Różniczkowanie numeryczne

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
OBLICZENIA NUMERYCZNE
Advertisements

Modelowanie i symulacja
Funkcje tworzące są wygodnym narzędziem przy badaniu zmiennych losowych o wartościach całkowitych nieujemnych. Funkcje tworzące pierwszy raz badał de.
Ilustracja obliczania całek oznaczonych metodą Monte Carlo
Metody numeryczne część 3. Całkowanie metodą Eulera i Simpsona.
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
IV Tutorial z Metod Obliczeniowych
Metody poszukiwania minimów lokalnych funkcji
Interpolacja Cel interpolacji
mgr inż. Ryszard Chybicki Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Metoda elementów skończonych cd.
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Wykład no 3.
Metody numeryczne wykład no 7.
Przykład Równanie wahadła: Niech =1s -2 Warunki początkowe: około 86°
Interpolacja funkcji Dane wartości funkcji y n w punktach x n, gdzie n=0,1,2,....N-1. x y x0x0 y0y0 xnxn ynyn x N-1 y N-1.
Metody numeryczne wykład no 8.
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.
Metoda węzłowa w SPICE.
Wojciech Baszczyk Dominique Jullier Michał Liszcz Jakub Nowosiński
Reguły Bradis-Kryłowa
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metoda różnic skończonych I
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Podstawy analizy matematycznej III
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
ETO w Inżynierii Chemicznej MathCAD wykład 4.. Analiza danych Aproksymacja danych.
Metody numeryczne SOWIG Wydział Inżynierii Środowiska III rok
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych
Wojciech Baszczyk Dominique Jullier Michał Liszcz Jakub Nowosiński
Źródła błędów w obliczeniach numerycznych
FUNKCJE Opracował: Karol Kara.
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Zadania z indywidualnością
Metody numeryczne metody rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane tą drogą wyniki są na ogół przybliżone, jednak.
METODA ELIMINACJI GAUSSA ASPEKTY NUMERYCZNE
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Obliczenia symboliczne
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej Wykład 3. Całkowanie numeryczne.
METHOD OF LINES (MOL) Poznan University of Life Sciences Department of Hydraulic and Sanitary Engineering Hamdi, Schiesser & Griffiths:
Tematyka zajęć LITERATURA
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Wstęp do metod numerycznych
Ćwiczenia 7 Interpolacja za pomocą ilorazów różnicowych
Ćwiczenia 8 Aproksymacja funkcji
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 rozwiązywania układów równań nieliniowych
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
Wstęp do metod numerycznych
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Wykład 6 Dr Aneta Polewko-Klim
Problem opisany RRZ jest sztywny gdy: jest charakteryzowany różnymi skalami czasowymi. 2.Stabilność bezwzględna nakłada silniejsze ograniczenia na.
Problem opisany RRZ jest sztywny gdy: jest charakteryzowany różnymi skalami czasowymi. 2.Stabilność bezwzględna nakłada silniejsze ograniczenia na.
U(t) t  t u’(t)=f(t,u) u(t+  t)=u(t)+  (t,u(t),  t) RRZ: Jednokrokowy schemat różnicowy.
ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH
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.
Wstęp do metod numerycznych
Wstęp do metod numerycznych Wykład 6 Interpolacja 1 dr inż. Wojciech Bieniecki Instytut Matematyki i Informatyki
Fundamentals of Data Analysis Lecture 12 Approximation, interpolation and extrapolation.
Laboratorium rozwiązanie (bardzo) dokładne MRS: gęsta siatka  u.
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Zapis prezentacji:

Różniczkowanie numeryczne niesymetryczny iloraz różnicowy symetryczny iloraz różnicowy

y f(x+h) f(x) f(x-h) x-h x x+h Wzory powyższe można wyprowadzić różniczkując wielomian interpolacyjny odpowiednio o węzłach w x i x+h (wielomian pierwszego stopnia) lub x-h, i oraz x+h (wielomian drugiego stopnia).

Za wartość h można przyjąć liczbę rzędu pierwiastka kwadratowego dokładności obliczania wartości funkcji czyli w ogromnej większości przypadków dokładność maszynową. Z jednej strony zmniejszenie h daje teoretycznie lepsze przybliżenie pochodnej ilorazem różnicowym ale z drugiej strony zbyt małe h powoduje że przy odejmowaniu bliskich sobie wartości funkcji tracimy dużo cyfr znaczących. Dla liczb podwójnej precyzji gdzie e=10-15 h=10-7. Pochodne cząstkowe pierwszego obliczamy numerycznie w identyczny sposób inkrementując kolejne zmienne. Wynikiem jest wektor pochodnych (gradientu). Jeżeli chcemy obliczyć pochodne cząstkowe tylko w jednym punkcie to symetryczne ilorazy różnicowe są 2 razy droższe od niesymetrycznych.

Drugie pochodne: wzór drugiego rzędu (3 punkty) Drugie pochodne: inny wzór drugiego rzędu (4 punkty)

Całkowanie numeryczne p(x) – funkcja wagowa (zwykle stała) S(f): kwadratura x1, x2,..., xN: węzły kwadratury Mamy dwa rodzaje kwadratur: kwadratury Newtona-Coatesa i kwadratury Gaussa.

Kwadratury Newtona-Cotesa W kwadraturze Newtona-Coatesa rzędu N przybliżamy funkcję podcałkową przez wielomian interpolacyjny Lagrange’a stopnia N o równoodległych węzłach. Funkcja wagowa p(x)=1. Kwadratura prosta: jeden wielomian dla całego przedziału całkowania (mało praktyczne). Kwadratura złożona: przedział całkowania dzieli się na podprzedziały i w każdym prowadzi się odpowiedni wielomian interpolacyjny.

Błąd kwadratury Rząd kwadratury (r)

N=1: wzór trapezów kwadratura prosta błąd kwadratura złożona y xo=a x1 xn=b

N=2: wzór Simpsona kwadratura prosta błąd kwadratura złożona

Schemat Romberga Dzielimy przedział całkowania na 2i segmentów. Następnie definiujemy (wzór trapezów): Z wartości Toi można następnie wyliczyć przybliżenia całki odpowiadające wzorowi parabol (Simpsona) (T1i):

Ogólnie dla kwadratury m-tego rzędu:

Kwadratury McLaurina Kwadratura prosta y Kwadratura złożona f(x2+h/2) xo=a x1 (x0+h) x2 (x0+2h) xn=b

Kwadratury Gaussa Kwadraturą Gaussa nazywamy kwadraturę o maksymalnym rzędzie przy ustalonej liczbie węzłów. Jeżeli liczba węzłów wynosi N+1 to maksymalny rząd kwadratury wynosi 2(N+1). Węzły nie są równoodległe (zaleta: można całkować numerycznie w przedziałach nieograniczonych). Do kwadratur Gaussa używa się wielomianów ortogonalnych.

Kwadratury Gaussa-Legendre’a (przedział całkowania skończony, funkcja podcałkowa ograniczona) xk są kolejnymi pierwiastkami wielomianu Legendre’a PN+1

5 pierwszych wielomianów Legendre’a

Węzły i współczynniki kwadratur Gaussa-Legendre’a dla N=1, 2, 3, 4 Węzły xk Współczynniki Ak 1 0; 1 2 0; 2 5/9 8/9 3 0; 3 1;2 0.347855 0.652145 4 0;4 1;3 0.236927 0.478629 0.568889

Błąd kwadratury Gaussa-Legendre’a

Kwadratury Gaussa-Jacobiego (przedział całkowania skończony ale funkcja podcałkowa nie musi być ograniczona) Wielomiany ortogonalne są wielomianami Jacobiego

Błąd kwadratury Gaussa-Jacobiego

Jeżeli a=b=-1/2 mamy kwadratury Czebyszewa z wielomianami Czebyszewa, Tn(x).

Przykład zastosowania kwadratury Gaussa-Czebyszewa f(y) p(y) Wartość dokładna: 3p@9.4247796

Kwadratury Gaussa-Laguerre’a dla przedziału (0, ¥) Wielomiany Laguerre’a xk – pierwiastki wielomianu Laguerre’a stopnia n+1

Kwadratury Gaussa-Hermite’a dla przedziału (-¥, ¥) Wielomiany Hermite’a xk – pierwiastki wielomianu Hermite’a stopnia n+1

Błąd kwadratury Gaussa-Laguerre’a Błąd kwadratury Gaussa-Hermite’a