Metody matematyczne w inżynierii chemicznej

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.
Rozwiązywanie równań różniczkowych metodą Rungego - Kutty
Instrukcje - wprowadzenie
Ilustracja obliczania całek oznaczonych metodą Monte Carlo
Metody numeryczne część 3. Całkowanie metodą Eulera i Simpsona.
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Interpolacja Cel interpolacji
Grażyna Mirkowska PJWSTK 15 listopad 2000
Zmienne losowe i ich rozkłady
Algorytmy rastrowe Algorytmy konwersji Rysowanie odcinków
Różniczkowanie numeryczne
Metody Numeryczne Wykład no 12.
Metody numeryczne wykład no 2.
Metody Numeryczne Wykład no 3.
Metody numeryczne wykład no 7.
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.
Materiały pochodzą z Platformy Edukacyjnej Portalu
ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA
Imperatywne modele obliczeń Copyright, 2001 © Jerzy R. Nawrocki Wprowadzenie do.
Imperatywne modele obliczeń Copyright, 2003 © Jerzy R. Nawrocki Teoretyczne podstawy.
Programowanie imperatywne i granice obliczalności Copyright, 2004 © Jerzy R. Nawrocki
Wpływ warunków na niewiadome na wyniki wyrównania.
Podstawy programowania PP - LAB1 Wojciech Pieprzyca.
Instrukcja skoku GO TO etykieta Np. GO TO 100 ….. 100WRITE (*,*) Przeskok do instrukcji 100 Uwaga! NIE WOLNO skakać do wnętrzna złożonych instrukcji warunkowych.
Wioleta Nowak Gimnazjum nr 20 w Poznaniu
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej
POJĘCIE ALGORYTMU Pojęcie algorytmu Etapy rozwiązywania zadań
20 września 2003r. Centrum Kształcenia Ustawicznego im. St. Staszica w Koszalinie Wstęp do algorytmiki Autor: Marek Magiera.
Podstawy analizy matematycznej III
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody numeryczne SOWIG Wydział Inżynierii Środowiska III rok
Krzysztof Kucab Rzeszów, 2012
Podstawy analizy matematycznej II
Postać kanoniczna i iloczynowa równania funkcji kwadratowej.
Wybrane algorytmy wykorzystujące pojęcia z matematyki wyższej
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
POLA FIGUR PŁASKICH.
przygotował: mgr inż. Bartłomiej Krawczyk
MOiPP Matlab Sortowanie Obliczenia symboliczne - Symbolic ToolBox
Związki między bokami i kątami w trójkątach.
Warsztaty dla nauczycieli przedmiotów informatycznych
Algorytmika.
Instrukcje iteracyjne
Algorytmika Iteracje autor: Tadeusz Lachawiec.
MOiPP Matlab Przykłady metod obliczeniowych Obliczenia symboliczne
MOiPP Matlab Aproksymacja Interpolacja Inne metody obliczeniowe
Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej Wykład 3. Całkowanie numeryczne.
Teoria sterowania SNUpraszczanie schematów blokowych transmitancyjnych – znajdowanie transmitancji zastępczej  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra.
Tematyka zajęć LITERATURA
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
Wstęp do metod numerycznych
yi b) metoda różnic skończonych
„Między duchem a materią pośredniczy matematyka. ”
© 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.
Podział odcinka na równe części i w danym stosunku.
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Metody matematyczne w inżynierii chemicznej
Sterowanie procesami ciągłymi
Zapis prezentacji:

Metody matematyczne w inżynierii chemicznej Wykład 3. Całkowanie numeryczne

Graficzna definicja całki oznaczonej P a b

Graficzna definicja całki oznaczonej y Pi f(x) x x1 x2 a b

Metoda prostokątów y Pi a b x x0 x1 x2 xi xi+1 xN

Błąd metody zależność u(x)= przybliżamy (aproksymujemy) inną funkcją U(x, h) = Wymagane jest by funkcja "zastępcza" dla h  0 była zbieżna do u(x). Oznacza to, że różnica (Residuum) R musi dążyć do 0 dla h dążącego do 0

Błąd metody Dla metody istotne jest jak szybko zmniejsza się R, co można zapisać n – dodatnia liczba całkowita oznaczająca rząd metody Dla jednego kroku metoda prostokątów ma rząd n = 2 Wielokrotne użycie każdej z metoda zmniejsza rząd o 1 Ostatecznie

Metoda trapezów y Pi a b x x0 x1 x2 xi xi+1 xN

Metoda trapezów Ostateczny wzór na obliczanie całki metodą trapezów:

Metoda trapezów algorytm Przeczytaj granice całkowania, x0 i xN Przeczytaj ilość podziałów N Oblicz h = (x0 - x1)/N Oblicz y0 i yN Oblicz P = h/2(y0 + yN) Przyjmij i = 1 Oblicz xi = x0 +ih Oblicz yi Oblicz P = P + hyi Zwiększ i o 1 (i=i+1) Jeżeli iN-1 to idź do p. 6 Drukuj P Koniec

Metoda trapezów schemat blokowy start 1 Czytaj N, x0,xN P = P + hyi h = (x0+xN)/N i = i + 1 y0 = y(x0) i  N-1 yN = y(xN) Drukuj P P = h/2(y0 + yN) koniec i = 1 y(x) xi = x0+ih y = funkcja x yi = y(xi) powrót 1

Metoda trapezów program 5 DEF FNy(x) = funkcja x 10 INPUT "Podaj granice całkowania"; x0, xN 20 INPUT "Podaj ilość podziałów N:"; N 30 h = (xN – x0)/N 40 y0 = FNy(x0): yN = FNy(xN) 50 P = h/2*(y0+yN) 60 FOR i= 1 to N-1 70 xi = x0 + i*h 80 yi = FNy(xi) 90 P = P + h*yi 100 NEXT i 110 PRINT "Wartość całki to:"; P 120 END

Metoda Simpsona y2 y1 y0 P x0 x0+2h x0+h

Metoda Simpsona Inna postać:

Metoda Simpsona n  2 n = 2k, gdzie k to dowolna liczba naturalna Warunki jakie musi spełniać ilość podziałów n: n  2 n = 2k, gdzie k to dowolna liczba naturalna

Metoda Simpsona program 10 DEF FNy(x) = jakaś funkcja x 20 INPUT "Podaj granice całkowania:"; x0, xN 30 INPUT "Na ile części podzielić przedział (liczba parzysta)"; N 40 IF (INT(N/2)-N/2) <> 0 THEN PRINT "N nie jest liczbą parzystą": GOTO 30 50 h = (xN-x0)/N 60 P = h/3*(FNy(x0)+FNy(xN)) 70 FOR i = 1 TO N-1 80 xi = x0 + i*h 90 P = P + h/3*(3+(-1)^i)*FNy(xi) 100 NEXT i 110 PRINT "Całka ma wartość: "; P 120 END

Metoda Romberga Modyfikacja metody trapezów Zwiększenie dokładności poprzez zastosowanie ekstrapolacji http://en.wikipedia.org/wiki/Richardson_extrapolation

Metoda Romberga Granice całkowania <a, b> dzielimy na N części to Przybliżoną wartość całki określa wzór: Jeżeli krok zmniejszymy 2-krotnie: W ten sam sposób obliczmy: Jest oczywiste, że dla N   otrzymamy wynik pozbawiony błędu metody. Pozostaje problem błędu zaokrąglenia!

Metoda Romberga Utwórzmy nowy ciąg zgodnie z równaniami: itd. Można wykazać, że ciąg taki jest szybciej zbieżny niż ciąg pierwotny.

Metoda Romberga Można utworzyć ciąg: itd. który jest jeszcze szybciej zbieżny.

Metoda Romberga Obliczenie przy znanym x0 x1 xi xi+1 y0 y1 yi yi+1

Metoda Romberga przykład Obliczyć całkę oznaczoną: 0,693 147 181

Szacowanie błędu całkowania numerycznego Ogólny wzór na przybliżoną całkę oznaczoną: Jeżeli obliczymy wartość całki dla dwóch kroków o długości h1 = h oraz h2 = h/2

Szacowanie błędu całkowania numerycznego błąd metody jest funkcją kroku: Zakładamy, że h jest bardzo małe Poszukujemy tylko wartości A Podstawiając h: -

Szacowanie błędu całkowania numerycznego

Szacowanie błędu całkowania numerycznego

Numeryczne obliczanie pochodnych

Pochodne funkcji w punkcie x2 x0 x1

Pochodne centralne -

Pochodne centralne O(h2)

Pochodne centralne O(h3)

Pochodne w przód/w tył O(h)

Pochodne w przód/w tył O(h2)

Pochodne w przód/w tył O(h3)

Zastosowanie numerycznego obliczania pochodnej w algorytmie znajdowania pierwiastków metodą Newtona

Algorytm metody Newtona Wprowadzić punkt startowy x1 oraz dokładność  Obliczyć y1 Obliczyć y'1 Obliczyć Jeżeli |x2- x1 |  todrukuj x2, koniec. x1= x2 Powrót do punktu 2 Koniec.

Algorytm obliczenia pochodnej 3.1 Przyjąć krok h = 0.001 3.2 Obliczyć y0 = f(x-h) 3.3 Obliczyć y2 = f(x+h) 3.4 Obliczyć y' = (y2- y0 )/(2h) 3.5. Sprawdzić, czy y' nie jest równe 0. Jeżeli tak drukuj informację "zły punkt startowy" i zakończ program.