Metody numeryczne Wykład no 1.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Funkcje matematyczne Microsoft Office 2003 Exel.
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Modelowanie i symulacja
Metody numeryczne i symulacja
Katarzyna Szafrańska kl. II ti
Sieci komputerowe Protokół TCP/IP Piotr Górczyński 27/09/2002.
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Algorytmy – c.d. złożoność algorytmów struktury danych
Algorytmy – c.d. struktury danych złożoność algorytmów
Macierze, wyznaczniki, odwracanie macierzy i wzory Cramera
Zmienne i Typy.
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Operacje zmiennoprzecinkowe
1. Ralston A.: Wstęp do analizy numerycznej. PWN Warszawa Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J.: Metody numeryczne. WNT Warszawa Bjorck.
Metody numeryczne wykład no 2.
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Liniowość - kryterium Kryterium Znane jako zasada superpozycji
Obliczenia naukowe i metody numeryczne
Liczby w Komputerze Zajęcia 3.
ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA
Wykład 2: Liczby rzeczywiste (stało i zmiennoprzecinkowe) Koprocesor
Materiały do zajęć z przedmiotu: Narzędzia i języki programowania Programowanie w języku PASCAL Część 5: Typy porządkowe, wyliczeniowe i okrojone. Definiowanie.
Metody numeryczne Copyright, 2004 © Jerzy R. Nawrocki Wprowadzenie do informatyki.
Wprowadzenie do Mathcada
Wyrównanie spostrzeżeń pośrednich niejednakowo dokładnych
Przykład – sieć niwelacyjna
Podstawy rachunku macierzowego
Rozwiązywanie układów
Zastosowania geodezyjne
Tablice Informatyka Cele lekcji: Wiadomości: Uczeń potrafi:
Wykład 2 struktura programu elementy języka typy zmienne
Metody numeryczne w chemii
PASCAL Dr Anna Kwiatkowska.
Zapis informacji Dr Anna Kwiatkowska.
Metody numeryczne Wykład no 2.
Matematyka.
POJĘCIE ALGORYTMU Pojęcie algorytmu Etapy rozwiązywania zadań
O relacjach i algorytmach
Technika Mikroprocesorowa 1
Technika Mikroprocesorowa 1
opracowanie: Agata Idczak
Informatyka I Język ANSI C
Podstawy informatyki (2)
Reprezentacja stało i zmiennopozycjna
Obserwatory zredukowane
ZASADY PODZIAŁU SIECI NA PODSIECI, OBLICZANIA ADRESÓW PODSIECI,
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
Architektura systemów komputerowych
Liczby całkowite dodatnie BCN
Źródła błędów w obliczeniach numerycznych
Stało- i zmiennopozycyjna reprezentacja liczb binarnych
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Stało- i zmiennopozycyjna reprezentacja liczb binarnych
METODA ELIMINACJI GAUSSA
Podstawy arytmetyki komputerowej Paweł Perekietka
WYKŁAD 3 Temat: Arytmetyka binarna 1. Arytmetyka binarna 1.1. Nadmiar
METODA ELIMINACJI GAUSSA ASPEKTY NUMERYCZNE
Wstęp do metod numerycznych
Wyznaczniki, równania liniowe, przestrzenie liniowe Algebra 1
Metody Numeryczne Ćwiczenia 9
Metody Numeryczne Ćwiczenia 10 Rozwiązywanie liniowych układów równań metodą LU.
Tematyka zajęć LITERATURA
Podstawowe struktury danych. Typy danych.
Wybrane aspekty programowania w C++ (i nie tylko)
Matematyka Ekonomia, sem I i II.
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
METROLOGIA Podstawy rachunku błędów i niepewności wyniku pomiaru
Wstęp do Informatyki - Wykład 6
POJĘCIE ALGORYTMU Wstęp do informatyki Pojęcie algorytmu
Zapis prezentacji:

Metody numeryczne Wykład no 1

Literatura Jankowscy J. i M.: Przegląd metod i algorytmów numerycznych. Część I, WNT 1981. Dryja M., Jankowscy J. i M.: Przegląd metod i algorytmów numerycznych. Część II, WNT 1982. 3. Stoer J.: Wstęp do metod numerycznych. t. I, PWN Warszawa 1979. 4. Stoer J., Bulirsch R.: Wstęp do metod numerycznych. PWN Warszawa 1980. 5. Ralston A.: Wstęp do analizy numerycznej. PWN Warszawa 1975. 6. Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J.: Metody numeryczne. WNT Warszawa 1982. 7. Bjorck A., Dahlquist G.: Metody numeryczne. PWN Warszawa 1983.  

Zapis liczb w maszynie cyfrowej Liczby całkowite gdzie ei=0 lub 1. Jeżeli na zapis liczby przeznaczymy d bitów, to pierwszy bit - znak, następne d-1 bitów - zapis liczby czyli mając do dyspozycji rejestr d bitowy p=d-2 i możemy zapisać liczbę całkowitą: w Pascalu mamy reprezentacje:

1 byte = 8 bitów 1 byte shortint : -27 n  27-1 -128  n  127 tylko nieujemne: byte : 0  n  28-1 0  n  255 2 byte = 16 bitów integer : -215  n  215-1 -32768  n  32767 tylko nieujemne: word : 0  n  216-1 0  n  65535

W podanych zakresach liczby całkowite są reprezentowane 4 bite = 32 bity longint : -231 n  231-1 -2147483648  n 2147483647 W podanych zakresach liczby całkowite są reprezentowane w maszynie cyfrowej dokładnie. Przekroczenie zakresu dla danego typu liczb całkowitych powoduje najczęściej błędne obliczenia. Liczby rzeczywiste Reprezentacja zmiennoprzecinkowa: m – mantysa, przyjmuje się, że

Mantysa m jest obliczana z zależności: W maszynie cyfrowej mamy do dyspozycji skończoną liczbę bitów wynoszącą t i mantysa maszynowa mt jest: a więc popełniamy błąd zaokrąglenia mantysy:

c - cecha Przykład: x=znak liczby |mantysa |znak cechy |cecha x=0|1110|011 zmieniamy jeden bit: x=0|1111|011 i mamy: Spróbujmy przedstawić w tej maszynie liczbę x=7.25 cecha: 23 i mantysa m=7.25/8=0.90625

reprezentacja dwójkowa mantysy: czyli

Przy ośmiu bajtach dla zapisu liczb rzeczywistych liczb między 7.00 i 7.50 nie rozróżniamy. Rzeczywiście mamy: błąd mantysy 2-4=0.0625, maksymalna cecha 8, czyli 0.0625*8=0.5. Błąd względny : czyli lub inaczej Maksymalny błąd względny przy najostrzejszym oszacowaniu, to: ale

czyli o wielkości błędu względnego decyduje liczba bitów przeznaczonych na mantysę. W Pascalu stosujemy reprezentacje: single – 4 byte w tym 1 byte cecha błąd względny reprezentacji: a więc 7 do 8 prawidłowych cyfr znaczących. Zakres reprezentowanych liczb: gdzie

real – 6 byte cecha – 1 byte błąd względny reprezentacji: około 10 do 12 cyfr znaczących dokładnie. Zakres reprezentowanych liczb jak dla single czyli

double – 8 byte cecha 11 bitów błąd względny reprezentacji: około 15 do 16 cyfr znaczących dokładnie. Zakres reprezentowanych liczb:

extended – 10 byte cecha – 15 bitów błąd względny reprezentacji: około 19 do 20 cyfr znaczących dokładnie. Zakres reprezentowanych liczb:

Rodzaje błędów: 1. błędy danych wejściowych, 2. błędy obcięcia, 3. błędy zaokrągleń. Błąd obcięcia Błąd obcięcia:

Błąd obcięcia będzie dyskutowany przy poszczególnych metodach Błąd danych wejściowych może być np. spowodowany błędami popełnionymi przy pomiarach wymiarów geometrycznych, itp..

Układy równań liniowych Jeżeli N<M, układ równań jest nieokreślony, N=M – określony N>M - nadokreślony Rozważymy tylko przypadki N=M

Zapisujemy w formie macierzowej (tablicy) a układ równań zapisujemy w postaci równania:

Rozwiązywanie układów równań liniowych Dany jest układ równań liniowych: A – macierz (tablica) o wymiarze NxN, aij – element macierzy A leżący w i-tym wierszu i j-tej kolumnie

Będziemy też stosować zapis: i,j=1,2,...,N Macierz transponowana: AT Macierz odwrotna: A-1 Macierz jednostkowa: 1 gdzie X – wektor (tablica jednokolumnowa) niewiadomych o N składowych i=1,2,...,N Zapis:

Często wygodniej zapisywać w postaci: Metoda Gaussa Przykład: Zapisujemy w postaci:

Redukcja górnej trójkątnej:

ostatnia kolumna zawiera rozwiązanie: 8.1147767 2.5788529 X = 0.5987301 2.3897439