Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
OBLICZENIA NUMERYCZNE
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Rozwiązywanie równań różniczkowych metodą Rungego - Kutty
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Równanie różniczkowe zupełne i równania do niego sprowadzalne
IV Tutorial z Metod Obliczeniowych
WŁASNOŚCI FUNKCJI LINIOWEJ
mgr inż. Ryszard Chybicki Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych
Metoda simpleks Simpleks jest uniwersalną metodą rozwiązywania zadań programowania liniowego. Jest to metoda iteracyjnego poprawiania wstępnego rozwiązania.
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Badania operacyjne. Wykład 2
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Wykład no 11.
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
ZLICZANIE cz. II.
NIERÓWNOŚCI LINIOWE Z JEDNĄ NIEWIADOMĄ
„METODA FOURIERA DLA JEDNORODNYCH WARUNKÓW BRZEGOWYCH f(0)=f(a)=0”
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
Metoda simpleks opracowanie na podstawie „Metody wspomagające podejmowanie decyzji w zarządzaniu” D. Witkowska, Menadżer Łódź Simpleks jest uniwersalną.
Podstawy programowania PP - LAB1 Wojciech Pieprzyca.
Analiza matematyczna - Funkcje jednej zmiennej wykład II
WŁASNOŚCI FUNKCJI LINIOWEJ
OPORNOŚĆ HYDRAULICZNA, CHARAKTERYSTYKA PRZEPŁYWU
Napory na ściany proste i zakrzywione
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Matematyka wokół nas Równania i nierówności
Metoda różnic skończonych I
Algorytmy Opracowanie: Maria Skalska na podstawie „Informatyka 2000” wydawnictwa Czarny Kruk.
Układy równań 23x - 31 y = 1 x – y = - 8 x = -1 y - x = 1 x + y = 11
Podstawy analizy matematycznej III
Przybliżone metody rozwiązywania równań nieliniowych
Metody numeryczne SOWIG Wydział Inżynierii Środowiska III rok
Podstawy analizy matematycznej II
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Metoda elementów skończonych dla problemów nieliniowych
Systemy wspomagania decyzji
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
Teoria sterowania 2011/2012Stabilno ść Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Stabilność Stabilność to jedno.
II. Matematyczne podstawy MK
ISS – Synteza regulatora cyfrowego (minimalnoczasowego)
Stabilność metod numerycznych
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
FUNKCJA KWADRATOWA
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Równania i nierówności
Algorytmika.
ALGORYTMY Co to jest algorytm ? Cechy algorytmu Budowa algorytmów
Rozwiązywanie układów równań liniowych różnymi metodami
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody Numeryczne Ćwiczenia 3
Tematyka zajęć LITERATURA
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
Wstęp do metod numerycznych
Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych
Trójkąty Katarzyna Bereźnicka
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
WYKŁAD 5 OPTYKA FALOWA OSCYLACJE I FALE
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Wykład Rozwinięcie potencjału znanego rozkładu ładunków na szereg momentów multipolowych w układzie sferycznym Rozwinięcia tego można dokonać stosując.
ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
Fundamentals of Data Analysis Lecture 12 Approximation, interpolation and extrapolation.
Czyli wzory Viete’a. Jeżeli funkcja kwadratowa ma pierwiastki (miejsca zerowe), to zachodzą następujące wzory Viete’a:
Matematyka przed egzaminem czyli samouczek dla każdego
Rozwiązywanie nierówności I-go stopnia z jedną niewiadomą
Teoria sterowania Wykład /2016
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Sterowanie procesami ciągłymi
Zapis prezentacji:

Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji Dawid Rasała Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji

Rozwiązywanie równań Pierwiastki równania f(x) = 0 na ogół nie wyrażają się zamkniętymi wzorami, dlatego rozwiązując równania nieliniowe stosujemy na ogół metody przybliżone, opierające się zazwyczaj na kolejnych przybliżeniach pierwiastka. Są to metody iteracyjne, co oznacza, że startując od jednego lub kilku przybliżeń początkowych pierwiastka, metody te dają ciąg x0, x1, x2, … kolejnych przybliżeń pierwiastka. Metody numeryczne Dawid Rasała

Metoda bisekcji Metoda równego podziału (metoda połowienia, metoda bisekcji, metoda połowienia przedziału) - jedna z metod rozwiązywania równań nieliniowych. Opiera się ona na następującym twierdzeniu: Jeżeli funkcja ciągła f(x) ma na końcach przedziału domkniętego wartości różnych znaków, to wewnątrz tego przedziału, istnieje co najmniej jeden pierwiastek równania f(x) = 0. Metody numeryczne Dawid Rasała

Metoda bisekcji Mamy daną funkcję f(x) oraz przedział <a,b>, w którym będziemy poszukiwali miejsca zerowego. Aby można było zastosować algorytm połowienia muszą być spełnione poniższe warunki: 1. Funkcja f(x) jest określona w każdym punkcie przedziału <a,b>. Określoność funkcji oznacza, iż dla każdej wartości argumentu x z przedziału <a,b> potrafimy policzyć wartość funkcji. Dla przykładu rozważmy prostą funkcję: W punkcie x = 1 tak podana funkcja ma nieokreśloną wartość. Musimy dzielić przez 0, a jak wiadomo jest to zadanie niewykonalne. Metody numeryczne Dawid Rasała

Metoda bisekcji 2. Funkcja f(x) jest ciągła. Ciągłość funkcji oznacza z kolei, iż jej wartości nie "wykonują" nagłych skoków, nie istnieją przerwy w kolejnych wartościach funkcji. Dla przykładu rozważmy taką oto funkcję: Nieciągłość występuje w punkcie x = 0, czyli w miejscu zmiany przepisu funkcji. Metody numeryczne Dawid Rasała

Metoda bisekcji 3. Funkcja f(x) na krańcach przedziału <a,b> przyjmuje różne znaki. Ponieważ funkcja, zgodnie z poprzednim wymogiem, jest ciągła, to przyjmuje w przedziale <a,b> wszystkie wartości pośrednie pomiędzy f(a) i f(b).  Wartości te mają różne znaki (czyli leżą po różnych stronach osi OX), zatem musi być taki punkt xo w przedziale <a,b>, dla którego funkcja przyjmuje wartość pośrednią. Metody numeryczne Dawid Rasała

Kroki algorytmu Gdy funkcja f(x) spełnia powyższe trzy warunki, to w przedziale <a,b> zagwarantowane jest istnienie pierwiastka i możemy go wyszukać algorytmem połowienia. Zasada jest następująca: 1. Wyznaczamy punkt xo jako środek przedziału <a,b>. 2. Obliczamy wartość funkcji w punkcie xo. Sprawdzamy, czy f(xo) znajduje się dostatecznie blisko 0: Metody numeryczne Dawid Rasała

Kroki algorytmu 3. Jeśli nierówność jest spełniona, to xo jest poszukiwaną wartością pierwiastka. Zwracamy wynik i kończymy algorytm. W przeciwnym razie za nowy przedział poszukiwań pierwiastka przyjmujemy tą połówkę <a,xo> lub <xo,b>, w której funkcja zmienia znak na krańcach i przechodzimy ponownie do punktu 1. Metody numeryczne Dawid Rasała

Warunki zakończenia obliczeń Algorytm powtarzamy od początku dotąd, aż: znajdziemy pierwiastek, czyli spełniona będzie nierówność przedział <a,b> osiągnie założoną długość (może to być również epsilon) wykonamy określoną ilości iteracji. Metody numeryczne Dawid Rasała

Przykład Wyznaczyć pierwiastek równania x3 − x + 1 = 0 w przedziale [ − 2;0]. Metody numeryczne Dawid Rasała

Zadania Wszystkie poniższe równania maja pierwiastek w przedziale (0, 1.6). Wyznaczyć te pierwiastki metodą bisekcji z błędem mniejszym od 0,02: x * cos(x) = - ln(x); 2 x + e-x = 0. Napisać w dowolnym języku program, który realizuje metodę bisekcji dla zadanej funkcji. Metody numeryczne Dawid Rasała