Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
OBLICZENIA NUMERYCZNE
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Modelowanie i symulacja
Metody badania stabilności Lapunowa
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Programowanie matematyczne
Różniczkowanie numeryczne
Równania różniczkowe cząstkowe
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Badania operacyjne. Wykład 2
Metody numeryczne wykład no 2.
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Przykład Równanie wahadła: Niech =1s -2 Warunki początkowe: około 86°
Przykład: Dana jest linia długa o długości L 0 bez strat o stałych kilometrycznych L,C.Na początku linii zostaje załączona siła elektromotoryczna e(t),
Wykład no 11.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
Metoda węzłowa w SPICE.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
ZLICZANIE cz. II.
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
OPORNOŚĆ HYDRAULICZNA, CHARAKTERYSTYKA PRZEPŁYWU
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Grupa 1 Sposoby rozwiązywania układów równań stopnia I z dwiema i z trzema niewiadomymi. Wykresy funkcji w szkole ponadgimnazjalnej.
Metoda różnic skończonych I
Skąd wziąć rozwiązanie?
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody Lapunowa badania stabilności
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Równania rekurencyjne
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
MECHANIKA NIEBA WYKŁAD r.
Technika optymalizacji
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
II. Matematyczne podstawy MK
EXCEL Wykład 4.
Algebra Przestrzenie liniowe.
Ile rozwiązań może mieć układ równań?
Źródła błędów w obliczeniach numerycznych
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu Wszelkie treści i zasoby edukacyjne publikowane na łamach Portalu
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Zadania z indywidualnością
METODA ELIMINACJI GAUSSA
Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji
Rozwiązywanie układów równań liniowych różnymi metodami
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Ekonometryczne modele nieliniowe
Metody Numeryczne Ćwiczenia 3
MECHANIKA 2 Wykład Nr 12 Zasady pracy i energii.
EXCEL Wstęp do lab. 4. Szukaj wyniku Prosta procedura iteracyjnego znajdowania niewiadomej spełniającej warunek będący jej funkcją Metoda: –Wstążka Dane:
Tematyka zajęć LITERATURA
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
Wstęp do metod numerycznych
Wstęp do metod numerycznych
Zagadnienie własne Macierz wektorów własnych V=(v1,v2,...,vn) przekształca zatem macierz A do postaci diagonalnej: W większości zastosowań w chemii i fizyce.
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
yi b) metoda różnic skończonych
Na szczęście nie jesteśmy skazani na iterację funkcjonalną 2)metoda Newtona-Raphsona (stycznych) szukamy zera równania nieliniowegoF(x) F(x n +  x)=F(x.
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ
Rozwiązywanie układów równań Radosław Hołówko Konsultant: Agnieszka Pożyczka.
Rozpatrzmy następujące zadanie programowania liniowego:
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Prowadzący: dr Krzysztof Polko
Hiperpowierzchnia energii potencjalnej cząsteczki
Zapis prezentacji:

Metody rozwiązywania układów równań nieliniowych Ogólne sformułowanie procesu iteracyjnego

Twierdzenie o punkcie stałym dla układów równań nieliniowych Niech DÍDf będzie obszarem domkniętym i ograniczonym w Rn i niech f(x)ÎD dla wszystkich xÎD odzworowuje D na siebie. Jeżeli istnieje taka stała 0 £ L <1 i norma wektorowa ||·|| taka, że dla każdego x, x’ÎD jest spełniony warunek Lipschitza ||f(x)-f(x’)|| £ L||x-x’||, wtedy: Istnieje dokładnie jeden punkt stały x* w D. Proces iteracyjny jest zbieżny do punktu x* dla każdego przybliżenia początkowego x(0). Słuszne są następujące oszacowania błędów: oszacowanie aprioryczne oszacowanie aposterioryczne

Normy wektorów n-norma 2-norma (norma euklidesowa) 1-norma norma maksimum

Macierz Jacobiego w szacowaniu zbieżności

Rząd zbieżności Proces iteracyjny ma rząd zbieżności r jeżeli istnieje taka stała 0 £ M £ ¥, że

Metoda Newtona - wyprowadzenie

Formuła iteracyjna wielowymiarowej metody Newtona

Metoda Newtona Przyjąć przybliżenie początkowe x(0) W p-tej iteracji obliczyć macierz Jacobiego Jf(x(p)). Rozwiązać układ równań na Dx(p). Jf(x(p))Dx(p)=-f(x(p)). 4. Obliczyć x(p+1)=x(p)+Dx(p). 5. Jeżeli ||Dx(p+1)||<e lub ||f(x(p+1))||<d lub przekroczono największą dopuszczalną liczbę iteracji proces iteracyjny kończy się, w przeciwnym wypadku zwiększyć licznik iteracji o 1 i przejść do punktu 2. Rząd zbieżności metody Newtona wynosi 2 jeżeli macierz Jacobiego w punkcie odpowiadającym rozwiązaniu układu jest nieosobliwa: ||x(p+1)-x*||<M||x(p)-x*||2

Tłumiona metoda Newtona W punkcie 4 podstawiamy x(p+1)=x(p)+2-kDx(p) gdzie k jest najmniejszą liczbą całkowitą taką, że ||f(x(p+1)||<||f(x(p))|| Inne modyfikacje metody Newtona: Dla oszczędności czasu można macierz Jacobiego liczyć nie w każdym kroku ale co parę kroków. Pochodne można przybliżać symetrycznymi ilorazami różnicowymi

Metoda siecznych dla układów równań nieliniowych Macierz Jacobiego przybliżamy macierzą ilorazów różnicowych liczonych pomiędzy iteracją p a p-1.

Metoda największego spadku

Metoda sprzężonych gradientów Wybieramy punkt startowy x0. Obliczamy d0=-g0=-JTf(0). Jeżeli g0=0 procedura jest zakończona. W kroku k=0,1,…,n-1 obliczamy Wstawiamy xk+1=xk+akdk Wstawiamy gk+1=gk+akJdk. Jeżeli ||gk+|||<e kończymy proces, w przeciwnym wypadku wstawiamy a następnie wstawiamy dk+1=-gk+1+bkdk

Zastosowanie metody Newtona do obliczania stężeń równowagowych w układach wieloskładnikowych Przykład: równowagi ustalające się w amoniakalnym roztworze soli srebra 6 niewiadomych (stężeń równowagowych) 6 równań

Algebraiczny zapis równowag chemicznych i bilansu masy.

Obliczanie macierzy Q na podstawie macierzy A.

Sposób pierwszy: rozwiązujemy układ równań na stężenia (Alcock, R.M., Hartley, F.R. & Rogers, D.E. J. Chem. Soc. Dalton Trans. 115, 1978)

a jest dobierane tak aby nowe stężenia były dodatnie.

Sposób 2: wyrażamy zmiany stężeń w wyniku reakcji przez postęp reakcji. Zależności po lewej można uzyskać w czysto formalny sposób. Ponieważ macierz stechiometryczna A jest ortogonalna do macierzy bilansu Q, wartość wyrażenia QC nie zmieni się, jeżeli dodamy do stężeń niej dowolną liniową kombinację wierszy macierzy A.

jest dobierane tak aby nowe stężenia były dodatnie. Przybliżeniem początkowym jest jakikolwiek zestaw dodatnich stężeń spełniających równania bilansu masy.

Przykład: równowagi w roztworze nad osadem siarczku żelaza (II).

Numer iteracji log (stezenie) H+ OH- Fe2+ FeOH+ Numer iteracji log(stezenie) S2- HS- H2S

Sposób 3: zmiany logarytmów stężeń wyrażamy poprzez parametry związane z równaniami bilansu masy Jeżeli macierz Q można podzielić na (n-m)x(n-m)-wymiarową część jednostkową odpowiadającą komponentom i pozostałą odpowiadającą kompleksom to parametry t mają sens zmian potencjałów chemicznych komponentów podzielonych przez RT.

jest dobierane tak aby zmiany stężeń nie były niefizycznie duże. Przybliżeniem początkowym jest jakikolwiek zestaw stężeń spełniających równania na stałe równowag.