozwązywne numeryczne równń różnczowych zwyczjnych metod Runge Kutty metod predytor oretor zgdnene rzegowe w równnch zwyczjnych 8 etod różnc sończonych równn pól geofzycznych (równn prolczne, hperolczne elptyczne)

Ltertur Zgnew Kosm etody numeryczne dl zstosowń nżynersch Jerzy Krup, Romn orws, Lesze Opls Wstęp do metod numerycznych dl studentów eletron techn nformcyjnych Ew jchrz, Bohdn ochnc, etody numeryczne Podstwy teoretyczne, spety prtyczne lgorytmy 4 Bogusłw Boże etody olczenowe ch omputerow relzcj 5 Segmund Brndt nlz dnych 6 Red Ew Strszec Lortorum metod numerycznych 7 Fortun, Z, cuow, B, Wąsows, J, etody umeryczne Reprezentcj lcz 45678 [ 4 4 5 6 7 8 Ułd dzesętny 4 ] Ułd nrny Lczy cłowte (np () ) reprezentowne są w postc stłopozycyjnej n( ) z α ( ) B α n α B Ocążene B jest ustlne hrdwrowo omputer, tóry przezncz jty (6 tów) n przechowywne lcz cłowtych dysponuje zresem 6-768, 767 6 B 768 α 644 7 KK α α α 448 ( ) { K 4 4 - perwsz reprezentcj 8 8 α KKα αα 6444 74448 ( ) 44 44 - drug reprezentcj 8 8

Reprezentcj lcz Lczy rzeczywste wymerne są przedstwne przy pomocy reprezentcj zmennoprzecnowej (G flotng pont representton) x( ) z α β z zn α, β {, } j x( ) z ( Kαα Kαα ββ Kβ jβ jk) c x( ) z γ z m mntys cech lterntywn postć reprezentcj: m γ c B δ j j c jczęścej mntys jest lczą unormowną z przedzłu m, γ, x ± γ γ Kγ tj sngle precson IEEE-754 stndrd (4 jty) c -6:7 B 7-7 doule precson IEEE-754 stndrd (8 jtów) c-: B - ( ) c Reprezentcj lcz łędy olczeń numerycznych symln lcz j mus yć reprezentown tym zpsem m postć 678 678 B K { K zś mnmln K B jmnejsz lcz zmennoprzecnow, tór dodn do d w wynu lczę zmennoprzecnową różną od nzywn jest dołdnoścą reprezentcj zmennoprzecnowej Innym słowy lcz t (ε) oreśl o le zmenją sę lczy przy zmne njmnej znczącego (zerowego) tu mntysy Jest uzleżnon od długośc mntysy Cech t z ole wpływ n wrtość njmnejszej dodtnej lczy zmennoprzecnowej (jej odległośc od zer) ε m dołdność mszynow ożn to udowodnć przyjmując lczę x d x ol 678 K łąd ezwzględny t sm

Błędy olczeń numerycznych Inne rodzje łędów w olczench numerycznych ) łędy wejścowe (łędy dnych wejścowych) ) łędy ocęc n n x x x e n! n c) łędy zorągleń n n! x fd( x) x c m m~ c m c sup m m~ nf m ( ) ε m średno pesymstyczne ε m ε m Złożoność olczeń numerycznych Złożoność olczeń zleży od rozmru rozwązywnego zgdnen (lośc równń lnowych, długośc cągu dnych je ędą nterpolowne lu dl jch ędze lczon FFT, td) Do chrterysty złożonośc służy pojęce rzędu funcj: Funcj f (n): R jest rzędu funcj g(n): R (zpsujemy to jo f O(g)) jeśl: f ( n) lm < C R,, n > : f n g( n) ( n) C g( n) f ( n) ln( n) n p nln( n) O( n ) gdyż lm lm lm n g( n) n n n Funcją złożonośc olczenowej lgorytmu nzywmy funcję f (n) zleżną od wymru zdn n równą lcze roów elementrnych nezędnych do rozwązn zdn z pomocą lgorytmu dl dnych o rozmrze n < Ze względu n złożoność olczenową lgorytmy numeryczne dzelmy n: lgorytmy welomnowe (efetywne): K f ( n) O αn lgorytmy wyłdncze (neefetywne): f K ( n) O αn

Porównne złożonośc olczenowej dl lgorytmów welomnowych wyłdnczych f (n) CZS WYKOI LGORYTU 6 O(n) se 6 se O(n ) se 6 se O(n 5 ) se mn O( n ) se 66 stulec O( n ) 59 se x stulec Wpływ wzrostu szyośc olczeń n czs wyonywn lgorytmów welomnowych wyłdnczych f (n) Rozmr njwęszego zdn rozwązywnego w cągu godzny przez Komputer wzorcowy Komputer rzy szyszy Komputer rzy szyszy O(n) W x W x W O(n ) W 464 x W x W O(n 5 ) W5 5 x W5 98 x W5 O( n ) P P 664 P 997 O( n ) P P 49 P 69

umeryczn lger lnow Ułd równń lnowych m postć: x j j j,, postć mcerzow: X B X x x x B { } j j j d D B { } { } j j j d D B ± ± Sum różnc Iloczyn umeryczn lger lnow Równowżność ułdów równń lnowych : Dw ułdy są równowżne jeśl mją te sme rozwązn Opercje elementrne przesztłcją ułd równń w ułd mu równowżny Te opercje to : Przestwene dwóch równń w ułdze (zmn werszy mcerzy) Pomnożene ou stron równn przez lczę λ Dodne stronm do równn welorotnośc nnego równn ( ) ( ) l ( ) ( ) λ ( ) ( ) ( ) l λ K W B D

( ) ( ) ( ) 8 6 4 4 det 5 det 5 4 det 5 4 det umeryczn lger lnow j j j ) det( ) ( ) det( > ) det( Wyznczn (mcerzy wdrtowej rzędu!!!) to funcjonł -rgumentowy, lnowy względem żdego rgumentu n wetorch zy zerojedynowej w E n przyjmuje wrtość j jest mcerzą o wymrch (-) x (-) powstłą przez sreślene z mcerzy -tego wersz j-tej olumny ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) n n I π π π π π K ) det( Wyznczn jest sumą n! słdnów (lość permutcj zoru n-elementowego) z tórych żdy jest loczynem n elementów mcerzy Kżdy t loczyn zwer po jednym elemence z żdej olumny po jednym elemence z żdego wersz (permutcj przyst) - (permutcj neprzyst) ( ) π I Rozwnęce Lplce U det det Poleg n sprowdzenu mcerzy rzędu do postc głównej dgonlnej U umeryczn lger lnow - etod elmncj Guss

umeryczn lger lnow - etod elmncj Guss Procedury elmncj Guss wyjśnmy n przyłdze wyznczn o wymrch x nstępującej postc: ( ) det U det Kro ), Kro ) ( ) ( ) ( ) ( ) () () () () umeryczn lger lnow - etod elmncj Guss Kro ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Kro 4) ( ) Kro 5) ( ) ( ) ( ) () () () det( U ) () ()

umeryczn lger lnow cerz odwrotn jest to mcerz wdrtow - spełnjąc nstępujące wrun - - I, I mcerz jednostow Defncj: det( ) j j j ( ) det( ), j,, - cerz powstł z mcerzy poprzez sreślene j tego wersz j tej olumny Bezpośredne orzystne z tego wzoru do olczen mcerzy odwrotnej jest neprtyczne z uwg n dużą lczę dzłń umeryczn lger lnow metod deompozycj LU Deompozycj LU jest stosown ne tylo do olczen mcerzy odwrotnej le równeż jo efetywn metod rozwązywn ułdów lnowych (szczególne dużych!) LU L L L L U L L L U U U U U U U U U U Deompozycj n mcerze tej postc jest jednoznczn jest to tzw rozłd Doolttle Inne postc deompozycj to rozłd Crout gdy U L dowolne lu rozłd Cholesy ego gdy UL T (tylo gdy mcerz jest rzeczywst, symetryczne dodtno oreślon )

umeryczn lger lnow metod deompozycj LU Oznczmy element -tej olumny mcerzy odwrotnej jo () - zś -tą olumnę mcerzy jednostowej I jo I () Stąd: () - I () Po doonnu deompozycj otrzymujemy LU () - I () Oznczmy wetor U () - jo Y () ; otrzymmy LY () I () Olczmy z tego równn Y (), nstępne z równn U () - Y () olczmy () - Wetory te tworzą mcerz odwrotną - [ () - () - () - ] umeryczn lger lnow metod deompozycj LU lgorytm deompozycj LU W celu wyzerown wyrzów perwszej olumny mcerzy pod główną przeątną mnożymy perwszy wersz przez wyrz: odejmujemy go od -tego wersz,,, Jest to równowżne opercj : () () () () () () () () () () () () () Ogóln postć L () () ( ) ( ) L U

umeryczn lger lnow metod deompozycj LU Opercję tę oznczymy jo L () U () (mcerz L () zerując perwszą olumnę jest mcerzą trójątną dolną) Zerowne -tej olumny może yć wyonne poprzez wymnożene mcerzy U () wyzerownym (ponżej głównej przeątnej) - olumnm poprzez mcerz L () : L, L, L, L ( ) ( ) Po wyonnu - roów tj wymnożenu mcerzy olejno przez mcerze L (), L (),, L (-) otrzymujemy mcerz trójątną górną tj L (-) L (-) L () L () U czyl L U gdze L L (-) L (-) L () L () umeryczn lger lnow metod deompozycj LU nożąc oe strony osttnego równn olejno przez L (-)-, L (-)-,, L ()-,L ()- otrzymmy: L (-) L () L () L (-)- U, L (-) L () L () L (-)- L (-)- U td Stąd otrzymujemy, że L ()- L ()- L (-)- U cerz odwrotn do mcerzy L () m postć (udowodnj to!) : L ( ) L L L,,, Oznczjąc loczyn L ()- L ()- L (-)- jo L otrzymujemy:

umeryczn lger lnow metod deompozycj LU L L L L L L L LU czyl szun postć deompozycj Osonego omówen wymg przypde, gdy tóryś z elementów () (tj otrzymmy n przeątnej mcerzy po -tym rou) ędze zerem W tym przypdu olczen prowdzone utomtyczne ędą ztrzymne By tego unnąć nleży doonć zmny wersz -tego (gdze n głównej przeątnej występuje zero () ) z tórymolwe z werszy,,, gdze (),,,,